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GCP Cloud Functionsの'connection error'の原因が不明

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komicool

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Cloud Functionsで特定のGCSバケットへのファイルアップロードをトリガーとして
そのファイルがflacファイルであれば、Speech APIを使って翻訳テキストを同じGCSバケットに
返すような処理を書こうとしています。

ただ、Function execution took 10764 ms, finished with status: 'connection error'の
ようなエラーが出てしまい、原因が全く検討がつきません。

考えうる原因についてご教示いただけますと幸いです。コードは以下の通りです。

/**
 * Triggered from a message on a Cloud Storage bucket.
 *
 * @param {!Object} event The Cloud Functions event.
 * @param {!Function} The callback function.
 */
exports.processFile = (event, callback) => {

    // Imports the Google Cloud client library
    const speech = require('@google-cloud/speech');
    const storage = require('@google-cloud/storage')();

    // Instantiates a client
    const client = new speech.SpeechClient();

    // Get Information about put object of Cloud Storage 
    const uploadedObject = event.data; // The Cloud Storage object.
    const gcsUri = 'gs://' + uploadedObject.bucket + '/' + uploadedObject.name; // Uploaded object's URI.
    const contentType = uploadedObject.contentType; // Object's content type.

    console.log('URI of processing file : ' + gcsUri);
    console.log('Type of processing file : ' + contentType);

    // Except for audio file, expire function.
    if(contentType === undefined){
      console.log('Content-type of uploaded file is unclear. This function does nothing.');
      process.exit(0);
    } else if(contentType.indexOf(/audio/) === -1){
      console.log('Uploaded file is not audio file. This function does nothing.');
      process.exit(0);
    }

    // Configure about GCE object which is saved translated text.
    // TODO: Now, the Quality of naming file is slipshod.
    const textObject = storage.bucket(object.bucket).file('translated.txt');

    // The encoding of the audio file, e.g. 'LINEAR16'
    const encoding = 'FLAC';
    // This param is optional for flac. The sample rate of the audio file in hertz, e.g. 16000.
    // const sampleRateHertz = 44100;
    // The BCP-47 language code to use, e.g. 'en-US'
    const languageCode = 'ja-JP';

    const config = {
      encoding: encoding,
      // sampleRateHertz: sampleRateHertz,
      languageCode: languageCode
    };

    const audio = {
      uri: gcsUri
    };

    const request = {
      config: config,
      audio: audio
    };

    // Detects speech in the audio file. This creates a recognition job that you
    // can wait for now, or get its result later.
    client.longRunningRecognize(request)
      .then((data) => {
        const operation = data[0];
        // Get a Promise representation of the final result of the job
        return operation.promise();
      })
      .then((data) => {
        const response = data[0];
        const transcription = response.results.map(result =>
            result.alternatives[0].transcript).join('\n');
        console.log('Transcription: ${transcription}');
        return textObject.save(transcription)
      })
      .then(() => {
        console.log('File saved.');
      })
      .catch((err) => {
        console.error('ERROR:', err);
      });
    // callback();
};
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process.exit(0)を呼んでしまっているため、cloud functionsのruntimeと接続が切れてしまっていると考えられます。

cloud functionsのバックグラウンド関数では正常終了後にはcallback関数を呼び出し、cloud functions側に終了を通知する必要があります。

今回のコードですと、process.exit(0)をしている場所はreturn callback();に、
また、console.log('File saved.');の後にも、
callback()を呼び出して下さい。

また、catchの中でも、異常終了を通知する為にcallback(errorMessage)を呼び出して下さい。

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  • 2018/05/16 22:36

    コード自体は機能するようになったのですが、正常な終了のさせ方についてはよくわからず継続して悩んでいたので個人的にとてもありがたい回答でした。ありがとうございました!

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