AWS LambdaでQRコードを読み書きする方法

インストール

この記事ではS3バケットを使用するため、AWSSDK.S3パッケージが必要です。

今日あなたのプロジェクトでIronQRを無料トライアルで使用開始。

最初のステップ：

無料で始める

AWS Lambdaプロジェクトを作成する

Visual Studioを使用すると、コンテナ化されたAWS Lambdaの作成は簡単なプロセスです：

• AWS Toolkit for Visual Studioをインストールする
• 'AWS Lambda Project (.NET Core - C#)'を選択する
• '.NET 8 (Container Image)' ブループリントを選択し、'Finish'を選択する。

パッケージ依存関係を追加する

.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で動作します。 それを構成するには、以下のようにプロジェクトのDockerfileを変更します：

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、それを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ディレクトリに指定されており、グローバルに一意な識別子（GUID）がファイル名として使用されます。 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、その結果のJPGバイト配列はReadメソッドに渡され、QRコードの読み取りが行われます。 これにより、このAWS Lambda関数がQRコードを読み取る能力があることを示します。

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);

        /// <summary>
        /// Main handler for AWS Lambda
        /// </summary>
        /// <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
        /// <returns></returns>
        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);
            }
        }
    }
}

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);

        /// <summary>
        /// Main handler for AWS Lambda
        /// </summary>
        /// <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
        /// <returns></returns>
        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を増加させる

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。 始めに、aws-lambda-tools-defaults.jsonでメモリを512 MB、タイムアウトを300秒に設定します。

"function-memory-size" : 512,
"function-timeout" : 300

メモリが不足していると、プログラムはエラーを引き起こします：'Runtime exited with error: signal: killed.' この問題を解決するには、メモリのサイズを増やすことができます。 さらにガイダンスが必要な場合は、トラブルシューティング記事を確認してください：AWS Lambda - Runtime Exited Signal: Killed。

公開

Visual Studioで公開するには、プロジェクトを右クリックして"Publish to AWS Lambda…"を選択し、必要な設定を構成します。 詳細については、AWSのウェブサイトをご覧ください。

試してみてください！

Lambda関数はLambdaコンソールまたはVisual Studioを通じてアクティブ化することができます。