Tutorial sull'elaborazione delle immagini da Cloud Storage

Questo tutorial illustra l'utilizzo di Cloud Run, dell'API Cloud Vision e di ImageMagick per rilevare e sfocare le immagini offensive caricate in un bucket Cloud Storage. Questo tutorial si basa sul tutorial Utilizzare Pub/Sub con Cloud Run.

Questo tutorial illustra la modifica di un'app di esempio esistente. Se vuoi, puoi anche scaricare l'esempio completato.

Obiettivi

Scrivi, crea ed esegui il deployment di un servizio di elaborazione dati asincrono in Cloud Run.
Richiama il servizio caricando un file su Cloud Storage e creando un messaggio Pub/Sub.
Utilizzare l'API Cloud Vision per rilevare contenuti violenti o per adulti.
Utilizza ImageMagick per sfocare le immagini offensive.
Testa il servizio caricando l'immagine di uno zombie che mangia carne.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud possono essere idonei a una prova senza costi aggiuntivi.

Prima di iniziare

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Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

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Abilita le API Artifact Registry, Cloud Build, Pub/Sub, Cloud Run, Cloud Storage e Cloud Vision.
Abilita le API

Installa e inizializza gcloud CLI.
Aggiorna componenti:
```
gcloud components update
```
Configura un argomento Pub/Sub, una sottoscrizione push sicura e un servizio Cloud Run iniziale per gestire i messaggi seguendo il tutorial su Pub/Sub

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per completare il tutorial, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul tuo progetto:

Editor Cloud Build (roles/cloudbuild.builds.editor)
Amministratore Cloud Run (roles/run.admin)
Funzione di accesso per la visualizzazione dei log (roles/logging.viewAccessor)
Amministratore IAM progetto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
Amministratore Pub/Sub (roles/pubsub.admin)
Utente account di servizio (roles/iam.serviceAccountUser)
Service Usage Consumer (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
Amministratore Storage (roles/storage.admin)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

Potresti anche essere in grado di ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Configurazione delle impostazioni predefinite di gcloud

Per configurare gcloud con i valori predefiniti per il tuo servizio Cloud Run:

Imposta il progetto predefinito:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto che hai creato per questo tutorial.
Configura gcloud per la regione scelta:
```
gcloud config set run/region REGION
```
Sostituisci REGION con un'area geografica Cloud Run supportata a tua scelta.

Località di Cloud Run

Cloud Run è regionale, il che significa che l'infrastruttura che esegue i tuoi servizi Cloud Run si trova in una regione specifica ed è gestita da Google per essere disponibile in modo ridondante in tutte le zone all'interno di quella regione.

Soddisfare i requisiti di latenza, disponibilità o durabilità sono fattori principali per selezionare la regione in cui vengono eseguiti i servizi Cloud Run. In genere, puoi selezionare la regione più vicina ai tuoi utenti, ma ti consigliamo di considerare la località degli altri prodotti Google Cloud utilizzati dal tuo servizio Cloud Run. L'utilizzo combinato di prodotti Google Cloud in più località può influire sulla latenza e sui costi del tuo servizio.

Cloud Run è disponibile nelle seguenti regioni:

Soggetto ai prezzi di Livello 1

asia-east1 (Taiwan)
asia-northeast1 (Tokyo)
asia-northeast2 (Osaka)
europe-north1 (Finlandia) Bassi livelli di CO₂
europe-southwest1 (Madrid)
europe-west1 (Belgio) Bassi livelli di CO₂
europe-west4 (Paesi Bassi)
europe-west8 (Milano)
europe-west9 (Parigi) A basse emissioni di CO₂
me-west1 (Tel Aviv)
us-central1 (Iowa) A basse emissioni di CO₂
us-east1 (Carolina del Sud)
us-east4 (Virginia del Nord)
us-east5 (Colombo)
us-south1 (Dallas)
us-west1 (Oregon) Bassi livelli di CO₂

Soggetto ai prezzi di Livello 2

africa-south1 (Johannesburg)
asia-east2 (Hong Kong)
asia-northeast3 (Seul, Corea del Sud)
asia-southeast1 (Singapore)
asia-southeast2 (Giacarta)
asia-south1 (Mumbai, India)
asia-south2 (Delhi, India)
australia-southeast1 (Sydney)
australia-southeast2 (Melbourne)
europe-central2 (Varsavia, Polonia)
europe-west10 (Berlino)
europe-west12 (Torino)
europe-west2 (Londra, Regno Unito) A basse emissioni di CO₂
europe-west3 (Francoforte, Germania) A basse emissioni di CO₂
europe-west6 (Zurigo, Svizzera) A basse emissioni di CO₂
me-central1 (Doha)
me-central2 (Dammam)
northamerica-northeast1 (Montreal) A basse emissioni di CO₂
northamerica-northeast2 (Toronto) A basse emissioni di CO₂
southamerica-east1 (San Paolo, Brasile) A basse emissioni di CO₂
southamerica-west1 (Santiago, Cile) A basse emissioni di CO₂
us-west2 (Los Angeles)
us-west3 (Salt Lake City)
us-west4 (Las Vegas)

Se hai già creato un servizio Cloud Run, puoi visualizzare la regione nella dashboard di Cloud Run nella console Google Cloud.

Comprensione della sequenza delle operazioni

Il flusso di dati di questo tutorial segue questi passaggi:

Un utente carica un'immagine in un bucket Cloud Storage.
Cloud Storage pubblica un messaggio relativo al nuovo file in Pub/Sub.
Pub/Sub esegue il push del messaggio al servizio Cloud Run.
Il servizio Cloud Run recupera il file immagine a cui viene fatto riferimento nel messaggio Pub/Sub.
Il servizio Cloud Run utilizza l'API Cloud Vision per analizzare l'immagine.
Se vengono rilevati contenuti violenti o per adulti, il servizio Cloud Run utilizza ImageMagick per sfocare l'immagine.
Il servizio Cloud Run carica l'immagine sfocata in un altro bucket Cloud Storage per utilizzarla.

L'uso successivo dell'immagine sfocata viene lasciato come esercizio per il lettore.

Crea un repository standard Artifact Registry

Crea un repository standard Artifact Registry per archiviare l'immagine container:

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

Sostituisci:

REPOSITORY con un nome univoco per il repository.
REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.

configura i bucket Cloud Storage

Riga di comando

Crea un bucket Cloud Storage per caricare le immagini, dove INPUT_BUCKET_NAME è un nome di bucket univoco a livello globale:
```
gsutil mb gs://INPUT_BUCKET_NAME
```
Il servizio Cloud Run legge solo da questo bucket.
Crea un secondo bucket Cloud Storage per ricevere le immagini sfocate, dove BLURRED_BUCKET_NAME è un nome di bucket univoco a livello globale:
```
gsutil mb gs://BLURRED_BUCKET_NAME
```
Il servizio Cloud Run carica le immagini sfocate in questo bucket. L'utilizzo di un bucket separato impedisce alle immagini elaborate di riattivare il servizio.

Per impostazione predefinita, le revisioni di Cloud Run vengono eseguite come account di servizio predefinito di Compute Engine. L'account di servizio predefinito di Compute Engine dispone del ruolo IAM Editor progetto, che concede le autorizzazioni di lettura e scrittura su tutte le risorse nel tuo progetto Google Cloud. Se, invece, utilizzi un account di servizio gestito dall'utente, assicurati di aver assegnato i ruoli IAM richiesti in modo che abbia l'autorizzazione storage.objects.get per la lettura da INPUT_BUCKET_NAME e l'autorizzazione storage.objects.create per il caricamento su BLURRED_BUCKET_NAME.

Terraform

Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.

Crea due bucket Cloud Storage: uno per caricare immagini originali e un altro per consentire al servizio Cloud Run di caricare immagini sfocate.

Per creare entrambi i bucket Cloud Storage con nomi univoci globali, aggiungi quanto segue al file main.tf esistente:

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
}

Per impostazione predefinita, le revisioni di Cloud Run vengono eseguite come account di servizio predefinito di Compute Engine. L'account di servizio predefinito di Compute Engine dispone del ruolo IAM Editor progetto, che concede le autorizzazioni di lettura e scrittura su tutte le risorse nel tuo progetto Google Cloud. Se, invece, utilizzi un account di servizio gestito dall'utente, assicurati di aver assegnato i ruoli IAM richiesti in modo che abbia l'autorizzazione storage.objects.get per la lettura da google_storage_bucket.imageproc_input e l'autorizzazione storage.objects.create per il caricamento su google_storage_bucket.imageproc_output.

Nei passaggi seguenti, creerai ed eseguirai il deployment di un servizio che elabora le notifiche dei caricamenti di file in INPUT_BUCKET_NAME. Puoi attivare la consegna delle notifiche dopo aver eseguito il deployment e aver testato il servizio, per evitare di chiamare prematuramente il nuovo servizio.

Modificare il codice campione del tutorial Pub/Sub

Questo tutorial si basa sul codice assemblato nel tutorial sull'utilizzo di Pub/Sub. Se non hai ancora completato il tutorial, fallo ora saltando i passaggi di pulizia, poi torna qui per aggiungere il comportamento di elaborazione delle immagini.

Aggiungi codice di elaborazione dell'immagine

Il codice di elaborazione delle immagini è separato dalla gestione delle richieste per migliorare la leggibilità e la facilità di test. Per aggiungere il codice di elaborazione delle immagini:

Passa alla directory del codice campione del tutorial Pub/Sub.

Aggiungi codice per importare le dipendenze di elaborazione delle immagini, incluse le librerie per l'integrazione con i servizi Google Cloud, ImageMagick e il file system.

Node.js

Apri un nuovo file image.js nel tuo editor e copia quanto segue:

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

Apri un nuovo file image.py nel tuo editor e copia quanto segue:

import os
import tempfile

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

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

Go

Apri un nuovo file imagemagick/imagemagick.go nel tuo editor e copia quanto segue:


// 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

Apri un nuovo file src/main/java/com/example/cloudrun/ImageMagick.java nell'editor e copia quanto segue:

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();

Aggiungi codice per ricevere un messaggio Pub/Sub come oggetto evento e controllare l'elaborazione delle immagini.

L'evento contiene dati sull'immagine caricata in origine. Questo codice determina se l'immagine deve essere sfocata controllando i risultati di un'analisi di Cloud Vision per rilevare la presenza di contenuti violenti o per adulti.

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()));
  }
}

Recupera l'immagine a cui viene fatto riferimento dal bucket di input Cloud Storage creato in precedenza, utilizza ImageMagick per trasformare l'immagine con un effetto di sfocatura e caricare il risultato nel bucket di output.

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);
  }
}

integrare l'elaborazione delle immagini nel codice campione Pub/Sub

Per modificare il servizio esistente in modo da incorporare il codice di elaborazione delle immagini:

Aggiungi nuove dipendenze per il servizio, incluse le librerie client di Cloud Vision e Cloud Storage:

Node.js

npm install --save gm @google-cloud/storage @google-cloud/vision

Python

Aggiungi le librerie client necessarie in modo che requirements.txt abbia un aspetto simile a questo:

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'applicazione di esempio go utilizza go forms; le nuove dipendenze aggiunte sopra nell'istruzione di importazione imagemagick/imagemagick.go verranno scaricate automaticamente dal comando successivo che le richiede.

Java

Aggiungi la seguente dipendenza in <dependencyManagement> in 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>

Aggiungi le seguenti dipendenze in <dependencies> in 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>

Aggiungi il pacchetto di sistema ImageMagick al container modificando Dockerfile sotto l'istruzione FROM. Se utilizzi un Dockerfile "multi-fase", inseriscilo nella fase 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/*

Alpino


# 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

Scopri di più sull'utilizzo dei pacchetti di sistema nel servizio Cloud Run nel tutorial sull'utilizzo dei pacchetti di sistema.

Sostituisci il codice di gestione dei messaggi Pub/Sub esistente con una chiamata di funzione alla nuova logica di sfocatura.

Node.js

Il file app.js definisce l'app Express.js e prepara all'uso i messaggi Pub/Sub ricevuti. Apporta le seguenti modifiche:

Aggiungi codice per importare il nuovo file image.js
Rimuovi il codice "Hello World" esistente dalla route
Aggiungi codice per convalidare ulteriormente il messaggio Pub/Sub
Aggiungi codice per chiamare la nuova funzione di elaborazione delle immagini

Al termine, il codice sarà simile a questo:


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

Il file main.py definisce l'app Flask e prepara all'uso i messaggi Pub/Sub ricevuti. Apporta le seguenti modifiche:

Aggiungi codice per importare il nuovo file image.py
Rimuovi il codice "Hello World" esistente dalla route
Aggiungi codice per convalidare ulteriormente il messaggio Pub/Sub
Aggiungi codice per chiamare la nuova funzione di elaborazione delle immagini

Al termine, il codice sarà simile a questo:

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

Il file main.go definisce il servizio HTTP e prepara l'utilizzo dei messaggi Pub/Sub ricevuti. Apporta le seguenti modifiche:

Aggiungi codice per importare il nuovo file imagemagick.go
Rimuovi il codice "Hello World" esistente dal gestore
Aggiungi codice per convalidare ulteriormente il messaggio Pub/Sub
Aggiungi codice per chiamare la nuova funzione di elaborazione delle immagini


// 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

Il file PubSubController.java definisce il controller che gestisce le richieste HTTP e prepara all'uso i messaggi Pub/Sub ricevuti. Apporta le seguenti modifiche:

Aggiungi le nuove importazioni
Rimuovi il codice "Hello World" esistente dal controller
Aggiungi codice per convalidare ulteriormente il messaggio Pub/Sub
Aggiungi codice per chiamare la nuova funzione di elaborazione delle immagini

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);
  }
}

Scarica l'esempio completo

Per recuperare l'esempio di codice per l'elaborazione delle immagini completo da utilizzare:

Clona il repository dell'app di esempio sulla tua macchina locale:
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.
Go
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
```
In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.

Passa alla directory che contiene il codice campione di 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/

Spedisci il codice

Il codice di spedizione prevede tre passaggi: creazione di un'immagine container con Cloud Build, caricamento dell'immagine del container su Artifact Registry e deployment dell'immagine del container in Cloud Run.

Per spedire il tuo codice:

Crea il tuo container e pubblicalo su Artifact Registry:
Node.js
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub
```
Dove pubsub è il nome del tuo servizio.

Sostituisci:
- PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud
- REPOSITORY con il nome del repository Artifact Registry.
- REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.
Se l'operazione ha esito positivo, verrà visualizzato un messaggio di operazione riuscita contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se necessario, può essere riutilizzata.
Python
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub
```
Dove pubsub è il nome del tuo servizio.

Sostituisci:
- PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud
- REPOSITORY con il nome del repository Artifact Registry.
- REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.
Se l'operazione ha esito positivo, verrà visualizzato un messaggio di operazione riuscita contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se necessario, può essere riutilizzata.
Go
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID
/REPOSITORY/pubsub
```
Dove pubsub è il nome del tuo servizio.

Sostituisci:
- PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud
- REPOSITORY con il nome del repository Artifact Registry.
- REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.
Se l'operazione ha esito positivo, verrà visualizzato un messaggio di operazione riuscita contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se necessario, può essere riutilizzata.
Java
Questo esempio utilizza Jib per creare immagini Docker con gli strumenti Java comuni. Jib ottimizza le build di container senza bisogno di un Dockerfile o di dover installare Docker. Scopri di più sulla creazione di container Java con Jib.
1. Usa il Dockerfile per configurare e creare un'immagine di base con i pacchetti di sistema installati per sostituire l'immagine di base predefinita di 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
```
  Sostituisci:
  - PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud
  - REPOSITORY con il nome del repository Artifact Registry.
  - REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.
2. Utilizza l'helper delle credenziali gcloud per autorizzare Docker a eseguire il push al tuo Artifact Registry.
```
gcloud auth configure-docker
```
3. Crea il container finale con Jib e pubblicalo su 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
```
  Sostituisci:
  - PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud
  - REPOSITORY con il nome del repository Artifact Registry.
  - REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.
Esegui questo comando per eseguire il deployment del servizio, utilizzando lo stesso nome di servizio utilizzato nel tutorial su 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
```
Dove pubsub è il nome del container e pubsub-tutorial è il nome del servizio. Tieni presente che il deployment dell'immagine container viene eseguito nel servizio e nella regione (Cloud Run) che hai configurato in precedenza in Configurazione dei valori predefiniti di gcloud. Sostituisci:
- PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud
- REPOSITORY con il nome del repository Artifact Registry.
- REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.
- BLURRED_BUCKET_NAME con il bucket Cloud Storage che hai creato in precedenza per ricevere immagini sfocate per impostare la variabile di ambiente.
Il flag --no-allow-unauthenticated limita l'accesso non autenticato al servizio. Mantenendo privato il servizio puoi fare affidamento sull'integrazione automatica di Pub/Sub di Cloud Run per autenticare le richieste. Per ulteriori dettagli sulla configurazione, consulta Integrazione con Pub/Sub. Per ulteriori dettagli sull'autenticazione basata su IAM, consulta Gestione degli accessi.

Attendi il completamento del deployment: questa operazione può richiedere circa mezzo minuto. Se l'operazione riesce, la riga di comando visualizza l'URL del servizio.

Attivare le notifiche da Cloud Storage

Configura Cloud Storage per pubblicare un messaggio in un argomento Pub/Sub ogni volta che un file (noto come oggetto) viene caricato o modificato. Invia la notifica all'argomento creato in precedenza in modo che ogni nuovo caricamento di file richiami il servizio.

Riga di comando

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

Il comando gsutil viene installato come parte di Google Cloud CLI. myRunTopic è l'argomento creato nel tutorial precedente.

Sostituisci INPUT_BUCKET_NAME con il nome che hai utilizzato quando hai creato i bucket.

Per maggiori dettagli sulle notifiche dei bucket di archiviazione, consulta le notifiche di modifica degli oggetti.

Terraform

Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.

Per abilitare le notifiche, l'account di servizio Cloud Storage univoco per il progetto deve esistere e disporre dell'autorizzazione IAM pubsub.publisher nell'argomento Pub/Sub. Per concedere questa autorizzazione e creare una notifica di Cloud Storage, aggiungi quanto segue al file main.tf esistente:

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]
}

Fai una prova

Carica un'immagine offensiva, come questa immagine di zombie mangia carne:
```
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
```
dove INPUT_BUCKET_NAME è il bucket Cloud Storage creato in precedenza per caricare le immagini.
Passa ai log del servizio:
1. Vai alla pagina Cloud Run nella console Google Cloud
2. Fai clic sul servizio pubsub-tutorial.
3. Seleziona la scheda Log. La visualizzazione dei log potrebbe richiedere qualche istante. Se non li vedi immediatamente, ricontrolla dopo qualche istante.
Cerca il messaggio Blurred image: zombie.png.
Puoi visualizzare le immagini sfocate nel bucket Cloud Storage BLURRED_BUCKET_NAME che hai creato in precedenza: individua il bucket nella pagina Cloud Storage nella console Google Cloud

Esegui la pulizia

Se hai creato un nuovo progetto per questo tutorial, elimina il progetto. Se hai utilizzato un progetto esistente e vuoi conservarlo senza le modifiche aggiunte in questo tutorial, elimina le risorse create per il tutorial.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Eliminazione delle risorse del tutorial

Elimina il servizio Cloud Run di cui hai eseguito il deployment in questo tutorial:
```
gcloud run services delete SERVICE-NAME
```
Dove SERVICE-NAME è il nome del servizio che hai scelto.

Puoi anche eliminare i servizi Cloud Run dalla console Google Cloud.
Rimuovi la configurazione della regione predefinita di gcloud aggiunta durante la configurazione del tutorial:
```
 gcloud config unset run/region
```
Rimuovi la configurazione del progetto:
```
 gcloud config unset project
```
Elimina le altre risorse Google Cloud create in questo tutorial:
- Elimina l'argomento Pub/Sub myRunTopic
- Elimina la sottoscrizione Pub/Sub myRunSubscription
- Elimina l'immagine container da Artifact Registry.
- Elimina l'account di servizio callback cloud-run-pubsub-invoker@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
- Elimina i bucket Cloud Storage creati per i segnaposto INPUT_BUCKET_NAME e BLURRED_BUCKET_NAME

Passaggi successivi

Scopri di più su come rendere i dati persistenti con Cloud Run utilizzando Cloud Storage.
Scopri come utilizzare l'API Cloud Vision per rilevare elementi oltre ai contenuti espliciti.
Esplora le architetture di riferimento, i diagrammi e le best practice su Google Cloud. Visita il nostro Cloud Architecture Center.