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AWS Lambda는 서버를 프로비저닝하거나 관리 할 필요없이 백엔드 코드를 실행할 수있게 해주는 서비스입니다. AWS Lambda는 확장 성과 고 가용성을 관리합니다. 비용은 코드가 실행되는 빈도와 기간에 따라 다릅니다.

AWS Lambda 함수를 작성하고 다른 언어로 배포하는 방법에 대한 예제를 찾을 수 있습니다.

Serverless 무브먼트의 일환으로 AWS는 AWS Lambda 기능에 대한 C # 지원을 최근 발표했습니다. 이 기사에서는 Visual Studio 2015를 사용하여 간단한 C # AWS 람다 함수를 개발, 설치 및 호출하는 방법을 설명합니다.

이 예제를 시작하기 전에이 문서의주의 사항 섹션으로 이동하여 필요한 모든 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하십시오.

람다 개발자는 다른 AWS 리소스를 사용해야하는 문제를 처리합니다. 이 주제는 정적 파일 및 기타 구성을 저장하는 데 일반적으로 사용되는 S3 (Simple Storage Service)에 중점을 둡니다. 이 문서에서는 람다에서 AWS-SDK를 사용하고 람다에서 S3의 파일에 액세스하고 S3 이벤트가 시작되면 람다 함수를 트리거하는 것을 고려합니다

이 문서 섹션에서는 Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3)에 대한 개발에 중점을 둡니다. S3는 진정으로 상호 작용할 수있는 간단한 서비스입니다. 0 개 이상의 "객체"를 포함 할 수있는 S3 "버킷"을 만듭니다. 일단 버킷을 생성하면 파일 또는 임의 데이터를 S3 버킷에 "객체"로 업로드 할 수 있습니다. 객체의 "키"(이름)를 사용하여 버킷 내부의 S3 객체를 참조합니다.

Amazon Rekognition은 응용 프로그램에 이미지 분석을 쉽게 추가 할 수있게 해주는 서비스입니다. Rekognition을 사용하면 이미지에서 물체, 장면 및 얼굴을 감지 할 수 있습니다. 얼굴을 검색하고 비교할 수도 있습니다. Rekognition의 API를 사용하면 복잡한 학습 기반의 시각적 검색 및 이미지 분류를 애플리케이션에 신속하게 추가 할 수 있습니다.

Spring Rest API를 사용하여 AWS s3 버킷에 파일 업로드.


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