Démarrez un flux de travail au sein d'un flux de travail avec Step Functions et Lambda - AWS Step Functions
Étape 1 : Création de la machine à étatsÉtape 2 : Exécuter la machine à étatsExemple de code de machine d'état

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Démarrez un flux de travail au sein d'un flux de travail avec Step Functions et Lambda

Cet exemple de projet montre comment utiliser un AWS Step Functions machine d'état pour démarrer d'autres exécutions de machines d'état. Pour plus d'informations sur le lancement d'exécutions par machine à états à partir d'une autre machine à états, consultezLancer des exécutions de flux de travail à partir d'un état de tâche dans Step Functions.

Étape 1 : Création de la machine à états

  1. Ouvrez la console Step Functions et choisissez Create state machine.

  2. Tapez Start a workflow within a workflow dans la zone de recherche, puis choisissez Démarrer un flux de travail dans un flux de travail à partir des résultats de recherche renvoyés.

  3. Choisissez Next (Suivant) pour continuer.

  4. Choisissez Exécuter une démo pour créer un ready-to-deploy flux de travail et un mode 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.

    Cet exemple de projet déploie les ressources suivantes :

    • Une machine d'état supplémentaire. L'exécution de cette machine d'état est lancée par la machine d'état que vous exécutez.

    • Une fonction Lambda de rappel. Cette fonction est utilisée dans la machine à états supplémentaire pour implémenter le mécanisme de rappel.

    • Un AWS Step Functions machine d'état

    • Relié AWS Identity and Access Management (IAM) rôles

    L'image suivante montre le graphique du flux de travail pour le projet Démarrer un flux de travail dans un exemple de flux de travail :

    Graphique de flux de travail représentant le projet Démarrer un flux de travail dans un exemple de flux de travail.

  5. Choisissez Utiliser le modèle pour poursuivre votre sélection.

Les prochaines étapes dépendent de votre choix précédent :

  1. 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.

  2. 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.

Étape 2 : Exécuter la machine à états

  1. Sur la page State machines, choisissez votre exemple de projet.

  2. Sur la page d'exemple de projet, choisissez Démarrer l'exécution.

  3. 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.

Exemple de code de machine d'état

Dans cet exemple de projet, la machine à états intègre une autre machine à états et AWS Lambda en transmettant des paramètres directement à ces ressources.

Parcourez cet exemple de machine à états pour voir comment Step Functions appelle l'StartExecutionAPIaction pour l'autre machine à états. Il lance deux instances de l'autre machine d'état en parallèle : l'une utilisant le modèle Exécuter une tâche (.sync) et l'autre utilisant le modèle Attendre un rappel avec un jeton de tâche.

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 workflows using a Step Functions StartExecution task state with various integration patterns.",
  "StartAt": "Start new workflow and continue",
  "States": {
    "Start new workflow and continue": {
      "Comment": "Start an execution of another Step Functions state machine and continue",
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:states:::states:startExecution",
      "Parameters": {
        "StateMachineArn": "arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:NestingPatternAnotherStateMachine-HZ9gtgspmdun",
        "Input": {
          "NeedCallback": false,
          "AWS_STEP_FUNCTIONS_STARTED_BY_EXECUTION_ID.$": "$$.Execution.Id"
        }
      },
      "Next": "Start in parallel"
    },
    "Start in parallel": {
      "Comment": "Start two executions of the same state machine in parallel",
      "Type": "Parallel",
      "End": true,
      "Branches": [
        {
          "StartAt": "Start new workflow and wait for completion",
          "States": {
            "Start new workflow and wait for completion": {
              "Comment": "Start an execution of the same 'NestingPatternAnotherStateMachine' and wait for its completion",
              "Type": "Task",
              "Resource": "arn:aws:states:::states:startExecution.sync",
              "Parameters": {
                "StateMachineArn": "arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:NestingPatternAnotherStateMachine-HZ9gtgspmdun",
                "Input": {
                  "NeedCallback": false,
                  "AWS_STEP_FUNCTIONS_STARTED_BY_EXECUTION_ID.$": "$$.Execution.Id"
                }
              },
              "OutputPath": "$.Output",
              "End": true
            }
          }
        },
        {
          "StartAt": "Start new workflow and wait for callback",
          "States": {
            "Start new workflow and wait for callback": {
              "Comment": "Start an execution and wait for it to call back with a task token",
              "Type": "Task",
              "Resource": "arn:aws:states:::states:startExecution.waitForTaskToken",
              "Parameters": {
                "StateMachineArn": "arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:NestingPatternAnotherStateMachine-HZ9gtgspmdun",
                "Input": {
                  "NeedCallback": true,
                  "AWS_STEP_FUNCTIONS_STARTED_BY_EXECUTION_ID.$": "$$.Execution.Id",
                  "TaskToken.$": "$$.Task.Token"
                }
              },
              "End": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

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.