プランによって、次の動作が決まります。behaviors:関数アプリをスケールする方法。インスタンスに利用できるリソース。接続などの高度な機能のサポート。プランのいずれも、コードの実行時に自動的にコンピューティング能力が追加されます。アプリは、負荷を処理する必要があるときはスケールアウトされ、コードの実行が停止するとスケールインされます。従量課金プランの場合、アイドル状態の仮想マシンの料金や、予約容量の事前の料金を支払う必要もありません。接続などの追加機能があります。プランでは、お客様が管理している専用のインフラストラクチャを利用できます。関数アプリはイベントに基づいてスケーリングされません。ゼロにスケールインされることはありません。有効にする必要があります)。つのカテゴリに分類されます。完全にサポートされ、運用環境用に承認されています。完全にはサポートされておらず、運用環境用として承認されていません。レベルを示しています。ホストのインスタンスは、受信イベントの数に基づいて動的に追加および削除されます。リソースに対して料金が発生します。従量課金プランでは、構成可能な期間が経過すると関数の実行はタイムアウトします。関数アプリ内のすべての関数にわたって集計されます。価格に関するページを参照してください。プランであり、次の利点があります。benefits:関数の実行中にのみ課金されます。running負荷が高い期間中であっても、自動的にスケールアウトされます。load同じリージョンの関数アプリを同じ従量課金プランに割り当てることができます。同じ従量課金制プランで複数のアプリケーションを実行しても、マイナス面や影響はありません。同じ従量課金プランに複数のアプリを割り当てても、各アプリの回復性、スケーラビリティ、または信頼性には影響しません。app.従量課金プランで実行しているときのコストを見積もる方法の詳細については、従量課金プランのコストの概要に関するページを参照してください。ホストのインスタンスが、受信イベントの数に基づいて追加および削除されます。プランは次の機能をサポートします。プランのドキュメントを参照してください。プランの課金は、実行や消費されたメモリごとの課金ではなく、必要なインスタンスや事前ウォーミングされたインスタンスで使用されたコア秒数とメモリに基づいています。つのインスタンスが常にウォーム状態である必要があります。実行数に関係なく、アクティブなプランごとに最小の月額コストがかかります。プランのすべての関数アプリでは、事前ウォーミングされたインスタンスとアクティブなインスタンスが共有されことに注意してください。プランを検討してください。situations:関数を継続的に、またはほぼ継続的に実行したい。メモリのオプションが必要である。plan.従量課金プランで許可されている最大実行時間よりも長くコードを実行する必要がある。プランでのみ利用できる機能が必要である。少ないインスタンスを選ぶ必要があります。プランの選択に関する記事をご覧ください。プランを検討してください。イメージを提供したい。リソースの場合と同じです。プランの詳細な概要」を参照してください。インスタンスを追加して、手動でスケールアウトできます。自動スケーリングを有効にすることもできます。詳細については、「手動または自動によるインスタンス数のスケール変更」を参照してください。プランを選択してスケールアップすることもできます。関するページを参照してください。関数を実行する場合は、CPUの少ないプランを選択してください。プランの選択に関するページをご覧ください。設定を有効にする必要があります。トリガーのみとなります。プランでのみ使用可能です。従量課金プランでは、関数アプリはプラットフォームにより自動的にアクティブ化されます。プロパティによって定義されます。トリガー関数が要求に応答できる最大時間です。タイムアウトによるものです。使用を検討するか、実際の作業を遅らせて、即座に応答を返します。設定によって制御できます。プランについては価格レベルも示されます。使用することもできます。場合、関数アプリは従量課金プランです。プランの各レベルを示します。アカウントが必要です。アカウントによってはキューと表はサポートされません。選択肢から除外されます。データを格納するためのトリガーとバインドで使用することもできます。アカウントを使用する必要があります。アカウントを共有できます。エミュレーターを使用してローカル環境で複数のアプリを開発する場合です。サービスの概要に関する記事をご覧ください。メモリのリソースがスケーリングされます。ホストのインスタンスは関数アプリ全体です。関数アプリ内のすべての関数がインスタンス内のリソースを共有し、同時にスケールされます。同じ従量課金プランを共有する関数アプリは、個別にスケーリングされます。