Tutoriel : Traiter des images depuis Cloud Storage

Ce tutoriel explique comment utiliser Cloud Run, l'API Cloud Vision et ImageMagick pour détecter et flouter les images choquantes importées dans un bucket Cloud Storage. Il s'appuie sur le tutoriel Utiliser Pub/Sub avec Cloud Run.

Ce tutoriel explique comment modifier un exemple d'application existant. Vous pouvez également télécharger l'exemple complet si vous le souhaitez.

Objectifs

Écrire, créer et déployer un service de traitement de données asynchrone dans Cloud Run.
Appeler le service en important un fichier dans Cloud Storage, en créant un message Pub/Sub
Utiliser l'API Cloud Vision pour détecter les contenus violents ou réservés aux adultes
Utiliser ImageMagick pour flouter les images choquantes
Tester le service en important une image représentant un zombie mangeur de chair

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Avant de commencer

Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

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Activer les API Artifact Registry, Cloud Build, Pub/Sub, Cloud Run, Cloud Storage et Cloud Vision.
Activer les API

Installez et initialisez gcloud CLI.
Mettez à jour les composants :
```
gcloud components update
```
Configurez un sujet Pub/Sub, un abonnement push sécurisé et un service Cloud Run initial pour gérer les messages en suivant le tutoriel Utiliser Pub/Sub.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour suivre le tutoriel, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur votre projet :

Éditeur Cloud Build (roles/cloudbuild.builds.editor)
Administrateur Cloud Run (roles/run.admin)
Accesseur de vues de journaux (roles/logging.viewAccessor)
Administrateur de projet IAM (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
Administrateur Pub/Sub (roles/pubsub.admin)
Utilisateur du compte de service (roles/iam.serviceAccountUser)
Consommateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
Administrateur de l'espace de stockage (roles/storage.admin)

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la section Gérer les accès.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises via des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Configurer les paramètres par défaut de gcloud

Pour configurer gcloud avec les valeurs par défaut pour votre service Cloud Run, procédez comme suit :

Définissez le projet par défaut :
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet que vous avez créé pour ce tutoriel.
Configurez gcloud pour la région choisie :
```
gcloud config set run/region REGION
```
Remplacez REGION par la région Cloud Run compatible de votre choix.

Emplacements Cloud Run

Cloud Run est régional, ce qui signifie que l'infrastructure qui exécute vos services Cloud Run est située dans une région spécifique et gérée par Google pour être disponible de manière redondante dans toutes les zones de cette région.

Lors de la sélection de la région dans laquelle exécuter vos services Cloud Run, vous devez tout d'abord considérer vos exigences en matière de latence, de disponibilité et de durabilité. Vous pouvez généralement sélectionner la région la plus proche de vos utilisateurs, mais vous devez tenir compte de l'emplacement des autres produits Google Cloud utilisés par votre service Cloud Run. L'utilisation conjointe de produits Google Cloud dans plusieurs emplacements peut avoir une incidence sur la latence et le coût de votre service.

Cloud Run est disponible dans les régions suivantes :

Soumis aux tarifs de niveau 1

asia-east1 (Taïwan)
asia-northeast1 (Tokyo)
asia-northeast2 (Osaka)
europe-north1 (Finlande) Faibles émissions de CO₂
europe-southwest1 (Madrid)
europe-west1 (Belgique) Faibles émissions de CO₂
europe-west4 (Pays-Bas)
europe-west8 (Milan)
europe-west9 (Paris) Faibles émissions de CO₂
me-west1 (Tel Aviv)
us-central1 (Iowa) Faibles émissions de CO₂
us-east1 (Caroline du Sud)
us-east4 (Virginie du Nord)
us-east5 (Columbus)
us-south1 (Dallas)
us-west1 (Oregon) Faibles émissions de CO₂

Soumis aux tarifs de niveau 2

africa-south1 (Johannesburg)
asia-east2 (Hong Kong)
asia-northeast3 (Séoul, Corée du Sud)
asia-southeast1 (Singapour)
asia-southeast2 (Jakarta)
asia-south1 (Mumbai, Inde)
asia-south2 (Delhi, Inde)
australia-southeast1 (Sydney)
australia-southeast2 (Melbourne)
europe-central2 (Varsovie, Pologne)
europe-west10 (Berlin)
europe-west12 (Turin)
europe-west2 (Londres, Royaume-Uni) Faibles émissions de CO₂
europe-west3 (Francfort, Allemagne) Faibles émissions de CO₂
europe-west6 (Zurich, Suisse) Faibles émissions de CO₂
me-central1 (Doha)
me-central2 (Dammam)
northamerica-northeast1 (Montréal) Faibles émissions de CO₂
northamerica-northeast2 (Toronto) Faibles émissions de CO₂
southamerica-east1 (São Paulo, Brésil) Faibles émissions de CO₂
southamerica-west1 (Santiago, Chili) Faibles émissions de CO₂
us-west2 (Los Angeles)
us-west3 (Salt Lake City)
us-west4 (Las Vegas)

Si vous avez déjà créé un service Cloud Run, vous pouvez afficher la région dans le tableau de bord Cloud Run de la console Google Cloud.

Comprendre la séquence des opérations

Le flux de données de ce tutoriel comprend les étapes suivantes :

Un utilisateur importe une image dans un bucket Cloud Storage.
Cloud Storage publie un message sur le nouveau fichier dans Pub/Sub.
Pub/Sub envoie le message au service Cloud Run.
Le service Cloud Run récupère le fichier image référencé dans le message Pub/Sub.
Le service Cloud Run utilise l'API Cloud Vision pour analyser l'image.
Si du contenu violent ou réservé aux adultes est détecté, le service Cloud Run utilise ImageMagick pour flouter l'image.
Le service Cloud Run importe l'image floutée dans un autre bucket Cloud Storage en vue de son utilisation.

L'utilisation ultérieure de l'image floutée est laissée en exercice au lecteur.

Créer un dépôt standard Artifact Registry

Créez un dépôt standard Artifact Registry pour stocker votre image de conteneur :

gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format=docker \
    --location=REGION

Remplacez :

REPOSITORY par un nom unique pour le dépôt
REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.

Configurer des buckets Cloud Storage

Ligne de commande

Créez un bucket Cloud Storage pour importer des images, où INPUT_BUCKET_NAME est un nom de bucket unique :
```
gsutil mb gs://INPUT_BUCKET_NAME
```
Le service Cloud Run lit uniquement à partir de ce bucket.
Créez un second bucket Cloud Storage destiné à recevoir les images floutées, où BLURRED_BUCKET_NAME est un nom de bucket unique :
```
gsutil mb gs://BLURRED_BUCKET_NAME
```
Le service Cloud Run importe les images floutées dans ce bucket. L'utilisation d'un bucket distinct empêche les images traitées de déclencher de nouveau le service.

Par défaut, les révisions Cloud Run s'exécutent en tant que compte de service Compute Engine par défaut. Le compte de service Compute Engine par défaut dispose du rôle IAM Éditeur de projet qui accorde des autorisations de lecture et d'écriture sur toutes les ressources de votre projet Google Cloud. Si vous utilisez plutôt un compte de service géré par l'utilisateur, assurez-vous d'avoir attribué les rôles IAM requis afin d'avoir l'autorisation storage.objects.get de lecture de INPUT_BUCKET_NAME et l'autorisation de storage.objects.create d'importer vers BLURRED_BUCKET_NAME.

Terraform

Pour savoir comment appliquer ou supprimer une configuration Terraform, consultez la page Commandes Terraform de base.

Créez deux buckets Cloud Storage : l'un pour importer les images d'origine et l'autre dans lequel le service Cloud Run importe les images floues.

Pour créer les deux buckets Cloud Storage avec des noms uniques, ajoutez les éléments suivants à votre fichier main.tf existant :

resource "random_id" "bucket_suffix" {
  byte_length = 8
}

resource "google_storage_bucket" "imageproc_input" {
  name     = "input-bucket-${random_id.bucket_suffix.hex}"
  location = "us-central1"
}

output "input_bucket_name" {
  value = google_storage_bucket.imageproc_input.name
}

resource "google_storage_bucket" "imageproc_output" {
  name     = "output-bucket-${random_id.bucket_suffix.hex}"
  location = "us-central1"
}

output "blurred_bucket_name" {
  value = google_storage_bucket.imageproc_output.name
}

Par défaut, les révisions Cloud Run s'exécutent en tant que compte de service Compute Engine par défaut. Le compte de service Compute Engine par défaut dispose du rôle IAM Éditeur de projet qui accorde des autorisations de lecture et d'écriture sur toutes les ressources de votre projet Google Cloud. Si vous utilisez plutôt un compte de service géré par l'utilisateur, assurez-vous d'avoir attribué les rôles IAM requis afin d'avoir l'autorisation storage.objects.get de lecture de google_storage_bucket.imageproc_input et l'autorisation de storage.objects.create d'importer vers google_storage_bucket.imageproc_output.

Dans les étapes suivantes, vous allez créer et déployer un service qui traite les notifications sur les importations de fichiers dans le bucket INPUT_BUCKET_NAME. Vous activez l'envoi de notifications après avoir déployé et testé le service, afin d'éviter tout appel prématuré du nouveau service.

Modifier l'exemple de code du tutoriel Pub/Sub

Ce tutoriel s'appuie sur le code assemblé dans le tutoriel Utiliser Pub/Sub. Si vous n'avez pas encore terminé ce tutoriel, faites-le maintenant en ignorant les étapes de nettoyage, puis revenez sur cette page pour ajouter le comportement de traitement des images.

Ajouter du code de traitement d'images

Le code de traitement des images est séparé de la gestion des requêtes pour des raisons de lisibilité et de facilité de test. Pour ajouter du code de traitement des images, procédez comme suit :

Accédez au répertoire de l'exemple de code du tutoriel Pub/Sub.

Ajoutez du code pour importer les dépendances de traitement des images, y compris les bibliothèques à intégrer aux services Google Cloud, à ImageMagick et au système de fichiers.

Node.js

Ouvrez un nouveau fichier image.js dans votre éditeur et copiez-y ce qui suit :

const gm = require('gm').subClass({imageMagick: true});
const fs = require('fs');
const {promisify} = require('util');
const path = require('path');
const vision = require('@google-cloud/vision');

const {Storage} = require('@google-cloud/storage');
const storage = new Storage();
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

const {BLURRED_BUCKET_NAME} = process.env;

Python

Ouvrez un nouveau fichier image.py dans votre éditeur et copiez-y ce qui suit :

import os
import tempfile

from google.cloud import storage, vision
from wand.image import Image

storage_client = storage.Client()
vision_client = vision.ImageAnnotatorClient()

Go

Ouvrez un nouveau fichier imagemagick/imagemagick.go dans votre éditeur et copiez-y ce qui suit :


// Package imagemagick contains an example of using ImageMagick to process a
// file uploaded to Cloud Storage.
package imagemagick

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"os/exec"

	"cloud.google.com/go/storage"
	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"cloud.google.com/go/vision/v2/apiv1/visionpb"
)

// Global API clients used across function invocations.
var (
	storageClient *storage.Client
	visionClient  *vision.ImageAnnotatorClient
)

func init() {
	// Declare a separate err variable to avoid shadowing the client variables.
	var err error

	storageClient, err = storage.NewClient(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatalf("storage.NewClient: %v", err)
	}

	visionClient, err = vision.NewImageAnnotatorClient(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatalf("vision.NewAnnotatorClient: %v", err)
	}
}

Java

Ouvrez un nouveau fichier src/main/java/com/example/cloudrun/ImageMagick.java dans votre éditeur et copiez-y ce qui suit :

import com.google.cloud.storage.Blob;
import com.google.cloud.storage.BlobId;
import com.google.cloud.storage.BlobInfo;
import com.google.cloud.storage.Storage;
import com.google.cloud.storage.StorageOptions;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import com.google.cloud.vision.v1.SafeSearchAnnotation;
import com.google.gson.JsonObject;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ImageMagick {

  private static final String BLURRED_BUCKET_NAME = System.getenv("BLURRED_BUCKET_NAME");
  private static Storage storage = StorageOptions.getDefaultInstance().getService();

Ajoutez le code pour recevoir un message Pub/Sub en tant qu'objet d'événement et contrôler le traitement des images.

L'événement contient des données sur l'image importée à l'origine. Ce code détermine si l'image doit être floutée en vérifiant les résultats d'une analyse Cloud Vision pour le contenu violent ou réservé aux adultes.

Node.js

// Blurs uploaded images that are flagged as Adult or Violence.
exports.blurOffensiveImages = async event => {
  // This event represents the triggering Cloud Storage object.
  const object = event;

  const file = storage.bucket(object.bucket).file(object.name);
  const filePath = `gs://${object.bucket}/${object.name}`;

  console.log(`Analyzing ${file.name}.`);

  try {
    const [result] = await client.safeSearchDetection(filePath);
    const detections = result.safeSearchAnnotation || {};

    if (
      // Levels are defined in https://cloud.google.com/vision/docs/reference/rest/v1/AnnotateImageResponse#likelihood
      detections.adult === 'VERY_LIKELY' ||
      detections.violence === 'VERY_LIKELY'
    ) {
      console.log(`Detected ${file.name} as inappropriate.`);
      return blurImage(file, BLURRED_BUCKET_NAME);
    } else {
      console.log(`Detected ${file.name} as OK.`);
    }
  } catch (err) {
    console.error(`Failed to analyze ${file.name}.`, err);
    throw err;
  }
};

Python

def blur_offensive_images(data):
    """Blurs uploaded images that are flagged as Adult or Violence.

    Args:
        data: Pub/Sub message data
    """
    file_data = data

    file_name = file_data["name"]
    bucket_name = file_data["bucket"]

    blob = storage_client.bucket(bucket_name).get_blob(file_name)
    blob_uri = f"gs://{bucket_name}/{file_name}"
    blob_source = vision.Image(source=vision.ImageSource(image_uri=blob_uri))

    # Ignore already-blurred files
    if file_name.startswith("blurred-"):
        print(f"The image {file_name} is already blurred.")
        return

    print(f"Analyzing {file_name}.")

    result = vision_client.safe_search_detection(image=blob_source)
    detected = result.safe_search_annotation

    # Process image
    if detected.adult == 5 or detected.violence == 5:
        print(f"The image {file_name} was detected as inappropriate.")
        return __blur_image(blob)
    else:
        print(f"The image {file_name} was detected as OK.")

Go


// GCSEvent is the payload of a GCS event.
type GCSEvent struct {
	Bucket string `json:"bucket"`
	Name   string `json:"name"`
}

// BlurOffensiveImages blurs offensive images uploaded to GCS.
func BlurOffensiveImages(ctx context.Context, e GCSEvent) error {
	outputBucket := os.Getenv("BLURRED_BUCKET_NAME")
	if outputBucket == "" {
		return errors.New("BLURRED_BUCKET_NAME must be set")
	}

	img := vision.NewImageFromURI(fmt.Sprintf("gs://%s/%s", e.Bucket, e.Name))

	resp, err := visionClient.DetectSafeSearch(ctx, img, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnnotateImage: %w", err)
	}

	if resp.GetAdult() == visionpb.Likelihood_VERY_LIKELY ||
		resp.GetViolence() == visionpb.Likelihood_VERY_LIKELY {
		return blur(ctx, e.Bucket, outputBucket, e.Name)
	}
	log.Printf("The image %q was detected as OK.", e.Name)
	return nil
}

Java

// Blurs uploaded images that are flagged as Adult or Violence.
public static void blurOffensiveImages(JsonObject data) {
  String fileName = data.get("name").getAsString();
  String bucketName = data.get("bucket").getAsString();
  BlobInfo blobInfo = BlobInfo.newBuilder(bucketName, fileName).build();
  // Construct URI to GCS bucket and file.
  String gcsPath = String.format("gs://%s/%s", bucketName, fileName);
  System.out.println(String.format("Analyzing %s", fileName));

  // Construct request.
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();
  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
  Feature feature = Feature.newBuilder().setType(Type.SAFE_SEARCH_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feature).setImage(img).build();
  requests.add(request);

  // Send request to the Vision API.
  try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        System.out.println(String.format("Error: %s\n", res.getError().getMessage()));
        return;
      }
      // Get Safe Search Annotations
      SafeSearchAnnotation annotation = res.getSafeSearchAnnotation();
      if (annotation.getAdultValue() == 5 || annotation.getViolenceValue() == 5) {
        System.out.println(String.format("Detected %s as inappropriate.", fileName));
        blur(blobInfo);
      } else {
        System.out.println(String.format("Detected %s as OK.", fileName));
      }
    }
  } catch (Exception e) {
    System.out.println(String.format("Error with Vision API: %s", e.getMessage()));
  }
}

Récupérez l'image référencée dans le bucket d'entrée Cloud Storage créé ci-dessus, utilisez ImageMagick pour transformer l'image avec un effet de flou et importez le résultat dans le bucket de sortie.

Node.js

// Blurs the given file using ImageMagick, and uploads it to another bucket.
const blurImage = async (file, blurredBucketName) => {
  const tempLocalPath = `/tmp/${path.parse(file.name).base}`;

  // Download file from bucket.
  try {
    await file.download({destination: tempLocalPath});

    console.log(`Downloaded ${file.name} to ${tempLocalPath}.`);
  } catch (err) {
    throw new Error(`File download failed: ${err}`);
  }

  await new Promise((resolve, reject) => {
    gm(tempLocalPath)
      .blur(0, 16)
      .write(tempLocalPath, (err, stdout) => {
        if (err) {
          console.error('Failed to blur image.', err);
          reject(err);
        } else {
          console.log(`Blurred image: ${file.name}`);
          resolve(stdout);
        }
      });
  });

  // Upload result to a different bucket, to avoid re-triggering this function.
  const blurredBucket = storage.bucket(blurredBucketName);

  // Upload the Blurred image back into the bucket.
  const gcsPath = `gs://${blurredBucketName}/${file.name}`;
  try {
    await blurredBucket.upload(tempLocalPath, {destination: file.name});
    console.log(`Uploaded blurred image to: ${gcsPath}`);
  } catch (err) {
    throw new Error(`Unable to upload blurred image to ${gcsPath}: ${err}`);
  }

  // Delete the temporary file.
  const unlink = promisify(fs.unlink);
  return unlink(tempLocalPath);
};

Python

def __blur_image(current_blob):
    """Blurs the given file using ImageMagick.

    Args:
        current_blob: a Cloud Storage blob
    """
    file_name = current_blob.name
    _, temp_local_filename = tempfile.mkstemp()

    # Download file from bucket.
    current_blob.download_to_filename(temp_local_filename)
    print(f"Image {file_name} was downloaded to {temp_local_filename}.")

    # Blur the image using ImageMagick.
    with Image(filename=temp_local_filename) as image:
        image.resize(*image.size, blur=16, filter="hamming")
        image.save(filename=temp_local_filename)

    print(f"Image {file_name} was blurred.")

    # Upload result to a second bucket, to avoid re-triggering the function.
    # You could instead re-upload it to the same bucket + tell your function
    # to ignore files marked as blurred (e.g. those with a "blurred" prefix)
    blur_bucket_name = os.getenv("BLURRED_BUCKET_NAME")
    blur_bucket = storage_client.bucket(blur_bucket_name)
    new_blob = blur_bucket.blob(file_name)
    new_blob.upload_from_filename(temp_local_filename)
    print(f"Blurred image uploaded to: gs://{blur_bucket_name}/{file_name}")

    # Delete the temporary file.
    os.remove(temp_local_filename)

Go


// blur blurs the image stored at gs://inputBucket/name and stores the result in
// gs://outputBucket/name.
func blur(ctx context.Context, inputBucket, outputBucket, name string) error {
	inputBlob := storageClient.Bucket(inputBucket).Object(name)
	r, err := inputBlob.NewReader(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewReader: %w", err)
	}

	outputBlob := storageClient.Bucket(outputBucket).Object(name)
	w := outputBlob.NewWriter(ctx)
	defer w.Close()

	// Use - as input and output to use stdin and stdout.
	cmd := exec.Command("convert", "-", "-blur", "0x8", "-")
	cmd.Stdin = r
	cmd.Stdout = w

	if err := cmd.Run(); err != nil {
		return fmt.Errorf("cmd.Run: %w", err)
	}

	log.Printf("Blurred image uploaded to gs://%s/%s", outputBlob.BucketName(), outputBlob.ObjectName())

	return nil
}

Java

  // Blurs the file described by blobInfo using ImageMagick,
  // and uploads it to the blurred bucket.
  public static void blur(BlobInfo blobInfo) throws IOException {
    String bucketName = blobInfo.getBucket();
    String fileName = blobInfo.getName();
    // Download image
    Blob blob = storage.get(BlobId.of(bucketName, fileName));
    Path download = Paths.get("/tmp/", fileName);
    blob.downloadTo(download);

    // Construct the command.
    List<String> args = new ArrayList<>();
    args.add("convert");
    args.add(download.toString());
    args.add("-blur");
    args.add("0x8");
    Path upload = Paths.get("/tmp/", "blurred-" + fileName);
    args.add(upload.toString());
    try {
      ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(args);
      Process process = pb.start();
      process.waitFor();
    } catch (Exception e) {
      System.out.println(String.format("Error: %s", e.getMessage()));
    }

    // Upload image to blurred bucket.
    BlobId blurredBlobId = BlobId.of(BLURRED_BUCKET_NAME, fileName);
    BlobInfo blurredBlobInfo =
        BlobInfo.newBuilder(blurredBlobId).setContentType(blob.getContentType()).build();
    try {
      byte[] blurredFile = Files.readAllBytes(upload);
      Blob blurredBlob = storage.create(blurredBlobInfo, blurredFile);
      System.out.println(
          String.format("Blurred image uploaded to: gs://%s/%s", BLURRED_BUCKET_NAME, fileName));
    } catch (Exception e) {
      System.out.println(String.format("Error in upload: %s", e.getMessage()));
    }

    // Remove images from fileSystem
    Files.delete(download);
    Files.delete(upload);
  }
}

Intégrer le traitement des images dans l'exemple de code Pub/Sub

Pour modifier le service existant afin d'intégrer le code de traitement des images, procédez comme suit :

Ajoutez de nouvelles dépendances pour votre service, y compris les bibliothèques clientes Cloud Vision et Cloud Storage :
Node.js
npm install --save gm @google-cloud/storage @google-cloud/vision
Python
Ajoutez les bibliothèques clientes nécessaires pour que votre fichier requirements.txt se présente comme suit :
```
Flask==3.0.0
google-cloud-storage==2.12.0
google-cloud-vision==3.4.5
gunicorn==22.0.0
Wand==0.6.13
Werkzeug==3.0.1
```
Go
L'exemple d'application Go utilise des modules Go. Les nouvelles dépendances ajoutées ci-dessus dans l'instruction d'importation imagemagick/imagemagick.go seront automatiquement téléchargées par la prochaine commande qui en a besoin.
Java
Ajoutez la dépendance suivante sous <dependencyManagement> dans le fichier pom.xml :
```
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-gcp-dependencies</artifactId>
  <version>4.9.2</version>
  <type>pom</type>
  <scope>import</scope>
</dependency>
```
Ajoutez les dépendances suivantes sous <dependencies> dans le fichier pom.xml :
```
<dependency>
  <groupId>com.google.code.gson</groupId>
  <artifactId>gson</artifactId>
  <scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-gcp-starter-vision</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-gcp-starter-storage</artifactId>
</dependency>
```

Ajoutez le package système ImageMagick à votre conteneur en modifiant le fichier Dockerfile sous l'instruction FROM. Si vous utilisez un fichier Dockerfile "multi-étapes", placez-le à l'étape finale.

Debian/Ubuntu


# Install Imagemagick into the container image.
# For more on system packages review the system packages tutorial.
# https://cloud.google.com/run/docs/tutorials/system-packages#dockerfile
RUN set -ex; \
  apt-get -y update; \
  apt-get -y install imagemagick; \
  rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Alpine


# Install Imagemagick into the container image.
# For more on system packages review the system packages tutorial.
# https://cloud.google.com/run/docs/tutorials/system-packages#dockerfile
RUN apk add --no-cache imagemagick

Pour en savoir plus sur l'utilisation des packages système dans votre service Cloud Run, consultez le tutoriel Utiliser des packages système.

Remplacez le code de traitement des messages Pub/Sub existant par un appel de fonction à notre nouvelle logique de floutage.

Node.js

Le fichier app.js définit l'application Express.js et prépare les messages Pub/Sub reçus en vue de leur utilisation. Apportez les modifications suivantes :

Ajoutez du code pour importer le nouveau fichier image.js.
Supprimez le code "Hello World" existant de la route.
Ajoutez du code pour valider le message Pub/Sub.
Ajoutez du code pour appeler la nouvelle fonction de traitement des images.

Lorsque vous avez terminé, le code se présente comme suit :


const express = require('express');
const app = express();

// This middleware is available in Express v4.16.0 onwards
app.use(express.json());

const image = require('./image');

app.post('/', async (req, res) => {
  if (!req.body) {
    const msg = 'no Pub/Sub message received';
    console.error(`error: ${msg}`);
    res.status(400).send(`Bad Request: ${msg}`);
    return;
  }
  if (!req.body.message || !req.body.message.data) {
    const msg = 'invalid Pub/Sub message format';
    console.error(`error: ${msg}`);
    res.status(400).send(`Bad Request: ${msg}`);
    return;
  }

  // Decode the Pub/Sub message.
  const pubSubMessage = req.body.message;
  let data;
  try {
    data = Buffer.from(pubSubMessage.data, 'base64').toString().trim();
    data = JSON.parse(data);
  } catch (err) {
    const msg =
      'Invalid Pub/Sub message: data property is not valid base64 encoded JSON';
    console.error(`error: ${msg}: ${err}`);
    res.status(400).send(`Bad Request: ${msg}`);
    return;
  }

  // Validate the message is a Cloud Storage event.
  if (!data.name || !data.bucket) {
    const msg =
      'invalid Cloud Storage notification: expected name and bucket properties';
    console.error(`error: ${msg}`);
    res.status(400).send(`Bad Request: ${msg}`);
    return;
  }

  try {
    await image.blurOffensiveImages(data);
    res.status(204).send();
  } catch (err) {
    console.error(`error: Blurring image: ${err}`);
    res.status(500).send();
  }
});

Python

Le fichier main.py définit l'application Flask et prépare les messages Pub/Sub reçus en vue de leur utilisation. Apportez les modifications suivantes :

Ajoutez du code pour importer le nouveau fichier image.py.
Supprimez le code "Hello World" existant de la route.
Ajoutez du code pour valider le message Pub/Sub.
Ajoutez du code pour appeler la nouvelle fonction de traitement des images.

Lorsque vous avez terminé, le code se présente comme suit :

import base64
import json
import os

from flask import Flask, request

import image

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=["POST"])
def index():
    """Receive and parse Pub/Sub messages containing Cloud Storage event data."""
    envelope = request.get_json()
    if not envelope:
        msg = "no Pub/Sub message received"
        print(f"error: {msg}")
        return f"Bad Request: {msg}", 400

    if not isinstance(envelope, dict) or "message" not in envelope:
        msg = "invalid Pub/Sub message format"
        print(f"error: {msg}")
        return f"Bad Request: {msg}", 400

    # Decode the Pub/Sub message.
    pubsub_message = envelope["message"]

    if isinstance(pubsub_message, dict) and "data" in pubsub_message:
        try:
            data = json.loads(base64.b64decode(pubsub_message["data"]).decode())

        except Exception as e:
            msg = (
                "Invalid Pub/Sub message: "
                "data property is not valid base64 encoded JSON"
            )
            print(f"error: {e}")
            return f"Bad Request: {msg}", 400

        # Validate the message is a Cloud Storage event.
        if not data["name"] or not data["bucket"]:
            msg = (
                "Invalid Cloud Storage notification: "
                "expected name and bucket properties"
            )
            print(f"error: {msg}")
            return f"Bad Request: {msg}", 400

        try:
            image.blur_offensive_images(data)
            return ("", 204)

        except Exception as e:
            print(f"error: {e}")
            return ("", 500)

    return ("", 500)

Go

Le fichier main.go définit le service HTTP et prépare les messages Pub/Sub reçus en vue de leur utilisation. Apportez les modifications suivantes :

Ajoutez du code pour importer le nouveau fichier imagemagick.go.
Supprimez le code "Hello World" existant du gestionnaire.
Ajoutez du code pour valider le message Pub/Sub.
Ajoutez du code pour appeler la nouvelle fonction de traitement des images.


// Sample image-processing is a Cloud Run service which performs asynchronous processing on images.
package main

import (
	"encoding/json"
	"io/ioutil"
	"log"
	"net/http"
	"os"

	"github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples/run/image-processing/imagemagick"
)

func main() {
	http.HandleFunc("/", HelloPubSub)
	// Determine port for HTTP service.
	port := os.Getenv("PORT")
	if port == "" {
		port = "8080"
	}
	// Start HTTP server.
	log.Printf("Listening on port %s", port)
	if err := http.ListenAndServe(":"+port, nil); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

// PubSubMessage is the payload of a Pub/Sub event.
// See the documentation for more details:
// https://cloud.google.com/pubsub/docs/reference/rest/v1/PubsubMessage
type PubSubMessage struct {
	Message struct {
		Data []byte `json:"data,omitempty"`
		ID   string `json:"id"`
	} `json:"message"`
	Subscription string `json:"subscription"`
}

// HelloPubSub receives and processes a Pub/Sub push message.
func HelloPubSub(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	var m PubSubMessage
	body, err := ioutil.ReadAll(r.Body)
	if err != nil {
		log.Printf("ioutil.ReadAll: %v", err)
		http.Error(w, "Bad Request", http.StatusBadRequest)
		return
	}
	if err := json.Unmarshal(body, &m); err != nil {
		log.Printf("json.Unmarshal: %v", err)
		http.Error(w, "Bad Request", http.StatusBadRequest)
		return
	}

	var e imagemagick.GCSEvent
	if err := json.Unmarshal(m.Message.Data, &e); err != nil {
		log.Printf("json.Unmarshal: %v", err)
		http.Error(w, "Bad Request", http.StatusBadRequest)
		return
	}

	if e.Name == "" || e.Bucket == "" {
		log.Printf("invalid GCSEvent: expected name and bucket")
		http.Error(w, "Bad Request", http.StatusBadRequest)
		return
	}

	if err := imagemagick.BlurOffensiveImages(r.Context(), e); err != nil {
		log.Printf("imagemagick.BlurOffensiveImages: %v", err)
		http.Error(w, "Internal Server Error", http.StatusInternalServerError)
	}
}

Java

Le fichier PubSubController.java définit le contrôleur qui gère les requêtes HTTP et prépare les messages Pub/Sub reçus en vue de leur utilisation. Apportez les modifications suivantes :

Ajoutez les nouvelles importations.
Supprimez le code "Hello World" existant du contrôleur.
Ajoutez du code pour valider le message Pub/Sub.
Ajoutez du code pour appeler la nouvelle fonction de traitement des images.

import com.google.gson.JsonObject;
import com.google.gson.JsonParser;
import java.util.Base64;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

// PubsubController consumes a Pub/Sub message.
@RestController
public class PubSubController {
  @RequestMapping(value = "/", method = RequestMethod.POST)
  public ResponseEntity<String> receiveMessage(@RequestBody Body body) {
    // Get PubSub message from request body.
    Body.Message message = body.getMessage();
    if (message == null) {
      String msg = "Bad Request: invalid Pub/Sub message format";
      System.out.println(msg);
      return new ResponseEntity<>(msg, HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }

    // Decode the Pub/Sub message.
    String pubSubMessage = message.getData();
    JsonObject data;
    try {
      String decodedMessage = new String(Base64.getDecoder().decode(pubSubMessage));
      data = JsonParser.parseString(decodedMessage).getAsJsonObject();
    } catch (Exception e) {
      String msg = "Error: Invalid Pub/Sub message: data property is not valid base64 encoded JSON";
      System.out.println(msg);
      return new ResponseEntity<>(msg, HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }

    // Validate the message is a Cloud Storage event.
    if (data.get("name") == null || data.get("bucket") == null) {
      String msg = "Error: Invalid Cloud Storage notification: expected name and bucket properties";
      System.out.println(msg);
      return new ResponseEntity<>(msg, HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }

    try {
      ImageMagick.blurOffensiveImages(data);
    } catch (Exception e) {
      String msg = String.format("Error: Blurring image: %s", e.getMessage());
      System.out.println(msg);
      return new ResponseEntity<>(msg, HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
    }
    return new ResponseEntity<>(HttpStatus.OK);
  }
}

Télécharger l'exemple complet

Pour récupérer l'intégralité de l'exemple de code de traitement des images à utiliser, procédez comme suit :

Clonez le dépôt de l'exemple d'application sur votre machine locale :
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.
Go
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
```
Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.

Accédez au répertoire contenant l'exemple de code Cloud Run :

Node.js

cd nodejs-docs-samples/run/image-processing/

Python

cd python-docs-samples/run/image-processing/

Go

cd golang-samples/run/image-processing/

Java

cd java-docs-samples/run/image-processing/

Envoyer le code

La transmission du code se déroule en trois étapes : création d'une image de conteneur avec Cloud Build, importation de l'image de conteneur dans Artifact Registry, puis déploiement de cette image dans Cloud Run.

Pour transmettre votre code, procédez comme suit :

Créez votre conteneur et publiez-le dans Artifact Registry :
Node.js
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub
```
Où pubsub est le nom de votre service.

Remplacez :
- PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud
- REPOSITORY par le nom du dépôt Artifact Registry ;
- REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.
En cas de réussite, un message SUCCESS apparaît contenant l'ID, l'heure de création et le nom de l'image. L'image est stockée dans Artifact Registry et peut être réutilisée si nécessaire.
Python
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub
```
Où pubsub est le nom de votre service.

Remplacez :
- PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud
- REPOSITORY par le nom du dépôt Artifact Registry ;
- REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.
En cas de réussite, un message SUCCESS apparaît contenant l'ID, l'heure de création et le nom de l'image. L'image est stockée dans Artifact Registry et peut être réutilisée si nécessaire.
Go
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub
```
Où pubsub est le nom de votre service.

Remplacez :
- PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud
- REPOSITORY par le nom du dépôt Artifact Registry ;
- REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.
En cas de réussite, un message SUCCESS apparaît contenant l'ID, l'heure de création et le nom de l'image. L'image est stockée dans Artifact Registry et peut être réutilisée si nécessaire.
Java
Cet exemple utilise Jib pour créer des images Docker à l'aide d'outils Java courants. Jib optimise les builds de conteneurs sans requérir de fichier Dockerfile ni d'installation Docker. Découvrez comment créer des conteneurs Java avec Jib.
1. À l'aide du fichier Dockerfile, configurez et créez une image de base avec les packages système installés pour remplacer l'image de base par défaut de Jib :
  # Use eclipse-temurin for base image. # It's important to use JDK 8u191 or above that has container support enabled. # https://hub.docker.com/_/eclipse-temurin/ # https://docs.docker.com/develop/develop-images/multistage-build/#use-multi-stage-builds FROM eclipse-temurin:17.0.10_7-jre # Install Imagemagick into the container image. # For more on system packages review the system packages tutorial. # https://cloud.google.com/run/docs/tutorials/system-packages#dockerfile RUN set -ex; \ apt-get -y update; \ apt-get -y install imagemagick; \ rm -rf /var/lib/apt/lists/*
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/imagemagick
```
  Remplacez :
  - PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud
  - REPOSITORY par le nom du dépôt Artifact Registry ;
  - REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.
2. Utilisez l'assistant d'identification gcloud pour autoriser Docker à transférer du contenu vers Artifact Registry.
```
gcloud auth configure-docker
```
3. Créez votre conteneur final avec Jib et publiez-le sur Artifact Registry :
  <plugin> <groupId>com.google.cloud.tools</groupId> <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId> <version>3.4.0</version> <configuration> <from> <image>gcr.io/PROJECT_ID/imagemagick</image> </from> <to> <image>gcr.io/PROJECT_ID/pubsub</image> </to> </configuration> </plugin>
```
mvn compile jib:build \
  -Dimage=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub \
  -Djib.from.image=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/imagemagick
```
  Remplacez :
  - PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud
  - REPOSITORY par le nom du dépôt Artifact Registry ;
  - REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.
Exécutez la commande suivante pour déployer votre service, en utilisant le même nom de service que celui utilisé dans le tutoriel Utiliser Pub/Sub :
Node.js
```
gcloud run deploy pubsub-tutorial --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub --set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=BLURRED_BUCKET_NAME --no-allow-unauthenticated
```
Python
```
gcloud run deploy pubsub-tutorial --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub --set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=BLURRED_BUCKET_NAME --no-allow-unauthenticated
```
Go
```
gcloud run deploy pubsub-tutorial --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub --set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=BLURRED_BUCKET_NAME --no-allow-unauthenticated
```
Java
```
gcloud run deploy pubsub-tutorial --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub --set-env-vars=BLURRED_BUCKET_NAME=BLURRED_BUCKET_NAME --memory 512M --no-allow-unauthenticated
```
Où pubsub correspond au nom du conteneur et pubsub-tutorial au nom du service. Notez que l'image de conteneur est déployée sur le service et la région (Cloud Run) que vous avez précédemment configurés dans la section Configurer les paramètres par défaut de gcloud. Remplacez :
- PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud
- REPOSITORY par le nom du dépôt Artifact Registry ;
- REGION par la région Google Cloud à utiliser pour le dépôt Artifact Registry.
- Pour définir la variable d'environnement, remplacez BLURRED_BUCKET_NAME par le bucket Cloud Storage destiné à recevoir les images floutées que vous avez créé précédemment.
L'option --no-allow-unauthenticated limite l'accès non authentifié au service. En gardant le service privé, le processus d'intégration automatique à Pub/Sub de Cloud Run assure l'authentification des requêtes. Cette configuration est présentée en détail dans la section Intégrer à Pub/Sub. Pour en savoir plus sur l'authentification basée sur IAM, consultez la page Gérer les accès.

Patientez jusqu'à la fin du déploiement, soit environ 30 secondes. En cas de réussite, la ligne de commande affiche l'URL du service.

Activer les notifications depuis Cloud Storage

Configurez Cloud Storage pour publier un message dans un sujet Pub/Sub chaque fois qu'un fichier (appelé "objet") est importé ou modifié. Envoyez la notification au sujet créé précédemment pour que toute nouvelle importation de fichier appelle le service.

Ligne de commande

gsutil kms serviceaccount -p PROJECT_ID
gsutil notification create -t myRunTopic -f json gs://INPUT_BUCKET_NAME

La commande gsutil est installée dans la CLI Google Cloud. myRunTopic est le sujet que vous avez créé dans le tutoriel précédent.

Remplacez INPUT_BUCKET_NAME par le nom que vous avez utilisé lors de la création des buckets.

Pour plus d'informations sur les notifications concernant les buckets de stockage, consultez la section Notifications de modification des objets.

Terraform

Pour savoir comment appliquer ou supprimer une configuration Terraform, consultez la page Commandes Terraform de base.

Pour activer les notifications, le compte de service Cloud Storage propre au projet doit exister et disposer de l'autorisation IAM pubsub.publisher sur le sujet Pub/Sub. Pour accorder cette autorisation et créer une notification Cloud Storage, ajoutez les éléments suivants à votre fichier main.tf existant :

data "google_storage_project_service_account" "gcs_account" {}

resource "google_pubsub_topic_iam_binding" "binding" {
  topic   = google_pubsub_topic.default.name
  role    = "roles/pubsub.publisher"
  members = ["serviceAccount:${data.google_storage_project_service_account.gcs_account.email_address}"]
}

resource "google_storage_notification" "notification" {
  bucket         = google_storage_bucket.imageproc_input.name
  payload_format = "JSON_API_V1"
  topic          = google_pubsub_topic.default.id
  depends_on     = [google_pubsub_topic_iam_binding.binding]
}

Essayer

Importez une image choquante, telle que cette image d'un zombie mangeur de chair :
```
curl -o zombie.jpg https://cdn.pixabay.com/photo/2015/09/21/14/24/zombie-949916_960_720.jpg
gsutil cp zombie.jpg gs://INPUT_BUCKET_NAME
```
où INPUT_BUCKET_NAME est le bucket Cloud Storage que vous avez créé précédemment pour importer des images.
Accédez aux journaux du service :
1. Accédez à la page Cloud Run de Google Cloud Console.
2. Cliquez sur le service pubsub-tutorial.
3. Sélectionnez l'onglet Journaux. L'affichage des journaux peut nécessiter quelques instants. S'ils n'apparaissent pas immédiatement, patientez et vérifiez de nouveau.
Recherchez le message Blurred image: zombie.png.
Vous pouvez afficher les images floutées dans le bucket Cloud Storage BLURRED_BUCKET_NAME que vous avez créé précédemment : recherchez-le sur la page Cloud Storage de Google Cloud Console.

Nettoyer

Si vous avez créé un projet pour ce tutoriel, supprimez-le. Si vous avez utilisé un projet existant et que vous souhaitez le conserver sans les modifications du présent tutoriel, supprimez les ressources créées pour ce tutoriel.

Supprimer le projet

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

Attention : La suppression d'un projet aura les effets suivants :

Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches de ce document, lorsque vous le supprimez, vous supprimez également tout autre travail effectué dans le projet.
Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources.
Accéder à la page Gérer les ressources
Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Supprimer les ressources du tutoriel

Supprimez le service Cloud Run que vous avez déployé dans ce tutoriel :
```
gcloud run services delete SERVICE-NAME
```
Où SERVICE-NAME est le nom de service que vous avez choisi.

Vous pouvez également supprimer des services Cloud Run à partir de Google Cloud Console.
Supprimez la configuration régionale gcloud par défaut que vous avez ajoutée lors de la configuration du tutoriel :
```
 gcloud config unset run/region
```
Supprimez la configuration du projet :
```
 gcloud config unset project
```
Supprimez les autres ressources Google Cloud créées dans ce tutoriel :
- Supprimez le sujet Pub/Sub myRunTopic.
- Supprimez l'abonnement Pub/Sub myRunSubscription.
- Supprimez votre image de conteneur d'Artifact Registry.
- Supprimez le compte de service demandeur cloud-run-pubsub-invoker@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com.
- Supprimez les buckets Cloud Storage créés pour les espaces réservés INPUT_BUCKET_NAME et BLURRED_BUCKET_NAME.

Étapes suivantes

Apprenez-en plus sur la persistance des données avec Cloud Run à l'aide de Cloud Storage.
Découvrez comment utiliser l'API Cloud Vision pour détecter des éléments autres que du contenu explicite.
Découvrez des architectures de référence, des schémas et des bonnes pratiques concernant Google Cloud. Consultez notre Centre d'architecture cloud.