Samouczek: przekazywanie i analizowanie pliku za pomocą usług Azure Functions i Blob Storage

Z tego samouczka dowiesz się, jak przekazać obraz do usługi Azure Blob Storage i przetworzyć go przy użyciu usługi Azure Functions i przetwarzania obrazów. Dowiesz się również, jak zaimplementować wyzwalacze i powiązania funkcji platformy Azure w ramach tego procesu. Razem te usługi analizują przekazany obraz zawierający tekst, wyodrębniają z niego tekst, a następnie przechowują tekst w wierszu bazy danych na potrzeby późniejszej analizy lub innych celów.

Azure Blob Storage to wysoce skalowalne rozwiązanie magazynu obiektów firmy Microsoft dla chmury. Usługa Blob Storage jest przeznaczona do przechowywania obrazów i dokumentów, przesyłania strumieniowego plików multimedialnych, zarządzania danymi kopii zapasowych i archiwizowania oraz wiele innych. Więcej informacji na temat usługi Blob Storage można uzyskać na stronie przeglądu.

Azure Functions to bezserwerowe rozwiązanie komputerowe, które umożliwia pisanie i uruchamianie małych bloków kodu jako wysoce skalowalnych, bezserwerowych, opartych na zdarzeniach funkcji. Więcej informacji na temat usługi Azure Functions można uzyskać na stronie przeglądu.

W tym poradniku nauczysz się, jak:

• Przekazywanie obrazów i plików do usługi Blob Storage
• Używanie wyzwalacza zdarzenia funkcji platformy Azure do przetwarzania danych przekazanych do usługi Blob Storage
• Analizowanie obrazu za pomocą usług azure AI
• Zapisywanie danych w usłudze Table Storage przy użyciu powiązań wyjściowych funkcji platformy Azure

Prerequisites

• Konto Azure z aktywną subskrypcją. Utwórz konto bezpłatnie.
• Visual Studio 2022

Tworzenie konta magazynu i kontenera

Pierwszym krokiem jest utworzenie konta magazynowego w celu przechowywania przekazanych danych BLOB, które w tym scenariuszu stanowią obrazy zawierające tekst. Konto przechowywania oferuje kilka różnych usług, ale w tym samouczku są używane Blob Storage i Table Storage.

Portal Azure

Zaloguj się do witryny Azure Portal.

1. Na pasku wyszukiwania w górnej części portalu wyszukaj Magazyn i wybierz wynik z etykietą Konta magazynu.

2. Na stronie Kont magazynowych wybierz pozycję + Utwórz w lewym górnym rogu.

3. Na stronie Utwórz konto magazynu wprowadź następujące wartości:

   • Subskrypcja: wybierz żądaną subskrypcję.
   • Grupa zasobów: Wybierz Utwórz nową i wprowadź nazwę msdocs-storage-function, a następnie wybierz OK.
   • Nazwa konta magazynu: wprowadź wartość msdocsstoragefunction. Nazwa konta przechowywania musi być unikatowa na platformie Azure, dlatego może być konieczne dodanie numerów po nazwie, na przykład msdocsstoragefunction123.
   • Region: wybierz region, który znajduje się najbliżej Ciebie.
   • Wydajność: wybierz pozycję Standardowa.
   • Nadmiarowość: Pozostaw wybraną wartość domyślną.

   

4. Wybierz pozycję Przejrzyj i utwórz u dołu, a platforma Azure weryfikuje wprowadzone informacje. Po zweryfikowaniu ustawień wybierz pozycję Utwórz , a platforma Azure rozpocznie aprowizowanie konta magazynu, co może potrwać chwilę.

Tworzenie kontenera

1. Po aprowizacji konta magazynowego wybierz pozycję Przejdź do zasobu. Następnym krokiem jest utworzenie kontenera przechowywania wewnątrz konta w celu przechowywania przekazanych obrazów na potrzeby analizy.

2. Na panelu nawigacyjnym wybierz pozycję Kontenery.

3. Na stronie Kontenery wybierz pozycję + Kontener u góry. W panelu wysuwanym wprowadź nazwęimageanalysis i upewnij się, że poziom dostępu publicznego jest ustawiony na wartość Blob (anonimowy dostęp do odczytu tylko dla blobów). Następnie wybierz Utwórz.

   

Nowy kontener powinien zostać wyświetlony na liście kontenerów.

Pobieranie parametrów połączenia

Ostatnim krokiem jest pobranie ciągu połączenia dla konta magazynowego.

1. Na panelu nawigacyjnym po lewej stronie wybierz pozycję Klucze dostępu.

2. Na stronie Klucze dostępu wybierz pozycję Pokaż klucze. Skopiuj wartość łańcucha połączenia w sekcji key1 i wklej klucz, aby użyć go później. Zanotuj również nazwę konta przechowywania msdocsstoragefunction na później.

   

Te wartości są niezbędne, gdy musimy połączyć naszą funkcję platformy Azure z tym kontem magazynu.

"Azure CLI"

Polecenia interfejsu wiersza polecenia platformy Azure można uruchamiać w usłudze Azure Cloud Shell lub na stacji roboczej z zainstalowanym interfejsem wiersza polecenia platformy Azure.

Aby utworzyć konto pamięci masowej i kontener, możemy uruchomić następujące polecenia CLI:

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

Może być konieczne poczekanie kilku chwil na aprowizację tych zasobów przez platformę Azure.

Po zakończeniu wykonywania poleceń musimy również pobrać parametry połączenia dla konta magazynu. Parametry połączenia jest używana później do łączenia naszej funkcji platformy Azure z kontem magazynu.

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

Skopiuj wartość connectionString właściwości i wklej ją gdzieś, aby użyć jej do późniejszego użycia. Zanotuj również nazwę konta przechowywania msdocsstoragefunction na później.

Tworzenie usługi widzenia komputerowego

Następnie utwórz konto usługi komputerowego rozpoznawania obrazów, które obsługuje przekazane pliki. Przetwarzanie obrazów jest częścią usług Azure AI i oferuje różne funkcje do wyodrębniania danych z obrazów. Więcej informacji na temat przetwarzania obrazów można uzyskać na stronie przeglądu.

Portal Azure

1. Na pasku wyszukiwania w górnej części portalu wyszukaj Komputer i wybierz wynik z etykietą Widzenie komputerowe.

2. Na stronie Wizja komputerowa wybierz pozycję + Utwórz.

3. Na stronie Tworzenie przetwarzanie obrazów wprowadź następujące wartości:

   • Subskrypcja: wybierz żądaną subskrypcję.
   • Grupa zasobów: użyj utworzonej msdocs-storage-function wcześniej grupy zasobów.
   • Region: wybierz region, który znajduje się najbliżej Ciebie.
   • Nazwa: Wprowadź nazwę dla msdocscomputervision.
   • Warstwa cenowa: wybierz pozycję Bezpłatna , jeśli jest dostępna, w przeciwnym razie wybierz pozycję Standardowa S1.
   • Zaznacz pole Powiadomienie o odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, jeśli zgadzasz się na warunki

   

4. Wybierz pozycję Przejrzyj i utwórz u dołu. Platforma Azure zajmuje chwilę na zweryfikowanie wprowadzonych informacji. Po zweryfikowaniu ustawień wybierz pozycję Utwórz , a platforma Azure rozpocznie aprowizowanie usługi przetwarzania obrazów, co może chwilę potrwać.

5. Po zakończeniu operacji wybierz pozycję Przejdź do zasobu.

Pobieranie kluczy

Następnie musimy znaleźć klucz tajny i adres URL punktu końcowego dla usługi rozpoznawania obrazów, aby użyć ich w naszej aplikacji funkcji w Azure.

1. Na stronie przeglądu Wizji Komputerowej wybierz pozycję Klucze i punkt końcowy.

2. Na stronie Klucze i punkt końcowy skopiuj wartość Klucz 1 i wartości punktu końcowego i wklej je gdzieś, aby użyć ich do późniejszego użycia.

   

"Azure CLI"

Aby utworzyć usługę Computer Vision, możemy uruchomić następujące polecenie CLI (wsadowego).

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

Może być konieczne poczekanie kilku chwil na aprowizację tych zasobów przez platformę Azure.

Po utworzeniu usługi przetwarzania obrazów można pobrać klucze tajne i punkt końcowy adresu URL przy użyciu następujących poleceń:

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"   

Pobieranie i konfigurowanie przykładowego projektu

Kod funkcji platformy Azure używany w tym samouczku można znaleźć w tym repozytorium GitHub. Projekt można również sklonować przy użyciu następującego polecenia:

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

Przykładowy kod projektu wykonuje następujące zadania:

• Pobiera zmienne środowiskowe w celu nawiązania połączenia z kontem magazynu i usługą Computer Vision
• Przyjmuje przesłany plik jako parametr "blob".
• Analizuje obiekt blob przy użyciu usługi Computer Vision.
• Wysyła przeanalizowany tekst obrazu do nowego wiersza tabeli przy użyciu powiązań wyjściowych

Po pobraniu i otwarciu projektu istnieje kilka podstawowych pojęć, które należy zrozumieć w metodzie głównej Run pokazanej poniżej. Funkcja Azure korzysta z powiązań takich jak wyzwalanie i powiązania wyjściowe, które są stosowane przy użyciu atrybutów w sygnaturze metody Run.

Atrybut Table używa dwóch parametrów. Pierwszy parametr określa nazwę tabeli do zapisania przeanalizowanej wartości tekstowej obrazu zwróconej przez funkcję. Drugi Connection parametr ściąga parametry połączenia usługi Table Storage ze zmiennych środowiskowych, dzięki czemu nasza funkcja platformy Azure ma do niego dostęp.

Atrybut BlobTrigger jest używany do powiązania naszej funkcji ze zdarzeniem przesyłania w usłudze Blob Storage, dostarczając przekazany obiekt blob do funkcji Run. Wyzwalacz obiektu blob ma dwa własne parametry — jeden dla nazwy kontenera obiektów blob do monitorowania przesyłania i jeden dla łańcucha połączenia konta magazynu.

// 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; }
}

Ten kod pobiera również podstawowe wartości konfiguracji ze zmiennych środowiskowych, takich jak ciąg połączenia konta magazynu i klucz Computer Vision. Te zmienne środowiskowe zostaną dodane do naszego środowiska funkcji platformy Azure po jej wdrożeniu.

Funkcja ProcessImage wykorzystuje również drugą metodę o nazwie AnalyzeImage. Ten kod używa adresu URL punktu końcowego i klucza naszego konta wizji komputerowej, aby wysłać żądanie do tego serwera w celu przetworzenia naszego obrazu. Żądanie zwraca cały tekst odnaleziony na obrazie, który jest zapisywany w usłudze Table Storage przy użyciu powiązania wyjściowego metody 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();
}

Uruchamianie lokalnie

Jeśli chcesz uruchomić projekt lokalnie, możesz wypełnić zmienne środowiskowe przy użyciu pliku local.settings.json. W tym pliku wypełnij wartości zastępcze zapisanymi wcześniej podczas tworzenia zasobów platformy Azure.

Mimo że kod funkcji platformy Azure działa lokalnie, nadal łączy się z usługami na żywo na platformie Azure, a nie przy użyciu lokalnych emulatorów.

{
    "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"
    }
}

Wdrażanie kodu w usłudze Azure Functions

Teraz możesz przystąpić do wdrażania naszej aplikacji na platformie Azure przy użyciu programu Visual Studio. Aplikację usługi Azure Functions można również utworzyć na platformie Azure w tym samym czasie w ramach procesu wdrażania.

1. Aby rozpocząć, wybierz prawym przyciskiem pozycję ProcessImage węzeł projektu i wybierz pozycję Publikuj.

2. Na ekranie dialogowym Publikowanie wybierz pozycję Azure i wybierz pozycję Dalej.

   

3. Wybierz pozycję Aplikacja funkcji platformy Azure (Windows) lub Aplikacja funkcji platformy Azure (Linux) na następnym ekranie, a następnie ponownie wybierz pozycję Dalej .

   

4. Na etapie wystąpienia usługi Functions upewnij się, że wybrano subskrypcję, do której chcesz wdrożyć. Następnie wybierz zielony + symbol po prawej stronie okna dialogowego.

5. Zostanie otwarte nowe okno dialogowe. Wprowadź następujące wartości dla nowej aplikacji funkcjonalnej.

   • Nazwa: wprowadź msdocsprocessimage lub coś podobnego.
   • Nazwa subskrypcji: wybierz dowolną subskrypcję, której chcesz użyć.
   • Grupa zasobów: wybierz utworzoną wcześniej grupę msdocs-storage-function zasobów.
   • Typ planu: wybierz pozycję Zużycie.
   • Lokalizacja: wybierz region najbliżej Ciebie.
   • Azure Storage: wybierz utworzone wcześniej konto magazynu.

   

6. Po wypełnieniu wszystkich tych wartości wybierz pozycję Utwórz. Program Visual Studio i platforma Azure rozpoczynają aprowizowanie żądanych zasobów, co potrwa kilka chwil.

7. Po zakończeniu procesu wybierz pozycję Zakończ , aby zamknąć przepływ pracy okna dialogowego.

8. Ostatnim krokiem wdrażania funkcji platformy Azure jest wybranie pozycji Publikuj w prawym górnym rogu ekranu. Opublikowanie funkcji może potrwać kilka minut. Po zakończeniu aplikacja jest uruchomiona na platformie Azure.

Łączenie usług

Funkcja platformy Azure została pomyślnie wdrożona, ale jeszcze nie może nawiązać połączenia z naszym kontem przechowywania ani usługami analizy obrazu. Prawidłowe klucze i parametry połączenia należy najpierw dodać do ustawień konfiguracji aplikacji usługi Azure Functions.

1. W górnej części witryny Azure Portal wyszukaj pozycję Funkcja i wybierz pozycję Aplikacja funkcji z wyników.

2. Na ekranie Aplikacja funkcji wybierz aplikację funkcji utworzoną w programie Visual Studio.

3. Na stronie Przegląd aplikacji funkcji wybierz pozycję Konfiguracja po lewej stronie, aby otworzyć stronę, na której można zarządzać różnymi typami ustawień konfiguracji dla naszej aplikacji. Na razie interesuje nas sekcja Ustawienia aplikacji .

4. Następnym krokiem jest dodanie ustawień dla nazwy konta magazynu i ciągu połączenia, tajnego klucza do usługi Computer Vision oraz punktu końcowego usługi Computer Vision.

5. Na karcie Ustawienia aplikacji wybierz pozycję + Nowe ustawienie aplikacji. W pojawiającym się panelu wysuwanym wprowadź następujące wartości:

   • Nazwa: wprowadź wartość ComputerVisionKey.
   • Wartość: wklej zapisany wcześniej klucz Komputerowej Wizji.

6. Wybierz przycisk OK , aby dodać to ustawienie do aplikacji.

   

7. Następnie powtórzmy ten proces dla punktu końcowego usługi przetwarzania obrazów przy użyciu następujących wartości:

   • Nazwa: wprowadź wartość ComputerVisionEndpoint.
   • Wartość: wklej zapisany wcześniej adres URL punktu końcowego.

8. Powtórz ten krok dla połączenia konta przechowywania, używając następujących wartości:

   • Nazwa: wprowadź wartość StorageConnection.
   • Wartość: wklej parametry połączenia zapisane wcześniej.

9. Na koniec powtórz ten proces dla nazwy konta magazynowego, używając następujących wartości:

   • Nazwa: wprowadź wartość StorageAccountName.
   • Wartość: wprowadź nazwę utworzonego konta magazynu.

10. Po dodaniu tych ustawień aplikacji wybierz pozycję Zapisz w górnej części strony konfiguracji. Po zakończeniu zapisywania można również nacisnąć pozycję Odśwież , aby upewnić się, że ustawienia są pobierane.

Wszystkie wymagane zmienne środowiskowe do połączenia naszej funkcji platformy Azure z różnymi usługami są teraz dostępne.

Przekazywanie obrazu do usługi Blob Storage

Teraz możesz przetestować naszą aplikację! Możesz przesłać dane blob do kontenera, a następnie sprawdzić, czy tekst na obrazie został zapisany w usłudze Table Storage.

1. Najpierw w górnej części portalu Azure wyszukaj Storage i wybierz konto magazynu. Na stronie konta magazynowego wybierz utworzone wcześniej konto.

2. Następnie wybierz pozycję Kontenery na lewym pasku nawigacyjnym, a następnie przejdź do utworzonego wcześniej kontenera ImageAnalysis . Tutaj możesz przesłać obraz testowy bezpośrednio w przeglądarce.

   

3. Możesz znaleźć kilka przykładowych obrazów zawartych w folderze images w katalogu głównym przykładowego projektu do pobrania lub użyć własnego.

4. W górnej części strony ImageAnalysis wybierz pozycję Przekaż. W otwartym oknie wysuwanym wybierz ikonę folderu, aby otworzyć przeglądarkę plików. Wybierz obraz, który chcesz przekazać, a następnie wybierz pozycję Przekaż.

   

5. Plik powinien pojawić się wewnątrz kontenera blob. Następnie możesz sprawdzić, czy przekazywanie wyzwoliło funkcję platformy Azure i czy tekst na obrazie został przeanalizowany i zapisany w usłudze Table Storage prawidłowo.

6. Korzystając z nawigacji ścieżkowej u góry strony, przejdź o jeden poziom w górę na swoim koncie magazynowym. Znajdź i wybierz Przeglądarkę Storage na lewym pasku, a następnie wybierz Tabele.

7. Tabela ImageText powinna być teraz dostępna. Wybierz tabelę, aby wyświetlić podgląd wierszy danych w niej. Powinien zostać wyświetlony wpis dla przetworzonego tekstu obrazu naszego przekazywania. Możesz to sprawdzić przy użyciu znacznika czasu lub wyświetlając zawartość kolumny Text .

   

Congratulations! Udało Ci się przetworzyć obraz przekazany do usługi Blob Storage przy użyciu usługi Azure Functions i Computer Vision.

Uprzątnij zasoby

Jeśli nie zamierzasz nadal korzystać z tej aplikacji, możesz usunąć utworzone zasoby, usuwając grupę zasobów.

1. Wybierz pozycję Grupy zasobów z głównej nawigacji
2. Wybierz grupę msdocs-storage-function zasobów z listy.
3. Wybierz przycisk Usuń grupę zasobów w górnej części strony przeglądu grupy zasobów.
4. Wprowadź nazwę grupy zasobów msdocs-storage-function w oknie dialogowym potwierdzenia.
5. Wybierz pozycję Usuń. Proces usuwania grupy zasobów może potrwać kilka minut.