Azure 함수에 Python이 있는 Docker 컨테이너

소개

서버 없는 계산은 서버 없는 구조라고도 불리며 서비스(FaaS) 또는 서버 없는 것으로 현재 가장 유행하고 있다.코드를 클라우드에 신속하게 배치하고 서버 자원을 관리하는 것을 걱정할 필요가 없거나 Hello 월드 응용 프로그램을 실행하기 위해 거액의 비용을 받는 개발자에게 AWS Lambda, Google cloud Functions나 Azure Functions 같은 서비스가 해결 방안이다.대량의 이벤트 트리거와 풍부한 CLI 도구로 템플릿 코드를 만들고 클라우드에 직접 배치하면 이 세 개의 클라우드 엔진은 모두 좋은 서비스를 제공한다.그러나 서버가 없는 것은 양날의 칼일 수도 있다.편리함을 제공하는 동시에 기능을 실행하는 기계에 사용자 정의 환경을 설정하는 것도 제한한다.여기가 바로 Docker가 빛나는 곳입니다.Azure 등 클라우드 기능은 Docker Hub 등 저장소에서 사용자 정의 용기를 실행할 수 있는 능력을 제공합니다.이 강좌에서 저는 Azure 함수를 사용하여 사용자 정의 용기를 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. 이 함수는python에서 광학 문자인식(OCR)을 실행하고 구름 속의 Azure Functions 응용 프로그램에 배치합니다.이 강좌가 끝날 때, 우리는 HTTP GET 요청을 보내고 Azure 함수를 터치하여 이미지에 OCR를 실행하고 추출한 텍스트를 되돌려줍니다.

뭐 공부 해요?

Microsoft Azure 계정월 1000000회 Azure 기능 무료 요청 무료 계정 획득: https://azure.microsoft.com/en-gb/free/

Azure 기능 핵심 도구입니다.설치 단계: https://github.com/Azure/azure-functions-core-tools

Azure CLI.설치 단계: https://docs.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli-apt

Docker.Docker를 불러오십시오: https://docs.docker.com/get-docker/
Docker의 초보자라면 내가 가장 좋아하는 개발자 Jeff Delaney의 멋진 소개를 보십시오.

Docker Hub의 계정: https://hub.docker.com/

Python 3.*

Tesseract OCR: python 모듈 및 핵심 라이브러리 설치:

sudo apt install tesseract-ocr
pip install pytesseract

화상 처리를 위한 베개:

pip install pillow

Azure 함수 생성하기

다음 명령을 실행하여 OcrFunctionsProject 라는 로컬 함수 응용 프로그램 항목을 만듭니다.--docker 옵션은 Azure Functions 응용 프로그램에 사용자 정의 라이브러리와 의존 항목을 설치하기 위해 편집할 수 있는 Dockerfile 옵션을 생성합니다. 컨테이너는 이 응용 프로그램에 배치됩니다.

func init OcrFunctionsProject --worker-runtime python --docker

OcrFunctionsProject 폴더로 이동하여 다음과 같이 편집합니다.

FROM mcr.microsoft.com/azure-functions/python:3.0-python3.7
ENV AzureWebJobsScriptRoot=/home/site/wwwroot \
AzureFunctionsJobHost__Logging__Console__IsEnabled=true
COPY requirements.txt /
RUN pip install -r /requirements.txt
RUN apt-get update && apt-get install -y \
tesseract-ocr
COPY . /home/site/wwwroot

이것은 우리가 Azure 기능을 위탁 관리하는 기본 Debian 기계에 Tesseract OCR을 설치할 수 있도록 할 것이다.

다음 명령을 사용하여 항목에 함수를 추가합니다.Dockerfile 옵션은 함수의 유일한 이름을 지정하고, --name 트리거를 지정합니다.예를 들어, HTTP 트리거에 응답하기 위해 함수가 실행되기를 바랍니다.

func new --name HttpOcrFunc --template "HTTP trigger"

및 --template 를 새 줄로 pytesseract 파일에 추가하여 우리 용기가 구름에 배치된 Azure Functions 응용 프로그램에 모듈을 자동으로 설치합니다.

프로젝트 루트 폴더에서 다음 명령을 실행하여 새 함수를 로컬에서 테스트합니다.

func start

이 HTTP 트리거 함수가 성공적으로 실행된 경우 터미널 출력의 pillow 노드 URL로 이동합니다.그럼 우리 가도 돼.

requirements.txt 파일을 편집하고 다음 코드를 추가합니다.

import logging
import pytesseract
from PIL import Image
import azure.functions as func
import os
def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:

    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    # test code for OCR
    try:
        file = req.files.get('file')
        file.save('/tmp/1.jpg')
    except ValueError:
        pass

    text = ''
    if file:
        text = str(pytesseract.image_to_string(Image.open('/tmp/1.jpg')))

    return func.HttpResponse('text Extracted from Image: {}'.format(text))

우리의 함수는 그 위에 배치된 실례에 읽기 전용 파일 시스템이 있기 때문에, 우리는 데이터를/tmp/디렉터리로 지속할 것이다.

Docker 컨테이너 구축 및 푸시

저희HttpOcrFunc가 기술한 용기를 위한 docker 이미지 구축은 자신의 docker ID로 교체하는 것을 기억하십시오OcrFunctionsProject/HttpOcrFunc/__init__.py:

docker build --tag <YOUR_DOCKER_HUBB_ID>/ocrfunctionsimage:v1.0.0 .

다음 명령 테스트를 실행하여 생성됩니다.

docker run -p 8080:80 -it <YOUR_DOCKER_HUB_ID>/ocrfunctionsimage:v1.0.0

Dockerfile로 이동하면 Functions 3.0 프로그램이 시작되고 실행되고 있는 자리 표시자 그림을 볼 수 있습니다.이 용기에서 실행되는 기능을 테스트할 수 없습니다. 아직 생성되지 않은 액세스 키가 필요합니다. 이 로컬 프로젝트를 클라우드의 Azure Functions 응용 프로그램에 연결하지 않았기 때문입니다.

로그인을 통해 이 이미지를 Docker Hub로 전송하려면 다음과 같이 하십시오.

docker login

및 추진:

docker push <YOUR_DOCKER_HUB_ID>/ocrfunctionsimage:v1.0.0

Azure 기능 응용 프로그램 만들기

Azure 포털로 이동: https://portal.azure.com/ 자원을 만들고 자원 그룹을 검색하여 새로운 자원 그룹을 만듭니다.고유한 이름을 지정하고 원하는 위치를 선택한 다음 보기 + 만들기 를 클릭합니다.리소스 그룹은 Azure 클라우드 솔루션과 관련된 리소스 컨테이너입니다.우리의 예에서, 우리는 자원 그룹에서 Azure 기능 응용 프로그램과 저장 계정을 그룹화할 것이다.

포털 홈페이지에서 자원 만들기를 클릭하고 기능 응용 프로그램을 검색하고 선택합니다.기본 탭에서 구독, 방금 만든 자원 그룹, 유일한 기능 응용 프로그램 이름을 선택한 다음 게시 필드에서 Docker Container를 선택하고 마지막으로region을 선택하십시오.다음 선택: 위탁 관리.관리 탭에서 스토리지의 경우 새 스토리지 계정을 선택하고 계획을 선택한 다음 보기 + 생성을 선택합니다.마지막으로 만들기를 선택한 다음 새 페이지에서 리소스로 이동을 선택합니다.

Function App 페이지에서 사이드바의 Container settings로 이동하여 image source에서 Docker Hub를 선택하고 Full image Name and Tag 필드에 Docker\u Hub\u ID/OCR Functions Image:v1.0.0을 입력하고save를 누르십시오.

사이드바에서 함수로 이동하여 HttpOcrFunc 함수를 선택하고 Get function URL을 클릭합니다.

Postmanhttps://www.postman.com/을 다운로드하고 새 GET 요청을 작성합니다.함수 URL을 GET request endpoint 필드와 body 옵션 카드에 붙여넣고 폼 데이터를 선택한 다음 file이라는 키를 추가합니다. 형식을 텍스트에서 파일로 변경한 다음value 필드에 텍스트가 포함된 이미지를 업로드합니다.제출 클릭!

이 강좌의 모든 절차를 따랐다면, Postman에서 추출한 텍스트를 답장할 수 있을 것입니다.

일지!

로그는 서버 함수가 없는 중요한 구성 부분입니다. 코드에서 예상한 출력을 막을 수 있는 오류를 해결하는 데 도움을 줄 수 있기 때문입니다.사이드바의 기능을 클릭한 다음 관련 기능을 클릭한 다음 사이드바의 모니터링을 눌러 Azure Functions 응용 프로그램 포털의 로그를 볼 수 있지만, 초기 요청을 보낸 후에 이 로그의 표시 속도는 보통 매우 느립니다.

로그를 보는 더 좋은 방법은 로컬에서 기능을 테스트하는 것입니다.다음과 같은 방법으로 수행할 수 있습니다.

우선 <YOUR_DOCKER_HUBB_ID>로 이동하여 httpTrigger 귀속 중 http://localhost:8080 키의 값을 익명으로 변경합니다.

앞에서 설명한 바와 같이OcrFunctionsProject/HttpOcrFunc/function.json를 사용하여 이미지를 구축합니다.

앞에서 설명한 바와 같이 authLevel 용기 이미지를 실행합니다.

우체부를 사용하여 http://localhost:8080/api/HttpOcrFunc에 요청을 보내고 이미지 파일을 폼 데이터로 첨부합니다. 앞에서 말한 바와 같이 로컬 용기에서 결과를 얻을 수도 있고 터미널에서 로그를 얻을 수도 있습니다.이 기능을 로컬에서 테스트하는 것이 좋습니다. 완성된 후에 authLevel을 "function"으로 변경하고 이미지를 재구성하여 Dockerhub로 전송하고 새로운 이미지를 Azure Functions appportal container settings에 저장합니다.

결론

우리는 현재 기능이 완비된 Python OCR Docker 용기를 Azure 함수에 배치합니다.HTTP GET 요청을 사용하여 이 함수를 공통 노드 URL에 트리거하고 이미지 파일을 추가할 수 있습니다. 이 파일은 tesseract OCR이 클라우드 함수에서 해석하여 텍스트를 추출하고 응답에서 되돌려줍니다.우리는 응답 관계 데이터베이스에 있는 항목 시작 함수와 같은 더 많은 함수를 만들고 트리거를 사용할 수 있다.https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-triggers-bindings?tabs=csharp
우리는 또한 Azure blob storage Python SDK를 사용하여 출력 파일을 blob 저장소에 영구화할 수 있다.https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-quickstart-blobs-python
하늘은 극한이다. 인프라가 구축되면 함수python 코드를 쉽게 편집하고 용기를 구축하여 로컬에서 테스트를 하고 Dockerhub로 전송한 다음 Azure 함수에 배치할 수 있다.이 강좌는 Azure 기능에서 사용자 정의 용기를 시작하고자 하는 모든 사람에게 유용하기를 바랍니다.