Gli Azure Storage Blob sono un servizio che permette di depositare file nel cloud in tutta sicurezza e con tutte le funzionalità di scalabilità offerte dalla piattaforma di cloud di Microsoft. Sono in grado di reggere migliaia di richieste al secondo e godono di ottime prestazioni.
Essendo interrogabili via REST e in particolare via GET per ottenere i file, essi sono sottoposti a tutti i meccanismi HTTP. Tra questi possiamo sfruttare l'header Cache che permette di dare indicazioni a chi riceve il file riguardante la validità del file appena ricevuto e quale tipologia di cache è supportata. Questo header è utile soprattutto ai browser che devono caricare per esempio un'immagine, i quali sanno gestire questo header memorizzando l'immagine nel disco dell'utente. In questo modo, a parità di URI, il browser eviterà di interrogare lo storage di Azure, portando benefici all'utente e a noi. All'utente perché riceverà una visualizzazione immediata, a noi perché evitiamo una transazione e traffico in meno.
Per fare questo dobbiamo valorizzare alcune proprietà speciali del blob o dell'intero container. Il metodo più comodo è quello di usare alcuni tool come Cloud Storage Studio, ma possiamo realizzare la stessa cosa, ed eventualmente anche automatizzarla, attraverso gli SDK di ogni linguaggio. Nel caso di .NET possiamo sfruttare la proprietà Properties.CacheControl di CloudBlob e valorizzarla come segue.
CloudBlob blob = client.GetBlobReference("test.txt"); // Cache di un anno blob.Properties.CacheControl = "public, max-age=31536000"; blob.SetProperties();
Nell'esempio impostiamo una cache pubblica della durata di un anno (in secondi). E' importante infine persistere la modifica chiamando il metodo SetProperties.
Commenti
Per inserire un commento, devi avere un account.
Fai il login e torna a questa pagina, oppure registrati alla nostra community.
Approfondimenti
Usare i servizi di Azure OpenAI e ChatGPT in ASP.NET Core con Semantic Kernel
Utilizzare il trigger SQL con le Azure Function
Utilizzare Azure AI Studio per testare i modelli AI
Eseguire i worklow di GitHub su runner potenziati
Rinnovare il token di una GitHub App durante l'esecuzione di un workflow
Sfruttare gli embedding e la ricerca vettoriale con Azure SQL Database
Filtering sulle colonne in una QuickGrid di Blazor
Path addizionali per gli asset in ASP.NET Core MVC
.NET Conference Italia 2024
Disabilitare le run concorrenti di una pipeline di Azure DevOps
Migliorare la sicurezza dei prompt con Azure AI Studio