Como ler e gravar códigos QR no AWS Lambda

Instalação

Este artigo utilizará um bucket S3, portanto, o pacote AWSSDK.S3 é necessário.

!{--010011000100100101000010010100100100000101010010010110010101111101010011010101000100000101010010010101000101111101010001010010010010010010100000101001100010111110100001001001100010011110100001101001011--}

Criar um projeto AWS Lambda

Com o Visual Studio, criar uma instância AWS Lambda em contêiner é um processo fácil:

• Instale o AWS Toolkit para Visual Studio
• Selecione um 'Projeto AWS Lambda (.NET Core - C#)'
• Selecione um modelo ' .NET 8 (Imagem de Contêiner)' e, em seguida, selecione 'Concluir'.

Adicionar dependências de pacotes

A biblioteca IronQR no .NET 8 funciona no AWS Lambda sem exigir dependências adicionais. Para configurá-lo, modifique o Dockerfile do projeto conforme mostrado abaixo:

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"  .

Modifique o código do manipulador de funções.

Este exemplo cria um código QR, carrega-o para um bucket S3 e lê o código QR recém-gerado.

O caminho do arquivo é especificado no diretório IronQrNuGet, com um identificador globalmente único (GUID) usado como nome do arquivo. O método Write gera o código QR com base no valor fornecido, e o array de bytes JPG resultante é então passado para o método Read para leitura do código QR. Isso demonstra que essa função AWS Lambda é capaz de ler códigos QR.

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);
            }
        }
    }
}

Aumentar a memória e o tempo limite

A alocação de memória para a função Lambda depende do tamanho dos documentos e do número de documentos processados ​​simultaneamente. Como ponto de partida, defina a memória para 512 MB e o tempo limite para 300 segundos no aws-lambda-tools-defaults.json.

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

Se a memória for insuficiente, o programa exibirá o erro: 'Runtime exited with error: signal: killed.' Aumentar a quantidade de memória disponível pode ajudar a resolver esse problema. Para obter mais orientações, consulte o artigo de resolução de problemas: AWS Lambda - Sinal de saída do runtime: Killed .

Publicar

Para publicar no Visual Studio, basta clicar com o botão direito do mouse no projeto e escolher "Publicar no AWS Lambda...". Em seguida, configure as opções necessárias. Para obter mais informações, visite o site da AWS .

Experimente!

Você pode ativar a função Lambda através do console do Lambda ou através do Visual Studio.