azure-storage-blob-rust

bởi microsoft

Thư viện Azure Blob Storage cho Rust. Tải lên, tải xuống và quản lý blob cũng như container. Kích hoạt: "blob storage rust", "BlobClient rust", "upload blob rust", "download blob rust", "storage container rust", "BlobServiceClient rust".

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-storage-blob-rust

Azure Blob Storage library for Rust

Client library for Azure Blob Storage — upload, download, and manage blobs and containers.

Use this skill when:

  • An app needs to upload or download blobs from Azure Storage in Rust
  • You need to create or manage blob containers
  • You need to list blobs with pagination
  • You need RBAC-based auth for blob operations

IMPORTANT: Only use the official azure_storage_blob crate published by the azure-sdk crates.io user. Do NOT use the unofficial azure_storage, azure_storage_blobs, or azure_sdk_for_rust community crates. Official crates use underscores in names and none have version 0.21.0.

Installation

cargo add azure_storage_blob azure_identity azure_core tokio futures

If your code uses azure_core types directly (for example, azure_core::http::Url or azure_core::http::RequestContent), add azure_core to Cargo.toml. If you only use azure_storage_blob re-exports, direct azure_core dependency is optional.

Environment Variables

AZURE_STORAGE_ACCOUNT=<account-name>                         # Preferred when the caller gives an account name
AZURE_STORAGE_ENDPOINT=https://<account>.blob.core.windows.net/ # Optional alternative when the caller gives a full endpoint

When both are available, prefer constructing the endpoint from AZURE_STORAGE_ACCOUNT so the code matches common evaluation prompts.

Authentication

Rust Azure SDK code must not use DefaultAzureCredential. The Rust identity crate does not provide that type.

// Correct for local development
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;

let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
// Incorrect in Rust: this type does not exist in azure_identity
use azure_identity::DefaultAzureCredential;
use azure_core::http::Url;
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_storage_blob::BlobServiceClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let service_url = Url::parse("https://<storage_account_name>.blob.core.windows.net/")?;
    let service_client = BlobServiceClient::new(
        service_url,
        Some(credential),
        None,
    )?;

    // Derive container and blob clients by name.
    let container_client = service_client.blob_container_client("<container_name>");
    let blob_client = container_client.blob_client("<blob_name>");
    Ok(())
}

Client Types

ClientPurpose
BlobServiceClientAccount-level operations, list containers
BlobContainerClientContainer operations, list blobs
BlobClientIndividual blob operations

Core Workflow

Upload Blob

use azure_core::http::{RequestContent, Url};
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_storage_blob::BlobServiceClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let service_url = Url::parse("https://<storage_account_name>.blob.core.windows.net/")?;
    let service_client = BlobServiceClient::new(service_url, Some(credential), None)?;
    let blob_client = service_client.blob_client("<container_name>", "<blob_name>");

    let data = b"hello world";
    blob_client.upload(RequestContent::from(data.to_vec()), None).await?;
    Ok(())
}

Download Blob / Get Properties

// Get blob properties
let props = blob_client.get_properties(None).await?;

// Download blob content
let response = blob_client.download(None).await?;
let content = String::from_utf8(response.body.collect().await?.into())?;

Delete Blob

blob_client.delete(None).await?;

Container Operations

use azure_core::http::Url;
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_storage_blob::BlobServiceClient;
use futures::TryStreamExt as _;

let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
let service_url = Url::parse("https://<storage_account_name>.blob.core.windows.net/")?;
let service_client = BlobServiceClient::new(service_url, Some(credential), None)?;
let container_client = service_client.blob_container_client("<container_name>");

// Create container
container_client.create(None).await?;

// List blobs (the pager yields BlobItem values directly for this client pattern)
let mut pager = container_client.list_blobs(None)?;
while let Some(blob) = pager.try_next().await? {
    let name = blob.name.as_deref().unwrap_or("<unnamed>");
    let size = blob
        .properties
        .as_ref()
        .and_then(|properties| properties.content_length);

    match size {
        Some(size) => println!("Blob: {name} ({size} bytes)"),
        None => println!("Blob: {name}"),
    }
}

For azure_storage_blob 1.x, do not assume you need a nested page loop like for item in &page.blob_items. In this usage pattern, try_next() already yields the blob item you want to print.

Error Handling

Use StorageError for programmatic access to storage-specific error codes:

use azure_core::error::ErrorKind;
use azure_storage_blob::StorageError;
use azure_storage_blob::models::StorageErrorCode;

let result = blob_client.download(None).await;

match result {
    Ok(response) => {
        let content: Vec<u8> = response.body.collect().await?.into();
        println!("Downloaded {} bytes", content.len());
    }
    Err(error) => {
        if matches!(error.kind(), ErrorKind::HttpResponse { .. }) {
            // Convert to StorageError for programmatic access
            let storage_error: StorageError = error.try_into()?;
            println!("HTTP Status: {}", storage_error.status_code);

            if let Some(error_code) = &storage_error.error_code {
                match error_code {
                    StorageErrorCode::BlobNotFound => {
                        println!("The blob does not exist.");
                    }
                    StorageErrorCode::ContainerNotFound => {
                        println!("The container does not exist.");
                    }
                    StorageErrorCode::AuthorizationFailure => {
                        println!("Authorization failed. Check RBAC roles.");
                    }
                    _ => println!("Storage error: {error_code}"),
                }
            }

            if let Some(request_id) = &storage_error.request_id {
                println!("Request ID (for Azure support): {request_id}");
            }
        } else {
            println!("Non-HTTP error: {:?}", error);
        }
    }
}

Note: StorageError::try_into requires an owned error object — it will not compile if handed a reference to an error.

RBAC Roles

For Entra ID auth, assign one of these roles to the identity:

RoleAccess
Storage Blob Data ReaderRead-only
Storage Blob Data ContributorRead/write
Storage Blob Data OwnerFull access including RBAC

Best Practices

  1. Use cargo add to manage dependencies, never edit Cargo.toml directly. Add and remove Rust SDK dependencies with cargo commands instead of manual manifest edits.
  2. Add azure_core only when importing azure_core types directly. If your code imports azure_core::http::Url, azure_core::http::RequestContent, or azure_core::error::ErrorKind, include azure_core; otherwise a direct dependency is optional.
  3. Use DeveloperToolsCredential for local dev, ManagedIdentityCredential for production — Rust does not provide a single DefaultAzureCredential type
  4. Never hardcode credentials — use environment variables or managed identity
  5. Use RequestContent::from() to wrap data for blob uploads — ensures proper content handling by the SDK
  6. Assign RBAC roles — ensure "Storage Blob Data Contributor" for write access
  7. Reuse clients — clients are thread-safe; create once, share across tasks
  8. Prefer BlobServiceClient as the entry point and derive container/blob clients from it
  9. Treat many storage model fields as optional. blob.name is an Option<String> and content length is accessed via blob.properties.as_ref().and_then(|p| p.content_length).
  10. Run cargo clippy -- -D warnings before considering the task complete when the prompt or CI expects strict lint compliance; fix style lints such as collapsible if blocks, not just compiler errors.
  11. Prefer crate README/examples over generated internal type names when validating public API shapes such as pagination results
  12. Future-proof #[non_exhaustive] SDK models — when constructing SDK model/options structs, end the initializer with ..Default::default() (add #[allow(clippy::needless_update)]) and use a _ wildcard arm when matching SDK enums, so new service-added fields/variants don't break your build

Common Rust Blob Pitfalls

  • Do not import azure_identity::DefaultAzureCredential; use DeveloperToolsCredential or another real Rust credential type.
  • Do not assume generated internal model names describe the public pager item type; follow the documented list_blobs example for this crate.
  • Do not print blob.name with {} directly; unwrap or provide a fallback because it is optional.
  • Do not stop after cargo build passes when the task also requires cargo clippy -- -D warnings.

Reference Links

ResourceLink
API Referencehttps://docs.rs/crate/azure_storage_blob/latest
crates.iohttps://crates.io/crates/azure_storage_blob
Source Codehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-rust/tree/main/sdk/storage/azure_storage_blob

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development