이미지 텍스트 찾기
Scalable OCR Search에 대한 분산된 이미지 아카이브를 처리하는 방법

Scalable OCR Search에 대한 분산된 이미지 아카이브를 처리하는 방법

텍스트를위한 대규모, 배포 된 이미지 아카이브를 검색하고 처리하는 것은 기업, 정부 및 클라우드 플랫폼에 대한 도전입니다. .NET의 Aspose.OCR Image Text Finder는 스케일을 위해 구축되지만 올바른 아키텍처가 중요합니다.

현실 세계 문제

아카이브는 파일 서버, 클라우드 저장소 또는 원격 사무실에 퍼질 수 있습니다. 단일 트리드 작업은 너무 느리다. 스케일 가능하고 분산 된 작업 흐름이 필요합니다. 결과 또는 감사 기록을 잃지 않고.

솔루션 검토

아카이브를 분할하고, 병렬 또는 분산된 OCR 작업을 실행하며, 결과를 합성하고 오케스트레이션 도구로 자동화합니다.

원칙

  • Visual Studio 2019 또는 이후
  • .NET 6.0 또는 이후
  • NuGet에서 .NET을 위한 ASPOSE.OCR
  • 분산 처리 인프라 (VM, 컨테이너, Azure Batch 등)
PM> Install-Package Aspose.OCR

단계별 실행

단계 1 : 아카이브 및 인프라 평가

  • 컨트롤 이미지 저장 위치 (지방 / 네트워크 / 클라우드)
  • Parallelization 요구 사항 및 하드웨어 제한을 결정

단계 2 : 병렬/분배된 직업을 위한 분할 이미지 

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();

단계 3: 배치 프로세스 각 파티션 (파일링 할 수 있습니다) 

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
}

단계 4 : 결과를 모니터링하고 통합

  • 공유 디렉토리 또는 중앙 데이터베이스에 로그/결과를 저장
  • 원자 글쓰기 또는 DB 거래 사용

단계 5 : 오케스트라 및 자동 작업

  • Azure Batch, Kubernetes 또는 일정한 Windows/Linux 서비스를 사용하십시오.
# Example: PowerShell job launcher
foreach ($worker in 0..3) {
    Start-Process "dotnet" "run --workerIndex $worker"
}

단계 6 : 오류 해결 및 복구

  • 일자리/노드에 따라 분리된 로그 오류
  • 실패한 파일을 자동으로 복구

단계 7 : 완전한 분배 된 예제 (Pseudo 코드) 

// 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

사례 및 응용 프로그램 사용

국가 / 기업 아카이브

수백만 개의 스캔 된 문서를 몇 주, 몇 달 안에 처리합니다.

클라우드 / 하이브리드 스토리지

현지, S3, Azure 또는 네트워크 저장소를 통해 OCR 콘텐츠를 무시합니다.

연구 및 법적 발견

규제, 법원 또는 FOIA 기간을 충족시킬 수 있습니다.

일반적인 도전과 해결책

도전 1 : 노드 또는 네트워크 실패

** 솔루션:** 자동 리트리, 체크 포인트 및 강력한 오류 집합.

도전 2 : 분배 된 로그 및 결과 컬렉션

** 솔루션:** DB, 클라우드 또는 원자 글꼴을 사용하여 공유 저장.

도전 3 : 큰 세트에있는 냄비

** 솔루션:** 균형 파티션, 톤 OCR 설정 및 성능 모니터링.

성과 고려 사항

  • 자원 사용을 모니터링하고 필요한 경우 노동자를 위 / 아래로 확대합니다.
  • 클라우드 원주민 도구 (Azure Batch, AWS Bath, GCP Dataflow 등)를 사용하여 유연한 스케일을 제공합니다.

모범 사례

  • 첫 번째는 작은 세트에 대한 병렬 작업 테스트
  • 자동 모니터링, 복구 및 로그 집합
  • 모든 데이터를 휴식과 통행 중에 보관하십시오.
  • 검토 결과 및 준수 오류

고급 시나리오

시나리오 1 : 멀티 클라우드 또는 하이브리드 OCR 작업을 수행

글로벌 규모의 온라인 및 클라우드 노드를 통해 일자리를 배포합니다.

시나리오 2 : 실시간 트리거링을 위한 API/Webhook 통합

Upstream 시스템에서 Trigger 배치 작업 (DMS, 이메일, 업로드).

결론

ASPOSE.OCR 이미지 텍스트 검색기는 가장 큰, 가장 복잡한 아카이브를 위해 준비되어 있습니다. 분산 처리, 자동화 및 강력한 오류 처리와 함께, 당신은 어떠한 규모의 준수, 연구 또는 비즈니스 요구를 충족할 수있다.

See .NET API 참조를 위한 ASPOSE.OCR 더 분산된 일자리 사례를 제공합니다.

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