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New pattern submission - cdk-dotnet-durablefunction-batchprocessing

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
aws, csharp
Ambito
backend, cloud

Direzione di ricerca

Inizia con la pull request collegata #3240, che contiene il template inviato. Confrontalo con il comportamento indicato nell'issue: individuazione dei file S3 in fase di esecuzione, elaborazione dinamica fan-out/fan-in e un report riepilogativo scritto in S3. Il lavoro è completo quando il pattern dimostra questi comportamenti usando .NET, CDK, AWS Lambda e Amazon S3.

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

Descrizione

New Pattern Submission — cdk-dotnet-durablefunction-batchprocessing

Pattern Details

  • Title: Lambda Durable Function — Dynamic Batch Processing with Fan-Out/Fan-In (.NET)
  • Description: A durable function that discovers files in S3 at runtime, dynamically fans out a parallel task per file, then aggregates results into a summary report.
  • Language: .NET (C#)
  • Framework: CDK
  • Level: 300
  • Services: AWS Lambda, Amazon S3

How It Works

This pattern deploys a Lambda durable function that implements dynamic fan-out/fan-in. Given an S3 prefix, it lists all files at runtime and creates a parallel processing task for each one — the parallelism is not hardcoded at design time.

Each file is processed independently (parsed, transformed, written to an output prefix), and all branches are awaited with ParallelAsync. Once all files complete, the function aggregates results and writes a summary report to S3.

This demonstrates dynamic parallelism with durable functions: the number of branches is determined at runtime, each branch is independently checkpointed, and the orchestration is resilient to interruptions.

GitHub PR for template:

https://github.com/aws-samples/serverless-patterns/pull/3240

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
4g 9h
PR unite (30g)
6

Preparare l'ambiente

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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