AWS Step Functions

시각적 워크플로를 사용한 분산 애플리케이션 구축

AWS Step Functions를 사용하면 여러 AWS 서비스를 서버리스 워크플로로 조정하여 앱을 신속하게 빌드 및 업데이트할 수 있습니다. 또한 AWS Lambda, AWS Fargate 및 Amazon SageMaker와 같은 서비스를 기능이 풍부한 애플리케이션에 하나로 결합하는 워크플로를 설계하고 실행할 수 있습니다. 워크플로는 일련의 단계로 이루어져 있으며, 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 됩니다. Step Functions를 사용하면 워크플로가 이해하기 쉽고 다른 사람에게 설명하기 쉬우며 변경하기 쉬운 상태 시스템 다이어그램으로 변환되므로 애플리케이션 개발을 훨씬 쉽고 직관적으로 수행할 수 있습니다. Step Functions가 자동으로 각 단계를 트리거 및 추적하고 오류가 발생할 경우 재시도하므로 애플리케이션이 의도한 대로 올바르게 실행됩니다. Step Functions를 사용하면 기계 학습 모델 교육, 보고서 생성, IT 자동화와 같이 장기 실행되는 워크플로를 만들 수 있습니다. 또한, IoT 데이터 수집, 스트리밍 데이터 처리와 같이 단기간에 대량을 처리하는 워크플로도 빌드할 수 있습니다.

10분 만에 워크플로 생성

AWS Step Functions 및 AWS Lambda를 사용하여 서버리스 워크플로를 생성하는 방법을 배우고 싶으십니까? 자세히 알아보기.

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이점

앱을 신속하게 빌드 및 업데이트

AWS Step Functions를 사용하면 시각적 워크플로를 빌드하여 비즈니스 요구 사항을 기술 요구 사항으로 신속하게 변환할 수 있습니다. 또한 애플리케이션을 몇 분 내에 빌드할 수 있고, 요구 변화 시 코드를 사용자 지정하지 않고도 구성 요소를 스왑 또는 재구성할 수 있습니다.

복원성 개선

AWS Step Functions는 상태 관리, 체크포인트 및 재시작을 통해 애플리케이션이 순서에 맞게 예상대로 실행되도록 보장할 수 있습니다. try/catch, 재시도 및 롤백 기능이 기본적으로 제공되어 오류와 예외를 자동으로 처리합니다.

코드 작성 최소화

AWS Step Functions는 애플리케이션 로직을 관리하고 브랜칭, 병렬 실행 및 제한 시간 같은 기본 프리미티브를 구현합니다. 따라서 마이크로 서비스 및 함수에서 반복될 수 있는 추가 코드를 제거할 수 있습니다.

작동 방식

사용 사례

데이터 처리

Step Functions는 이러한 작업들을 수동으로 조율하거나 별도의 애플리케이션을 유지하는 대신에 장기적으로 진행되는 여러 ETL 작업들을 순서대로 실행하여 성공적으로 완료되도록 보장합니다. 또한 Step Functions를 사용하면 기계 학습 교육 워크플로를 표준화하여 기계 학습 모델의 정확도를 개선할 수 있습니다.

작업 자동화

Step Functions는 일상적인 배포, 업그레이드, 설치 및 마이그레이션을 감사 가능한 방식으로 자동화합니다. Step Functions를 사용하면 패치 관리, 인프라 선택, 데이터 동기화 같이 반복되는 작업을 손쉽게 자동화할 수 있습니다. Step Functions는 자동으로 조정을 수행하고 제한 시간에 응답하며 실패한 작업을 다시 시도합니다.

모놀리식 애플리케이션 현대화

Step Functions를 사용하여 나머지 코드 기반에서 몇몇 작업들을 만들면 모놀리식 애플리케이션을 일련의 소규모 단계인 마이크로 서비스로 전환할 수 있습니다. 따라서 작업을 방해하지 않고 계속 새로운 기능을 제공하면서 비즈니스에 중요한 코드를 안전하게 풀 수 있습니다.

애플리케이션 조율

Step Functions를 사용하면 워크플로 로직, 병렬 프로세스, 오류 처리, 제한 시간 또는 재시도를 위한 코드를 작성하지 않고도 여러 AWS Lambda 함수를 응답성이 뛰어난 서버리스 애플리케이션 및 마이크로 서비스로 결합할 수 있습니다. 또한 Amazon EC2 인스턴스, 컨테이너 또는 온프레미스 서버에서 실행되는 데이터와 서비스를 조율할 수 있습니다.