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Le niveau gratuit d'AWS inclut 10 000 tâches, 30 000 jours-flux de travail et 1 000 exécutions lancées avec Amazon Simple Workflow (SWF).

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Amazon Simple Workflow (Amazon SWF) est un service de coordination des tâches et de gestion des états pour les applications de cloud. Avec Amazon SWF, vous n'avez plus à écrire de code de liaison complexe ni de mécanismes de gestion des états et vous pouvez donc vous consacrer davantage à la logique métier qui rend vos applications uniques.

Nos API, nos bibliothèques faciles d'utilisation et notre moteur de contrôle fournissent aux développeurs les outils leur permettant de coordonner, d'auditer et de mettre à l'échelle des applications sur plusieurs ordinateurs et ce, dans le cloud AWS mais aussi dans d'autres centres de données. Que vous soyez en charge de l'automatisation de processus métier pour des applications de finance, de la mise au point de systèmes Big Data ou de la gestion de services d'infrastructure de cloud, Amazon SWF vous aide à développer des applications à travers des étapes de traitement résilientes qui peuvent être mises à l'échelle de manière autonome et auditées, même si elles impliquent différents systèmes.

Avec Amazon SWF, vous structurez les différentes étapes de traitement au sein d'une application qui s'exécute sur une ou plusieurs machines comme un ensemble de « tâches ». Amazon SWF gère les dépendances entre les tâches, planifie les tâches à lancer et exécute toute logique éventuellement requise en parallèle. Le service stocke également les tâches, les répartit efficacement entre les composants de l'application, suit leur progression et conserve leur état le plus récent.

A mesure que vos besoins métier évoluent, Amazon SWF facilite la modification de la logique applicative, puisque vous n'avez pas à vous soucier des mécanismes sous-jacents de gestion des états, de la répartition des tâches ni du contrôle du flux. De plus, à l'instar des autres services AWS, vous payez uniquement en fonction de votre utilisation des ressources.

Amazon SWF remplace la complexité des solutions de workflow avec code personnalisé et des logiciels d'automatisation des processus par un service Web entièrement géré. Les développeurs n'ont donc pas à gérer l'infrastructure d'automatisation des processus et peuvent se consacrer pleinement à la seule fonctionnalité de leur application.

Amazon SWF permet une mise à l'échelle en toute transparence en fonction du niveau d'utilisation de votre application. Aucune administration manuelle du service de workflow n'est nécessaire lorsque vous ajoutez des workflows supplémentaires à votre application ou augmentez la complexité de vos workflows.

Amazon SWF vous permet d'écrire vos composants applicatifs et votre logique de coordination dans n'importe quel langage de programmation et de les exécuter dans le cloud ou sur site.

Encodage vidéo à l'aide d'Amazon S3 et Amazon EC2. Dans ce cas, des vidéos volumineuses sont chargées sur Amazon S3 par fragments. Le téléchargement des fragments doit faire l'objet d'une surveillance. Dès qu'un fragment est téléchargé, celui-ci est encodé par son téléchargement vers une instance Amazon EC2. Le fragment encodé est stocké à un autre emplacement d'Amazon S3. Une fois tous les fragments encodés de cette manière, ceux-ci sont assemblés dans un fichier entièrement encodé de nouveau stocké dans son intégralité sur Amazon S3. Ce processus peut échouer en raison de la survenue d'erreurs d'encodage d'un ou plusieurs fragments. De tels échecs doivent être détectés et traités.

Migration des composants d'un centre de données vers le cloud. Les opérations critiques pour l'activité sont hébergées dans un centre de données privé et doivent être transférées dans leur intégralité vers le cloud sans provoquer d'interruptions. Les applications reposant sur Amazon SWF peuvent combiner des programmes exécutants chargés d'incorporer des composants fonctionnant dans le centre de données à des programmes exécutants du cloud. Pour assurer une transition sans accroc d'un programme exécutant du centre de données, de nouveaux programmes de même type sont tout d'abord déployés dans le cloud. Les programmes exécutants du centre de données continuent de s'exécuter normalement, parallèlement aux nouveaux programmes de cloud. L'acheminement d'une partie de la charge vers les programmes exécutants basés sur le cloud permet de les tester et de les valider. L'application ne subit aucune interruption, car les programmes exécutants du centre de données continuent de fonctionner pendant ce test. Une fois les tests réussis, les programmes exécutants du centre de données s'arrêtent progressivement au profit de ceux se trouvant dans le cloud, si bien qu'à terme ils peuvent être exécutés intégralement dans le cloud. Vous pouvez répéter ce processus pour tous les autres programmes exécutants du centre de données afin de transférer l'ensemble de l'application vers le cloud. Si pour des raisons propres à l'entreprise, certaines étapes de traitement doivent s'effectuer dans le centre de données privé, l'exécution de ces programmes exécutants peut se poursuivre dans le centre privé, tout en faisant toujours partie de l'application.

Traitement de catalogues de produits volumineux à l'aide d'Amazon Mechanical Turk. Lors de la validation de données contenues dans des catalogues volumineux, les produits du catalogue sont traités par lots. Les différents lots peuvent être traités simultanément. Pour chaque lot, les données du produit sont extraites des serveurs du datacenter et transformées en fichiers CSV (Comma Separated Values) requis par l'interface Request User Interface (RUI) d'Amazon Mechanical Turk. Le fichier CSV est téléchargé pour alimenter et exécuter les HIT (Human Intelligence Tasks). Une fois les HIT terminées, le fichier CSV en résultant est de nouveau transformé pour que les données retrouvent leur format d'origine. Les résultats sont alors évalués et les employés d'Amazon Mechanical Turk sont payés en fonction de leurs résultats. Les échecs sont extraits et traités de nouveau tandis que les résultats HIT acceptables sont utilisés pour mettre à jour le catalogue. Au fil des lots traités, le système a besoin d'assurer le suivi de la qualité des employés d'Amazon Mechanical Turk et d'adapter les paiements en fonction des résultats. Les HIT ayant échoué sont de nouveau regroupées par lot et renvoyées vers le pipeline.