Для скорейшего начала работы с AWS Step Functions воспользуйтесь руководством по началу работы, которое входит в техническую документацию. Всего за несколько минут вы научитесь создавать рабочие процессы приложений с использованием Step Functions.

Подробнее в наших эталонных архитектурах, блогах и видео ниже.

Сервис AWS Step Functions теперь доступен всем

Попробовать AWS Step Functions бесплатно

Уровень бесплатного пользования сервисом AWS Step Functions включает 4000 бесплатных переходов между состояниями в месяц.  

Подробнее об уровне бесплатного пользования AWS »



Используя AWS Step Functions, компания Guardian News & Media (GNM) решила главную задачу для своей архитектуры по доставке газет: эффективное координирование потоков данных между множеством систем. Сервис Step Functions обеспечил надежный автоматический способ координирования очень сложных запросов и процессов, работающих между распределенными системами. Это решение позволило GNM сэкономить время и сократить расходы. Разработчикам стало проще создавать приложения с использованием функций AWS Lambda, что в результате повысило их производительность и гибкость.

Ознакомиться с примером использования

The Guardian Logo
SnapshotManagementDiagram

AWS Answers – это репозиторий решений, разработанных архитекторами AWS. Решения, любое из которых можно запустить из своего аккаунта, полностью готовы к развертыванию и использованию в рабочей среде.  

ServerlessReferenceArchitecture

Извлечение метаданных из медиафайлов не требует опыта работы с машинным обучением. Это решение использует бессерверные сервисы искусственного интеллекта на AWS, такие как Amazon Rekognition, Amazon Transcribe и Amazon Comprehend, для автоматического извлечения полезных метаданных из мультимедийных файлов. После извлечения конечный автомат индексирует результаты в кластере Amazon Elasticsearch, что позволяет находить и извлекать метаданные изображений через API или веб-интерфейс.

Загрузить код и руководство по внедрению

Создавайте масштабируемые распределенные архитектуры для получения, хранения, обработки и доставки видеоконтента. Конечный автомат AWS Step Functions загружает исходное видео, проверяет исходный файл и генерирует метаданные. Второй конечный автомат генерирует профиль кодирования на основе метаданных и отправляет задания на кодирование в AWS Elemental MediaConvert. После того как кодирование видеофайла завершено, третий конечный автомат AWS Step Functions проверяет итоговый материал.

Загрузить код и руководство по внедрению

ServerlessReferenceArchitecture

Это приложение для управления снимками состояния демонстрирует, каким образом с помощью сервиса AWS Step Functions в сочетании с Amazon CloudWatch Events, AWS Lambda и AWS CloudFormation можно создавать бессерверные решения, предназначенные для управления жизненным циклом снимков состояния EBS.

Просмотреть эталонную архитектуру на GitHub

SnapshotManagementDiagram
ServerlessReferenceArchitecture

Показанный пример системы распознавания и обработки изображений демонстрирует использование AWS Step Functions для управления процессом бессерверной обработки, в котором задействованы сервисы AWS Lambda, Amazon S3, Amazon DynamoDB и Amazon Rekognition. В рамках рабочего процесса фотографии загружаются в Amazon S3, затем происходит извлечение их метаданных, таких как геолокация, размер, формат, время и т. д. После этого система распознавания изображений создает теги для объектов на фотографии. Параллельно также создается изображение для предварительного просмотра.

Просмотреть эталонную архитектуру на GitHub


Orchestrate Apache Spark applications using AWS Step Functions and Apache Livy, Танзир Мусаббир, 25 мая 2018 г.

A Serverless Solution for Invoking AWS Lambda at a Sub-minute Frequency, Эмануэле Менга, 11 мая 2018 г.

Modernized Architecture for Cloud-Based Media Supply Chains From Fox and Turner, Усман Шакил, 2 мая 2018 г.

Advancing Maintenance Maturity of Distributed IoT Applications with AWS Greengrass and AWS Step Functions, Шейн Балдачино, 27 апреля 2018 г.

How to Secure Infrequently Used EC2 Instances with AWS Systems Manager, Спенсер Глейзиер, 31 января 2018 г.

Implementing Dynamic ETL Pipelines Using AWS Step Functions, Вангечи Доул, AWS, Милан Краснянский и Райан Мукенчерри, SGK, 5 декабря 2017 г.

Implementing Canary Deployments of AWS Lambda Functions with Alias Traffic Shifting, Райан Грин, 30 ноября 2017 г.

Serverless Automated Cost Controls, часть 1, Шанкар Рамачандран, Пубали Сен и Джордж Мао, 30 ноября 2017 г.

Capturing Custom, High-Resolution Metrics from Containers Using AWS Step Functions and AWS Lambda, Тревор Салливан, 16 ноября 2017 г.

Resume AWS Step Functions from Any State, Яш Пэнт и Аарон Фридман, 16 ноября 2017 г.

Using AWS Step Functions State Machines to Handle Workflow-Driven AWS CodePipeline Actions, Марсилио Мендонка, 18 октября 2017 г.

Things Go Better with AWS Step Functions, Джефф Барр, 5 октября 2017 г.

Automating Amazon EBS Snapshot Management with AWS Step Functions and Amazon CloudWatch Events, Британи Донкастер, 18 сентября 2017 г.

Automate Your IT Operations Using AWS Step Functions and Amazon CloudWatch Events, Роб Персиваль, 14 августа 2017 г.

Building a Real World Evidence Platform on AWS, Аарон Фридман, 9 августа 2017 г.

How Cloudticity Automates Security Patches for Linux and Windows using Amazon EC2 Systems Manager and AWS Step Functions, Анант Вайдьянатхан, 2 августа 2017 г.

Synchronizing Amazon S3 Buckets Using AWS Step Functions, Константин Гонсалес, 25 июня 2017 г.

Building High-Throughput Genomics Batch Workflows on AWS, Part 4, Аарон Фридман, AWS, и Энджел Писарро, 30 июня 2017 г.

Automating AWS Lambda Function Error Handling with AWS Step Functions, Аарон Реаг, 16 марта 2017 г.

Implementing Serverless Manual Approval Steps in AWS Step Functions and Amazon API Gateway, Али Багхайи, AWS, 15 февраля 2017 г.

AWS Step Functions Fluent Java API, Эндрю Шор, 31 января 2017 г.

New – AWS Step Functions – Build Distributed Applications Using Visual Workflows, Джефф Барр, 1 декабря 2016 г.

Breaking Down the Monolith with AWS Step Functions (Скотт Трилья, Yelp, 27 ноября 2017 года)

Applying the Saga pattern with AWS Lambda and Step Functions (Ян Цуй, Space Ape Games, 18 июля 2017 года)

Integrating MongoDB Atlas, Twilio and AWS Simple Email Service with AWS Step Functions – Part 2 (Рафаэль Лонднер, главный советник по облачным разработкам в MongoDB, 17 мая 2017 года)

Integrating MongoDB Atlas, Twilio and AWS Simple Email Service with AWS Step Functions – Part 1 (Рафаэль Лонднер, главный советник по облачным разработкам в MongoDB, 30 марта 2017 года)

Easily Create Complex Workflows with AWS Step Functions (Владимир Рудый, Agile Vision, 12 февраля 2017 года)

Visual Orchestration in AWS (Эрик Шэнкс, AHEAD, 5 января 2017 года)

Passing Data between Lambdas with AWS Step Functions (Тревор Тернбулл, 11 декабря 2016 года)


В этом эпизоде из серии «This is My Architecture» Эврен Сакир, директор по разработке ПО в Trulia Rentals, расскажет, как Trulia по мере отказа от устаревшей системы учета клиентов стала использовать бессерверный подход для получения, обработки и анализа данных потенциальных клиентов.

summits2017_status_quo_nib
43:21
nib – одна из самых быстрорастущих страховых компаний в Австралии. Услугами медицинского страхования nib пользуются более миллиона жителей Австралии и Новой Зеландии. Для nib инновации и изменения – обычное явление, и у вас есть возможность узнать из первых рук, как компания использует AWS для достижения беспрецедентной гибкости бизнеса при сохранении мирового уровня безопасности и управления рисками. Из этой презентации вы узнаете об облачной стратегии компании и ее опыте использования облачных технологий, а также о том, какие полезные выводы и уроки компания извлекла из проекта по созданию безопасной платформы непрерывной доставки. Представитель nib расскажет, как революционные технологии – контейнеры, искусственный интеллект, машинное обучение, чатботы и бессерверные архитектуры – помогают компании адаптироваться к изменениям и поддерживают готовность к экспериментам.

nib – одна из самых быстрорастущих страховых компаний в Австралии. Услугами медицинского страхования nib пользуются более миллиона жителей Австралии и Новой Зеландии. Узнайте об облачной стратегии компании nib и ее опыте использования облачных технологий, о том, какие полезные уроки она из этого извлекла и как получила доступ к революционным технологиям – контейнерам, искусственному интеллекту, машинному обучению, чатботам и бессерверным архитектурам.

Посмотрите этот семинар и ознакомьтесь с новейшими рекомендациями по автоматизации реагирования на инциденты и решения криминалистических задач в облаке. Семинар посвящен автоматизации облачных процессов реагирования на инциденты и затрагивает такие темы, как внешние и внутренние угрозы, триггеры, комплексная безопасность, сдерживание и предотвращение потери данных.

Распределенные приложения создают дополнительную сложность поверх традиционных монолитных архитектур и затрудняют мониторинг, отладку и оптимизацию систем. Из этой презентации вы узнаете, как создавать конечные автоматы AWS Step Functions для оркестрации многоступенчатых бессерверных приложений и обеспечивать операционный контроль распределенных приложений с помощью AWS X-Ray.

Презентация также доступна на SlideShare.

В этой презентации на встрече AWS Summit Майкл Фишер, ведущий инженер по надежности сайта, описывает, как Segment предоставляет сервис, используемый компаниями для сбора данных клиентов в едином портале для последующего использования в аналитике, маркетинге и для других целей.

tma-fox-1200x628
6:08
Инженерно-операционная группа компании Fox Network собирает, готовит и архивирует все мультимедийные данные для мультиплатформенного распространения, а также создает обширную инфраструктуру, поддерживающую такое распространение. Она создала систему управления ресурсами на AWS, чтобы разделять рабочие нагрузки, связанные с обработкой мультимедийных данных, между существующим оборудованием группы и AWS для динамического выделения и масштабирования ресурсов по мере необходимости, а также автоматизации процесса по всей цепочке поставок мультимедиа. В презентации показано, как подобное смещение парадигмы не только помогло Fox перейти от капиталоемкой работы к модели операционных расходов (OPEX), но и обеспечило компании гибкость при быстром развертывании сервисов по требованию для ускоренного получения прибыли и прямого сопоставления затрат на инфраструктуру с полученной прибылью.

Инженерно-операционная группа компании Fox Network собирает, готовит и архивирует все мультимедийные данные для мультиплатформенного распространения. Узнайте, как компания создала систему управления ресурсами на базе AWS для динамического выделения и масштабирования ресурсов, а также автоматизации процесса по всей цепочке поставок мультимедиа.

Подробнее об этом решении см. в нашем блоге Modernized Architecture for Cloud-Based Media Supply Chains From Fox and Turner.

media-workflows-webinar
40:16
Владельцы контента, создатели и издатели используют цепочки поставки мультимедиа для упаковки и обработки цифрового видеоконтента и программ от производителей контента, чтобы этот контент можно было доставлять в местные филиалы и сторонним поставщикам в виде готовых программ. Занимающиеся этим группы специалистов стремятся сократить время и затраты, необходимые для загрузки, перекодирования, применения технологий DRM, расстановки тегов, архивирования и извлечения контента. Сервисы оркестрации AWS, AI и мультимедийные сервисы могут помочь автоматизировать эти рабочие процессы, одновременно уменьшая затраты на управление контентом и его доставку. На этом вебинаре вы узнаете, как клиенты AWS оптимизируют цепочки поставок мультимедиа, используя AI в таких областях, как заполнение метаданных (Rekognition and Comprehend), перевод, расшифровка аудиозаписей и облачные сервисы (Elemental). Изучив примеры использования бессерверных вычислений, управления событиями и искусственного интеллекта в сфере мультимедиа и развлечений, вы узнаете, как применять оркестрацию рабочего процесса для оптимизации скорости и масштабирования многоступенчатых мультимедийных конвейеров.

На этом вебинаре вы узнаете, как клиенты AWS оптимизируют цепочки поставок мультимедиа, используя AI в таких областях, как заполнение метаданных (Rekognition and Comprehend), перевод, расшифровка аудиозаписей и облачные сервисы (Elemental). Изучив примеры использования бессерверных вычислений, управления событиями и искусственного интеллекта в сфере мультимедиа и развлечений, вы узнаете, как применять оркестрацию рабочего процесса для оптимизации скорости и масштабирования многоступенчатых мультимедийных конвейеров.

AWS Greengrass обеспечивает автономное управление и выполнение вычислений в периферийных местоположениях, позволяя создавать приложения, которые поддерживают коммерческую эффективность за счет профилактического обслуживания, оптимизации ресурсов и поддержки сложных систем управления. На этом семинаре мы рассмотрим, как использовать для координации компонентов распределенных приложений IoT такие источники входных данных, как датчики и потоки, с такими потребителями данных, как реле и исполнительные механизмы.

Регламентируемые рабочие нагрузки требуют строгого обеспечения безопасности для соответствия требованиям. Адам из CMD Solutions и Мэт из nib Health Funds рассказывают, как интеллектуально использовать Step Functions, чтобы автоматически запускать, а также отключать комплекс мер безопасности.

Подробные сведения можно найти в презентации nib на встрече AWS Summit в Сиднее: Status Quo is Death: nib health funds’ Innovative Journey to the Cloud.

reinvent2017_mae402
58:49
В этой презентации мы применим прагматический подход к оптимизации наиболее распространенных мультимедийных рабочих процессов по сбору данных, управлению мультимедийными ресурсами, прямым видеотрансляциям и потоковой передаче видео по требованию с использованием технологии OTT. Мы покажем, как извлечь метаданные в качестве дополнительного уровня аналитики для видео с помощью сервисов Amazon AI, например Amazon Rekognition, в сочетании с готовой архитектурой на базе AWS Lambda, Amazon ECS и спотовых инстансов Amazon EC2. Сервисы Amazon AI предоставляют уникальную возможность избавиться от традиционной тяжелой рутинной работы, связанной с созданием контекстных метаданных, метаданных для распознавания лиц и объектных метаданных (т. е. с выяснением «кто, с чем и где»). Мы также обсудим, как большая студия и телевизионная компания начали использовать такие решения по аналитике от AWS по мере изменения своей методики наиболее эффективного использования коммерческой ценности контента.

В этой презентации мы применим прагматический подход к оптимизации наиболее распространенных мультимедийных рабочих процессов по сбору данных, управлению мультимедийными ресурсами, прямым видеотрансляциям и потоковой передаче видео по требованию с использованием технологии OTT. Мы покажем, как извлечь метаданные в качестве дополнительного уровня аналитики для видео с помощью сервисов Amazon AI, например Amazon Rekognition, в сочетании с готовой архитектурой на базе AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon ECS и спотовых инстансов Amazon EC2.

reinvent_SRV306_Coca-Cola
54:18
AWS Step Functions упрощает координирование функций AWS Lambda, организацию бизнес-процессов и автоматизацию операций с использованием конечных автоматов. Этот продукт был выпущен год назад. Настало время узнать, как его используют. В данной презентации мы рассмотрим целый ряд инновационных приложений и приложений с высокой степенью воздействия, а также просто совершенно потрясающих приложений с использованием конечных автоматов от самых разных клиентов. Специально приглашенный представитель компании Coca-Cola покажет, как они используют конечные автоматы для поддержки продаж по программам лояльности и объединения продуктов на основе питательной ценности. Управление состоянием приложения является основной проблемой при создании бессерверных приложений следующего поколения. Узнайте, как сервис Step Functions решает ее просто и с возможностью масштабирования. Внимание: будем рассматривать код!

В данной презентации рассматривается целый ряд инновационных приложений и приложений с высокой степенью воздействия, а также просто совершенно потрясающих приложений с использованием конечных автоматов от самых разных клиентов. Специально приглашенный представитель компании Coca-Cola показывает, как они используют конечные автоматы для поддержки продаж по программам лояльности и объединения продуктов на основе питательной ценности.

reinvent_CMP319_Yelp
50:06
Хотите автоматизировать какие-либо ежедневные, еженедельные или ежемесячные задачи? Собираетесь связать две или несколько функций AWS Lambda в процессах с большим временем выполнения? Создаете приложения с использованием микросервисов или контейнеров? Сервис AWS Step Functions упрощает координирование компонентов распределенных приложений благодаря использованию наглядных рабочих процессов. В данной презентации мы расскажем о том, как клиенты AWS, в частности Yelp, используют Step Functions для надежного создания и масштабирования многоэтапных приложений, например приложений для обработки заказов, создания отчетов и преобразования данных. Вы узнаете, как сократить время на развертывание и изменение микросервисов и бессерверных приложений и автоматизировать работу ИТ-инфраструктуры, чтобы повысить отказоустойчивость и безопасность.

В данной презентации рассказывается о том, как клиенты AWS, в частности Yelp, используют Step Functions для надежной компоновки и масштабирования многоэтапных приложений, например приложений для обработки заказов, генерации отчетов и преобразования данных.

reInvent2017_SRV335_best_practices_for_orchestrating_lambda
48:23
Бессерверные вычисления и сервис AWS Lambda позволяют разработчикам создавать сверхмасштабируемые компоненты приложений практически без усилий. Сервисы Amazon Kinesis и Amazon SQS можно использовать для создания универсального потока событий, чтобы объединять функции Lambda в гораздо более сложные приложения. С AWS Step Functions можно создавать большие распределенные приложения с функциями Lambda, используя наглядные рабочие процессы. Узнайте, чем сервис Step Functions отличается от Amazon SWF, как начать работу с функциями Step Functions и как использовать их для качественного улучшения приложений на базе Lambda. Мы начнем с объединения нескольких разрозненных функций с использованием Step Functions. По мере создания приложения мы подключим мониторинг, чтобы проверять, что вносимые изменения приносят пользу, а не вред. По итогам презентации вы получите практические навыки, которые позволят немедленно приступить к использованию Step Functions в собственной среде.

Узнайте, чем сервис Step Functions отличается от Amazon SWF, как начать работу с функциями Step Functions и как использовать их для качественного улучшения приложений на базе Lambda. Вы получите практические навыки, которые позволят немедленно приступить к использованию Step Functions в собственной среде.

В этом эпизоде из серии «This is My Architecture» Ли из компании Zapproved покажет, как их команда использует Step Functions, Lambda и SQS для автоматизации процесса обработки данных.

serverless-orch-of-steps
38:02
Цели обучения. – Узнать, как создавать и использовать бессерверные приложения с использованием конечных автоматов Step Functions. – Ознакомиться с эталонными архитектурами, схемами и примерами использования для быстрого начала работы. – Узнать, как интегрировать Step Functions с другими сервисами AWS, чтобы быстрее разрабатывать и развертывать приложения. Создаете бессерверное приложение с двумя или более функциями Lambda? Сервис AWS Step Functions упрощает координацию множества функций и микросервисов, координируя их взаимодействие в виде последовательности шагов с использованием наглядных схем рабочих процессов. Конечные автоматы Step Functions задают и обеспечивают надежное пошаговое выполнение функций приложения в требуемом масштабе. На этом семинаре для углубленного изучения мы покажем, как использовать AWS CloudFormation и AWS Serverless Application Model для развертывания конечных автоматов Step Functions, функций AWS Lambda и ролей и политик IAM. Мы продемонстрируем, как конечные автоматы Step Functions организуют переходы состояний и обработку ошибок и как работает ввод/вывод состояний.

Создаете бессерверное приложение с двумя или более функциями Lambda? На этом семинаре для углубленного изучения мы покажем, как использовать AWS CloudFormation и AWS Serverless Application Model для развертывания конечных автоматов Step Functions, функций AWS Lambda и ролей и политик IAM.

Это краткое видео познакомит с сервисом AWS Step Functions. Узнайте, как AWS Step Functions облегчает координацию компонентов бессерверных приложений и микросервисов с помощью наглядных схем рабочих процессов, упрощая компоновку и пошаговое выполнение функций приложения в требуемом масштабе.

building-dist-apps-with-steps
40:28
AWS Step Functions – это новый полностью управляемый сервис для координации компонентов распределенных приложений и микросервисов с помощью наглядного представления рабочих процессов. Сервис Step Functions – это простой способ координировать работу компонентов и пошагово выполнять функции приложения. Графическая консоль помогает организовывать и наглядно представлять компоненты приложения в виде последовательности шагов. Step Functions автоматически запускает каждый шаг, отслеживает его выполнение и при наличии ошибок перезапускает его, так что компоненты приложения каждый раз отрабатывают в нужном порядке. На этом семинаре показано, как использовать Step Functions для создания, запуска и отладки многофункциональных приложений в считаные минуты. Мы также рассказываем о том, как клиенты используют Step Functions для надежной компоновки и масштабирования многошаговых приложений, например, используемых для обработки заказов, генерации отчетов и преобразования данных, а также для более быстрого внедрения инноваций.

На этом семинаре показано, как использовать Step Functions для создания, запуска и отладки многофункциональных приложений в считаные минуты. Мы также рассказываем о том, как клиенты используют Step Functions для надежной компоновки и масштабирования многошаговых приложений, например, используемых для обработки заказов, генерации отчетов и преобразования данных, а также для более быстрого внедрения инноваций.

AWS_StepFunctions_Serverless
51:16
AWS Step Functions – это новый полностью управляемый сервис для координации компонентов распределенных приложений и микросервисов с помощью наглядного представления рабочих процессов. Сервис Step Functions предоставляет надежный способ подключения и пошагового выполнения ряда функций AWS Lambda, что позволяет создавать и запускать многошаговые приложения за считаные минуты. На этом семинаре показано, как использовать AWS Step Functions для создания, запуска и отладки облачных конечных автоматов, обеспечивающих выполнение параллельных, последовательных и разветвленных шагов приложения с автоматической обработкой исключений и автоматического повторного выполнения. Мы рассказываем о том, как клиенты используют AWS Step Functions для надежного масштабирования многошаговых приложений, например, используемых для обработки заказов, генерации отчетов и преобразования данных – и все это без необходимости управления какой-либо инфраструктурой.

Узнайте, как использовать AWS Step Functions для создания, запуска и отладки облачных конечных автоматов, обеспечивающих выполнение параллельных, последовательных и разветвленных шагов приложения. Далее познакомьтесь с тем, как клиенты используют Step Functions для надежного масштабирования многошаговых приложений, например, используемых для обработки заказов, генерации отчетов и преобразования данных.

AWS_WebinarRecordingDec2016
59:33
AWS Step Functions – это новый полностью управляемый сервис для координации компонентов распределенных приложений и микросервисов с помощью наглядного представления рабочих процессов. Step Functions – это простой способ координировать работу компонентов и пошагово выполнять функции приложения в нужном масштабе. На этом семинаре показано, как использовать Step Functions для создания, запуска и отладки многофункциональных приложений в считаные минуты. Мы также рассказываем о том, как клиенты используют Step Functions для создания и работы приложений, например, используемых для обработки заказов, генерации отчетов и преобразования данных, а также для более быстрого внедрения инноваций. Цели обучения. • Узнать о возможностях и особенностях AWS Step Functions. • Узнать о преимуществах AWS Step Functions. • Узнать о различных вариантах использования. • Узнать, как начать работу с AWS Step Functions. • Научиться создавать и координировать работу компонентов приложения в виде последовательности шагов. • Научиться компоновать функций AWS Lambda и инстансы Amazon EC2 для создания многошаговых приложений. • Научиться автоматически обнаруживать ошибки и выполнять восстановление. • Научиться обеспечивать надежную эксплуатацию и масштабирование приложения

Узнайте, как использовать Step Functions для создания, запуска и отладки многофункциональных приложений в считаные минуты. Узнайте, как начать создавать и координировать компоненты приложения в виде ряда шагов, а затем компоновать функции AWS Lambda и инстансы Amazon EC2 для создания многошаговых приложений.