Étape 1 : créer la machine à états et provisionner les ressources Étape 2 : Exécuter la machine à états Exemple de code de machine d'état pour le parent (Standard Workflows)Exemple de IAM rôle pour la machine à états parent Exemple de code machine d'état pour la machine d'état imbriquée (workflows express)Exemple de IAM rôle pour Child State Machine

Effectuez des points de contrôle sélectifs à l'aide des flux de travail Standard et Express

Cet exemple de projet montre comment combiner les workflows Standard et Express en exécutant un workflow de commerce électronique simulé qui effectue un point de contrôle sélectif. Le déploiement de cet exemple de projet crée une machine d'état de flux de travail standard, une machine d'état Express Workflows imbriquée, une AWS Lambda fonction, une file d'attente Amazon Simple Queue Service (AmazonSQS) et une rubrique Amazon Simple Notification Service (AmazonSNS).

Pour plus d'informations sur les flux de travail Express, les flux de travail imbriqués et les intégrations des services Step Functions, consultez les pages suivantes :

Étape 1 : créer la machine à états et provisionner les ressources

Ouvrez la console Step Functions et choisissez Create state machine.
Tapez Selective checkpointing example dans la zone de recherche, puis choisissez Exemple de point de contrôle sélectif dans les résultats de recherche renvoyés.
Choisissez Next (Suivant) pour continuer.
Choisissez Exécuter une démonstration pour créer une version en lecture seule et un ready-to-deploy flux de travail, ou choisissez Construire dessus pour créer une définition de machine à états modifiable sur laquelle vous pourrez vous appuyer pour la déployer ultérieurement.

Cet exemple de projet déploie les ressources suivantes :
- Un AWS Lambda fonction
- Une SQS file d'attente Amazon
- Un SNS sujet sur Amazon
- Un AWS Step Functions machine à états de type Standard
- Une machine à états Step Functions de type Express
- Relié AWS Identity and Access Management (IAM) rôles
L'image suivante montre le graphique du flux de travail pour l'exemple de projet de point de contrôle sélectif :
Choisissez Utiliser le modèle pour poursuivre votre sélection.

Les prochaines étapes dépendent de votre choix précédent :

Exécuter une démonstration : vous pouvez passer en revue la machine d'état avant de créer un projet en lecture seule avec des ressources déployées par AWS CloudFormation à 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 les progrès dans AWS CloudFormation.

Une fois le déploiement terminé, vous devriez voir votre nouvelle machine d'état dans la console.
Tirez parti de cette information : 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.

Une fois les ressources de l'exemple de projet déployées, procédez comme suit.

Étape 2 : Exécuter la machine à états

Sur la page State machines, choisissez votre exemple de projet.
Sur la page d'exemple de projet, choisissez Démarrer l'exécution.
Dans la boîte de dialogue Démarrer l'exécution, procédez comme suit :
1. (Facultatif) Entrez un nom d'exécution personnalisé pour remplacer le nom par défaut généré.
  
  ASCIINon-noms et journalisation
  Step Functions accepte les noms des machines d'état, des exécutions, des activités et des étiquettes contenant des caractères autres que des ASCII caractères. Comme ces caractères ne fonctionneront pas avec Amazon CloudWatch, nous vous recommandons de n'utiliser que des ASCII caractères afin de pouvoir suivre les statistiques CloudWatch.
2. (Facultatif) Dans la zone de saisie, entrez les valeurs d'entrée sous la formeJSON. Vous pouvez ignorer cette étape si vous lancez une démonstration.
3. Choisissez Start execution (Démarrer l'exécution).
La console Step Functions vous dirige vers une page de détails d'exécution où vous pouvez choisir les états dans la vue graphique pour explorer les informations associées dans le Détails de l'étape volet.
Accédez à votre groupe de CloudWatch journaux Logs et inspectez les journaux. Le nom du groupe de journaux ressemblera à example- ExpressLogGroup - wJalr XUtnFEMI.

Exemple de code de machine d'état pour le parent (Standard Workflows)

Dans cet exemple de projet, la machine à états s'intègre aux flux de travail Amazon SQSSNS, Amazon et Step Functions Express.

Parcourez cet exemple de machine à états pour voir comment Step Functions traite les entrées d'Amazon SQS et d'AmazonSNS, puis utilise une machine à états Express Workflows imbriquée pour mettre à jour les systèmes principaux.

Pour plus d'informations sur la façon dont AWS Step Functions peut contrôler d'autres AWS services, voirIntégrer les services avec Step Functions.


{
    "Comment": "An example of combining standard and express workflows to run a mock e-commerce workflow that does selective checkpointing.",
    "StartAt": "Approve Order Request",
    "States": {
        "Approve Order Request": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sqs:sendMessage.waitForTaskToken",
            "Parameters": {
                "QueueUrl": "<SQS_QUEUE_URL>",
                "MessageBody": {
                    "MessageTitle": "Order Request received. Pausing workflow to wait for manual approval. ",
                    "TaskToken.$": "$$.Task.Token"
                }
            },
            "Next": "Notify Order Success",
            "Catch": [
                {
                    "ErrorEquals": [
                        "States.ALL"
                    ],
                    "Next": "Notify Order Failure"
                }
            ]
        },
        "Notify Order Success": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sns:publish",
            "Parameters": {
                "Message": "Order has been approved. Resuming workflow.",
                "TopicArn": "<SNS_ARN>"
            },
            "Next": "Process Payment"
        },
        "Notify Order Failure": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sns:publish",
            "Parameters": {
                "Message": "Order not approved. Order failed.",
                "TopicArn": "<SNS_ARN>"
            },
            "End": true
        },
        "Process Payment": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sqs:sendMessage.waitForTaskToken",
            "Parameters": {
                "QueueUrl": "<SQS_QUEUE_URL>",
                "MessageBody": {
                    "MessageTitle": "Payment sent to third-party for processing. Pausing workflow to wait for response.",
                    "TaskToken.$": "$$.Task.Token"
                }
            },
            "Next": "Notify Payment Success",
            "Catch": [
                {
                    "ErrorEquals": [
                        "States.ALL"
                    ],
                    "Next": "Notify Payment Failure"
                }
            ]
        },
        "Notify Payment Success": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sns:publish",
            "Parameters": {
                "Message": "Payment processing succeeded. Resuming workflow.",
                "TopicArn": "<SNS_ARN>"
            },
            "Next": "Workflow to Update Backend Systems"
        },
        "Notify Payment Failure": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sns:publish",
            "Parameters": {
                "Message": "Payment processing failed.",
                "TopicArn": "<SNS_ARN>"
            },
            "End": true
        },
        "Workflow to Update Backend Systems": {
            "Comment": "Starting an execution of an Express workflow to handle backend updates. Express workflows are fast and cost-effective for steps where checkpointing isn't required.",
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::states:startExecution.sync",
            "Parameters": {
                "StateMachineArn": "<UPDATE_DATABASE_EXPRESS_STATE_MACHINE_ARN>",
                "Input": {
                    "AWS_STEP_FUNCTIONS_STARTED_BY_EXECUTION_ID.$": "$$.Execution.Id"
                }
            },
            "Next": "Ship the Package"
        },
        "Ship the Package": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:<PARTITION>:states:::sns:publish",
            "Parameters": {
                "Message": "Order and payment received, database is updated and the package is ready to ship.",
                "TopicArn": "<SNS_ARN>"
            },
            "End": true
        }
    }
}

Ces exemples AWS Identity and Access Management (IAM) les politiques générées par l'exemple de projet incluent le moindre privilège nécessaire pour exécuter la machine à états et les ressources associées. Nous vous recommandons de n'inclure que les autorisations nécessaires dans vos IAM politiques.

SNSPolitique d'Amazon :


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "sns:Publish"
            ],
            "Resource": "arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:Checkpoint-SNSTopic-wJalrXUtnFEMI",
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

SQSPolitique d'Amazon :


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "sqs:SendMessage"
            ],
            "Resource": "arn:aws:sqs:us-east-1:123456789012:Checkpoint-SQSQueue-je7MtGbClwBF",
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

Stratégie d'exécution des états :


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "states:StartExecution",
                "states:DescribeExecution",
                "states:StopExecution"
            ],
            "Resource": "*",
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "events:PutTargets",
                "events:PutRule",
                "events:DescribeRule"
            ],
            "Resource": "arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForStepFunctionsExecutionRule",
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

Exemple de code machine d'état pour la machine d'état imbriquée (workflows express)

La machine d'état de cet exemple de projet met à jour les informations d'arrière-plan lorsqu'elle est appelée par la machine d'état parent.

Parcourez cet exemple de machine à états pour découvrir comment Step Functions met à jour les différents composants des systèmes dorsaux de commerce électronique fictifs.

Pour plus d'informations sur la façon dont AWS Step Functions peut contrôler d'autres AWS services, voirIntégrer les services avec Step Functions.

Workflow de points de contrôle sélectifs.


{
  "StartAt": "Update Order History",
  "States": {
    "Update Order History": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
      "Parameters": {
        "FunctionName": "Checkpoint-UpdateDatabaseLambdaFunction-wJalrXUtnFEMI",
        "Payload": {
          "Message": "Update order history."
        }
      },
      "Next": "Update Data Warehouse"
    },
    "Update Data Warehouse": {
      "Type" : "Task",
      "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
      "Parameters": {
        "FunctionName": "Checkpoint-UpdateDatabaseLambdaFunction-wJalrXUtnFEMI",
        "Payload": {
          "Message": "Update data warehouse."
        }
      },
      "Next": "Update Customer Profile"
    },
    "Update Customer Profile": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
      "Parameters": {
        "FunctionName": "Checkpoint-UpdateDatabaseLambdaFunction-wJalrXUtnFEMI",
        "Payload": {
          "Message": "Update customer profile."
        }
      },
      "Next": "Update Inventory"
    },
    "Update Inventory": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
      "Parameters": {
        "FunctionName": "Checkpoint-UpdateDatabaseLambdaFunction-wJalrXUtnFEMI",
        "Payload": {
          "Message": "Update inventory."
        }
      },
      "End": true
    }
  }
}

Exemple de IAM rôle pour Child State Machine

Cet exemple AWS Identity and Access Management (IAM) la politique générée par l'exemple de projet inclut le moindre privilège nécessaire pour exécuter la machine à états et les ressources associées. Nous vous recommandons de n'inclure que les autorisations nécessaires dans vos IAM politiques.


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "lambda:InvokeFunction"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:Example-UpdateDatabaseLambdaFunction-wJalrXUtnFEMI"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

La politique suivante garantit que les autorisations sont suffisantes pour les CloudWatch journaux.


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "logs:CreateLogDelivery",
                "logs:GetLogDelivery",
                "logs:UpdateLogDelivery",
                "logs:DeleteLogDelivery",
                "logs:ListLogDeliveries",
                "logs:PutResourcePolicy",
                "logs:DescribeResourcePolicies",
                "logs:DescribeLogGroups"
            ],
            "Resource": [
                "*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

Pour plus d'informations sur la configuration IAM lors de l'utilisation de Step Functions avec d'autres AWS services, voirComment Step Functions génère IAM des politiques pour les services intégrés.

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