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.NET on AWS 示例应用程序
精选内容
作者为 Pragmatic AI Labs 创始人 Noah Gift 和 Pendo 工程经理 James Charlesworth，他们将带您领略 AWS 上 .NET 开发的深度和广度。
示例应用程序
您将在下面找到使用 .NET 和各种 AWS 服务的示例应用程序的链接。每个链接都会将您带到 GitHub 存储库，其中包含您需要的所有内容，例如重要的先决条件、工作流程图以及操作说明。在使用某些示例应用程序之前，必须先登录您的 AWS 账户或创建一个 AWS 账户。您可以在 AWS 开发人员代码示例页面上找到更多代码示例。
Bob's Used Books 是一个基于 ASP.NET Core 6.0 构建的示例应用程序，它代表一个真实的应用程序。它是一个整体式 n 层应用程序，具有 ASP.NET Core MVC 前端和 Microsoft SQL Server 数据库后端。MVC 应用程序包含一个客户门户和一个管理门户。客户可以通过客户门户搜索书籍、选择书籍并将其添加到购物车，以及完成模拟结账流程。他们还可以通过该网站提供自己的书籍进行转售。
Amazon Web Services 为您的应用程序提供 AI 功能。这些示例说明了如何使用 Amazon Rekognition 对图像进行面部分析、如何使用 Amazon Textract 进行自动文档处理、如何使用 Amazon Translate 进行批量和实时文档翻译，以及如何使用 Amazon Comprehend 从文档中发现见解。
使用 AWS 文本转语音助手，您可以上传 PDF 文件，读取该文件中的文本，然后将其转换为 MP3 文件。此过程通过使用 Amazon Simple Storage Service（S3）接收上传内容、使用 Amazon Textract 读取文本、然后使用 Amazon Polly 将文本转换为 MP3 文件来完成。
在此示例应用程序中，您可以使用 AWS 上的 .NET 将照片与其他几张照片图像进行比较。当用户将图像上传到 Amazon Simple Storage Service（S3）存储桶时，系统会向 Amazon EventBridge 发送通知，并且 EventBridge 会触发 AWS Step Functions 工作流。然后，Amazon Rekognition 会将该照片与其他几张照片进行比较。
此示例应用程序教您如何构建分析客户评论的应用程序。分析在评论提交到 Amazon API Gateway 时开始，该网关会将 HTTP 请求传递到 AWS Step Functions。 发出请求后，将使用 Amazon EventBridge 规则调用 Amazon Comprehend，并确定评论是正面还是负面。然后，系统会使用 Amazon Simple notification Service 向评论者发送一条消息，如果评论是负面的，则会通知客户服务代表。当完整的审计跟踪记录保存在 Amazon DynamoDB 中时，该过程结束。
Amazon Rekognition 使您能够对图像进行编目和分析，以确定它是否包含攻击性内容。示例应用程序使用 Amazon Rekognition 来检测图像的内容，并在发现的项目和存储的图像之间建立交叉引用。
此示例演示了解决“AWS Lambda 函数同时连接到 Virtual Private Cloud（VPC）上的非公开访问数据库和 AWS Secrets Manager”这一问题的两种方法。 第一种方法使用 Amazon VPC NAT 网关为 VPC 连接的 Lambda 函数提供对互联网的访问权限。第二中方法使用 Amazon VPC 端点，仅向 VPC 连接的 Lambda 函数提供对 AWS Secrets Manager 服务的访问权限