Oktatóanyag: Fájl feltöltése és elemzése Azure Functions és Blob Storage használatával

Cikk
07/28/2023

Ebben az oktatóanyagban megtudhatja, hogyan tölthet fel egy képet Azure Blob Storage és dolgozhatja fel Azure Functions és Computer Vision használatával. Azt is megtudhatja, hogyan implementálhat Azure-függvénytriggereket és -kötéseket ennek a folyamatnak a részeként. Ezek a szolgáltatások együttesen elemeznek egy szöveget tartalmazó feltöltött képet, kinyerik belőle a szöveget, majd egy adatbázissorban tárolják a szöveget későbbi elemzés vagy egyéb célokra.

Azure Blob Storage a Microsoft nagymértékben méretezhető objektumtárolási megoldása a felhőhöz. A Blob Storage-ot képek és dokumentumok tárolására, médiafájlok streamelésére, biztonsági mentési és archív adatok kezelésére és sok másra tervezték. A Blob Storage-ról az áttekintési oldalon olvashat bővebben.

Azure Functions egy kiszolgáló nélküli számítógépes megoldás, amely lehetővé teszi kis kódblokkok írását és futtatását nagy mértékben skálázható, kiszolgáló nélküli, eseményvezérelt függvényekként. A Azure Functions az áttekintő oldalon talál további információt.

Az oktatóanyag során a következőket fogja elsajátítani:

Képek és fájlok feltöltése a Blob Storage-ba
Azure-függvényesemény-eseményindító használata a Blob Storage-ba feltöltött adatok feldolgozásához
Kép elemzése az Azure AI-szolgáltatásokkal
Adatok írása a Table Storage-ba Azure-függvény kimeneti kötéseinek használatával

Előfeltételek

Egy Azure-fiók, aktív előfizetéssel. Hozzon létre ingyenes fiókot.
A Visual Studio 2022 telepítve van.

A tárfiók és a tároló létrehozása

Az első lépés a feltöltött blobadatok tárolására szolgáló tárfiók létrehozása, amely ebben a forgatókönyvben szöveget tartalmazó képek lesznek. A tárfiókok számos különböző szolgáltatást kínálnak, de ez az oktatóanyag a Blob Storage és a Table Storage szolgáltatást használja.

Azure Portal
Azure CLI

Jelentkezzen be az Azure Portalra.

A portál tetején található keresősávon keresse meg a Storage kifejezést, és válassza ki a Storage-fiókok címkével ellátott eredményt.
A Tárfiókok lapon válassza a + Létrehozás lehetőséget a bal felső sarokban.
A Tárfiók létrehozása lapon adja meg a következő értékeket:
- Előfizetés: Válassza ki a kívánt előfizetést.
- Erőforráscsoport: Válassza az Új létrehozása lehetőséget, adja meg a msdocs-storage-functionnevét, majd kattintson az OK gombra.
- Tárfiók neve: Adjon meg egy értéket.msdocsstoragefunction A Tárfiók nevének egyedinek kell lennie az Azure-ban, ezért előfordulhat, hogy a név után számokat kell hozzáadnia, például msdocsstoragefunction123: .
- Régió: Válassza ki az Önhöz legközelebb eső régiót.
- Teljesítmény: Válassza a Standard lehetőséget.
- Redundancia: Hagyja bejelölve az alapértelmezett értéket.
Válassza az alul található Áttekintés + Létrehozás lehetőséget, és az Azure ellenőrzi a megadott adatokat. A beállítások érvényesítése után válassza a Létrehozás lehetőséget, és az Azure megkezdi a tárfiók kiépítését, ami eltarthat egy ideig.

A tároló létrehozása

A tárfiók kiépítése után válassza az Erőforrás megnyitása lehetőséget. A következő lépés egy tártároló létrehozása a fiókon belül a feltöltött képek elemzéshez való tárolásához.
A navigációs panelen válassza a Tárolók lehetőséget.
A Tárolók lapon válassza a + Tároló lehetőséget a lap tetején. A kicsúsztatási panelen adja meg az imageanalysisnevét, és győződjön meg arról, hogy a nyilvános hozzáférési szintBlob (csak blobok névtelen olvasási hozzáférése) értékre van állítva. Ezután kattintson a Létrehozás elemre.

Az új tárolónak meg kell jelennie a tárolók listájában.

A kapcsolati sztring lekérése

Az utolsó lépés a tárfiók kapcsolati sztring lekérése.

A bal oldali navigációs panelen válassza a Hozzáférési kulcsok lehetőséget.
A Hozzáférési kulcsok lapon válassza a Kulcsok megjelenítése lehetőséget. Másolja a kapcsolati sztring értékét a key1 szakasz alá, és illessze be valahová, hogy később használhassa. A tárfiók nevét msdocsstoragefunction később is fel kell jegyeznie.

Ezekre az értékekre akkor lesz szükség, ha az Azure-függvényt ehhez a tárfiókhoz kell csatlakoztatnunk.

Az Azure CLI-parancsok futtathatók az Azure Cloud Shell vagy olyan munkaállomáson, amelyen telepítve van az Azure CLI.

A tárfiók és a tároló létrehozásához futtathatjuk az alább látható CLI-parancsokat.

az group create --location eastus --name msdocs-storage-function \

az storage account create --name msdocsstorageaccount --resource-group msdocs-storage-function -l eastus --sku Standard_LRS \

az storage container create --name imageanalysis --account-name msdocsstorageaccount --resource-group msdocs-storage-function

Előfordulhat, hogy várnia kell néhány percet, amíg az Azure üzembe helyezi ezeket az erőforrásokat.

A parancsok befejezése után le kell kérnünk a tárfiók kapcsolati sztring is. A kapcsolati sztring később fogja használni az Azure-függvény és a tárfiók összekapcsolásához.

az storage account show-connection-string -g msdocs-storage-function -n msdocsstorageaccount

Másolja ki a connectionString tulajdonság értékét, és illessze be valahová, ahol később használni szeretné. A tárfiók nevét msdocsstoragefunction később is fel kell jegyeznie.

A Computer Vision szolgáltatás létrehozása

Ezután hozzon létre egy Computer Vision szolgáltatásfiókot, amely feldolgozni fogja a feltöltött fájlokat. Computer Vision része az Azure AI-szolgáltatásoknak, és számos funkciót kínál az adatok képekből való kinyeréhez. A Computer Vision az áttekintő oldalon talál további információt.

Azure Portal
Azure CLI

A portál tetején található keresősávban keresse meg a Számítógép kifejezést, és válassza ki a Computer vision (Számítógépes látástechnológia) címkét.
A Computer vision (Számítógépes látástechnológia ) lapon válassza a + Létrehozás lehetőséget.
A Create Computer Vision (Létrehozás Computer Vision) lapon adja meg a következő értékeket:
- Előfizetés: Válassza ki a kívánt előfizetést.
- Erőforráscsoport: Használja a msdocs-storage-function korábban létrehozott erőforráscsoportot.
- Régió: Válassza ki az Önhöz legközelebb eső régiót.
- Név: Adja meg a nevét.msdocscomputervision
- Tarifacsomag: Válassza az Ingyenes lehetőséget, ha elérhető, egyébként válassza a Standard S1 lehetőséget.
- Jelölje be a Felelős AI-értesítés jelölőnégyzetet, ha elfogadja a feltételeket
Válassza az alul található Véleményezés + Létrehozás lehetőséget. Az Azure egy kis ideig érvényesíteni fogja a megadott adatokat. A beállítások érvényesítése után válassza a Létrehozás lehetőséget, és az Azure megkezdi a Computer Vision szolgáltatás kiépítését, ami eltarthat egy ideig.
Ha a művelet befejeződött, válassza az Erőforrás megnyitása lehetőséget.

A kulcsok lekérése

Ezután meg kell találnunk az Azure-függvényalkalmazásban használni kívánt Computer Vision szolgáltatás titkos kulcsát és végponti URL-címét.

Az Computer Vision áttekintő lapon válassza a Kulcsok és végpont lehetőséget.
A Kulcsok és az EndPoint lapon másolja ki az 1. kulcs értékét és az EndPoint-értékeket , és illessze be őket a későbbi használatra.

A Computer Vision szolgáltatás létrehozásához futtassa az alábbi CLI-parancsot.

az cognitiveservices account create \
    --name msdocs-process-image \
    --resource-group msdocs-storage-function \
    --kind ComputerVision \
    --sku F1 \
    --location eastus2 \
    --yes

Előfordulhat, hogy várnia kell néhány percet, amíg az Azure üzembe helyezi ezeket az erőforrásokat.

A Computer Vision szolgáltatás létrehozása után az alábbi parancsokkal lekérheti a titkos kulcsokat és az URL-végpontot.

az cognitiveservices account keys list \
    --name msdocs-process-image \
    --resource-group msdocs-storage-function  \ 
    
az cognitiveservices account list \
--name msdocs-process-image \
    --resource-group msdocs-storage-function --query "[].properties.endpoint"

A mintaprojekt letöltése és konfigurálása

Az oktatóanyagban használt Azure-függvény kódja ebben a GitHub-adattárban található. A projektet az alábbi paranccsal is klónozhatja.

git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-storage-bind-function-service.git \
cd msdocs-storage-bind-function-service/dotnet

A mintaprojekt kódja a következő feladatokat hajtja végre:

Lekéri a környezeti változókat a tárfiókhoz és a Computer Vision szolgáltatáshoz való csatlakozáshoz
A feltöltött fájl elfogadása blobparaméterként
A blob elemzése a Computer Vision szolgáltatással
Az elemzett kép szövegének elküldése egy új táblázatsorra kimeneti kötésekkel

Miután letöltötte és megnyitotta a projektet, néhány alapvető fogalmat meg kell értenie az alábbi fő Run módszerben. Az Azure-függvény trigger- és kimeneti kötéseket használ, amelyek attribútumok használatával vannak alkalmazva a Run metódus aláírásán.

Az Table attribútum két paramétert használ. Az első paraméter a függvény által visszaadott kép szöveges értékének megírásához adja meg a tábla nevét. A második Connection paraméter lekéri a Table Storage-kapcsolati sztring a környezeti változókból, hogy az Azure-függvényünk hozzáférhessen hozzá.

Az BlobTrigger attribútummal kötjük a függvényt a Blob Storage-beli feltöltési eseményhez, és a blobot a Run függvényhez feltöltöttük. A blob-eseményindítónak két saját paramétere van: az egyik a feltöltések monitorozására szolgáló blobtároló nevére, a másik pedig a tárfiók kapcsolati sztring.

// Azure Function name and output Binding to Table Storage
[FunctionName("ProcessImageUpload")]
[return: Table("ImageText", Connection = "StorageConnection")]
// Trigger binding runs when an image is uploaded to the blob container below
public async Task<ImageContent> Run([BlobTrigger("imageanalysis/{name}", 
        Connection = "StorageConnection")]Stream myBlob, string name, ILogger log)
{
    // Get connection configurations
    string subscriptionKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ComputerVisionKey");
    string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("ComputerVisionEndpoint");
    string imgUrl = $"https://{ Environment.GetEnvironmentVariable("StorageAccountName")}
                        .blob.core.windows.net/imageanalysis/{name}";

    ComputerVisionClient client = new ComputerVisionClient(
        new ApiKeyServiceClientCredentials(subscriptionKey)) { Endpoint = endpoint };

    // Get the analyzed image contents
    var textContext = await AnalyzeImageContent(client, imgUrl);

    return new ImageContent { 
        PartitionKey = "Images",
        RowKey = Guid.NewGuid().ToString(), Text = textContext 
    };
}

public class ImageContent
{
    public string PartitionKey { get; set; }
    public string RowKey { get; set; }
    public string Text { get; set; }
}

Ez a kód emellett lekéri a környezeti változók alapvető konfigurációs értékeit, például a tárfiók kapcsolati sztring és Computer Vision kulcsát. Ezeket a környezeti változókat az üzembe helyezés után hozzáadjuk az Azure-függvénykörnyezethez.

A ProcessImage függvény egy második, alább látható metódust AnalyzeImageis használ. Ez a kód a Computer Vision-fiók URL-végpontját és kulcsát használja arra, hogy kérést küldjön a kiszolgálónak a rendszerkép feldolgozására. A kérés a képen észlelt összes szöveget visszaadja, amelyet a rendszer a table storage-ba ír a metódus kimeneti kötésével Run .

static async Task<string> ReadFileUrl(ComputerVisionClient client, string urlFile)
{
    // Analyze the file using Computer Vision Client
    var textHeaders = await client.ReadAsync(urlFile);
    string operationLocation = textHeaders.OperationLocation;
    Thread.Sleep(2000);
    
    // Complete code omitted for brevity, view in sample project
    
    return text.ToString();
}

Helyi futtatás

Ha helyileg szeretné futtatni a projektet, feltöltheti a környezeti változókat a local.settings.json fájllal. A fájlban töltse ki a helyőrző értékeket az Azure-erőforrások létrehozásakor korábban mentett értékekkel.

Bár az Azure-függvénykód helyileg fog futni, a helyi emulátorok használata helyett továbbra is az Azure-on keresztül csatlakozik az élő szolgáltatásokhoz.

{
    "IsEncrypted": false,
    "Values": {
      "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true",
      "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "dotnet",
      "StorageConnection": "your-storage-account-connection-string",
      "StorageAccountName": "your-storage-account-name",
      "ComputerVisionKey": "your-computer-vision-key",
      "ComputerVisionEndPoint":  "your-computer-vision-endpoint"
    }
}

A kód üzembe helyezése a Azure Functions

Most már készen áll arra, hogy üzembe helyezze az alkalmazást az Azure-ban a Visual Studio használatával. Az Azure Functions alkalmazást az Üzembe helyezési folyamat részeként is létrehozhatja az Azure-ban.

Először válassza a jobb gombbal a ProcessImage projektcsomópontot, majd válassza a Közzététel lehetőséget.
A Közzététel párbeszédpanelen válassza az Azure lehetőséget, és válassza a Tovább gombot.
Válassza az Azure-függvényalkalmazás (Windows) vagy az Azure Function App (Linux) lehetőséget a következő képernyőn, majd kattintson ismét a Tovább gombra.
A Functions-példány lépésben válassza ki azt az előfizetést, amelybe telepíteni szeretné. Ezután válassza a párbeszédpanel jobb oldalán látható zöld + szimbólumot.
Ekkor megnyílik egy új párbeszédpanel. Adja meg az új függvényalkalmazás következő értékeit.
- Név: Adja meg az msdocsprocessimage értéket, vagy valami hasonlót.
- Előfizetés neve: Válassza ki a használni kívánt előfizetést.
- Erőforráscsoport: Válassza ki a msdocs-storage-function korábban létrehozott erőforráscsoportot.
- Csomag típusa: Válassza a Felhasználás lehetőséget.
- Hely: Válassza ki az Önhöz legközelebbi régiót.
- Azure Storage: Válassza ki a korábban létrehozott tárfiókot.
Miután kitöltötte az összes értéket, válassza a Létrehozás lehetőséget. A Visual Studio és az Azure megkezdi a kért erőforrások kiépítését, ami néhány percet vesz igénybe.
Miután a folyamat befejeződött, válassza a Befejezés lehetőséget a párbeszédpanel munkafolyamatának bezárásához.
Az Azure-függvény üzembe helyezésének utolsó lépéseként válassza a közzététel lehetőséget a képernyő jobb felső sarkában. A függvény közzététele néhány percet is igénybe vehet. A befejezést követően az alkalmazás az Azure-ban fog futni.

A szolgáltatások összekapcsolása

Az Azure-függvény üzembe helyezése sikeresen megtörtént, de még nem tud csatlakozni a tárfiókhoz és Computer Vision szolgáltatásokhoz. A megfelelő kulcsokat és kapcsolati sztringeket először hozzá kell adni a Azure Functions alkalmazás konfigurációs beállításaihoz.

A Azure Portal tetején keressen rá a függvényre, és válassza a Függvényalkalmazás lehetőséget az eredmények közül.
A Függvényalkalmazás képernyőn válassza ki a Visual Studióban létrehozott függvényalkalmazást.
A Függvényalkalmazás áttekintése lapon válassza a Konfiguráció lehetőséget a bal oldali navigációs sávon. Ekkor megnyílik egy lap, ahol az alkalmazás különböző konfigurációs beállításait kezelheti. Egyelőre az Alkalmazásbeállítások szakaszban vagyunk érdekeltek.
A következő lépés a tárfiók nevének és kapcsolati sztring, a Computer Vision titkos kulcsnak és a Computer Vision végpontnak a beállítása.
Az Alkalmazásbeállítások lapon válassza az + Új alkalmazásbeállítás lehetőséget. A megjelenő úszó ablakban adja meg a következő értékeket:
- Név: Adja meg a ComputerVisionKey értékét.
- Érték: Illessze be a korábban mentett Computer Vision kulcsot.
Kattintson az OK gombra a beállítás alkalmazáshoz való hozzáadásához.
Ezután ismételje meg ezt a folyamatot a Computer Vision szolgáltatás végpontja esetében a következő értékekkel:
- Név: Adja meg a ComputerVisionEndpoint értékét.
- Érték: Illessze be a korábban mentett végpont URL-címét.
Ismételje meg ismét ezt a lépést a tárfiók-kapcsolat esetében a következő értékekkel:
- Név: Adja meg a StorageConnection értékét.
- Érték: Illessze be a korábban mentett kapcsolati sztring.
Végül ismételje meg ezt a folyamatot még egyszer a tárfiók nevének megismétlése a következő értékekkel:
- Név: Adjon meg egy StorageAccountName értéket.
- Érték: Adja meg a létrehozott tárfiók nevét.
Miután hozzáadta ezeket az alkalmazásbeállításokat, a konfigurációs oldal tetején válassza a Mentés lehetőséget. Ha a mentés befejeződött, a Frissítés gombra is be kell állítania a beállításokat.

Az Azure-függvény különböző szolgáltatásokhoz való csatlakoztatásához szükséges környezeti változók mindegyike már érvényben van.

Kép feltöltése a Blob Storage-ba

Most már készen áll az alkalmazás tesztelésére! Feltölthet egy blobot a tárolóba, majd ellenőrizheti, hogy a kép szövege a Table Storage-ba lett-e mentve.

Először a Azure Portal tetején keresse meg a Storage kifejezést, és válassza a Tárfiók lehetőséget. A Tárfiók lapon válassza ki a korábban létrehozott fiókot.
Ezután válassza a Tárolók lehetőséget a bal oldali navigációs sávon, majd lépjen a korábban létrehozott ImageAnalysis tárolóba. Innen feltölthet egy tesztképet közvetlenül a böngészőben.
A letölthető mintaprojekt gyökerében talál néhány mintaképet a képek mappájában, vagy használhatja a sajátját is.
Az ImageAnalysis lap tetején válassza a Feltöltés lehetőséget. A megnyíló úszó ablakban válassza a mappa ikont a jobb oldalon egy fájlböngésző megnyitásához. Válassza ki a feltölteni kívánt képet, majd válassza a Feltöltés lehetőséget.
A fájlnak a blobtárolóban kell megjelennie. Ezután ellenőrizheti, hogy a feltöltés aktiválta-e az Azure-függvényt, és hogy a rendszer megfelelően elemezte és mentette-e a kép szövegét a Table Storage-ba.
A lap tetején található zsemlék használatával navigáljon fel egy szintre a tárfiókban. Keresse meg és válassza a Storage böngészőt a bal oldali navigációs sávon, majd válassza a Táblák lehetőséget.
Mostantól elérhetőnek kell lennie egy ImageText-táblázatnak . Kattintson a táblára a benne lévő adatsorok előnézetének megtekintéséhez. Meg kell jelennie egy bejegyzésnek a feltöltés feldolgozott képszövegéhez. Ezt az Időbélyeg használatával vagy a Szöveg oszlop tartalmának megtekintésével ellenőrizheti.

Gratulálunk! Sikerült feldolgoznia a Blob Storage-ba feltöltött lemezképet Azure Functions és Computer Vision használatával.

Az erőforrások eltávolítása

Ha nem folytatja az alkalmazás használatát, törölheti a létrehozott erőforrásokat az erőforráscsoport eltávolításával.

Erőforráscsoportok kiválasztása a fő navigációs sávon
Válassza ki az msdocs-storage-function erőforráscsoportot a listából.
Válassza az Erőforráscsoport törlése gombot az erőforráscsoport áttekintési oldalának tetején.
A megerősítést kérő párbeszédpanelen adja meg az msdocs-storage-function erőforráscsoport nevét.
Válassza a Törlés lehetőséget. Az erőforráscsoport törlésének folyamata eltarthat néhány percig.