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Cet exemple de projet montre comment utiliser un flux de travail AWS Step Functions express pour traiter des messages ou des données provenant d'une source d'événements importante, telle qu'Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS). Comme Express Workflows peut être démarré à un rythme très élevé, il convient parfaitement pour le traitement d'événements à volume élevé ou les charges de travail de données en continu.
Voici deux méthodes couramment utilisées pour exécuter votre machine d'état à partir d'une source d'événement :
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Configurez une règle Amazon CloudWatch Events pour démarrer l'exécution d'une machine à états chaque fois que la source d'événements émet un événement. Pour plus d'informations, voir Création d'une règle d' CloudWatch événements déclenchant un événement.
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Mappez la source d'événement à une fonction Lambda et écrivez le code de fonction pour exécuter votre machine d'état. La AWS Lambda fonction est invoquée chaque fois que votre source d'événement émet un événement, ce qui déclenche à son tour une exécution par machine à états. Pour plus d'informations, consultez Utilisation AWS Lambda avec Amazon SQS.
Cet exemple de projet utilise la deuxième méthode pour démarrer une exécution chaque fois que la file d'attente Amazon SQS envoie un message. Vous pouvez utiliser une configuration similaire pour déclencher l'exécution d'Express Workflows à partir d'autres sources d'événements, telles qu'Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB et Amazon Kinesis.
Pour plus d'informations sur les intégrations des services Express Workflows et Step Functions, consultez les rubriques suivantes :
Étape 1 : Création de la machine à états
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Ouvrez la console Step Functions
et choisissez Create state machine. -
Recherchez et choisissez le modèle de démarrage avec lequel vous souhaitez travailler. Choisissez Next (Suivant) pour continuer.
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Choisissez Exécuter une démo pour créer un ready-to-deploy flux de travail en lecture seule ou choisissez Construire dessus pour créer une définition de machine à états modifiable sur laquelle vous pourrez vous appuyer pour la déployer ultérieurement.
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Choisissez Utiliser le modèle pour poursuivre votre sélection.
Les prochaines étapes dépendent de votre choix précédent :
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Exécuter une démonstration : vous pouvez consulter la machine à états avant de créer un projet en lecture seule avec des ressources déployées par AWS CloudFormation votre. Compte AWS
Vous pouvez consulter la définition de la machine d'état et, lorsque vous êtes prêt, choisissez Déployer et exécuter pour déployer le projet et créer les ressources.
Le déploiement peut prendre jusqu'à 10 minutes pour créer des ressources et des autorisations. Vous pouvez utiliser le lien Stack ID pour suivre la progression dans AWS CloudFormation.
Une fois le déploiement terminé, vous devriez voir votre nouvelle machine d'état dans la console.
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Tirez parti de cela : vous pouvez revoir et modifier la définition du flux de travail. Vous devrez peut-être définir des valeurs pour les espaces réservés dans l'exemple de projet avant de tenter d'exécuter votre flux de travail personnalisé.
Note
Des frais standard peuvent s'appliquer pour les services déployés sur votre compte.
Étape 2 : Déclencher l'exécution de la machine à états
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Ouvrez la console Amazon SQS
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Sélectionnez la file d'attente qui a été créée par l'exemple de projet.
Le nom sera similaire à Example- SQSQueue XUtn -WJalR FEMI.
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Dans la liste Actions en file d'attente, sélectionnez Envoyer un message.
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Utilisez le bouton Copier pour copier le message suivant et, dans la fenêtre Envoyer un message saisissez-le et sélectionnez le bouton Envoyer un message .
Note
Dans cet exemple de message, la ligne
input:a été formatée avec des sauts de ligne pour s'adapter à la page. Utilisez le bouton Copier ou assurez-vous qu'il est entré sous la forme d'une seule ligne sans interruption.{ "input": "QW5kIGxpa2UgdGhlIGJhc2VsZXNzIGZhYnJpYyBvZiB0aGlzIHZpc2lvbiwgVGhlIGNsb3VkLWNhcHBlZCB0b3dlcnMsIHRoZSBnb3JnZW -
Choisissez Close (Fermer).
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Ouvrez la console Step Functions.
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Accédez à votre groupe de CloudWatch journaux Amazon Logs
et inspectez les journaux. Le nom du groupe de logs ressemblera à example- ExpressLogGroup -Wjalr XUtn FEMI.
