问题标签 [aws-step-functions]
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aws-api-gateway - 如何结合 AWS API Gateway 和 Step 函数提供 Restful API 服务
我在 AWS API Gateway 中部署了一个 GET 方法,然后将其与 AWS Step Functions 集成为后端。
问题是仅通过 Http“Post”方法允许与 Step Functions 集成。
这意味着我将输入设置为 Step Functions,但无法获得 Step Functions 的输出。
有谁知道解决这个问题?非常感谢
amazon-web-services - 如何使用 API Gateway 调用 AWS Step Function
如何使用 API Gateway POST 请求调用 AWS Step Function,并将请求的 JSON 有效负载发送到 Step Function?
amazon-web-services - 我应该如何通过 cloudformation 部署我的 aws 状态机?
我正在使用 cloudformation 来更新我的 aws 堆栈。我有几个状态机。我也用 cloudformation 更新它们并获取它们的 ARN 并将它们作为环境变量再次放入我的云形成堆栈中的 lambda 函数。
然而问题是这样的:当我更改我的步进函数并更新我的堆栈时,cloudformation 将删除旧状态机并创建具有随机名称的新状态机。我可以获得 ARN 并在我的 lambda 中使用它们,这不是问题,但我的旧状态机将被删除。这意味着任何正在运行的执行都将在下一个状态转换时停止。我可能有长时间运行的状态机执行。看起来我无法在 prod 环境中执行此操作。
有什么建议么?
编辑:
我正在为我的状态机使用 AWS Step Functions。这个问题是关于 AWS Step Functions 和 Cloudformation 的。如何通过 cloudformation 运行执行来更新阶跃函数。
aws-api-gateway - 每秒执行数十或数百次的 Step Functions?
我正在考虑对诸如从几个来源检索数据、用它撰写邮件并发送该邮件等场景使用步进函数 - 并进行适当的重试。step 函数是从 API Gateway 触发的,因此通过调用“StartExecution”。
它工作得很好,但我注意到StartExecution 的软限制设置为 2 次执行/秒,存储桶大小为 100。我预计每秒有数十甚至数百个请求......
我是否正确理解对 API 的每次调用都计入启动执行软限制?这个低默认限制是否表明 Step Functions 可能不是适合该工作的工具?
amazon-web-services - 是否可以从 AWS Step 函数调用 API Gateway 资源?
我有一个 step 函数,它应该调用 API Gateway 资源而不是 lambda。这样做的语法是什么?
我的问题是,是否可以在资源中调用 API 网关而不是“some-lamda”
amazon-web-services - 如何修改 AWS Step 函数?
从 AWS 控制台看来,AWS Step 函数是不可变的。有没有办法修改它?如果不是,版本控制如何工作?每次我必须对状态机进行增量更改时,我是否必须创建一个新的状态机?
amazon-web-services - 如何使用 AWS Step Functions 将 TaskSuccess 发送到正确的活动?
所以,我正在研究状态机。它最多可以同时运行 20 或 30 次执行,使用不同的参数。
它的状态之一是活动工作者(需要等待来自另一个步骤函数执行的一些输入,该执行从它的一个状态通过 lambda 函数开始,因为您不能直接从状态机开始新的执行)。
我知道如何为活动发送“任务成功”。但是我怎样才能确保它被发送到正确的执行?
amazon-web-services - AWS SNS 与 AWS Step Functions
在微服务之间协调任务的更好选择是什么?
例如,如果我有一个处理客户信息的微服务,并且需要通知其他微服务,那么是在微服务之间创建工作流(AWS Steps)还是使用 SNS 更好?
我认为 AWS Steps 将结合我的 lambda 函数,而 SNS 不会。
aws-lambda - 亚马逊网络服务:Spark Streaming 或 Lambda
我正在寻找有关架构的一些高级指导。我有一个供应商将“交易”写入 Kinesis 管道(大约 1MM/天)。我需要一次处理一个事务,验证数据,访问其他 SOAP 或 Rest 服务以获取更多信息,应用一些业务逻辑,并将结果写入 S3。
已经提出的一种方法是使用永远运行的 Spark 作业,在 Spark 环境中提取数据并对其进行处理。这些好处被列举为可共享的缓存数据、SQL 的可用性以及 Spark 的内部知识。
我的想法是拥有一系列处理数据的 Lambda 函数。据我了解,我可以让 Lambda 监视 Kinesis 管道以获取新数据。我想通过一堆小步骤(lambdas)运行提取的数据,每个步骤都在过程中执行一个步骤。这似乎是 Step Functions 的理想用途。关于缓存,如果需要的话,我认为可以使用 ElastiCache 上的 Redis。
这可以使用 Lambda 和 Step Functions 的组合(使用 lambdas)来完成吗?如果可以做到,这是最好的方法吗?我应该考虑哪些其他选择?
aws-lambda - AWS Step Function 中的 lambda 可以知道它所在步骤的名称吗?
对于在 step 函数中执行的 lambda,我有点期望我可以从 lambda 上下文中获取当前 step 的名称,但似乎没有那么简单。
有没有办法在 Step Function 中执行的 lambda 中获取当前步骤的名称?