深入解析 Azure 计算服务：从虚拟机到无服务器的实战指南

在构建现代云原生应用时，选择合适的计算资源往往是决定项目成败的关键一步。你是否也曾面对过这样的困惑：在云端运行应用时，到底是该买一台传统的虚拟机，还是使用容器，亦或是直接上无服务器架构？

别担心，在这篇文章中，我们将深入探讨 Microsoft Azure 的核心计算服务，并结合 2026 年的技术视角，看看这些服务如何支撑起庞大的云端生态系统。更重要的是，我们将分享在实际项目中作为资深架构师是如何做出最佳选择的。我们将通过实际的代码示例和架构场景，逐一拆解这些服务，探讨从传统的 IaaS 到最前沿的 AI 原生应用架构。

Azure 计算服务的演进：从 IaaS 到 AI 原生

Azure 计算服务是云计算的“心脏”。简单来说，这是一组核心的云计算服务，它们让我们能够在 Microsoft Azure 上部署、管理和运行各种工作负载。计算服务是任何云解决方案的构建基石，它们提供了让我们的应用程序和工作负载在云端运行所需的基础技术。

然而，到了 2026 年，我们对计算服务的理解已经超越了单纯的“运行代码”。现代 Azure 计算服务的强大之处在于，它不仅利用了全球数据中心网络，还深度融合了AI 辅助运维和智能编排能力。

• 基础设施即服务：如果你需要完全的控制权，我们提供底层硬件。但在 2026 年，我们更强调通过 Terraform 或 Bicep 这样的 IaC 工具来声明式地管理这些资源，并结合 AI 进行配置优化。
• 平台即服务 (PaaS)：如果你只想关注代码，我们帮你搞定运行环境。现在的 PaaS（如 Azure Container Apps）已经原生支持了 Dapr（分布式应用运行时），让微服务开发变得像写单体应用一样简单。
• 无服务器计算：如果你只想为具体的执行请求付费，我们让基础设施“隐形”。结合 2026 年最新的敏捷 AI 代理，无服务器架构成为了处理突发 AI 推理请求的首选。

借助这些服务，我们可以在云端快速且安全地部署工作负载。无论是运行一个简单的 WordPress 博客，还是处理每秒百万级请求的高并发 AI 推理 API，Azure 都有对应的工具。

现代架构选择：Azure Kubernetes Service (AKS)

在 2026 年，当我们谈论企业级容器编排时，Azure Kubernetes Service (AKS) 仍然是无可争议的王者。但是，现在的 AKS 相比五年前已经进化了。它不再仅仅是管理容器，而是成为了运行分布式 AI 应用的标准平台。

#### 2026 年的 AKS 新特性：高效工作负载与 AI 融合

你可能听说过“高效工作负载”这个概念。在 2026 年，这是 AKS 的默认推荐模式之一。传统的 AKS 节点需要你维护完整的操作系统，而在高效工作负载模式下，你无需管理节点，只需为 Pod 使用的资源（vCPU 和内存）付费。这使得它成为了连接传统 PaaS 和 Kubernetes 的完美桥梁。

实战场景：部署一个带有 GPU 支持的 AI 推理服务

让我们来看一个实际的例子。假设我们有一个基于 Python 的 AI 模型推理服务，我们需要利用 GPU 加速。在 2026 年，我们使用 Bicep（一种更安全的声明式语言）来定义这个基础设施，并使用 Azure Linux（Azure 优化后的超轻型 Linux 发行版）作为容器主机 OS。

// main.bicep - 2026 Style Infrastructure as Code
param location string = resourceGroup().location
param clusterName string = ‘ai-gpu-cluster‘

// 创建一个启用高效工作负载的 AKS 集群
resource aksCluster ‘Microsoft.ContainerService/managedClusters@2024-09-01‘ = {
  name: clusterName
  location: location
  properties: {
    // 2026年的最佳实践：启用高效工作负载配置文件
    // 这让我们无需管理虚拟机节点
    agentPoolProfiles: [
      {
        name: ‘gpuPool‘
        count: null // 自动伸缩
        enableAutoScaling: true
        minCount: 1
        maxCount: 5
        osType: ‘Linux‘
        vmSize: ‘Standard_ND96asr_v4‘ // 最新的 Ampere 架构 GPU
        // 关键配置：启用 GPU 工作负载调度
        enableNodePublicIP: false
        osDiskSizeGB: 0 // 使用临时 OS 盘以获得更快启动速度
      }
    ]
    // 网络插件选择 Cilium，这是 2026 年的主流，比传统 Azure CNI 更快
    networkProfile: {
      networkPlugin: ‘azure‘
      networkPolicy: ‘cilium‘
    }
  }
}

output controlPlaneFqdn string = aksCluster.properties.fqdn

代码解析与最佳实践：

• 节点管理解耦：请注意我们并没有显式地管理 VM 的规模集。通过将管理责任交给 Azure，我们减少了大量的运维开销。这符合我们在 2026 年“关注业务逻辑而非基础设施”的理念。
• 安全性：我们使用了 networkPolicy: ‘cilium‘。Cilium 基于 eBPF 技术，提供了比传统 iptables 更高的性能和更强的网络可观测性。这对于微服务之间的零信任网络至关重要。
• 成本控制：通过设置 enableAutoScaling: true，我们确保了在夜间没有推理请求时，集群会自动缩减到 0 个节点（如果配置允许），从而节省昂贵的 GPU 成本。

Serverless 2.0：Azure Container Apps 与事件驱动架构

在微服务架构中，并不是所有的服务都需要 Kubernetes 那样的重型编排。在 2026 年，我们更多地将 Azure Container Apps (ACA) 用于构建微服务和事件驱动应用。它基于开源的 KEDA 项目，能够根据 HTTP 流量或消息队列中的消息数量进行“从零到 N”的自动扩缩容。

#### 何时选择 Azure Container Apps？

• 你想从单体应用拆分出几个微服务，但不想引入 K8s 的复杂性。
• 你的应用是事件驱动的（例如处理队列中的图片缩放任务）。
• 你需要支持 Dapr（分布式应用运行时）来处理服务间调用和状态管理。

#### 实战操作：使用 YAML 部署一个具有自动伸缩的 Web API

假设我们有一个处理 Webhook 的后端服务。在 2026 年，我们定义应用时，会直接在 YAML 中集成 Dapr 组件，这是 ACA 的杀手级特性。

# container-app.yaml
metadata:
  name: webhook-processor
namespace: production
type: Microsoft.App/containerApps
properties:
  managedEnvironmentId: /subscriptions/xxx/resourceGroups/xxx/
  configuration:
    # 启用 Dapr 边车，自动处理服务发现和重试逻辑
    activeRevisionsMode: Single
    ingress:
      external: true
      targetPort: 80
    # 2026年标准：内置服务网格能力，无需额外配置 Istio
    dapr:
      enabled: true
      appPort: 80
      # 这里的 app-id 非常重要，它是服务发现的唯一标识
      appId: "webhook-processor"
      # 启用 AppInsights 进行自动追踪
      appProtocol: http
  template:
    containers:
      - image: ghcr.io/your-org/webhook-processor:latest
        name: main
        resources:
          cpu: 0.5
          memory: 1Gi
        # 健康检查，防止“僵死”容器接收流量
        probes:
          - type: liveness
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 80
    scale:
      minReplicas: 1
      maxReplicas: 10
      # 基于 HTTP 并发数进行扩容，比单纯的 CPU 更准确
      rules:
        - name: http-rule
          custom:
            type: "http"
            metadata:
              concurrentRequests: "100" # 当每个容器处理超过 100 个请求时，自动扩容

#### 实战中的陷阱与优化

在一个我们最近参与的大型电商平台重构项目中，团队遇到了这样一个问题：在流量洪峰时，虽然 ACA 触发了扩容，但新启动的容器在初始化连接数据库时消耗了大量时间，导致请求超时。

解决方案：我们在 2026 年会使用 预热探针 和 线程池预加载。更重要的是，利用 Dapr 的 Sidecar 模式，让 Dapr 先接管流量，等应用完全准备好后再转发。此外，对于数据库连接，我们强烈建议配合使用 Azure API Management，它可以在后端扩容未完成时，在网关层进行流量排队和缓冲。

2026 年的新常态：无服务器函数与 AI 代理的集成

随着 Agentic AI（自主 AI 代理）的兴起，Azure Functions 的角色发生了变化。它不再仅仅是处理文件上传或定时任务，而是成为了 AI 大脑与外部世界交互的“双手”和“双脚”。

#### 场景：为 AI 代理提供工具

想象一下，我们正在构建一个智能客服。大语言模型 (LLM) 运行在 Azure OpenAI 上，但它需要查询用户的实时订单状态。LLM 不能直接访问数据库，它需要调用一个 Function。这就是“函数调用” 在 2026 年的主流应用。

// OrderLookupFunction.cs - 运行在 Azure Functions (Isolated Worker Model)
using System.Text.Json;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Extensions.Logging;

namespace MyAiAgentBackend
{
    public class OrderLookupRequest
    {
        public string OrderId { get; set; }
    }

    public class OrderLookupFunction
    {
        private readonly ILogger _logger;

        public OrderLookupFunction(ILoggerFactory loggerFactory)
        {
            _logger = loggerFactory.CreateLogger();
        }

        [Function("OrderLookup")]
        // 2026年开发理念：明确描述函数功能，方便 AI 理解
        // 这个函数将由 AI Agent 通过 OpenAPI 规范自动发现并调用
        public async Task Run(
            [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequestData req)
        {
            _logger.LogInformation("AI Agent 请求查询订单信息...");

            string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
            var data = JsonSerializer.Deserialize(requestBody);

            // 模拟数据库查询
            var orderResult = new { 
                OrderId = data.OrderId, 
                Status = "Shipped", 
                EstimatedDelivery = "2026-05-20" 
            };

            var response = req.CreateResponse(System.Net.HttpStatusCode.OK);
            await response.WriteAsJsonAsync(orderResult);
            
            return response;
        }
    }
}

架构洞见：

在这个场景中，Azure Functions 不仅仅是代码执行环境，它是API 的提供者。通过 Azure Functions 的 OpenAPI 扩展，我们可以自动生成符合 OpenAPI 规范的文档，并将其直接投喂给 Semantic Kernel 或 LangChain。这样，AI 就能自主地决定何时调用这个函数来完成任务。

总结与决策指南：我们该如何选择？

我们在本文中探讨了 Azure 计算服务的现状：从传统的 虚拟机 (VM)，到企业级的 AKS，再到轻量级的 Azure Container Apps 和作为 AI 神经末梢的 Functions。

在 2026 年，我们的决策树通常是这样的：

• 你需要完全控制底层硬件或运行遗留应用吗？

-> 选择 Azure 虚拟机。但请记住，尽量配合 Azure Automation 和 Update Management 来减少运维负担。

• 你在构建复杂的、由数十个微服务组成的系统，且需要高度自定义的网络策略吗？

-> 选择 Azure Kubernetes Service (AKS)。这是微服务的终极战场，特别是当你需要混合部署 CPU 和 GPU 工作负载时。

• 你需要快速部署微服务，且希望代码能根据 HTTP 流量或消息队列事件自动扩缩容，同时不希望管理集群吗？

-> 选择 Azure Container Apps。这是大多数现代云原生应用的最佳平衡点，特别是结合了 Dapr 之后。

• 你是为 AI 代理提供工具，或者是处理单一职责的事件（如 Blob 触发、定时任务）吗？

-> 选择 Azure Functions。它是 Agentic AI 时代的“触发器”。

#### 给开发者的最后建议

技术栈更新得很快，但在 2026 年，真正的核心竞争力不再是“你会写代码”，而是“你如何利用 AI 辅助你编写和维护代码”。在我们最近的项目中，我们大量使用了 Cursor 和 GitHub Copilot。当你使用这些工具时，你会发现，选择计算服务的过程变得更像是一种“对话”：

你：“帮我写一个 Terraform 配置，用于部署一个 ACA 环境，需要连接到私有端点的 Cosmos DB。”
AI：生成代码… “请注意，由于你需要访问私有端点，你必须确保 ACA 的环境配置了正确的虚拟网络集成。”

这正是我们未来的工作方式。不要停止学习底层原理，但要学会站在巨人的肩膀上，利用 AI 和云平台的抽象能力，去构建更宏大的系统。让我们继续在云端构建更精彩的世界吧！