Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Pour déployer des machines d'état pour divers exemples d'utilisation et de modèles, vous pouvez choisir l'un des modèles de démarrage suivants dans la AWS Step Functions
console
Vous pouvez utiliser ces exemples de projets pour les déployer et les exécuter tels quels, ou utiliser les prototypes de flux de travail pour les exploiter. Si vous vous basez sur ces projets, Step Functions crée le prototype du flux de travail, mais ne déploie pas les ressources répertoriées dans la définition du flux de travail.
Lorsque vous déployez les exemples de projets, ils fournissent une machine d'état entièrement fonctionnelle et créent les ressources associées pour que la machine d'état puisse s'exécuter. Lorsque vous créez un exemple de projet, Step Functions l'utilise AWS CloudFormation pour créer les ressources associées référencées par la machine à états.
Liste des modèles de démarrage
Transférez des enregistrements de données avec Lambda, DynamoDB, et Amazon SQS
Création d'un exemple de modèle de rappel avec Amazon SQS, Amazon SNS et Lambda
Démarrez un flux de travail au sein d'un flux de travail avec Step Functions et Lambda
Traitez les données d'une file d'attente avec un état cartographique dans Step Functions
Traitement d'un fichier CSV depuis Amazon S3 à l'aide d'une carte distribuée
Traitez les données dans un compartiment Amazon S3 avec Distributed Map
Formez un modèle d'apprentissage automatique à l'aide d'Amazon SageMaker AI
Régler les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage automatique dans SageMaker l'IA
Réalisez un chaînage d'invites basé sur l'IA avec Amazon Bedrock
Effectuez des points de contrôle sélectifs à l'aide des flux de travail Standard et Express
Prétraitez les données et entraînez un modèle d'apprentissage automatique avec Amazon AI SageMaker
Intégration AWS Lambda dans une machine d'état Step Functions avec Amazon SQS et Amazon SNS
Lancer une requête Athena et envoyer une notification de résultats
Exécuter des requêtes en séquence et en parallèle à l'aide d'Athena
Interrogez de grands ensembles de données à l'aide d'un robot AWS Glue
Maintenir les données d'une table cible à jour avec AWS Glue et Athena
Création et gestion d'un cluster Amazon EKS avec un groupe de nœuds
Appelez un microservice exécuté sur Fargate à l'aide de l'intégration d'API Gateway
Envoyer un événement personnalisé vers un bus d' EventBridge événements
Invoquer des flux de travail Express synchrones via API Gateway
Exécutez un flux de travail ETL/ELT à l'aide de Step Functions et de l'API Amazon Redshift