演習 - コンピューティングノードでアプリケーションを管理し、デプロイする

10 分

Azure バッチクライアント API では、Azure Batch アカウントのすべてのコンポーネントをプログラムで制御できます。

会社のコンソールアプリを引き続き強化するため、前回の演習でアップロードした動画の変換に必要なすべてのコンポーネントを追加します。

重要

この演習を行うには、独自の Azure サブスクリプションが必要です。また、料金が発生することがあります。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

この演習が終わるころには、MP4 動画をアニメーション GIF に変換できる実用的なバッチプロセスが完成しています。アプリによりジョブが既存のプールに追加され、動画変換タスクが追加され、開始されます。

バッチクライアントを使用してコードを拡張する

Cloud Shell のエディターで Program.cs ファイルを編集します。
```
code Program.cs
```
今回のバッチジョブで使用する JobId のために定数を Program.cs に追加します。
```
private const string JobId = "WinFFmpegJob";
```

Main メソッドで次の行を置換します。

    var batchClient = BatchClient.Open(sharedKeyCredentials);

    // Create the Batch pool, which contains the compute nodes that execute tasks.
    await CreateBatchPoolAsync(batchClient, PoolId);

batchClient の using ブロックを使用すると、次のようになります。

using (BatchClient batchClient = BatchClient.Open(sharedKeyCredentials))
{
    // Create the Batch pool, which contains the compute nodes that execute the tasks.
    await CreateBatchPoolAsync(batchClient, PoolId);

    // Create the job that runs the tasks.
    await CreateJobAsync(batchClient, JobId, PoolId);

    // Create a collection of tasks and add them to the Batch job.
    await AddTasksAsync(batchClient, JobId, inputFiles, outputContainerSasUrl);
}

ジョブを作成する

この新しいメソッド CreateJobAsync() を Program.cs に追加し、ジョブを作成してプールに追加します。

private static async Task CreateJobAsync(BatchClient batchClient, string jobId, string poolId)
{
        Console.WriteLine("Creating job [{0}]...", jobId);

        CloudJob job = batchClient.JobOperations.CreateJob();
        job.Id = jobId;
        job.PoolInformation = new PoolInformation { PoolId = poolId };

        await job.CommitAsync();
}

上記のコードでは、ジョブの作成にバッチクライアントが使用されています。メソッドにより、指定のジョブ ID とプールに関する情報が割り当てられます。

タスクを追加する

ジョブが作成されたら、最後の手順は、タスクをジョブに追加することです。次のメソッド AddTaskAsync() を Program.cs に追加します。

private static async Task<List<CloudTask>> AddTasksAsync(BatchClient batchClient, string jobId, List<ResourceFile> inputFiles, string outputContainerSasUrl)
{
    Console.WriteLine("Adding {0} tasks to job [{1}]...", inputFiles.Count, jobId);

    // Create a collection to hold the tasks added to the job
    List<CloudTask> tasks = new List<CloudTask>();

    for (int i = 0; i < inputFiles.Count; i++)
    {
        // Assign a task ID for each iteration
        string taskId = String.Format("Task{0}", i);

        // Define task command line to convert the video format from MP4 to animated GIF using ffmpeg.
        // Note that ffmpeg syntax specifies the format as the file extension of the input file
        // and the output file respectively. In this case inputs are MP4.
        string appPath = String.Format("%AZ_BATCH_APP_PACKAGE_{0}#{1}%", appPackageId, appPackageVersion);
        string inputMediaFile = inputFiles[i].FilePath;
        string outputMediaFile = String.Format("{0}{1}",
            System.IO.Path.GetFileNameWithoutExtension(inputMediaFile),
            ".gif");

        // This is the dos command built by using the ffmpeg application package, the paths from the input container
        string taskCommandLine = String.Format("cmd /c {0}\\ffmpeg-3.4-win64-static\\bin\\ffmpeg.exe -i {1} {2}", appPath, inputMediaFile, outputMediaFile);

        // Create a cloud task (with the task ID and command line) and add it to the task list
        CloudTask task = new CloudTask(taskId, taskCommandLine);
        task.ResourceFiles = new List<ResourceFile> { inputFiles[i] };

        // Task output file will be uploaded to the output container in Storage.
        List<OutputFile> outputFileList = new List<OutputFile>();
        OutputFileBlobContainerDestination outputContainer = new OutputFileBlobContainerDestination(outputContainerSasUrl);
        OutputFile outputFile = new OutputFile(outputMediaFile,
                                                new OutputFileDestination(outputContainer),
                                                new OutputFileUploadOptions(OutputFileUploadCondition.TaskSuccess));
        outputFileList.Add(outputFile);
        task.OutputFiles = outputFileList;
        tasks.Add(task);
    }

    // Call BatchClient.JobOperations.AddTask() to add the tasks as a collection rather than making a
    // separate call for each. Bulk task submission helps to ensure efficient underlying API
    // calls to the Batch service.
    await batchClient.JobOperations.AddTaskAsync(jobId, tasks);

    return tasks;
}

この最後のメソッドにより、アプリの複雑なアクションがすべて行われます。アップロードされたファイルごとに、タスクがジョブに追加されます。タスクはシェルコマンドの形式をとります。アプリ (ffmpeg) は特定の場所にある各ノードにインストールされています。今回、アプリケーションパッケージを使用したためです。 Batch サービスにより、ノードの環境変数にその場所が保管されます。それにより、次のコマンドでその場所にアクセスできます。

%AZ_BATCH_APP_PACKAGE_ffmpeg#3.4%

この方法を使用すると、ffmpeg アプリの新しいバージョンを簡単にアップロードしてインクリメントできます。このコマンドで zip フォルダーの中が検索され、次が実行されます。

ffmpeg.exe -i input-filename output-filename

最良のパフォーマンスを得るために、タスクはリストとして batchClient.JobOperations.AddTaskAsync に追加されます。これは、ファイルごとに呼び出すよりも効率的です。

コンソールアプリをテストする

コードエディターで、右クリックして [保存] を選び、さらに右クリックして [終了] を選びます。
クラウドシェルで、アプリをビルドして実行します。
```
dotnet run
```

次のメッセージがターミナルに書き込まれます。

Creating container [input].
Creating container [output].
Uploading file ~\cutifypets\InputFiles\3.mp4 to container [input]...
Uploading file ~\cutifypets\InputFiles\2.mp4 to container [input]...
Uploading file ~\cutifypets\InputFiles\4.mp4 to container [input]...
Uploading file ~\cutifypets\InputFiles\1.mp4 to container [input]...
Uploading file ~\cutifypets\InputFiles\5.mp4 to container [input]...
Uploading file ~\cutifypets\InputFiles\6.mp4 to container [input]...
Creating pool [WinFFmpegPool]...
Creating job [WinFFmpegJob]...
Adding 6 tasks to job [WinFFmpegJob]...

タスクが追加された直後にコンソールアプリは閉じられます。 Azure では、プール、ノード、ジョブ、タスクが作成されます。終了したので、アプリ内に状況を監視するものは何もありません。変換の現在の状態を表示し、結果を確認するには、Azure portal に戻ります。
Azure portal の cutify[ダッシュボード] で、から始まる Batch アカウントを選びます。
正常性ダッシュボードが [概要] ページに表示されます。ここから、現在実行されているジョブの状態とノードのプールを確認できます。
左側のメニューで、[機能] の下の [ジョブ] を選び、WinFFmpegJob を選びます。このページにタスクの現在の状態が表示されます。
タスクが完了すると、最初の演習で作成したストレージアカウントに戻ります。
左側のメニューで、[データストレージ] の下の [コンテナー] を選び、output フォルダーを選びます。
フォルダーには、アニメーション gif に変換されたファイルが含まれます。ファイルをダウンロードし、最高にかわいいペット動画を確認します。

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