AWS Step Functions 客戶
Coinbase
Coinbase 是安全的數位貨幣兌換平台，可以輕鬆購買、出售和儲存比特幣、Ethereum 和萊特幣等加密貨幣。截至 2017 年，Coinbase 已成為全球最大的比特幣經紀商，為 33 個國家/地區的使用者提供服務。Coinbase 擁有高效能的工程組織。組織每天在數百個專案中部署數百次，在一小時內從構想到推出新功能，同時維持低故障率。實現此效能的原因是組織的大部分變更管理和部署程序都是自動化的，而且工程師採納 DevOps 文化。
該自動化的關鍵部分是其安全的自動化部署管道 Odin。Odin 會對專案版本進行描述，然後安全且有保障地將其啟動到 AWS 中。Coinbase 使用 AWS Step Functions 自動化 Odin，讓工程師能夠輕鬆、可靠且安全地將 12 個因素的應用程式部署到 AWS。Step Functions 提供的工具可實現開箱即用的可靠性和端對端可見性，同時提供無伺服器營運模式，不需要佈建或管理任何基礎設施。將 Odin 設計為 Step Functions 狀態機器可以讓 Coinbase 直觀地監控部署的進度，並逐步稽核每個部署。藉助服務失敗原因的新洞察，Coinbase 能夠將關鍵任務部署的成功率從 90% 提高到 97%。藉助提供的可見性，工程師快速診斷並解決自己的問題，並減少與部署失敗相關的支援票證數量。
「如果團隊專注於將品質自動化建置到自己的工作流程中，穩定性也就隨之而來。透過使用 AWS Step Functions 之類的服務建置品質自動化，Coinbase 避免以犧牲速度為代價來實現穩定性，而是同時實現兩者。」
Graham Jenson，Coinbase 基礎設施工程師
Cox Automotive
Cox Automotive Inc. 簡化汽車的購買、銷售、擁有和使用。為了支援數位廣告，公司希望提高機器學習預測模型的數量和品質。但是，公司擔心自己的模型可能會隨著時間的推移而出現偏差，從而制定不理想的決策。將資料科學家監督注入模型再培訓過程中是最合適的解決方案，但面臨的挑戰是在不拖慢決策科學團隊進度的情況下完成此任務。
Cox Automotive 決定透過 AWS 自動化其機器學習模型交付工作流程，包括 AWS Step Functions 協調的模型核准管道。使用 Amazon SageMaker 重新訓練模型之後，輸出成品和診斷會上傳到 Amazon S3，這會觸發 Step Functions 執行模型核准工作流程。系統會將電子郵件傳送給資料科學家，該資料科學家會檢閱模型，然後按一下「核准」或「拒絕」。如果通過核准，Step Functions 會將成品傳送至目的地 S3 儲存貯體，並附上 Amazon SNS 通知，指出新模型已準備好可供使用。
投資於自動化，讓兩個團隊都有時間開展更高價值的活動。Cox Automotive 現在具有可重複使用的自動化流程，可讓團隊將更多時間用於建立更精確的模型，並減少建置部署管道的時間。
「使用 Amazon SageMaker 和 AWS Step Functions 等服務來自動化模型部署，讓我們能夠以最少的人工干預和開銷，將重複出現的高品質、最自動化的模型交付給企業。」
Jeremy Irwin，Cox Automotive 首席解決方案架構師
CyberGRX
CyberGRX 建立了一個風險管理平台，可精確定位，衡量和優先處理第三方網路風險，從而讓世界各地的企業能夠變革第三方網路風險管理。由於部署的簡易性，以及設計輕鬆映射至公司現有工作流程的方式，因此選擇在 Amazon Web Services (AWS) 上進行建置。
「我們需要透過 Bayesian 網路演算法執行大規模的平行運算，並決定使用 AWS Step Functions 分散式映射狀態，因為它能夠以從未達到的方式來擴展能力。使用分散式映射，我們能夠在不到一小時的時間內處理整個交易所，即 227,000 家擁有大量資料的公司 (570 億個資料點)，而之前我們花費超過 8 天的處理時間。這不僅為我們節省了大量的人力時間，而且使其成本低得多。」
CyberGRX 董事、資深軟體工程師 Charles Burton
駕駛執照與車輛牌照辦事處
「在 DVLA，我們需要跨內部 API 管理英國駕駛執照應用程式，例如付款、通知和報告，通常在單獨的帳戶或 Amazon EKS 叢集中執行。此外，我們還需要支援長期執行的人類任務，例如上傳客戶的相片。AWS Step Functions 可讓我們在所有帳戶的可擴展受管服務上，定義並執行複雜的程序協同運作工作流程。我們有多個產品團隊，在採用 Step Functions 技術的共用平台上建置應用程式處理工作流程。使用這種方法，我們迅速開發和部署了適用於數位相片上傳和處理的全新服務，迄今為止已處理超過 800,000 個駕駛執照申請。」
Home 24
Outsystems
Xylem
Xylem 是全球領先的水科技公司，致力於開發創新的技術解決方案，以應對全球水資源挑戰。為了執行分析，Xylem 使用以 Hadoopo 為基礎的內部部署資料湖來儲存大量的電力、水和氣體計量資料。但是，該解決方案限制了其資料分析能力，並且不夠靈活，無法新增專案。資料處理每天需要四到五個小時，如果公司新增客戶，則最多需要幾天的時間。
藉由將 Xylem 資料湖遷移至利用 AWS Batch、AWS Step Functions 和 AWS Lambda 的 AWS 平台，Xylem 資料團隊能夠大幅擴展其資料分析功能。Xylem 會將每個輸入檔案饋送至 Step Functions 狀態機器，然後驗證檔案、追蹤中繼資料，最後啟動和監控處理資料的 AWS Batch 任務。每個狀態機器獨立平行執行。AWS Batch 任務會自動配置容器，Xylem 現在可以同時剖析數千個檔案，而不必擔心任務會爭奪資源。因此，無論資料集的大小為何，Xylem 都將資料處理時間從 20 小時縮短到僅兩小時。
「使用 AWS Step Functions 做為 Xylem 資料湖的一部分轉變了我們的創新步伐。我們現在可以開發內部和外部的分析專案，減少對其他工程師的移交量，降低 DevOps 的中斷，並使用超出我們想像的更多技術。」
Mitchell Hensley，Xylem 軟體策略副總裁
Thomson Reuters
