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AWS LambdaでQRコードを読み書きする方法

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このハウツー記事では、IronQRでAWS Lambda関数をセットアップするための詳細なガイドを提供します。 このチュートリアルでは、QRコードをS3バケットに直接読み書きするためのIronQRの設定方法を説明します。

AWS LambdaでQRコードを読み書きする方法

  1. QRコードを読み書きするC#ライブラリのダウンロード
  2. AWS Lambdaコンテナ化プロジェクトテンプレートの作成
  3. DockerfileとFunctionHandlerコードの修正
  4. メモリとタイムアウトの設定を増やす
  5. 関数をデプロイして呼び出すと、S3で結果が表示されます。

インストール

この記事ではS3バケットを使用しますので、AWSSDK.S3パッケージが必要です。

今日から無料トライアルでIronQRをあなたのプロジェクトで使い始めましょう。

最初のステップ:
green arrow pointer

AWS Lambdaプロジェクトを作成する

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

  • インストールAWSツールキット for Visual Studio
  • 「AWS Lambdaプロジェクト」を選択(.NET Core - C#)申し訳ありませんが、提供されたテキストが表示されていません。翻訳するためのコンテンツを提供してください。

  • 「.NET 8」を選択(コンテナイメージ)「ブループリント」を選択し、「完了」をクリックします。

    コンテナイメージを選択

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： もちろんです！翻訳したいコンテンツを提供してください。それに従って正確な日本語訳を提供いたします。

FROM public.ecr.aws/lambda/dotnet:8

必要なパッケージをインストールする

RUN dnf update -y

作業ディレクトリ /var/task

このCOPYコマンドは、ホストマシンからイメージ内に.NET Lambdaプロジェクトのビルドアーティファクトをコピーします。

COPYのソースは、.NET Lambdaプロジェクトがビルドアーティファクトを公開する場所と一致する必要があります。

Lambda関数が構築されている場合

AWS .NET Lambda ツールを使用すると、--docker-host-build-output-dir スイッチによって .NET Lambda プロジェクトの出力先を制御します。

構築されます。

.NET Lambdaプロジェクトテンプレートはデフォルトで --docker-host-build-output-dir を持っています。

aws-lambda-tools-defaults.json ファイルで "bin/Release/lambda-publish" に設定します。

もちろんです。テキストを提供してください。

また、Dockerのマルチステージビルドを使用して、イメージ内で.NET Lambdaプロジェクトをビルドすることもできます。

この手法についての詳細は、プロジェクトのREADME.mdファイルを確認してください。

以下の内容を日本語に翻訳してください：

"bin/Release/lambda-publish" をコピー。 もちろんです！翻訳したいコンテンツを提供してください。それに従って正確な日本語訳を提供いたします。

関数ハンドラーコードの修正

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。

tryブロックの前に、IronQrNugetディレクトリでファイルパスを指定します。(GUID)をファイル名として使用します。 Writeメソッドは指定された値に基づいてQRコードを生成し、生成されたJPGバイト配列はQRコードを読み取るためのRead`メソッドに渡される。 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。

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);

    /// <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
    /// <returns></returns>
    public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context)
    {
        IronQr.License.LicenseKey = "IronQR-MYLICENSE-KEY-1EF01";

        string bucketName = "deploymenttestbucket";
        string objectKey = $"IronQrNuget/{Guid.NewGuid()}.png";

        try
        {
            // Creating a qr is as simple as:
            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}");

            // Load the asset into QrImageInput
            QrImageInput imageInput = new QrImageInput(myQr.Save());

            // Create a QR Reader object
            QrReader reader = new QrReader();

            var resultFromByte = reader.Read(imageInput);

            foreach (var item in resultFromByte)
            {
                // Log the read value out
                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[] pdfBytes)
    {
        using (var memoryStream = new MemoryStream(pdfBytes))
        {
            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);

    /// <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
    /// <returns></returns>
    public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context)
    {
        IronQr.License.LicenseKey = "IronQR-MYLICENSE-KEY-1EF01";

        string bucketName = "deploymenttestbucket";
        string objectKey = $"IronQrNuget/{Guid.NewGuid()}.png";

        try
        {
            // Creating a qr is as simple as:
            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}");

            // Load the asset into QrImageInput
            QrImageInput imageInput = new QrImageInput(myQr.Save());

            // Create a QR Reader object
            QrReader reader = new QrReader();

            var resultFromByte = reader.Read(imageInput);

            foreach (var item in resultFromByte)
            {
                // Log the read value out
                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[] pdfBytes)
    {
        using (var memoryStream = new MemoryStream(pdfBytes))
        {
            var request = new PutObjectRequest
            {
                BucketName = bucketName,
                Key = objectKey,
                InputStream = memoryStream,
                ContentType = "image/jpg",
            };

            await _s3Client.PutObjectAsync(request);
        }
    }
}
Imports Amazon.Lambda.Core
Imports Amazon.S3
Imports Amazon.S3.Model
Imports IronQr

' Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
<Assembly: LambdaSerializer(GetType(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))>

Namespace IronQrNuGetAwsLambda

	Public Class [Function]
		Private Shared ReadOnly _s3Client As IAmazonS3 = New AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1)

		''' <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
		''' <returns></returns>
		Public Async Function FunctionHandler(ByVal context As ILambdaContext) As Task
			IronQr.License.LicenseKey = "IronQR-MYLICENSE-KEY-1EF01"

			Dim bucketName As String = "deploymenttestbucket"
			Dim objectKey As String = $"IronQrNuget/{Guid.NewGuid()}.png"

			Try
				' Creating a qr is as simple as:
				Dim 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}")

				' Load the asset into QrImageInput
				Dim imageInput As New QrImageInput(myQr.Save())

				' Create a QR Reader object
				Dim reader As New QrReader()

				Dim resultFromByte = reader.Read(imageInput)

				For Each item In resultFromByte
					' Log the read value out
					context.Logger.LogLine($"QR value is = {item.Value}")
				Next item
			Catch e As Exception
				context.Logger.LogLine($"[ERROR] FunctionHandler: {e.Message}")
			End Try
		End Function
		' Function to upload the JPG file to S3
		Private Async Function UploadJpgToS3Async(ByVal bucketName As String, ByVal objectKey As String, ByVal pdfBytes() As Byte) As Task
			Using memoryStream As New MemoryStream(pdfBytes)
				Dim request = New PutObjectRequest With {
					.BucketName = bucketName,
					.Key = objectKey,
					.InputStream = memoryStream,
					.ContentType = "image/jpg"
				}

				Await _s3Client.PutObjectAsync(request)
			End Using
		End Function
	End Class
End Namespace
VB   C#

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秒に設定する。 もちろんです！翻訳したいコンテンツを提供してください。それに従って正確な日本語訳を提供いたします。

「function-memory-size」：512

「function-timeout」: 300 もちろんです！翻訳したいコンテンツを提供してください。それに従って正確な日本語訳を提供いたします。

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 - ランタイム終了シグナル: Killed.

出版

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、次のサイトをご覧ください。AWSウェブサイト.

お試しください！

Lambda関数を有効化するには、LambdaコンソールまたはVisual Studioを通して。