## AWSラムダプロジェクトの作成 Visual Studioを使用すれば、コンテナ化されたAWS Lambdaを簡単に作成できます： - [AWS Tookit for Visual Studio](https://aws.amazon.com/visualstudio/) をインストールしてください。 - AWS Lambda プロジェクト（.NET Core - C#）」を選択してください。 - .NET 8 (Container Image)'ブループリントを選択し、'Finish'を選択します。 [コンテナ画像を選択してください](/static-assets/ocr/how-to/iron-ocr-aws-tutorial/Blueprint.png)。 ## パッケージの依存関係の追加 .NET 8のIronQRライブラリは、追加の依存関係を必要とせずにAWS Lambda上で動作します。 設定するには、プロジェクトのDockerfileを以下のように変更してください： ```dockerfile FROM public.ecr.aws/lambda/dotnet:8 # Install necessary packages and update repositories RUN dnf update -y WORKDIR /var/task # This COPY command copies the .NET Lambda project's build artifacts from the host machine into the image. # The source of the COPY should match where the .NET Lambda project publishes its build artifacts. If the Lambda function is being built # with the AWS .NET Lambda Tooling, the `--docker-host-build-output-dir` switch controls where the .NET Lambda project # will be built. The .NET Lambda project templates default to having `--docker-host-build-output-dir` # set in the aws-lambda-tools-defaults.json file to "bin/Release/lambda-publish". # # Alternatively, Docker multi-stage build could be used to build the .NET Lambda project inside the image. # For more information on this approach, check out the project's README.md file. COPY "bin/Release/lambda-publish" . ``` ## FunctionHandlerコードを修正する。 この例では、QRコードを作成し、S3バケットにアップロードし、新しく生成されたQRコードを読み取ります。 ファイル・パスはIronQrNugetディレクトリで指定され、ファイル名としてグローバル一意識別子(GUID)が使用されます。 `Write`メソッドは、提供された値に基づいてQRコードを生成し、得られたJPGバイト配列は、QRコードを読み取るための`Read`メソッドに渡されます。 これは、このAWS Lambda関数がQRコードを読み取ることができることを示しています。 ```csharp using Amazon.Lambda.Core; using Amazon.S3; using Amazon.S3.Model; using IronQr; // Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class. [assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))] namespace IronQrNuGetAwsLambda { public class Function { private static readonly IAmazonS3 _s3Client = new AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1); ///

/// Main handler for AWS Lambda ///

/// The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment. /// public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context) { // Set the license key for IronQR IronQr.License.LicenseKey = "IronQR-MYLICENSE-KEY-1EF01"; string bucketName = "deploymenttestbucket"; string objectKey = $"IronQrNuget/{Guid.NewGuid()}.png"; try { // Create a QR code with the content "12345" var myQr = QrWriter.Write("12345"); context.Logger.LogLine("QR created."); // Upload the JPG to S3 await UploadJpgToS3Async(bucketName, objectKey, myQr.Save().ExportBytesAsJpg()); context.Logger.LogLine($"QR uploaded successfully to {bucketName}/{objectKey}"); // Read the QR code QrImageInput imageInput = new QrImageInput(myQr.Save()); QrReader reader = new QrReader(); var resultFromByte = reader.Read(imageInput); foreach (var item in resultFromByte) { // Log the read value context.Logger.LogLine($"QR value is = {item.Value}"); } } catch (Exception e) { context.Logger.LogLine($"[ERROR] FunctionHandler: {e.Message}"); } } // Function to upload the JPG file to S3 private async Task UploadJpgToS3Async(string bucketName, string objectKey, byte[] jpgBytes) { using (var memoryStream = new MemoryStream(jpgBytes)) { var request = new PutObjectRequest { BucketName = bucketName, Key = objectKey, InputStream = memoryStream, ContentType = "image/jpg", }; await _s3Client.PutObjectAsync(request); } } } } ``` ## メモリとタイムアウトの増加 Lambda関数のメモリ割り当ては、ドキュメントのサイズと同時に処理される数に依存します。 出発点として、`aws-lambda-tools-defaults.json`でメモリを512MBに、タイムアウトを300秒に設定してください。 ```json "function-memory-size" : 512, "function-timeout" : 300 ``` メモリが不足すると、プログラムは「Runtime exited with error: signal: killed」というエラーを発生します。メモリサイズを増やすことで、この問題を解決することができます。 さらに詳しいガイダンスについては、トラブルシューティングの記事をご覧ください：[AWS Lambda - Runtime Exited Signal：Killed](/csharp/barCode/troubleshooting/aws-lambda-runtime-exited-signal-killed/). ## パブリッシュ Visual Studioで公開するには、プロジェクトを右クリックし、'Publish to AWS Lambda...'を選択するだけです。その後、必要な設定を行います。 詳細については、[AWSのウェブサイト](https://docs.aws.amazon.com/toolkit-for-visual-studio/latest/user-guide/lambda-creating-project-in-visual-studio.html#publish-to-lam)をご覧ください。 ## 試してみてください！ Lambda関数は、[Lambdaコンソール](https://console.aws.amazon.com/lambda)またはVisual Studioから起動できます。

よくある質問

AWS Lambda 上の C# プロジェクトに QR コードライブラリを統合するにはどうすればよいですか？

QRコードライブラリ（IronQRなど）をAWS LambdaのC#プロジェクトに統合するには、IronQRライブラリをダウンロードし、Visual Studioを使用してコンテナ化されたAWS Lambdaプロジェクトを作成し、QRコード操作をサポートするように環境を設定します。

AWS Lambda 用の IronQR を設定する手順は何ですか？

Visual Studio でコンテナ化されたプロジェクトテンプレートを設定し、Dockerfile を修正し、FunctionHandler を更新し、スムーズな操作を確保するためにメモリとタイムアウト設定を調整することで、AWS Lambda 用の IronQR を設定します。

C# ライブラリを使用して AWS S3 で QR コードを管理するにはどうすればよいですか？

IronQR を使用すると、QR コードを作成し、AWS S3 バケットにアップロードして、そこから読み取ることができます。これは、IronQR ライブラリを利用して、AWSSDK.S3 パッケージと組み合わせて S3 バケットとの操作を処理します。

IronQR を使用している AWS Lambda 関数のパフォーマンスが良くない場合はどうすればいいですか？

AWS Lambda 関数がパフォーマンスが良くない場合、aws-lambda-tools-defaults.json ファイルでメモリとタイムアウト設定を増やし、関数により多くのリソースを割り当てることを検討してください。

C# Lambda 関数を AWS に展開するにはどうすればよいですか？

Visual Studio の「'Publish to AWS Lambda...'」オプションを使用し、必要な設定を行い、AWS Toolkit を利用して展開します。

Visual Studio で AWS Lambda 関数をテストすることは可能ですか？

はい、AWS Toolkitを使用して関数を呼び出し、開発環境内で直接出力を確認することで、Visual StudioでAWS Lambda関数をテストできます。

AWS Lambda 関数のメモリの問題をトラブルシューティングするにはどうすればよいですか？

メモリの問題をトラブルシューティングするには、aws-lambda-tools-defaults.json ファイルで関数のメモリ割り当てを増やし、再展開後に関数のパフォーマンスを監視します。

AWS Lambda プロジェクトで Dockerfile を修正することの重要性は何ですか？

AWS Lambda プロジェクトで Dockerfile を修正することは、環境を正しく設定するために重要であり、リポジトリの更新や必要なビルド成果物を関数が正しく実行するためにコピーすることを含みます。

AWS Lambda 関数が QR コード操作を効率よく処理するようにするにはどうすればよいですか？

AWS Lambda 関数が QR コード操作を効率よく処理するようにするには、メモリとタイムアウト設定を最適化し、IronQR のような適切なライブラリを使用し、Dockerfile とプロジェクト設定を正しく構成します。

AWS Lambda で QR コードの生成と取得を自動化できますか？

はい、IronQR を使用して AWS Lambda で QR コードの生成と取得を自動化できます。このライブラリを用いると、QR コードをプログラムで作成し、S3 にアップロードし、必要に応じて読み取ることができます。