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.NET on AWS 範例應用程式
特色內容
作者 Pragmatic AI Labs 創辦人 Noah Gift 和 Pendo 工程經理 James Charlesworth 將帶您了解在 AWS 上進行廣泛且深入的 .NET 開發。
在本指南中，我們介紹了客戶在對以 Windows 和 .NET 為基礎的應用程式與工具，以及服務進行現代化時所使用的常見方法，還介紹了在現代化過程中 AWS 為協助您而提供的支援。
範例應用程式
您可以在下方找到使用 .NET 和各種 AWS 服務的範例應用程式連結。每個連結都會帶您前往 GitHub 儲存庫，其中包含您需要的一切，例如重要的先決條件，工作流程圖和操作指示。在使用某些範例應用程式之前，您必須登入 AWS 帳戶或建立 AWS 帳戶。您可以在 AWS 開發人員程式碼範例頁面上找到更多程式碼範例。
Bob's Used Books 是在 ASP.NET Core 6.0 上建置的範例應用程式，代表真實世界應用程式。它是一個具有 ASP.NET Core MVC 前端和 Microsoft SQL Server 資料庫後端的巨型 n 層應用程式。MVC 應用程式包含客戶入口網站和管理入口網站。客戶入口網站可讓客戶搜尋書籍、選取並將其新增到購物車，然後完成模擬結帳流程。客戶還可以通過網站提供自己的書籍進行轉售。
Amazon Web Services 使用 AI 功能為您的應用程式提供支援。這些範例說明使用 Amazon Rekognition 從影像進行臉部分析、使用 Amazon Textract 自動化文件處理、使用 Amazon Translate 進行批次和即時文件翻譯，以及使用 Amazon Comprehend 從文件發現洞見。
使用 AWS 文字轉換語音助理，您可以上傳 PDF 檔案、讀取該檔案中的文字，然後轉換為 MP3 檔案。這個程序的完成方式是使用 Amazon Simple Storage Service (S3) 來接收上傳項目、使用 Amazon Textract 來讀取文字，然後使用 Amazon Polly 將文字轉換成 MP3 檔案。
在此範例應用程式中，您可以使用 .NET on AWS 來比較相片與其他幾個相片影像。當使用者將影像上傳至 Amazon Simple Storage Service (S3) 儲存貯體，系統就會將通知傳送至 Amazon EventBridge，然後 EventBridge 會觸發 AWS Step Functions 工作流程。Amazon Rekognition 接著會比較相片與其他幾張相片。
此範例應用程式教導您如何建置一個分析客戶評論的應用程式。當評論提交至 Amazon API Gateway，接著將 HTTP 請求傳遞至 AWS Step Functions 時，分析隨即開始。 提出請求之後，系統會使用 Amazon EventBridge 規則調用 Amazon Comprehend，然後判斷評論是正面或是負面。接著會使用 Amazon Simple Notification Service 將訊息傳送給評論者，如果評論是負面的，則會通知客戶服務代表。當完整稽核記錄儲存在 Amazon DynamoDB 時，程序結束。
Amazon Rekognition 可讓您針對影像製作目錄和分析，以判斷它是否包含冒犯性材料。範例應用程式使用 Amazon Rekognition 偵測影像的內容，並在探索的項目和已儲存影像之間建立交叉參照。
此範例示範解決連線至虛擬私有雲端 (VPC) 和 AWS Secrets Manager 上非公用可存取資料庫之 AWS Lambda 函數問題的兩個方法。 第一種方法使用 Amazon VPC NAT Gateway 使您的 VPC 連線 Lambda 函數可存取網際網路。第二種方法使用 Amazon VPC Endpoint 使您的 VPC 連線 Lambda 函數只能存取 AWS Secrets Manager 服務。