Képek Text Finder
Hogyan kezeljük az elosztott kép archívumokat a Scalable OCR kereséshez

Hogyan kezeljük az elosztott kép archívumokat a Scalable OCR kereséshez

A tömeges, elosztott kép archívumok keresése és feldolgozása a szöveghez kihívást jelent a vállalatok, a kormányok és a felhőplatformok számára.A Aspose.OCR Image Text Finder for .NET skálára épül, de a megfelelő építészet kulcsfontosságú.

Valódi problémák

Az archívumok elterjedhetnek a fájl szervereken, a felhő tárolásán vagy a távoli irodákban. az egyoldalú munkák túlságosan lassúak. skálázható, elosztott munkafolyamatokra van szükség - anélkül, hogy elveszítné az eredmények nyomon követését vagy az audit naplóit.

megoldás áttekintése

Az archívum megosztása, párhuzamos vagy elosztott OCR munkák elvégzése, az eredmények összegyűjtése és a műsorszóró eszközökkel történő automatizálása.

előfeltételek

  • Visual Studio 2019 vagy újabb
  • .NET 6.0 vagy újabb
  • ASPOSE.OCR for .NET a NuGet-ről
  • Infrastruktúra az elosztott feldolgozáshoz (VM-k, konténerek, Azure Batch stb.)
PM> Install-Package Aspose.OCR

lépésről lépésre megvalósítás

1. lépés: Az archívum és az infrastruktúra értékelése

  • Kép tárolási helyek ellenőrzése (helyi / hálózati / felhő)
  • A párhuzamosítási igények és a hardver határainak meghatározása

2. lépés: Partition képek párhuzamos/osztott munkahelyekhez 

string[] allFiles = Directory.GetFiles("/mount/networkshare", "*.png", SearchOption.AllDirectories);
var partitions = allFiles.Select((file, idx) => new { file, idx })
                        .GroupBy(x => x.idx % 4) // 4 worker nodes/jobs
                        .Select(g => g.Select(x => x.file).ToArray())
                        .ToArray();

3. lépés: Az egyes partíciókat (párhuzamosan lehet összehasonlítani) 

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
foreach (var file in partitions[workerIndex]) // assign index per worker/job
{
    // OCR and log
}

4. lépés: Az eredmények monitorozása és összeszerelése

  • Tárolja a naplókat / eredményeket egy megosztott katalógusban vagy központi adatbázisban
  • Az atomjegyek vagy a DB tranzakciók használata

5. lépés: Szórakoztató és automatikus munkahelyek

  • Az Azure Batch, a Kubernetes vagy a Windows/Linux programozott szolgáltatások használata
# Example: PowerShell job launcher
foreach ($worker in 0..3) {
    Start-Process "dotnet" "run --workerIndex $worker"
}

6. lépés: A hibák kezelése és helyreállítása

  • Rögzítés hibák külön munkahelyen / csomóponton
  • Visszaállítja a hibás fájlokat automatikusan

7. lépés: Teljes elosztott példa (pseudo-kód) 

// Each worker runs this
foreach (var file in myPartition)
{
    try
    {
        // OCR search, save result
    }
    catch (Exception ex)
    {
        File.AppendAllText($"error_log_{workerIndex}.txt", $"{file},{ex.Message}\n");
    }
}
// After jobs finish, aggregate all result logs centrally

Esetek és alkalmazások használata

Nemzeti / vállalati archívumok

Több millió dokumentumot feldolgoznak hetekben, nem hónapokban.

Cloud/Hybrid tárolás

Az OCR tartalmat a helyi, az S3, az Azure vagy a hálózati tároláson keresztül.

Kutatás és jogi felfedezés

Skálázzon a szabályozási, bírósági vagy FOIA határidők teljesítéséhez.

Közös kihívások és megoldások

1. kihívás: csomópont vagy hálózati hibák

** Megoldás:** Automatikus visszavonás, ellenőrzési pontszám és robusztus hiba aggregáció.

2. kihívás: Distributed Logging és eredménygyűjtés

** Megoldás:** A DB, a felhő vagy az atom írásainak használata a megosztott tároláshoz.

3. kihívás: Bottlenecks nagy készletekben

** Megoldás:** Balance partíciók, tune OCR beállítások és a teljesítmény nyomon követése.

A teljesítmény megfontolása

  • Az erőforrás-felhasználás nyomon követése és a munkavállalók fel- és lefelé méretezése, amennyiben szükséges
  • Használja a felhőből származó eszközöket (Azure Batch, AWS Batman, GCP Dataflow stb.) a rugalmas skálához

Legjobb gyakorlatok

  • Parallel munkák tesztelése egy kis készleten először
  • Automatikus nyomon követés, helyreállítás és log aggregáció
  • Biztosítsa az összes adatot nyugalomban és tranzitben
  • Ellenőrzési eredmények és hibák a megfeleléshez

fejlett forgatókönyvek

1. forgatókönyv: Multi-Cloud vagy Hybrid OCR munkahelyek szervezése

A munkahelyek terjesztése a világméretű on-prem és felhő csomópontokon keresztül.

2. forgatókönyv: API/Webhook integráció valós idejű triggerezéshez

Trigger batch munkák a upstream rendszerek (DMS, e-mail, feltöltések).

következtetések

Az ASPOSE.OCR Image Text Finder kész a legnagyobb, legösszetettebb archívumokra. elosztott feldolgozással, automatizálással és robusztus hibaelhárítással megfelelhet a megfelelés, a kutatás vagy az üzleti igények bármely szinten.

See Az ASPOSE.OCR a .NET API referenciájához Több elosztott munkahely példája.

 Magyar