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New pattern submission - cdk-dotnet-durablefunction-imageprocessing

Aperta
#3,239 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
aws, csharp
Ambito
backend, cloud

Direzione di ricerca

Inizia esaminando il GitHub PR #3238 collegato rispetto ai dettagli C#, CDK, Lambda, S3 e DynamoDB di questa proposta. Conferma che implementi il pattern di fan-out/fan-in per l'elaborazione delle immagini descritto; l'attività è completata quando il pattern collegato è stato esaminato e accettato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

New Pattern Submission — cdk-dotnet-durablefunction-imageprocessing

Pattern Details

  • Title: Lambda Durable Function — Image Processing Pipeline with Fan-Out/Fan-In (.NET)
  • Description: A durable function that processes an uploaded image in parallel (thumbnail, watermark, metadata extraction), then writes aggregated results to DynamoDB.
  • Language: .NET (C#)
  • Framework: CDK
  • Level: 300
  • Services: AWS Lambda, Amazon S3, Amazon DynamoDB

How It Works

This pattern deploys a Lambda durable function triggered by S3 uploads. When an image is uploaded, the function fans out to three parallel branches: generate a thumbnail, apply a watermark, and extract metadata.

All three branches execute concurrently using ParallelAsync and are independently checkpointed. Once all complete, the function aggregates results and writes them to DynamoDB.

This demonstrates the fan-out/fan-in pattern with durable functions for parallel image processing, with built-in resilience — if any branch fails, only that branch retries on replay.

GitHub PR for template:

https://github.com/aws-samples/serverless-patterns/pull/3238

Author

  • Name: Doug Perkes
  • Bio: Senior Solutions Architect at AWS, focused on .NET and serverless.
  • LinkedIn: dougperkes
Lingua principale
Python
Stelle
1.8k
Fork
1.1k
Merge medio
6g 1h
PR unite (30g)
3

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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