Tutorial sulle funzioni remote e sull'API Translation

Questo tutorial descrive come creare una funzione remota BigQuery, richiamare l'API Cloud Translation ed eseguire la traduzione dei contenuti da qualsiasi lingua allo spagnolo utilizzando SQL e Python.

Ecco alcuni casi d'uso per questa funzione:

  • Tradurre i commenti degli utenti su un sito web in una lingua locale
  • Tradurre le richieste di assistenza da molte lingue in una lingua comune per gli addetti all'assistenza

Obiettivi

  • Assegna i ruoli necessari al tuo account.
  • Crea una funzione Cloud Run Functions.
  • Creare un set di dati BigQuery.
  • Crea una connessione BigQuery e account di servizio.
  • Concedi le autorizzazioni al account di servizio BigQuery.
  • Crea una funzione remota BigQuery.
  • Chiama la funzione remota BigQuery.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

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I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero avere diritto a una prova gratuita.

Prima di iniziare

Ti consigliamo di creare un progetto Google Cloud per questo tutorial. Inoltre, assicurati di disporre dei ruoli necessari per completare questo tutorial.

Configurare un progetto Google Cloud

Per configurare un progetto Google Cloud per questo tutorial, completa questi passaggi:

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, Cloud Translation, Cloud Run functions, Cloud Build, Cloud Logging, Cloud Pub/Sub, Artifact Registry, and Cloud Run Admin APIs.

    Enable the APIs

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, Cloud Translation, Cloud Run functions, Cloud Build, Cloud Logging, Cloud Pub/Sub, Artifact Registry, and Cloud Run Admin APIs.

    Enable the APIs

    8.

    Ruoli richiesti per il tuo account

    Per ottenere le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività di questo tutorial, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

    Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

    Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività descritte in questo tutorial. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

    Autorizzazioni obbligatorie

    Per eseguire le attività di questo tutorial sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

    • bigquery.datasets.create
    • bigquery.connections.create
    • bigquery.connections.get
    • cloudfunctions.functions.create

    Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

    Ruoli richiesti per il account di servizio predefinito di Compute Engine

    Quando hai abilitato l'API per le funzioni Cloud Run, è stato creato un account di servizio Compute Engine predefinito. Per completare questo tutorial, devi concedere a questo account di serviziot predefinito il ruolo di utente API Cloud Translation.

    1. Recupera l'ID assegnato al progetto.

    2. Copia l'account di servizio predefinito di Compute Engine. Il tuo account di servizio predefinito ha il seguente aspetto:

      PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

      Sostituisci PROJECT_NUMBER con l'ID progetto.

    3. Nella console Google Cloud , vai alla pagina IAM.

      Vai a IAM

    4. Seleziona il progetto.

    5. Fai clic su Concedi accesso, poi nel campo Nuove entità incolla il account di servizio predefinito di Compute Engine che hai copiato in precedenza.

    6. Nell'elenco Assegna ruoli, cerca e seleziona Utente API Cloud Translation.

    7. Fai clic su Salva.

    Crea una funzione Cloud Run Functions

    Utilizzando le funzioni Cloud Run, crea una funzione che traduce il testo di input in spagnolo.

    1. Crea una funzione Cloud Run Functions con le seguenti specifiche:

      • Per Ambiente, seleziona 2ª gen.
      • In Nome funzione, inserisci translation-handler.
      • In Regione, seleziona us-central1.

      • In Numero massimo di istanze, inserisci 10.

        Questa impostazione si trova nella sezione Impostazioni di runtime, build, connessioni e sicurezza.

        In questo tutorial, utilizziamo un valore inferiore a quello predefinito per controllare la tasso di richiestee inviate a Translation.

      • Per Runtime, seleziona Python 3.10.

      • In Punto di ingresso, inserisci handle_translation.

    2. Nell'elenco dei file, seleziona main.py, quindi incolla il seguente codice.

      Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

      Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client. 

      from __future__ import annotations


import flask
import functions_framework
from google.api_core.retry import Retry
from google.cloud import translate

# Construct a Translation Client object
translate_client = translate.TranslationServiceClient()


# Register an HTTP function with the Functions Framework
@functions_framework.http
def handle_translation(request: flask.Request) -> flask.Response:
    """BigQuery remote function to translate input text.

    Args:
        request: HTTP request from BigQuery
        https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/remote-functions#input_format

    Returns:
        HTTP response to BigQuery
        https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/remote-functions#output_format
    """
    try:
        # Parse request data as JSON
        request_json = request.get_json()
        # Get the project of the query
        caller = request_json["caller"]
        project = extract_project_from_caller(caller)
        if project is None:
            return flask.make_response(
                flask.jsonify(
                    {
                        "errorMessage": (
                            'project can\'t be extracted from "caller":' f" {caller}."
                        )
                    }
                ),
                400,
            )
        # Get the target language code, default is Spanish ("es")
        context = request_json.get("userDefinedContext", {})
        target = context.get("target_language", "es")

        calls = request_json["calls"]
        translated = translate_text([call[0] for call in calls], project, target)

        return flask.jsonify({"replies": translated})
    except Exception as err:
        return flask.make_response(
            flask.jsonify({"errorMessage": f"Unexpected error {type(err)}:{err}"}),
            400,
        )


def extract_project_from_caller(job: str) -> str:
    """Extract project id from full resource name of a BigQuery job.

    Args:
        job: full resource name of a BigQuery job, like
          "//bigquery.googleapi.com/projects/<project>/jobs/<job_id>"

    Returns:
        project id which is contained in the full resource name of the job.
    """
    path = job.split("/")
    return path[4] if len(path) > 4 else None


def translate_text(
    calls: list[str], project: str, target_language_code: str
) -> list[str]:
    """Translates the input text to specified language using Translation API.

    Args:
        calls: a list of input text to translate.
        project: the project where the translate service will be used.
        target_language_code: The ISO-639 language code to use for translation
          of the input text. See
          https://cloud.google.com/translate/docs/advanced/discovering-supported-languages-v3#supported-target
            for the supported language list.

    Returns:
        a list of translated text.
    """
    location = "<your location>"
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    # Call the Translation API, passing a list of values and the target language
    response = translate_client.translate_text(
        request={
            "parent": parent,
            "contents": calls,
            "target_language_code": target_language_code,
            "mime_type": "text/plain",
        },
        retry=Retry(),
    )
    # Convert the translated value to a list and return it
    return [translation.translated_text for translation in response.translations]

      Aggiorna <your location> con us-central1.

    3. Nell'elenco dei file, seleziona requirements.txt e poi incolla il seguente testo:

      Flask==2.2.2
functions-framework==3.8.2
google-cloud-translate==3.18.0
Werkzeug==2.3.8

    4. Fai clic su Esegui il deployment e attendi che venga eseguito il deployment della funzione.

    5. Fai clic sulla scheda Trigger.

    6. Copia il valore dell'URL trigger e salvalo per dopo. Devi utilizzare questo URL quando crei una funzione remota BigQuery.

    Crea un set di dati BigQuery

    Crea un set di dati BigQuery che conterrà la funzione remota. Quando crei il set di dati, includi queste specifiche:

    • In ID set di dati, inserisci remote_function_test.
    • Per Tipo di località, seleziona Più regioni.
    • Per Più regioni, seleziona Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

    Crea una connessione BigQuery e account di servizio

    Crea una connessione BigQuery per poter implementare una funzione remota con qualsiasi lingua supportata in Cloud Run Functions e Cloud Run. Quando crei una connessione, viene creato un account di servizio per quella connessione.

    1. Crea una Google Cloud connessione alla risorsa con le seguenti specifiche:

      • Per Tipo di connessione, seleziona BigLake e funzioni remote (risorsa Cloud).
      • In ID connessione, inserisci remote-function-connection.
      • Per Tipo di località, seleziona Più regioni.
      • Per Più regioni, seleziona Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

    2. Apri l'elenco Connessioni esterne e seleziona us.remote-function-connection.

    3. Copia l'ID account di servizio e salvalo per dopo. Nel passaggio successivo devi concedere le autorizzazioni a questo ID.

    Concedi le autorizzazioni al account di servizio BigQuery

    L'account di servizio che hai creato nel passaggio precedente deve disporre dell'autorizzazione per utilizzare Cloud Run in modo che la funzione remota BigQuery possa utilizzare la funzione Cloud Run Functions. Per concedere le autorizzazioni al account di servizio, completa i seguenti passaggi:

    1. Vai alla pagina Cloud Run.

      Vai a Cloud Run

    2. Seleziona il progetto.

    3. Seleziona la casella di controllo accanto a translation-handler.

    4. Nel riquadro Autorizzazioni, fai clic su Aggiungi entità.

    5. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

    6. Nell'elenco Assegna ruoli, cerca e seleziona Cloud Run Invoker.

    7. Fai clic su Salva.

    Crea una funzione remota BigQuery

    Per utilizzare la funzione Cloud Run che traduce il testo in spagnolo con una funzione remota BigQuery, completa i seguenti passaggi.

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

      Vai a BigQuery

    2. Nell'editor di query, inserisci la seguente query:

      CREATE OR REPLACE FUNCTION `remote_function_test.translate_text`(x STRING)
RETURNS
STRING
    REMOTE WITH CONNECTION `us.remote-function-connection`
OPTIONS (
    endpoint = 'TRIGGER_URL',
    max_batching_rows = 10);

      Sostituisci TRIGGER_URL con l'URL del trigger che hai salvato in precedenza quando hai creato una funzione Cloud Run Functions.

    3. Fai clic su Esegui. Viene visualizzato un messaggio simile al seguente:

      This statement created a new function named
your_project.remote_function_test.translate_text.

    Chiama la funzione remota BigQuery

    Dopo aver creato la funzione remota, testala per assicurarti che sia collegata alla funzione Cloud Run Functions e produca i risultati previsti in spagnolo.

    1. Nell'editor di query di BigQuery, inserisci la query seguente e poi fai clic su Esegui.

      SELECT
  remote_function_test.translate_text('This new feature is fantastic!')
    AS translated_text;

      I risultati sono simili ai seguenti:

      +-------------------------------------------+
| translated_text                           |
+-------------------------------------------+
| ¡Esta nueva característica es fantástica! |
+-------------------------------------------+

    2. (Facoltativo) Per testare la funzione remota su un set di dati pubblico, inserisci la seguente query, quindi fai clic su Esegui. Per limitare i risultati restituiti, utilizza la clausola LIMIT.

      SELECT
    text,
    remote_function_test.translate_text(text) AS translated_text
FROM
    (SELECT text FROM `bigquery-public-data.hacker_news.full` LIMIT 3);

      I risultati sono simili ai seguenti:

      +---------------------------------------------------------------------------+
| text                            | translated_text                         |
+---------------------------------------------------------------------------+
| These benchmarks look good.     | Estos puntos de referencia se ven bien. |
| Who is using Java?              | ¿Quién está usando Java?                |
| You need more database storage. | Necesitas más almacenamiento.           |
+---------------------------------------------------------------------------+

    Elimina le risorse

    Se non prevedi di utilizzare queste funzioni in questo progetto, puoi evitare costi aggiuntivi eliminando il progetto. In questo modo vengono eliminate definitivamente tutte le risorse associate al progetto.

    1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

      Go to Manage resources

    2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
    3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

    Passaggi successivi