前回の（1）はこちらから。

今回のシステム構成

今回は、HTTPリクエストで指定された画像URLから人物の顔を認識し、性別と年齢の判定結果をJSONで返すシステムを作ります。

ここからは、Azureのアカウントを取得している前提で説明します。Azureのアカウントをお持ちではない場合、無料アカウントを取得しておいてください。

システム構成は図3となります。AzureではFunctionsやFace APIなどの各サービスをシステムに組み込むとき、それらを指してリソースと呼びます。たとえばリソースとしてのFunctionsを指す場合、Functionsリソースと呼びます。Functions、Face APIについては次項以降で説明します。

また、Azureでは複数のリソースを内包したプロジェクト単位の入れ物として、リソースグループがあります。リソースどうしはリソースグループを越えて相互にアクセスできます（図4⁠）⁠。

Functions─⁠─ プログラム実行部分を担当

今回Functionsは、HTTPリクエストを受け関数を実行し、HTTPレスポンスを返す部分を担当します。クエリパラメータにimageという名前で画像URLが渡されることを期待します。

関数で利用されるPerlスクリプトでは、後述するFace APIに対して画像URLを引き渡し、顔認識の結果を受け取ります。そして受け取ったデータを整形し、クライアントへのレスポンスとして出力します。

Face API ─⁠─ 顔認識を担当

Face APIは、Azure Cognitive Servicesで提供されるAPIの一つです。Azure Cognitive Serviceは、AI（Artificial Intelligence、人工知能）やデータサイエンスの恩恵を受けたアプリケーション向けに用意されたサービス群です。Face APIは次のことができます。

• 画像から人物の顔に関する情報（年齢、性別、表情、座標、幅や高さなど）を抽出する
• 2つの人物画像から、同一人物であるか否かを判断する
• あらかじめ学習した人物を、画像から特定する

今回は簡単な例として、画像から人物の顔を認識し、年齢と性別を抽出する役割を担当します。

Azure CLI環境の準備

Azureの操作手段は、Azure Portalでブラウザから操作する方法と、Azure CLI v2（執筆時点ではv2.0.52）でターミナルから操作する方法があります。

どちらで操作しても同じ結果となりますが、AzurePortalは日々改善されており、ある日を境にレイアウトなどが変わる可能性があります。そこで本稿では、Azure CLI v2の利用を強く推奨します[1]⁠。

Azure CLIを利用するもう一つの大きなメリットは、リソース構成管理の自動化です。Azure CLIを使ったbashスクリプトを用意しておくと、スクリプトを起動するだけで毎回同じ構成を再現できます。Azure CLIをAnsible経由で利用することもできます。

Azure CLI v2のインストール

公式ドキュメントのインストール方法に沿って、Azure CLI v2をインストールします。

Windowsの場合、MSI形式のインストーラにしたがってインストールを進めてください。

macOSの場合、先にHomebrewをインストールしてから、次のコマンドでAzure CLIをインストールしてください。

$ brew update && brew install azure-cli

インストールが完了すると、ターミナルからazコマンドが利用可能となります。

$ az
      /\
     /  \    _____  _ _   ___ _
    / /\ \  |_  / | | | \' __/ _\
   / ____ \  / /| |_| | | |  __/
  /_/    \_\/ ___|\__,_|_|  \___|


Welcome to the cool new Azure CLI!
（省略）
    vmss              : Manage groupings of virtual machin
es in an Azure Virtual Machine Scale Set
                       (VMSS).
   webapp             : Manage web apps.

英語版のみとなりますが、Azure CLIのコマンドリファレンスが公開されています。詳細な使い方はこちらを確認してください。

Azure CLIでAzureにログイン

Azure CLIでAzureを操作するためには、次のコマンドでAzureにログインする必要があります。

$ az login

az loginを実行するとブラウザが開き、Azureアカウントでのログインを尋ねられます。アカウントとパスワードを入力してログインしてください。azでは処理成功時に、標準出力にJSONを出力します。ターミナルにJSONが出力されればログイン成功です。

Azureリソースの設定

それでは、図3で示したシステム構成をAzure上に設定します。

リソースグループの作成

始めにリソースグループを作成します。次のコマンドを実行すると、Azureの東日本リージョンにfacedetectリソースグループが作成されます。

$ az group create --name face-detect --location japaneast

ストレージアカウントの作成

次はストレージアカウントを作成します。図3にはストレージアカウントが描かれていませんが、Functionsを動作させるために必要です。ストレージアカウントは、次のコマンドで作成できます。

$ az storage account create \
  --resource-group face-detect \
  --name facedetectstorage \
  --sku Standard_LRS

--resource-groupには先ほど作成したリソースグループ名を、--nameには新規作成するストレージアカウント名を指定します。--skuはStock Keeping Unitの略で、ここではストレージアカウントのパフォーマンスレベルとレプリケーションオプションの組み合わせを意味します。FunctionsではパフォーマンスレベルがStandardかつ、レプリケーションオプションがLRS（ローカル冗長ストレージ）の組み合わせだけが利用可能ですので、この組み合わせを意味するStandard_LRSを指定しておいてください。

Functionsリソースの作成

続いてFunctionsリソースを作成します。

$ az functionapp create \
  --resource-group face-detect \
  --name face-detect-app1001 \
  --storage-account facedetectstorage \
  --consumption-plan-location japaneast

--resource-groupにはリソースグループ名を、--storage-accountにはストレージアカウント名を、--consumption-plan-locationにはリソースグループと同じリージョンを指定します。

重要なのは--nameです。ここにはリソース名を指定します。ここで指定した名前はhttps://リソース名.azurewebsites.net/の形式でURLに影響し、Azure全体でグローバルな名称となりますので、ほかと衝突しない名称に適宜置き換えてください。

ランタイムバージョンをv1に変更

できたばかりのFunctionsリソースは、ランタイムバージョンがv2ですのでv1に変更します。

ランタイムバージョンは、Functionsリソースのアプリケーション設定にある設定値FUNCTIONS_EXTENSION_VERSIONで定義されています。デフォルトでは~2となっていますので、~1に変更します。

Functionsリソースにおけるアプリケーション設定値の変更は、次のコマンドで行います。

$ az functionapp config appsettings set \
  --resource-group face-detect \
  --name face-detect-app1001 \
  --settings FUNCTIONS_EXTENSION_VERSION=~1

--resource-groupにはリソースグループ名を、--nameにはリソース名を指定します。

--settingsは設定値の変更内容です。ここではFUNCTIONS_EXTENSION_VERSION=~1を指定してください。

Face APIの設定

Face APIの設定では、Cognitive Servicesアカウントが必要です。

次のコマンドで、Cognitive Servicesアカウントの作成とFace APIの設定を行います。

$ az cognitiveservices account create \
  --resource-group face-detect \
  --name face-detect-test \
  --sku F0 \
  --kind Face \
  --location eastus

--resource-groupにはリソースグループ名を、--nameにはCognitive Servicesアカウント名を指定します。--skuにはFace APIの価格プランを指定します。価格プランはF0（無料プラン）とS0（スタンダードプラン）を選ぶことができますが、ここでは無料プランのF0を指定します。--locationにはリソースグループと同じリージョンを指定します。

--kindがCognitive Serviceアカウントで利用するサービスの種類の設定です。今回はFace APIを利用したいのでFaceとします。

これで、Azureリソースの設定は完了です。

＜続きの（3）はこちら。＞

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