Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Step Functions

AWS Step Functions が、ワークフローの自動化を容易にする 200 の AWS サービスのサポートを開始

現在、 AWS Step Functions は、新しい機能の AWS SDK サービス統合により、サポートされている AWS のサービスの数を 17 から 200 以上に、AWS API アクションを 46 から 9,000 以上に拡張しています。 デベロッパーが分散アーキテクチャを構築する場合、使用するパターンの 1 つがワークフローベースのオーケストレーションパターンです。このパターンは、分散トランザクションを実行するためのサービス内のワークフローの自動化に役立ちます。分散トランザクションの例として、注文を処理し、常にトランザクションステータスを追跡するために必要なすべてのタスクがあります。 Step Functions は、ワークフローの自動化、サービスのオーケストレーション、およびこのパターンの適用の支援に使用されるローコードのビジュアルワークフローサービスです。デベロッパーは、人工知能サービス、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 、および Amazon DynamoDB などのマネージドサービスで titletitleStep Functions を使用します。

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AWS Elemental MediaLiveとAmazon Rekognitionでリプレイ映像をリアルタイムで作成する~ テニスでの活用例 ~

放送局では自動化による運用コスト削減のために、クラウドを利用するケースが増えています。例えば、スポーツのライブ中継では、リプレイ映像が利用されます。この作業は従来、編集者が手作業で行っていました。編集者はイベント全体を見て、注目すべきセグメントの開始(マークイン)と終了(マークアウト)のタイムスタンプにフラグを立てます。そして、これらのセグメントをつなぎ合わせて、様々な長さのリプレイを作成します。最新の機械学習(ML)技術を使えば、このような手間のかかる作業を人手を介さずに自動的に行うことができます。この記事ではテニスの試合を例に、AWS Elemental MediaLiveによるビデオストリーミングと、Amazon Rekognitionによるリアルタイムのリプレイ生成を紹介します。

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AWS App Mesh を使用した Amazon ECS でのカナリアデプロイパイプラインの作成

この記事は Create a pipeline with canary deployments for Amazon ECS using AWS App Mesh を翻訳したものです。 この記事では Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) で実行されるアプリケーションのカナリアデプロイ戦略を、AWS App Meshと組み合わせて実装する方法を説明します。ALB の加重ターゲットグループを使用した AWS CodeDeploy でのカナリアデプロイを行う場合はこちらの記事を参照してください。

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新機能 – AWS Step Functions ワークフロースタジオ – ステートマシンを構築するためのローコードのビジュアルツール

AWS Step Functions を使用することで、ステートマシンを使用してスケーラブルな分散アプリケーションを構築できます。今までは、 Step Functions でワークフローを構築するには、Amazon State Language (ASL) を学び、理解する必要がありました。本日、ガイド付きインタラクティブインターフェイスを通じて Step Functions を学習し、ワークフローのプロトタイプ作成および構築を迅速にできるローコードのビジュアルツールである Workflow Studio をリリースします。

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AWS Step Functions と Amazon EventBridge のサービス統合のご紹介

この記事は Sr Serverless Specialist SA, Stephen Liedig による寄稿の翻訳です。 AWS Step Functions が Amazon EventBridge と統合し、ワークフロー中でイベントを生成するためのシンプルなソリューションが提供可能になりました。 Step Functions を使用すると、AWS Lambda, Amazon SNS, Amazon DynamoDB などの AWS サービスを使用した、弾力性のあるサーバーレスオーケストレーションワークフローを構築できます。Step Functions の特定のステートマシンの実行履歴は、AWS マネジメントコンソールまたは Amazon CloudWatch Logs で確認できます。

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Solutions Design diagram explaining how the solution is structured

Selenium, AWS Lambda, AWS Fargate, AWS Developer Tools を使ったサーバーレスなUIテスト

(この記事は、 Serverless UI testing using Selenium, AWS Lambda, AWS Fargate, and AWS Developer Tools を翻訳したものです。) 以前、Using AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, and AWS Lambda for Serverless Automated UI Testing (日本語版 ) を公開してから、Chrome headless とFirefox headless が各ブラウザでネイティブにサポートされるようになったことで、事態は大きく変わりました。 AWS Lambda は今やコンテナイメージをサポートし、 AWS Step Functions はLambda と統合された Map state のサポートを追加し、AWS Fargate は完全にサーバーレスのテクノロジを利用した、UIテストを可能にしました。

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AWS Step Functions コールバックを利用した外部システム連携

Shared Delivery Teams で Sr. Cloud App Architect を務める Zach Abrahamson による記事です。 AWS Step Functions を使用すると、複数の AWS サービスを調整してサーバーレスワークフローに落とし込めるため、アプリケーションの開発と更新を迅速に行うことができます。Step Functions を使用すると、AWS Lambda や Amazon ECS のようなサービスを機能豊富なアプリケーションに統合するワークフローを設計および実行できます。

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Operating Lambda: イベント駆動型アーキテクチャを理解する – Part 1

Operating Lambda シリーズでは、AWS Lambda ベースのアプリケーションに関わる開発者、アーキテクト、システム管理者向けの重要なトピックについて説明します。この3部構成のシリーズでは、イベント駆動型アーキテクチャと、それがどのようにサーバーレスアプリケーションと関連しているかについて説明します。 Part 1 では、イベント駆動型パラダイムの利点と、それがスループット、スケール、拡張性をどのように改善できるかについて説明します。また同時にアプリケーションの複雑性とコードの総量を削減する点についても説明します。 イベント駆動型アーキテクチャは現代の組織で一般的に利用される、複雑なシステムの構築に伴う課題に対処するのに役立つため人気が高まっています。このアプローチはマイクロサービスの利用を促進します。マイクロサービスは、小さく、狭い領域の機能セットを実行する特殊なサービスです。適切に設計された Lambdaベースのアプリケーションは、マイクロサービスアーキテクチャの原則と互換性があります。   Lambda はイベント駆動パラダイムにどのように適合するか Lambda は、イベントに応じてカスタムコードを実行するオンデマンドのコンピュートサービスです。ほとんどの AWS サービスはイベントを生成し、その多くは Lambda のイベントソースとして機能します。Lambda では、コードはコードデプロイメントパッケージに格納され、イベントハンドラが含まれています。コードへのすべての相互作用は Lambda API を介して行われ、サービスの外部から関数を直接実行することはありません。Lambda 関数の主な目的は、イベントを処理することです。

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AWS Step FunctionsとAmazon EKSの統合のご紹介

元の記事:https://aws.amazon.com/blogs/containers/introducing-aws-step-functions-integration-with-amazon-eks/ 本投稿は Romain Jourdanによる記事を翻訳したものです。 私がAWSに入社してからこれが初めてのAWS Container Blogへの投稿となりますが、サーバーレスとKubernetesという2つのテクノロジの融合、具体的にはAWS Step FunctionsとAmazon Elastic Kubernetes Serviceの統合についてお話しできることにこの上なく興奮しています。

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AWS Step Functions が、「Choice」ステートの更新、コンテキストオブジェクトへのグローバルアクセス、動的タイムアウト、結果選択、および Amazon States Languages への組み込み関数を追加

デベロッパーは AWS Step Functions を使用して、AWS Lambda、AWS Fargate、Amazon SageMaker などのサービスをリッチアプリケーションに接続するワークフローを設計および実行できます。ワークフローは一連のステップで構成され、1 つのステップの出力が次のステップの入力になります。AWS Step Functions を使用すると、アプリケーションの開発がより直感的になります。これにより、デベロッパーは AWS Lambda 関数や、ステートレスで開発されたコンテナ上の関数などの一連の関数を使って各アプリケーションを設定できます。 本日、Amazon States Language (ASL) を更新することで AWS Step Functions を強化したことを発表します。ASL は JSON ベースの構造化言語で、作業を実行できるステートマシンと状態の集合 (Task 状態) を定義し、次にどのステートに移行するかを決定し (Choice 状態)、エラー時に実行を停止します(Fail 状態)。今日のアップデートにより、シンプルなワークフローアプリケーションを作成し、ステートマシン定義内の柔軟性を高め、Lambda 呼び出しを減らし、状態の移行を減らしてコストを節約することができます。 AWS Step Functions マネジメントコンソールにアクセスすると、定義ステップの下に新しいコードスニペットが表示されます。 Choice 状態の更新 Choice 状態は、基本的にステートマシンにブランチロジックを追加します。このアップデートでは、新しい演算子が複数追加され、選択の幅が広がりました。これにより、演算子が既存の定義を単純化したり、ステートマシン定義内で動的な動作を追加したりできます。 比較演算子 – 以下の値のテストをサポートします。 IsNull – Null IsString – 文字列 IsNumeric – 数値 […]

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