ドキュメント

開発者ガイド
主な概念、チュートリアル、機能の使用手順

Amazon ステートメント言語の仕様
AWS Step Functions でステートマシンを定義するために使用する言語

API リファレンス
Step Functions API (アクションやデータタイプを含む) の使用方法

Github 上の Statelint
Amazon ステートメント言語 JSON ファイルのコマンドラインバリデーター

サーバーレスフレームワークプラグイン
サーバーレスアプリケーションの開発とデプロイに役立つオープンソースウェブフレームワーク

サーバーレスワークフローの作成
シンプルなサーバーレスワークフローの設計および実行の方法を説明する10分チュートリアル


AWS re:Invent 2018

AWS Step Functions の詳細については以下のセッションを参照してください。

  • セッション
  • チョークトーク
  • ワークショップ
  • ビルダーセッション
  • セッション
  • 最新のアプリにおけるサーバーレスのステート管理とオーケストレーション
    分散アプリケーションの状態を追跡し、コンポーネントを調整するには複雑な作業が伴います。AWS Step Functions では、シンプルかつ迅速で、直感的にそのジョブを行うことができます。このセッションでは、AWS Step Functions を活用して、サーバーレスでコンテナ化された、インスタンスベースのアーキテクチャのワークフローを設計および実行する方法について説明します。さまざまな業界やワークロードにまたがるオーケストレーションの実用的なアプリケーションについて探っていきます。各アプリケーションのアーキテクチャ、教訓、ビジネス成果について順を追って説明します。このセッションでは、オーケストレーションを使用してアプリケーションのビジネスロジックをより生産的に説明しながら、その耐障害性を向上させる方法を実践的に理解することを想定しています。

    Amazon SageMaker および AWS Step Functionを用いた ML ワークフロー
    どのようにAWS Step FunctionでAmazon SageMaker用のマシンラーニングワークフローを構築、トレーニングおよびデプロイ するかについてお読みください。どのように機能が豊富なマシンラーニングアプリケーションとAmazon SageMaker モデルトレーニングによるAWS Glueのようなサービスを縫い合わせるか、およびより少ないコードでサーバーレスMLワークフローを構築する方法についてお読みください。Cox AutomotiveはどのようにAmazon SageMakerとStep Functionsを組み合わせて、データサイエンティストとソフトウェアエンジニアとの間のコラボレーションを向上させるかについてもお話します。弊社はまたMLワークフローを更に速く構築および管理するためのいくつかの新しい機能もお見せします。

    AWS サーバーレスを使用したメディアサプライチェーンの現代化
    Fox や Discovery がどのようにメディア処理のワークフローを現代化し、オペレーションやビジネスの成果に良い影響を与えたかについて説明します。このセッションでは、各企業の本稼働アーキテクチャを検証し、AWS Elemental メディアサービス、AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon API Gateway、コンテナツールセットなどの AWS のサービスの活用方法を確認します。また、コンテンツのアセンブリや品質管理の自動化、パーソナライゼーションによる顧客エンゲージメントの向上、処理のパフォーマンス向上など、AWS サーバーレスアーキテクチャによって実現される新しいビジネス機能についての洞察も得ることができます。

  • チョークトーク
  • 最新のサーバーレスアプリのテストと開発の自動化
    継続的デプロイメントでは、高い生産性と安定性で製品を提供することができます。このセッションでは、AWS Step Functions、Amazon API Gateway、AWS Lambda リソースなどの AWS のサービスをデプロイする際に CI/CD 技術を活用する方法について説明します。まず、AWS CodePipeline を使用したバージョンの処理やテスト、デプロイと、Amazon CloudWatch を使用したパフォーマンスのモニタリングについて説明します。

    サーバーレスの機械学習のワークフローを構築する
    最新の機械学習ワークフローでは、Amazon Transcribe や Amazon Comprehend などの AWS サービスを活用して、データを抽出、検証、変更、強化します。機械学習を使用してメディア資産のメタデータを生成する取引記録システムを使用する企業もあれば、通話記録から顧客とのやり取りの感情を視覚化することによって洞察を得る企業もあります。このような企業には、独立したマイクロサービスによって行われる明確なシーケンシャルステップとパラレルステップの組み合わせを調整するという同様の課題があります。スケーラブルで信頼性が高く、メンテナンスおよび実行しやすい方法でワークフローを使用して、オーケストレーションを管理する方法について検討します。ここでは、そのようなワークフローを作成する方法として、従来のモノリシックなアプローチと、AWS Steps Functions を使用したサーバーレスアプローチの 2 種類のアプローチを比較します。

  • ワークショップ
  • 12 要素メソッドに沿った最新のアプリケーションの構築
    12 要素設計では、大規模な SaaS (Software-as-a-Service) アプリケーションを構築する開発者によるコ​​ンポーネントの再利用と耐障害性を向上させることができます。近年では、12 要素ガイドラインは、アプリケーションのユースケースやほとんどの規模に関係なく、開発者とオペレーションエンジニアの両者にとってベストプラクティスの元になっています。このワークショップでは、12 要素アプリケーションガイドラインがサーバーレスのベストプラクティスとどのように適合するかを確認するために最新のアプリケーションを作成します。サーバーレスアーキテクチャに直接対応していない、または解釈が異なる 12 要素ガイドラインに対応する方法について説明するとともに、AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon API Gateway、および AWS コードサービスを使用してサンプルを実装します。ノートパソコンを用意します (Windows/OSX/Linux はすべて対応しています)。タブレット端末には対応していません。また、最新バージョンの Chrome または Firefox をインストールしておくことをお勧めします。

  • ビルダーセッション
  • AWS Step Functions を使用した長期トランザクションの管理
    AWS Step Functions は、完全マネージド型のサーバーレスワークフロー管理サービスです。視覚的なワークフローを使用して、長期間のプロセスの管理と、分散アプリケーションおよびマイクロサービスのコンポーネントの調整を簡単に行うことができます。Step Functions を使用して Saga デザインパターンを実装する方法について説明します。この方法は、特にマイクロサービスアーキテクチャの分散コンポーネント全体における長期間のトランザクションの複雑性を軽減するのに役立ちます。管理者のアクセス許可を持つノートパソコンに AWS CLI、AWS SAM CLI、および Go がインストールされているだけでなく、管理者のアクセス許可が付与されている AWS アカウントが必要です。

    サーバーレスメディア分析とイメージ処理ソリューションの構築
    オーディオ、イメージ、ビデオファイルから意味のあるデータを抽出するサーバーレスアプリケーションを構築するには、AWS Step Functions を Amazon Rekognition や Amazon Transcribe、Amazon Comprehend と一緒に使用します。



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ブログ


リファレンスアーキテクチャ

メディア分析

このリファレンス実装では、メディアファイルからメタデータを抽出する際に考慮すべきガイダンスに加え、Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend を組み合わせたサーバーレス AWS ソリューションを提供します。

AWS Answers

ビデオオンデマンド

このソリューションは、AWS でビデオオンデマンドを実装する際のベストプラクティスです。AWS Lambda が AWS Step Functions をトリガーしてワークフローの収集、処理、公開を行い、AWS Elemental MediaConvert がトランスコーディングを実行します。

AWS Answers

画像処理およびバックエンド

S3 にアップロードされた写真の処理、画像からのメタデータの抽出、画像認識を使用した写真内のオブジェクトのタグ付け、写真のサムネイルの作成を実行するサーバーレス処理ワークフローのオーケストレーションを行うには、AWS Step Functions を使用します。

GitHub

EBS スナップショットの管理

このスナップショット管理アプリケーションは、AWS Step Functions と Amazon CloudWatch Events、AWS Lambda、AWS CloudFormation を組み合わせて使用し、EBS スナップショットのライフサイクル管理を行うサーバーレスソリューションを構築する方法を示しています。

GitHub  |  ブログ

ライフサイエンスのバッチ

ゲノミクスワークフローに関する AWS ブログシリーズに付随するこのチュートリアルでは、Docker を使用したバイオインフォマティクスアプリケーションのパッケージ化、分析向け AWS Batch 環境の作成、Step Functions のデプロイによるデータ処理の制御を行います。

GitHub

S3 バケットの同期

AWS Step Functions を使用して、ゼロから新しいバケットを作成して分布することなく、効率的かつ信頼できる方法で Amazon S3 ソースバケットを別の S3 デスティネーションバケットに一方向同期する方法について説明します。

GitHub  |  ブログ


動画

State Machines in the Wild! How Customers use AWS Step Functions

かの有名な Coca-Cola 社を含む、さまざまなお客様によるステートマシンの革新的で衝撃的な一風変わったアプリケーションの数々

Coordinate Microservices, Build Serverless Apps & Automate Tasks  

Yelp など、AWS をご利用のお客様が、Step Functions を使用してモノリシックアプリケーションを分解し、反復タスクを自動化してマルチステップアプリケーションを確実に構築、スケールしている事例を紹介します。 

Best Practices for Orchestrating AWS Lambda Workloads

Step Functions と Amazon SWF との相違点、Step Functions の使用開始方法、Step Functions によって Lambda をベースとするアプリケーションを新たなレベルへと改良する方法をご覧ください。

Media Intelligence for the Cloud with Amazon AI

Amazon AI サービスを AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon ECS、Amazon EC2 スポットインスタンスと組み合わせて使用して、ビデオメタデータを抽出する方法をご覧ください。

Automating Incident Response and Forensics

このセッションでは、クラウド内のインシデント対応プロセスの自動化に焦点を当て、部外者および内部者による脅威、トリガー、カナリア、封じ込め、データ損失防止について説明します。

EC2/ECS Operations Magic with Step Functions

Segment 社のサイト信頼性リードエンジニアである Michael Fischer 氏が、EC2 および ECS の管理に Step Functions を活用して同社における顧客のデータ収集に役立てている方法を紹介します。

Building Advanced Serverless Applications with AWS Step Functions

サーバーレスアプリケーションの構築に Step Functions を使用することで、開発者が時間と労力を節約しながらスケーラブルで信頼性の高い製品を作成できる方法を学びます。

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