Azure Cosmos DB は、プロビジョニングされたスループットとサーバーレス 1 という 2 つの異なる容量モードを提供します。プロビジョニングされたスループット モードでは、データベースとコンテナーにプロビジョニングされる一定量のスループット (1 秒あたりのリクエスト ユニットまたは RU/秒で表される) を構成できます。消費された RU の数に関係なく、プロビジョニングしたスループットの量に対して料金が請求されます1。サーバーレス モードでは、事前にプロビジョニングされた容量を構成することなく、データベース操作を実行できます。データベース操作によって消費された RU の数と、データによって消費されたストレージの数に対して課金されます1。
コストを最小限に抑えるデータベースを作成するには、次の要素を考慮する必要があります。
コンテナの読み取りおよび書き込みボリューム
トラフィックの予測可能性と変動性
アプリケーションのレイテンシとスループットの要件
データの地理的分布と可用性のニーズ
これらの要素に基づいて、選択できるオプションの 1 つは B. プロビジョニングされたスループット アカウントを作成することです。coll1 のスループットを Autoscale に設定します。coll2 と coll3 のスループットを [手動] に設定します。
このオプションには次の利点があります。
現在のload1に基づいてプロビジョニングされたスループットを自動的に調整するAutoscaleを使用して、coll1の予測不可能な読み取りおよび書き込みボリュームを処理できるようになります。
これにより、手動を使用して coll2 および coll3 の予測可能な読み取りおよび書き込みボリュームを処理できるようになり、パフォーマンスのニーズを満たす固定量のプロビジョニングされたスループットを指定できます1。
各コンテナに必要なスループットに対してのみ支払うことで、コストを最適化できます1。
複数のリージョンにデータをレプリケートする必要がある場合、アカウントの地理的分散を有効にすることができます1。
このオプションには、次のようないくつかの制限もあります。
すべてのコンテナに断続的またはバースト的なトラフィックがあり、予測が難しい、または平均対ピーク比が低いシナリオには適さない可能性があります1。
これは、プロビジョニングされた容量を正当化できない、すべてのコンテナーのトラフィックが少ない、または散発的であるシナリオには最適ではない可能性があります1。
アカウントのアベイラビリティーゾーンまたはマルチマスターレプリケーションをサポートしていない可能性があります1。
特定の使用例と要件に応じて、別のオプションを選択する必要がある場合があります。たとえば、すべてのコンテナのトラフィックが少ないか散発的で、予測可能なパフォーマンスや地理的分散を必要としない場合は、サーバーレス アカウントを使用できます1。あるいは、すべてのコンテナーに、予測可能なパフォーマンスまたは地理的分散を必要とする安定した一貫したトラフィックがある場合は、すべてのコンテナーに対して手動でプロビジョニングされたスループット アカウントを使用することもできます1。

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/sql/how-to-multi-master
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/optimize-cost-regions

説明
easeCollectionPrefix: 設定すると、この関数のリース コレクションで作成されたリースに値がプレフィックスとして追加されます。プレフィックスを使用すると、2 つの別個の Azure Function が、異なるプレフィックスを使用して同じリース コレクションを共有できるようになります。
シナリオ: Azure Functions を使用して、製品の更新に関する通知をさまざまな受信者に送信します。
コンプロダクト コンテナー内のドキュメントが更新されるたびに、2 つの Azure 関数の実行をトリガーします。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-bindings-cosmosdb-v2-trigger

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/serverless
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/provision-throughput-autoscale#use-cases-of-autoscale