

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# AWS Exemple de cas d'utilisation d'Event Fork Pipelines
<a name="example-sns-fork-use-case"></a>

Le scénario suivant décrit une application de commerce électronique sans serveur pilotée par des événements qui utilise AWS Event Fork Pipelines. Vous pouvez utiliser cet [exemple d'application de commerce électronique](https://serverlessrepo.aws.amazon.com/applications/arn:aws:serverlessrepo:us-east-1:077246666028:applications~fork-example-ecommerce-checkout-api) dans le, AWS Serverless Application Repository puis le déployer dans votre Compte AWS AWS Lambda console, où vous pouvez le tester et examiner son code source GitHub.

![Architecture d'une application de commerce électronique sans serveur qui intègre Services AWS. Il décrit le flux entre les utilisateurs du commerce électronique qui passent des commandes via une API Gateway et les différents pipelines de traitement, notamment le stockage des commandes, l'analyse des recherches et la rediffusion, et montre comment les événements sont gérés et analysés via Amazon SNS, Lambda, Amazon SQS, DynamoDB et Kibana.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sns/latest/dg/images/sns-fork-example-use-case.png)


Cette application de commerce électronique prend les commandes des acheteurs via une RESTful API hébergée par API Gateway et soutenue par la AWS Lambda fonction`CheckoutApiBackendFunction`. Cette fonction publie toutes les commandes reçues dans une rubrique Amazon SNS nommée `CheckoutEventsTopic`, qui transmet à son tour toutes les commandes à quatre différents pipelines.

Le premier pipeline est le pipeline de traitement standard des paiements conçu et mis en œuvre par le propriétaire de l'application d'e-commerce. Ce pipeline comprend la file d'attente Amazon SQS `CheckoutQueue` qui met en mémoire tampon toutes les commandes reçues, une AWS Lambda fonction nommée `CheckoutFunction` qui interroge la file d'attente pour traiter ces commandes, et la table `CheckoutTable` DynamoDB qui enregistre de manière sécurisée toutes les commandes passées.

## Appliquer les pipelines AWS Event Fork
<a name="applying-sns-fork-pipelines"></a>

Les composants de l'application d'e-commerce gèrent la logique d'entreprise de base. Toutefois, le propriétaire de l'application d'e-commerce propriétaire doit également prendre en compte les éléments suivants :
+ **Conformité - **Sauvegardes sécurisées et compressées, chiffrées au repos et nettoyage des informations sensibles
+ **Résilience - **Relecture de la plupart des commandes récentes en cas de défaillance du processus de réalisation
+ **Capacité de recherche - **Exécution d'analyses et génération des métriques sur les commandes passées

Au lieu d'implémenter cette logique de traitement des événements, le propriétaire de l'application peut abonner AWS Event Fork Pipelines à la `CheckoutEventsTopic` rubrique Amazon SNS
+ [Pipeline de stockage et de sauvegarde d'événements](sns-fork-pipeline-as-subscriber.md#sns-fork-event-storage-and-backup-pipeline) est configuré pour transformer les données afin de supprimer les détails des cartes de paiement, de mettre les données dans la mémoire tampon pendant 60 secondes, de les compresser à l'aide de GZIP et de les chiffrer à l'aide de la clé gérée par le client par défaut pour Amazon S3. Cette clé est gérée AWS et alimentée par le AWS Key Management Service (AWS KMS).

  Pour plus d'informations, consultez [Choisir Amazon S3 pour votre destination](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/create-destination.html#create-destination-s3), [Amazon Data Firehose Data Transformation](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/data-transformation.html) et [Configurer les paramètres](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/create-configure.html) dans le manuel *Amazon Data Firehose* Developer Guide.
+ [Le pipeline de recherche et d'analyse d'événements](sns-fork-pipeline-as-subscriber.md#sns-fork-event-search-and-analytics-pipeline) est configuré avec un index de durée de nouvelle tentative de 30 secondes, un compartiment de stockage de commandes qui ne parviennent pas à être indexées dans le domaine de recherche et une politique de filtre permettant de limiter l'ensemble de commandes indexées.

  Pour plus d'informations, consultez [Choisir le OpenSearch service pour votre destination](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/create-destination.html#create-destination-elasticsearch) dans le manuel *Amazon Data Firehose Developer Guide*.
+ [Le pipeline de relecture d'événements](sns-fork-pipeline-as-subscriber.md#sns-fork-event-replay-pipeline) est configuré avec la partie de la file d'attente Amazon SQS du pipeline de traitement des commandes standard conçu et mis en œuvre par le propriétaire de l'application d'e-commerce.

  Pour de plus amples informations, consultez le [Nom et l'URL d'une file d'attente](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-general-identifiers.html#queue-name-url) dans *Guide du développeur Amazon SQS*.

La politique de filtre JSON suivante est définie dans la configuration du pipeline de recherche et d'analyse d'événements. Elle sélectionne uniquement les commandes entrantes dans lesquelles le montant total s'élève à 100 USD ou plus. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Filtrage des messages Amazon SNS](sns-message-filtering.md).

```
{				
   "amount": [{ "numeric": [ ">=", 100 ] }]
}
```

En utilisant le modèle AWS Event Fork Pipelines, le propriétaire de l'application de commerce électronique peut éviter les frais de développement qui accompagnent souvent le codage d'une logique indifférenciée pour la gestion des événements. Au lieu de cela, elle peut déployer AWS Event Fork Pipelines directement depuis elle Compte AWS. AWS Serverless Application Repository 