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. # Workflow-Status zuordnen Verwenden Sie den `Map` Status, um eine Reihe von Workflow-Schritten für jedes Element in einem Datensatz auszuführen. Die Iterationen des `Map` Staates laufen parallel, was eine schnelle Verarbeitung eines Datensatzes ermöglicht. `Map`Staaten können eine Vielzahl von Eingabetypen verwenden, darunter ein JSON-Array, eine Liste von Amazon S3 S3-Objekten oder eine CSV-Datei. Step Functions bietet zwei Arten von Verarbeitungsmodi, um den `Map` Status in Ihren Workflows zu verwenden: den *Inline-Modus* und den *verteilten* Modus. **Tipp** Ein Beispiel für einen Workflow, der einen `Map` Status verwendet, finden Sie unter [Verarbeiten von Datenarrays mit Choice und Map](https://catalog.workshops.aws/stepfunctions/choice-and-map) in *The AWS Step Functions Workshop*. ## Ordnen Sie die Verarbeitungsmodi des Status zu Step Functions bietet die folgenden Verarbeitungsmodi für den `Map` Status, je nachdem, wie Sie die Elemente in einem Datensatz verarbeiten möchten. + **Inline** — Modus mit begrenzter Parallelität. In diesem Modus wird jede Iteration des `Map` Status im Kontext des Workflows ausgeführt, der den Status enthält. `Map` Step Functions fügt die Ausführungshistorie dieser Iterationen zur Ausführungshistorie des übergeordneten Workflows hinzu. Standardmäßig werden `Map` Staaten im Inline-Modus ausgeführt. In diesem Modus akzeptiert der `Map` Status nur ein JSON-Array als Eingabe. Außerdem unterstützt dieser Modus bis zu 40 gleichzeitige Iterationen. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden des Kartenstatus im Inline-Modus in Step Functions Functions-Workflows](state-map-inline.md). + **Verteilt** – Modus mit hoher Parallelität. In diesem Modus führt der `Map` Status jede Iteration als untergeordnete Workflow-Ausführung aus, wodurch eine hohe Parallelität von bis zu 10.000 parallel untergeordneten Workflow-Ausführungen ermöglicht wird. Jede untergeordnete Workflow-Ausführung hat ihren eigenen Ausführungsverlauf, der von dem des übergeordneten Workflows getrennt ist. In diesem Modus kann der `Map` Staat entweder ein JSON-Array oder eine Amazon S3 S3-Datenquelle, z. B. eine CSV-Datei, als Eingabe akzeptieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Verteilter Modus](state-map-distributed.md). Welchen Modus Sie verwenden sollten, hängt davon ab, wie Sie die Elemente in einem Datensatz verarbeiten möchten. Verwenden Sie den `Map` Status im Inline-Modus, wenn der Ausführungsverlauf Ihres Workflows 25.000 Einträge nicht überschreitet oder wenn Sie nicht mehr als 40 gleichzeitige Iterationen benötigen. Verwenden Sie den `Map` Status im Modus Verteilt, wenn Sie umfangreiche parallel Workloads orchestrieren müssen, die eine beliebige Kombination der folgenden Bedingungen erfüllen: + Die Größe Ihres Datensatzes übersteigt 256 KiB. + Der Verlauf der Ausführungsereignisse des Workflows würde 25.000 Einträge überschreiten. + Sie benötigen eine Parallelität von mehr als 40 gleichzeitigen Iterationen. ### Unterschiede im Inline-Modus und im verteilten Modus In der folgenden Tabelle werden die Unterschiede zwischen den Modi Inline und Distributed hervorgehoben. | Inline-Modus | Verteilter Modus | | --- |--- | | **Supported data sources** | | --- | | Akzeptiert ein JSON-Array, das aus einem vorherigen Schritt im Workflow als Eingabe übergeben wurde. | Akzeptiert die folgenden Datenquellen als Eingabe: JSON-Array, das aus einem vorherigen Schritt im Workflow übergeben wurde JSON-Datei in einem Amazon S3 S3-Bucket, der ein Array enthält CSV-Datei in einem Amazon S3 S3-Bucket Amazon S3 S3-Objektliste Amazon S3 Inventory | | **Map iterations** | | --- | | In diesem Modus wird jede Iteration des `Map` Status im Kontext des Workflows ausgeführt, der den `Map` Status enthält. Step Functions fügt die Ausführungshistorie dieser Iterationen zur Ausführungshistorie des übergeordneten Workflows hinzu. | In diesem Modus führt der `Map` Status jede Iteration als untergeordnete Workflow-Ausführung aus, wodurch eine hohe Parallelität von bis zu 10.000 parallel untergeordneten Workflow-Ausführungen ermöglicht wird. Jede untergeordnete Workflow-Ausführung hat ihren eigenen Ausführungsverlauf, der von dem des übergeordneten Workflows getrennt ist. | | **Maximum concurrency for parallel iterations** | | --- | | Ermöglicht es Ihnen, bis zu 40 Iterationen so gleichzeitig wie möglich auszuführen. | Ermöglicht die Ausführung von bis zu 10.000 parallel untergeordneten Workflow-Ausführungen, um Millionen von Datenelementen gleichzeitig zu verarbeiten. | | **Input payload and event history sizes** | | --- | | Erzwingt ein Limit von 256 KiB für die Größe der Eingabe-Payload und 25.000 Einträge im Verlauf der Ausführungsereignisse. | Ermöglicht es Ihnen, die Beschränkung der Nutzlastgröße zu umgehen, da der `Map` Status Eingaben direkt aus Amazon S3 S3-Datenquellen lesen kann. In diesem Modus können Sie auch Einschränkungen im Ausführungsverlauf umgehen, da die vom `Map` Status gestarteten untergeordneten Workflow-Ausführungen ihre eigenen, vom Ausführungsverlauf des übergeordneten Workflows getrennten Ausführungshistorien beibehalten. | | **Monitoring and observability** | | --- | | Sie können den Ausführungsverlauf des Workflows von der Konsole aus oder durch Aufrufen der `[GetExecutionHistory](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_GetExecutionHistory.html)` API-Aktion überprüfen. Sie können den Ausführungsverlauf auch über CloudWatch X-Ray einsehen. | Wenn Sie einen `Map` Status im verteilten Modus ausführen, erstellt Step Functions eine Map Run-Ressource. Ein Map Run bezieht sich auf eine Reihe von untergeordneten Workflow-Ausführungen, die im *Status „Distributed Map*“ gestartet werden. Sie können einen Map Run in der Step Functions-Konsole anzeigen. Sie können die `[DescribeMapRun](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_DescribeMapRun.html)` API-Aktion auch aufrufen. Ein Map Run sendet auch Metriken an. CloudWatch Weitere Informationen finden Sie unter [Ausführung einer Distributed Map Run in Step Functions anzeigen](concepts-examine-map-run.md). |