Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar. Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Szenarien für die Verwendung von Aurora AWS SDKs Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie gängige Szenarien in Aurora mit implementieren AWS SDKs. Diese Szenarien zeigen Ihnen, wie Sie bestimmte Aufgaben durch den Aufruf mehrerer Funktionen innerhalb von Aurora oder in Kombination mit anderen AWS-Services ausführen können. Jedes Szenario enthält einen Link zum vollständigen Quell-Code, wo Sie Anleitungen zum Einrichten und Ausführen des Codes finden. Szenarien zielen auf eine mittlere Erfahrungsebene ab, um Ihnen zu helfen, Service-Aktionen im Kontext zu verstehen. **Topics** + [Leihbibliothek-REST-API erstellen](aurora_example_cross_AuroraRestLendingLibrary_section.md) + [Erstellen Sie einen Tracker für Aurora-Serverless-Arbeitsaufgaben](aurora_example_cross_RDSDataTracker_section.md) # Leihbibliothek-REST-API erstellen Im folgenden Codebeispiel wird veranschaulicht, wie man eine Leihbibliothek erstellt, in der Kunden Bücher mithilfe einer REST-API ausleihen und zurückgeben können, die von einer Amazon-Aurora-Datenbank unterstützt wird. ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Zeigt, wie die AWS SDK für Python (Boto3) mit der Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) API und AWS Chalice verwendet wird, um eine REST-API zu erstellen, die von einer Amazon Aurora Aurora-Datenbank unterstützt wird. Der Webservice ist vollständig Serverless und stellt eine einfache Leihbibliothek dar, in der die Kunden Bücher ausleihen und zurückgeben können. Lernen Sie Folgendes: + Erstellen und verwalten Sie einen Serverless-Aurora-Datenbank-Cluster. + Wird AWS Secrets Manager zur Verwaltung von Datenbankanmeldedaten verwendet. + Implementieren Sie einen Datenspeicher-Layer, der Amazon RDS verwendet, um Daten in die und aus der Datenbank zu verschieben. + Verwenden Sie AWS Chalice, um eine serverlose REST-API für Amazon API Gateway bereitzustellen und. AWS Lambda + Verwenden Sie das Anforderungspaket, um Anfragen an den Webservice zu senden. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter. [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/aurora_rest_lending_library) **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + API Gateway + Aurora + Lambda + Secrets Manager ------ # Erstellen eines Trackers für Aurora-Serverless-Arbeitsaufgaben Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente in einer Amazon Aurora Serverless-Datenbank verfolgt und mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) Berichte sendet. ------ #### [ .NET ] **SDK für .NET** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) eine Webanwendung erstellen, die Arbeitsaufgaben in einer Amazon Aurora Aurora-Datenbank nachverfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für .NET In diesem Beispiel wird ein mit React.js erstelltes Frontend verwendet, um mit RESTful einem.NET-Backend zu interagieren. + Integrieren Sie eine React-Webanwendung in AWS Dienste. + Auflisten, Hinzufügen, Aktualisieren und Löschen von Elementen in einer Aurora-Tabelle. + Senden Sie einen E-Mail-Bericht über gefilterte Arbeitselemente mit Amazon SES. + Stellen Sie Beispielressourcen mit dem mitgelieferten AWS CloudFormation Skript bereit und verwalten Sie sie. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/AuroraItemTracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ C\$1\$1 ] **SDK für C\$1\$1** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die in einer Datenbank von Amazon Aurora Serverless gespeicherte Arbeitselemente verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer C\$1\$1-REST-API, die Amazon Aurora Aurora-Serverless-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/cross-service/serverless-aurora). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente, die in einer Amazon RDS-Datenbank gespeichert sind, verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer Spring REST-API, die Amazon Aurora Aurora-Serverless-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/Creating_Spring_RDS_Rest). Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen eines Beispiels, das die JDBC-API verwendet, finden Sie im vollständigen Beispiel unter. [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/Creating_rds_item_tracker) **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ JavaScript ] **SDK für JavaScript (v3)** Zeigt, wie Sie mit AWS SDK für JavaScript (v3) eine Webanwendung erstellen, die Arbeitselemente in einer Amazon Aurora Aurora-Datenbank verfolgt und Berichte mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) per E-Mail versendet. In diesem Beispiel wird ein mit React.js erstelltes Frontend verwendet, um mit einem Express-Node.js-Backend zu interagieren. + Integrieren Sie eine React.js Webanwendung mit AWS-Services. + Auflisten, hinzufügen und aktualisieren von Elementen in einer Aurora-Tabelle. + Senden Sie einen E-Mail-Bericht über gefilterte Arbeitselemente mit Amazon SES. + Stellen Sie Beispielressourcen mit dem mitgelieferten AWS CloudFormation Skript bereit und verwalten Sie sie. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/aurora-serverless-app). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ Kotlin ] **SDK für Kotlin** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente, die in einer Amazon RDS-Datenbank gespeichert sind, verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer Spring REST-API, die Amazon Aurora Aurora-Serverless-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/serverless_rds). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ PHP ] **SDK für PHP** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) eine Webanwendung erstellen, die Arbeitselemente in einer Amazon RDS-Datenbank verfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für PHP In diesem Beispiel wird ein mit React.js erstelltes Frontend verwendet, um mit einem RESTful PHP-Backend zu interagieren. + Integrieren Sie eine React.js -Webanwendung in AWS Dienste. + In einer Amazon-RDS-Tabelle können Sie Elemente auflisten, aktualisieren und löschen. + Senden Sie einen E-Mail-Bericht über gefilterte Arbeitselemente mit Amazon SES. + Stellen Sie Beispielressourcen mit dem mitgelieferten AWS CloudFormation Skript bereit und verwalten Sie sie. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/cross_service/aurora_item_tracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) einen REST-Service erstellen, der Arbeitselemente in einer Amazon Aurora Aurora-Serverless-Datenbank nachverfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für Python (Boto3) In diesem Beispiel wird das Flask-Web-Framework für das HTTP-Routing verwendet und in eine React-Webseite integriert, um eine voll funktionsfähige Webanwendung zu präsentieren. + Erstellen Sie einen Flask-REST-Service, der sich in integrieren lässt. AWS-Services + Lesen, schreiben und aktualisieren Sie Arbeitsaufgaben, die in einer Aurora-Serverless-Datenbank gespeichert sind. + Erstellen Sie ein AWS Secrets Manager Geheimnis, das Datenbankanmeldedaten enthält, und verwenden Sie es, um Aufrufe an die Datenbank zu authentifizieren. + Verwenden Sie Amazon SES, um E-Mail-Berichte über Arbeitsaufgaben zu senden. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/aurora_item_tracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------