Gambaran keseluruhan Text Finder
Bagaimana untuk mengendalikan Arkib Imej Teragih untuk Pencarian OCR Scalable

Bagaimana untuk mengendalikan Arkib Imej Teragih untuk Pencarian OCR Scalable

Mencari dan memproses arkib imej yang besar dan didistribusikan untuk teks merupakan cabaran bagi syarikat-syarikat, kerajaan, dan platform awan. Aspose.OCR Image Text Finder untuk .NET dibina untuk skala, tetapi seni bina yang betul adalah kunci.

Masalah dunia sebenar

Arkib boleh disebarkan melalui pelayan fail, penyimpanan awan, atau pejabat jauh. kerja-kerja yang dikendalikan secara tunggal terlalu perlahan. anda memerlukan aliran kerja yang boleh diukur dan didistribusikan - tanpa kehilangan jejak hasil atau log audit.

Gambaran keseluruhan penyelesaian

Membahagikan arkib anda, menjalankan kerja-kerja OCR secara serentak atau didistribusikan, mengumpulkan hasil, dan automatik dengan alat orkestra. Gunakan pengendalian kesilapan dan log untuk mengekalkan pematuhan dan kebolehpercayaan.

Prerequisites

  • Visual Studio 2019 atau seterusnya
  • .NET 6.0 atau lebih baru
  • Aspose.OCR untuk .NET daripada NuGet
  • Infrastruktur untuk pemprosesan yang didistribusikan (VM, bekas, Azure Batch, dan lain-lain)
PM> Install-Package Aspose.OCR

Pelaksanaan langkah demi langkah

Langkah 1: Menilai Arkib dan Infrastruktur

  • Lokasi penyimpanan imej audit (lokal / rangkaian / awan)
  • Menentukan keperluan paralel dan had perkakasan

Langkah 2: Gambar Partisi untuk Pekerjaan Paralel/Distributed 

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();

Langkah 3: Proses batch setiap partisi (boleh serentak) 

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
}

Langkah 4: Memantau dan mengumpulkan hasil

  • Menyimpan log / hasil dalam direktori yang dikongsi atau pangkalan data pusat
  • Menggunakan penulisan atom atau transaksi DB

Langkah 5: Pekerjaan Orkestra dan Automatik

  • Gunakan Azure Batch, Kubernetes, atau perkhidmatan Windows/Linux yang dijadualkan
# Example: PowerShell job launcher
foreach ($worker in 0..3) {
    Start-Process "dotnet" "run --workerIndex $worker"
}

Langkah 6: Menguruskan kesilapan dan memulihkan

  • Mencatat kesilapan secara berasingan mengikut pekerjaan/node
  • Mengembalikan fail yang gagal secara automatik

Langkah 7: Keseluruhan contoh yang didistribusikan (kode pseudo) 

// 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

Penggunaan Kasus dan Permohonan

Arkib Negara / Perniagaan

Mengendalikan berjuta-juta dokumen yang disemak dalam minggu, bukan bulan.

Penyimpanan awan / hibrid

Kandungan OCR tidak terpasang di seluruh penyimpanan tempatan, S3, Azure, atau rangkaian.

Penyelidikan dan penemuan undang-undang

Skala sehingga memenuhi tarikh akhir peraturan, mahkamah, atau FOIA.

Tantangan dan Penyelesaian Bersama

Tantangan 1: Kegagalan Node atau Rangkaian

** Penyelesaian:** Retry automatik, checkpointing, dan agregasi ralat yang kukuh.

Tantangan 2 : Pengenalan dan Pengumpulan Hasil

** Penyelesaian:** Gunakan DB, awan, atau penulisan atom untuk penyimpanan bersama.

Tantangan 3: Botlenecks dalam set besar

** Penyelesaian:** Partisi keseimbangan, tetapan tune OCR, dan pemantauan prestasi.

Pertimbangan prestasi

  • Memantau penggunaan sumber dan skala pekerja ke atas / ke bawah jika perlu
  • Gunakan alat-alat yang berasal daripada awan (Azure Batch, AWS Batman, GCP Dataflow, dan lain-lain) untuk skala elastis

amalan terbaik

  • Ujian kerja paralel pada set kecil terlebih dahulu
  • Pemantauan automatik, pemulihan, dan agregasi log
  • Menjaga semua data semasa rehat dan dalam transit
  • Hasil audit dan kesilapan pematuhan

Senario lanjutan

Senario 1: Orkestrating Pekerjaan OCR Multi-Cloud atau Hybrid

Mendistribusikan pekerjaan di antara nod on-prem dan awan untuk skala global.

Scenario 2: Integrasi API/Webhook untuk Triggering masa nyata

Trigger batch pekerjaan daripada sistem upstream (DMS, e-mel, muat naik).

Conclusion

Aspose.OCR Image Text Finder bersedia untuk arkib yang terbesar dan paling kompleks.Dengan pemprosesan yang didistribusikan, automatik, dan pengendalian ralat yang kukuh, anda boleh memenuhi keperluan pematuhan, penyelidikan, atau perniagaan di mana-mana skala.

See Aspose.OCR untuk .NET API Rujukan untuk contoh-contoh pekerjaan yang lebih teragih.

 Melayu