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# Déployer une machine à états à l'aide d'un modèle de démarrage pour Step Functions
<a name="starter-templates"></a>

Pour déployer des machines d'état pour divers exemples d'utilisation et de modèles, vous pouvez choisir l'un des modèles de démarrage suivants dans la [AWS Step Functionsconsole](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/). Ces modèles de démarrage sont des ready-to-run exemples de projets qui créent automatiquement le prototype et la définition du flux de travail, ainsi que toutes les AWS ressources associées au projet.

Vous pouvez utiliser ces exemples de projets pour les déployer et les exécuter tels quels, ou utiliser les prototypes de flux de travail pour les exploiter. Si vous vous basez sur ces projets, Step Functions crée le prototype du flux de travail, mais ne déploie pas les ressources répertoriées dans la définition du flux de travail.

Lorsque vous déployez les exemples de projets, ils fournissent une machine d'état entièrement fonctionnelle et créent les ressources associées pour que la machine d'état puisse s'exécuter. Lorsque vous créez un exemple de projet, Step Functions l'utilise CloudFormation pour créer les ressources associées référencées par la machine à états.

**Topics**
+ [Gérez une tâche de conteneur avec Amazon ECS et Amazon SNS](sample-project-container-task-notification.md)
+ [Transférez des enregistrements de données avec LambdaDynamoDB, et Amazon SQS](sample-project-transfer-data-sqs.md)
+ [Sondage sur le statut du poste avec Lambda et AWS Batch](sample-project-job-poller.md)
+ [Créez un chronomètre de tâches avec Lambda et Amazon SNS](task-timer-sample.md)
+ [Création d'un exemple de modèle de rappel avec Amazon SQS, Amazon SNS et Lambda](callback-task-sample-sqs.md)
+ [Gérer une tâche Amazon EMR](sample-emr-job.md)
+ [Exécuter une EMR Serverless tâche](sample-emr-serverless-job.md)
+ [Démarrez un flux de travail au sein d'un flux de travail avec Step Functions et Lambda](sample-start-workflow.md)
+ [Traitez les données d'une file d'attente avec un état cartographique dans Step Functions](sample-map-state.md)
+ [Traitement d'un fichier CSV depuis Amazon S3 à l'aide d'une carte distribuée](sample-dist-map-csv-process.md)
+ [Traitez les données dans un compartiment Amazon S3 avec Distributed Map](sample-dist-map-s3data-process.md)
+ [Formez un modèle d'apprentissage automatique à l'aide d'Amazon SageMaker AI](sample-train-model.md)
+ [Régler les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage automatique dans SageMaker l'IA](sample-hyper-tuning.md)
+ [Réalisez un chaînage d'invites basé sur l'IA avec Amazon Bedrock](sample-bedrock-prompt-chaining.md)
+ [Traitez de gros volumes de messages provenant d'Amazon SQS avec les flux de travail Step Functions Express](sample-project-express-high-volume-sqs.md)
+ [Effectuez des points de contrôle sélectifs à l'aide des flux de travail Standard et Express](sample-project-express-selective-checkpointing.md)
+ [Créez un AWS CodeBuild projet à l'aide de Step Functions](sample-project-codebuild.md)
+ [Prétraitez les données et entraînez un modèle d'apprentissage automatique avec Amazon AI SageMaker](sample-preprocess-feature-transform.md)
+ [Orchestrez les AWS Lambda fonctions avec Step Functions](sample-lambda-orchestration.md)
+ [Lancer une requête Athena et envoyer une notification de résultats](sample-athena-query.md)
+ [Exécuter des requêtes en séquence et en parallèle à l'aide d'Athena](run-multiple-queries.md)
+ [Interrogez de grands ensembles de données à l'aide d'un robot AWS Glue](sample-query-large-datasets.md)
+ [Maintenir les données d'une table cible à jour avec AWS Glue et Athena](sample-keep-data-updated.md)
+ [Création et gestion d'un cluster Amazon EKS avec un groupe de nœuds](sample-eks-cluster.md)
+ [Interagissez avec une API gérée par API Gateway](sample-apigateway-workflow.md)
+ [Appelez un microservice exécuté sur Fargate à l'aide de l'intégration d'API Gateway](sample-apigateway-ecs-workflow.md)
+ [Envoyer un événement personnalisé vers un bus d' EventBridge événements](sample-eventbridge-custom-event.md)
+ [Invoquer des flux de travail Express synchrones via API Gateway](synchronous-execution.md)
+ [Exécutez un ETL/ELT flux de travail à l'aide de Step Functions et de l'API Amazon Redshift](sample-etl-orchestration.md)
+ [Gérez un traitement par lots avec AWS Batch et Amazon SNS](batch-job-notification.md)
+ [Répartissez les tâches par lots avec Map State](sample-batch-fan-out.md)
+ [Exécuter une AWS Batch tâche avec Lambda](sample-batch-lambda.md)

# Gérez une tâche de conteneur avec Amazon ECS et Amazon SNS
<a name="sample-project-container-task-notification"></a>

Cet exemple de projet montre comment exécuter une AWS Fargate tâche, puis envoyer une Amazon SNS notification en fonction de la réussite ou de l'échec de cette tâche. Le déploiement de cet exemple de projet créera une machine à AWS Step Functions états, un Fargate cluster et une Amazon SNS rubrique. 

Dans ce projet, Step Functions utilise une machine à états pour appeler la Fargate tâche de manière synchrone. Il attend ensuite que la tâche réussisse ou échoue, et il envoie une rubrique Amazon SNS avec un message pour savoir si la tâche a réussi ou échoué.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-project-container-task-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-container-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Lorsque l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Transférez des enregistrements de données avec LambdaDynamoDB, et Amazon SQS
<a name="sample-project-transfer-data-sqs"></a>

Cet exemple de projet montre comment lire de manière itérative des éléments d'une Amazon DynamoDB table et les envoyer vers une Amazon SQS file d'attente à l'aide d'une machine à Step Functions états. Le déploiement de cet exemple de projet créera une machine à Step Functions états, une DynamoDB table, une AWS Lambda fonction et une Amazon SQS file d'attente. 

Dans ce projet, Step Functions utilise la Lambda fonction pour remplir le DynamoDB tableau. La machine d'état utilise également une `for` boucle pour lire chacune des entrées, puis envoie chaque entrée dans une Amazon SQS file d'attente.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-project-transfer-data-sqs-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-sqs-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Sondage sur le statut du poste avec Lambda et AWS Batch
<a name="sample-project-job-poller"></a>

Cet exemple de projet crée un sondage d' AWS Batch offres d'emploi. Il implémente une machine AWS Lambda à AWS Step Functions états qui permet de créer une boucle d'`Wait`état qui vérifie une AWS Batch tâche. 

Cet exemple de projet crée et configure toutes les ressources afin que votre flux de travail Step Functions soumette une AWS Batch tâche et attende que cette tâche soit terminée avant de se terminer correctement. 

**Note**  
Vous pouvez également implémenter ce modèle sans utiliser de fonction Lambda. Pour plus d'informations sur le contrôle AWS Batch direct, voir[Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md). 

Cet exemple de projet crée la machine à états, deux fonctions Lambda et une AWS Batch file d'attente, et configure les autorisations IAM associées. 

Pour plus d'informations sur la manière de AWS Step Functions contrôler d'autres AWS services, consultez[Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-project-job-poller-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="job-status-poller-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Lorsque l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Créez un chronomètre de tâches avec Lambda et Amazon SNS
<a name="task-timer-sample"></a>

Cet exemple de projet crée un temporisateur de tâche. Il implémente une AWS Step Functions machine à états qui implémente un `Wait` état et utilise une AWS Lambda fonction qui envoie une notification Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Un état [État du flux de travail en attente](state-wait.md) est un type d'état qui attend un déclencheur pour effectuer une seule unité de travail.

**Note**  
Cet exemple de projet implémente une AWS Lambda fonction permettant d'envoyer une notification Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Vous pouvez également envoyer une notification Amazon SNS directement depuis l'Amazon States Language. Consultez [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md).

Cet exemple de projet crée la machine à états, une fonction Lambda et une rubrique Amazon SNS, et configure les autorisations (IAM) Gestion des identités et des accès AWS associées. Pour plus d'informations sur les ressources créées avec l'exemple de projet **Temporisateur de tâche**, consultez :

Pour plus d'informations sur la manière de AWS Step Functions contrôler d'autres AWS services, consultez[Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md).
+ [AWS CloudFormation Guide de l'utilisateur](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/)
+ [Guide du développeur Amazon Simple Notification Service](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/)
+ [AWS Lambda Manuel du développeur](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/)
+ [Guide de démarrage IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/GettingStartedGuide/)

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="task-timer-create-resources"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="task-timer-run-state-machine"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Création d'un exemple de modèle de rappel avec Amazon SQS, Amazon SNS et Lambda
<a name="callback-task-sample-sqs"></a>

Cet exemple de projet montre comment faire une AWS Step Functions pause pendant une tâche et attendre qu'un processus externe renvoie un jeton de tâche généré au démarrage de la tâche. 

Pour savoir comment implémenter le modèle de rappel dans Step Functions, consultez[Attendre un rappel avec un jeton de tâche](connect-to-resource.md#connect-wait-token).

Pour plus d'informations sur la manière de AWS Step Functions contrôler d'autres AWS services, consultez[Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="callback-pattern-create-resources"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="callback-pattern-run-state-machine"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Gérer une tâche Amazon EMR
<a name="sample-emr-job"></a>

Cet exemple de projet illustre Amazon EMR et AWS Step Functions son intégration. Le projet crée un cluster Amazon EMR, ajoute plusieurs étapes et les exécute, puis met fin au cluster.



**Important**  
Amazon EMR ne propose pas de niveau de tarification gratuit. L'exécution de l'exemple de projet entraînera des coûts. Vous trouverez des informations sur les prix sur la page de [tarification d'Amazon EMR.](https://aws.amazon.com//emr/pricing/) La disponibilité de l'intégration du service Amazon EMR dépend de la disponibilité d'Amazon EMR. APIs De ce fait, cet exemple de projet risque de ne pas fonctionner correctement dans certaines AWS régions. Consultez la documentation [Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com//govcloud-us/latest/UserGuide/govcloud-emr.html) pour connaître les limites applicables à certaines régions.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-emr-manage"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-container-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Exécuter une EMR Serverless tâche
<a name="sample-emr-serverless-job"></a>

Cet exemple de projet montre comment créer et démarrer une EMR Serverless application et comment exécuter plusieurs tâches au sein de celle-ci.

Cet exemple de projet crée la machine d'état, les AWS ressources de support et configure les autorisations IAM associées. Explorez cet exemple de projet pour en savoir plus sur l'exécution de EMR Serverless tâches à Step Functions l'aide de machines à états ou utilisez-le comme point de départ pour vos propres projets.

**Important**  
EMR Serverless n'a pas de niveau de tarification gratuit. L'exécution de l'exemple de projet entraînera des coûts. Vous trouverez des informations sur les prix sur la page [Tarification Amazon EMR Serverless](https://aws.amazon.com//emr/pricing/)  
En outre, la disponibilité de l'intégration des EMR Serverless services dépend de la disponibilité de EMR Serverless APIs. De ce fait, cet exemple de projet peut ne pas fonctionner correctement ou ne pas être disponible dans certains casRégions AWS. Consultez la rubrique [Autres considérations](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/considerations.html) pour plus d'informations sur la disponibilité de EMR Serverless l'entréeRégions AWS.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-emr-serverless-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-emr-serverless-run"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Démarrez un flux de travail au sein d'un flux de travail avec Step Functions et Lambda
<a name="sample-start-workflow"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser une machine à AWS Step Functions états pour démarrer d'autres exécutions de machines à états. Pour plus d'informations sur le lancement d'exécutions par machine à états à partir d'une autre machine à états, consultez[Lancer des exécutions de flux de travail à partir d'un état de tâche dans Step Functions](concepts-nested-workflows.md).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-start-workflow-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-start-workflow-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Traitez les données d'une file d'attente avec un état cartographique dans Step Functions
<a name="sample-map-state"></a>

Dans cet exemple de flux de travail, un [État du flux de travail cartographique](state-map.md) État traite les données d'une file d'attente, envoie des messages aux abonnés et les stocke dans une base de données.

Step Functions utilise une intégration optimisée pour extraire les messages d'une file d'attente Amazon SQS. Lorsque des messages sont disponibles, un [Choice](state-choice.md) état transmet un tableau de messages JSON à un [Map](state-map.md) état pour traitement. Pour chaque message, la machine d'état écrit le message sur DynamoDB, le retire de la file d'attente et le publie sur une rubrique Amazon SNS.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-map-state-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Abonnez-vous à la rubrique Amazon SNS
<a name="sample-map-subscribe-topic"></a>

**Astuce**  
Abonnez-vous à la rubrique Amazon SNS et ajoutez des éléments à la **file d'attente Amazon SQS avant d'**exécuter votre machine à états.

1. Ouvrez la [console Amazon SNS](https://console.aws.amazon.com/sns/home).

1. Choisissez **Sujets** et recherchez le sujet créé par l'exemple de projet.

1. Choisissez **Créer un abonnement**, et pour **Protocole**, sélectionnez **E-mail**.

1. Sous **Endpoint**, entrez votre adresse e-mail pour vous abonner au sujet.

1. Choisissez **Créer un abonnement**.

1. Confirmez l'abonnement dans votre e-mail pour l'activer.

## Étape 3 : ajouter des messages à la file d'attente Amazon SQS
<a name="sample-map-create-queue"></a>

1. Ouvrez la [console Amazon SQS](https://console.aws.amazon.com/sqs/home).

1. Choisissez la file d'attente créée par l'exemple de projet.

1. Choisissez **Envoyer et recevoir des messages**, entrez un message et choisissez **Envoyer un message**. Répétez cette étape pour ajouter plusieurs messages à la file d'attente.

## Étape 4 : Exécutez la machine d'état
<a name="sample-map-start-execution"></a>

**Astuce**  
Les files d'attente sur Amazon SNS sont finalement cohérentes. Vous devrez peut-être attendre quelques minutes après avoir envoyé des messages à la file d'attente avant de lancer votre machine d'état.

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Traitement d'un fichier CSV depuis Amazon S3 à l'aide d'une carte distribuée
<a name="sample-dist-map-csv-process"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser l'[*état de la carte distribuée*](state-map-distributed.md) pour itérer plus de 10 000 lignes d'un fichier CSV généré à l'aide d'une Lambda fonction. Le fichier CSV contient les informations d'expédition des commandes des clients et est stocké dans un compartiment Amazon S3. La carte distribuée itère un lot de 10 lignes dans le fichier CSV à des fins d'analyse des données.

La carte distribuée contient une Lambda fonction permettant de détecter les commandes retardées. La carte distribuée contient également une [carte en ligne](state-map-inline.md) pour traiter les commandes retardées par lots et renvoie ces commandes différées dans un tableau. Pour chaque commande différée, la carte intégrée envoie un message à une Amazon SQS file d'attente. Enfin, cet exemple de projet stocke les résultats de [Map Run](concepts-examine-map-run.md) dans un autre compartiment Amazon S3 de votre Compte AWS.

Avec Distributed Map, vous pouvez exécuter jusqu'à 10 000 exécutions parallèles de flux de travail enfants à la fois. Dans cet exemple de projet, la simultanéité maximale de Distributed Map est fixée à 1 000, ce qui la limite à 1 000 exécutions parallèles de flux de travail enfants.

Cet exemple de projet crée la machine d'état, les AWS ressources de support et configure les autorisations IAM associées. Explorez cet exemple de projet pour en savoir plus sur l'utilisation de la carte distribuée pour orchestrer des charges de travail parallèles à grande échelle, ou utilisez-la comme point de départ pour vos propres projets.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-dist-map-csv-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-dist-map-csv-run"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Traitez les données dans un compartiment Amazon S3 avec Distributed Map
<a name="sample-dist-map-s3data-process"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser l'[*état de la carte distribuée*](state-map-distributed.md) pour traiter des données à grande échelle, par exemple, analyser les données météorologiques historiques et identifier la station météo qui affiche la température moyenne la plus élevée de la planète chaque mois. Les données météorologiques sont enregistrées dans plus de 12 000 fichiers CSV, eux-mêmes stockés dans un compartiment Amazon S3.

Cet exemple de projet inclut deux *états de cartes distribuées* **nommés Distributed S3 copy NOA Data** and **Process NOAAData**. **Copie S3 distribuée NOA Data** itère sur les fichiers CSV d'un compartiment public Amazon S3 nommé **noaa-gsod-pds**et les copie dans un compartiment Amazon S3 de votre. Compte AWS Le **processus NOAAData** itère sur les fichiers copiés et inclut une fonction Lambda qui effectue l'analyse de température.

L'exemple de projet vérifie d'abord le contenu du compartiment Amazon S3 en appelant l'action d'API [ListObjectsV2](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_ListObjectsV2.html). Sur la base du nombre de [clés](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_ListObjectsV2.html#AmazonS3-ListObjectsV2-response-MaxKeys) renvoyées en réponse à cet appel, l'exemple de projet prend l'une des décisions suivantes : 
+ Si le nombre de clés est supérieur ou égal à 1, le projet passe à l'NOAADataétat **Processus**. Cet *état de carte distribuée* inclut une Lambda fonction nommée **TemperatureFunction**qui recherche la station météo ayant enregistré la température moyenne la plus élevée chaque mois. Cette fonction renvoie un dictionnaire avec `year-month` comme clé et un dictionnaire contenant des informations sur la station météo comme valeur.
+ Si le nombre de clés renvoyées ne dépasse pas 1, l'état des **données NOA de copie S3 distribuée** répertorie tous les objets du compartiment public **noaa-gsod-pds**et copie de manière itérative les objets individuels dans un autre compartiment de votre compte par lots de 100. Une [carte intégrée effectue la](state-map-inline.md) copie itérative des objets.

  Une fois tous les objets copiés, le projet passe à l'NOAADataétat **Processus** pour le traitement des données météorologiques.

L'exemple de projet passe enfin à une Lambda fonction réductrice qui effectue une agrégation finale des résultats renvoyés par la **TemperatureFunction**fonction et écrit les résultats dans un Amazon DynamoDB tableau.

Avec Distributed Map, vous pouvez exécuter jusqu'à 10 000 exécutions parallèles de flux de travail enfants à la fois. Dans cet exemple de projet, la simultanéité maximale de **Process NOAAData** Distributed Map est fixée à 3 000, ce qui la limite à 3 000 exécutions parallèles de flux de travail enfants.

Cet exemple de projet crée la machine d'état, les AWS ressources de support et configure les autorisations IAM associées. Explorez cet exemple de projet pour en savoir plus sur l'utilisation de la carte distribuée pour orchestrer des charges de travail parallèles à grande échelle, ou utilisez-la comme point de départ pour vos propres projets.

**Important**  
Cet exemple de projet n'est disponible que dans la région de l'est des États-Unis (Virginie du Nord).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-dist-map-s3data-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-dist-map-s3data-run"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Formez un modèle d'apprentissage automatique à l'aide d'Amazon SageMaker AI
<a name="sample-train-model"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser l' SageMaker IA, AWS Step Functions entraîner un modèle d'apprentissage automatique et comment transformer par lots un ensemble de données de test.

Dans ce projet, Step Functions utilise une fonction Lambda pour ajouter un ensemble de données de test à un bucket Amazon S3. Il entraîne ensuite un modèle d'apprentissage automatique et effectue une transformation par lots en utilisant l'[intégration du service d'SageMaker IA](connect-sagemaker.md).

Pour plus d'informations sur les intégrations des services SageMaker AI et Step Functions, consultez les pages suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Créez et gérez des jobs Amazon SageMaker AI avec Step Functions](connect-sagemaker.md)

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez la section [SageMaker AI Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-train-model-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-train-model-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Régler les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage automatique dans SageMaker l'IA
<a name="sample-hyper-tuning"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser l' SageMaker IA pour ajuster les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage automatique et pour transformer par lots un ensemble de données de test.

Dans ce projet, Step Functions utilise une fonction Lambda pour ajouter un ensemble de données de test à un bucket Amazon S3. Il crée ensuite une tâche de réglage des hyperparamètres à l'aide de l'[intégration du service SageMaker AI](connect-sagemaker.md). Il utilise ensuite une fonction Lambda pour extraire le chemin des données, enregistre le modèle de réglage, extrait le nom du modèle, puis exécute une tâche de transformation par lots pour effectuer une inférence dans l'IA. SageMaker 

Pour plus d'informations sur les intégrations des services SageMaker AI et Step Functions, consultez les pages suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Créez et gérez des jobs Amazon SageMaker AI avec Step Functions](connect-sagemaker.md)

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez la section [SageMaker AI Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-hyper-tuning-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-hyper-tuning-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Réalisez un chaînage d'invites basé sur l'IA avec Amazon Bedrock
<a name="sample-bedrock-prompt-chaining"></a>

Cet exemple de projet montre comment vous pouvez l'intégrer Amazon Bedrock pour effectuer un chaînage d'invites par IA et créer des chatbots de haute qualité à l'aide de. Amazon Bedrock Le projet regroupe certaines instructions et les résout dans l'ordre dans lequel elles sont fournies. L'enchaînement de ces instructions augmente la capacité du modèle de langage utilisé à fournir une réponse parfaitement organisée.

Cet exemple de projet crée la machine d'état, les AWS ressources de support et configure les autorisations IAM associées. Explorez cet exemple de projet pour en savoir plus sur l'utilisation de l'intégration Amazon Bedrock optimisée des services avec les machines d'Step Functionsétat, ou utilisez-le comme point de départ pour vos propres projets.

## Prérequis
<a name="sample-bedrock-prerequisites"></a>

Cet exemple de projet utilise le modèle de langage large (LLM) de la commande Cohere. Pour exécuter correctement cet exemple de projet, vous devez ajouter l'accès à ce LLM depuis la Amazon Bedrock console. Pour ajouter l'accès au modèle, procédez comme suit :

1. Ouvrez la [console Amazon Bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)

1. Dans le volet de navigation, choisissez **Model Access**.

1. Choisissez **Gérer l'accès aux modèles**.

1. Cochez la case à côté de **Cohere.**

1. Choisissez **Demander l'accès**. L'**état d'accès du** modèle **Cohere** indique que l'**accès est accordé**.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-bedrock-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-bedrock-run"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Traitez de gros volumes de messages provenant d'Amazon SQS avec les flux de travail Step Functions Express
<a name="sample-project-express-high-volume-sqs"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser un flux de travail AWS Step Functions express pour traiter des messages ou des données provenant d'une source d'événements importante, telle qu'Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS). Comme Express Workflows peut être démarré à un rythme très élevé, il convient parfaitement pour le traitement d'événements à volume élevé ou les charges de travail de données en continu.

Voici deux méthodes couramment utilisées pour exécuter votre machine d'état à partir d'une source d'événement :
+ **Configurez une règle Amazon CloudWatch Events pour démarrer l'exécution d'une machine à états chaque fois que la source d'événements émet un événement.** Pour plus d'informations, consultez [la section Création d'une règle d' CloudWatch événements déclenchant un événement](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/events/Create-CloudWatch-Events-Rule.html). 
+ **Mappez la source d'événement à une fonction Lambda et écrivez le code de fonction pour exécuter votre machine d'état.** La AWS Lambda fonction est invoquée chaque fois que votre source d'événement émet un événement, ce qui déclenche à son tour une exécution par machine à états. Pour plus d'informations, consultez la section [Utilisation AWS Lambda avec Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html). 

Cet exemple de projet utilise la deuxième méthode pour démarrer une exécution chaque fois que la file d'attente Amazon SQS envoie un message. Vous pouvez utiliser une configuration similaire pour déclencher l'exécution d'Express Workflows à partir d'autres sources d'événements, telles qu'Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB et Amazon Kinesis.

Pour plus d'informations sur les intégrations des services Express Workflows et Step Functions, consultez les rubriques suivantes :
+ [Choix du type de flux de travail dans Step Functions](choosing-workflow-type.md)
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Quotas de service Step Functions](service-quotas.md)

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-project-high-volume-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Déclencher l'exécution de la machine à états
<a name="trigger-execution"></a>

1. Ouvrez la [console Amazon SQS](https://console.aws.amazon.com/sqs).

1. Sélectionnez la file d'attente qui a été créée par l'exemple de projet.

   Le nom sera similaire à **Example- SQSQueue XUtn -WJalR** FEMI.

1. Dans la liste **Actions en file d'attente**, sélectionnez **Envoyer un message**.

1. Utilisez le bouton Copier pour copier le message suivant et, dans la fenêtre **Envoyer un message** saisissez-le et sélectionnez le bouton **Envoyer un message** .
**Note**  
Dans cet exemple de message, la ligne `input:` a été formatée avec des sauts de ligne pour s'adapter à la page. Utilisez le bouton Copier ou assurez-vous qu'il est entré sous la forme d'une seule ligne sans interruption. 

   ```
   {
         "input": "QW5kIGxpa2UgdGhlIGJhc2VsZXNzIGZhYnJpYyBvZiB0aGlzIHZpc2lvbiwgVGhlIGNsb3VkLWNhcHBlZCB0b3dlcnMsIHRoZSBnb3JnZW
                   91cyBwYWxhY2VzLCBUaGUgc29sZW1uIHRlbXBsZXMsIHRoZSBncmVhdCBnbG9iZSBpdHNlbGbigJQgWWVhLCBhbGwgd2hpY2ggaXQgaW5o
                   ZXJpdOKAlHNoYWxsIGRpc3NvbHZlLCBBbmQgbGlrZSB0aGlzIGluc3Vic3RhbnRpYWwgcGFnZWFudCBmYWRlZCwgTGVhdmUgbm90IGEgcm
                   FjayBiZWhpbmQuIFdlIGFyZSBzdWNoIHN0dWZmIEFzIGRyZWFtcyBhcmUgbWFkZSBvbiwgYW5kIG91ciBsaXR0bGUgbGlmZSBJcyByb3Vu
                   ZGVkIHdpdGggYSBzbGVlcC4gU2lyLCBJIGFtIHZleGVkLiBCZWFyIHdpdGggbXkgd2Vha25lc3MuIE15IG9sZCBicmFpbiBpcyB0cm91Ym
                   xlZC4gQmUgbm90IGRpc3R1cmJlZCB3aXRoIG15IGluZmlybWl0eS4gSWYgeW91IGJlIHBsZWFzZWQsIHJldGlyZSBpbnRvIG15IGNlbGwg
                   QW5kIHRoZXJlIHJlcG9zZS4gQSB0dXJuIG9yIHR3byBJ4oCZbGwgd2FsayBUbyBzdGlsbCBteSBiZWF0aW5nIG1pbmQu"
   }
   ```

1. Choisissez **Fermer**.

1. Ouvrez la [console Step Functions]().

1.  Accédez à votre [groupe de CloudWatch journaux Amazon Logs](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/home?#logs:) et inspectez les journaux. Le nom du groupe de logs ressemblera à **example- ExpressLogGroup -Wjalr XUtn FEMI**. 

# Effectuez des points de contrôle sélectifs à l'aide des flux de travail Standard et Express
<a name="sample-project-express-selective-checkpointing"></a>

Cet exemple de projet montre comment combiner les workflows Standard et Express en exécutant un workflow de commerce électronique simulé qui effectue un point de contrôle sélectif. Le déploiement de cet exemple de projet crée une machine à états Standard Workflows, une machine à états Express Workflows imbriquée, une AWS Lambda fonction, une file d'attente Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) et une rubrique Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).

Pour plus d'informations sur les flux de travail Express, les flux de travail imbriqués et les intégrations des services Step Functions, consultez les pages suivantes :
+ [Choix du type de flux de travail dans Step Functions](choosing-workflow-type.md)
+  [Lancer des exécutions de flux de travail à partir d'un état de tâche dans Step Functions](concepts-nested-workflows.md) 
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-project-express-selective"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-selective-checkpointing-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Créez un AWS CodeBuild projet à l'aide de Step Functions
<a name="sample-project-codebuild"></a>

Cet exemple de projet montre comment AWS Step Functions créer un AWS CodeBuild projet, exécuter des tests, puis envoyer une notification Amazon SNS en fonction des résultats.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-project-codebuild-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-project-codebuild-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Prétraitez les données et entraînez un modèle d'apprentissage automatique avec Amazon AI SageMaker
<a name="sample-preprocess-feature-transform"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser l' SageMaker IA, AWS Step Functions prétraiter des données et entraîner un modèle d'apprentissage automatique.

Dans ce projet, Step Functions utilise une fonction Lambda pour créer un bucket Amazon S3 avec un ensemble de données de test et un script Python pour le traitement des données. Il entraîne ensuite un modèle d'apprentissage automatique et effectue une transformation par lots en utilisant l'[intégration du service d'SageMaker IA](connect-sagemaker.md).

Pour plus d'informations sur les intégrations des services SageMaker AI et Step Functions, consultez les pages suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Créez et gérez des jobs Amazon SageMaker AI avec Step Functions](connect-sagemaker.md)

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez la section [SageMaker AI Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-preprocess-feature-transform-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-preprocess-feature-transform-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Orchestrez les AWS Lambda fonctions avec Step Functions
<a name="sample-lambda-orchestration"></a>

Le modèle de fonctions **Lambda Orchestrate** utilise plusieurs fonctions Lambda dans un exemple de flux de travail de négociation d'actions. Une fonction vérifie le cours d'une action, puis un humain est invité à choisir d'acheter ou de vendre l'action. Un état de choix sélectionne la fonction suivante en fonction de la `recommended_type` variable pour terminer l'achat ou la vente. Une fois l'une ou l'autre des fonctions terminée, le résultat de l'échange est publié avant d'atteindre la fin du flux de travail.

Pour implémenter l'étape d'approbation humaine, l'exécution du flux de travail est interrompue jusqu'à ce qu'un unique TaskToken soit renvoyé. Dans ce projet, le flux de travail transmet un message contenant le jeton de tâche à une file d'attente Amazon SQS. Le message déclenche une autre fonction Lambda configurée pour gérer un rappel en fonction de la charge utile du message. Le flux de travail s'arrête jusqu'à ce qu'il reçoive le jeton de tâche en retour suite à un appel d'[https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_SendTaskSuccess.html](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_SendTaskSuccess.html)API. Pour plus d'informations sur les jetons de tâches, consultez[Attendre un rappel avec un jeton de tâche](connect-to-resource.md#connect-wait-token).

![\[Vue illustrative de la machine étatique\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/step-functions/latest/dg/images/sample-lambda-orchestration.png)


## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-lambda-orchestration-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-lambda-orchestration-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

Pour plus d'informations sur les intégrations de services Step Functions, consultez[Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md).

# Lancer une requête Athena et envoyer une notification de résultats
<a name="sample-athena-query"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions et Amazon Athena pour démarrer une requête Athena et envoyer une notification avec les résultats de la requête à l'aide de flux de travail standard.

Dans ce projet, Step Functions utilise des fonctions Lambda et un AWS Glue robot d'exploration pour générer un ensemble d'exemples de données. Il exécute ensuite une requête à l'aide de l'[intégration du service Athena](connect-athena.md) et renvoie les résultats à l'aide d'une rubrique SNS.

Pour plus d'informations sur les intégrations des services Athena et Step Functions, consultez les rubriques suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Exécutez des requêtes Athena avec Step Functions](connect-athena.md)

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-athena-query-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-athena-query-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Exécuter des requêtes en séquence et en parallèle à l'aide d'Athena
<a name="run-multiple-queries"></a>

Cet exemple de projet montre comment exécuter des requêtes Athena successivement puis en parallèle, gérer les erreurs, puis envoyer une notification Amazon SNS en fonction du succès ou de l'échec des requêtes. 

Dans ce projet, Step Functions utilise une machine à états pour exécuter les requêtes Athena de manière synchrone. Une fois les résultats de la requête renvoyés, entrez dans l'état parallèle avec deux requêtes Athena exécutées en parallèle. Il attend ensuite que la tâche réussisse ou échoue, et il envoie un sujet Amazon SNS avec un message indiquant si la tâche a réussi ou échoué.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="run-multi-query-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-run-multi-query-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Interrogez de grands ensembles de données à l'aide d'un robot AWS Glue
<a name="sample-query-large-datasets"></a>

Cet exemple de projet montre comment ingérer un ensemble de données volumineux dans Amazon S3 et le partitionner via AWS Glue Crawlers, puis exécuter des requêtes Amazon Athena sur cette partition.

Dans ce projet, la machine d'état Step Functions invoque un AWS Glue robot d'exploration qui partitionne un ensemble de données volumineux dans Amazon S3. Une fois que le AWS Glue robot d'exploration renvoie un message de réussite, le flux de travail exécute les requêtes Athena sur cette partition. Une fois que l'exécution de la requête est terminée avec succès, une notification Amazon SNS est envoyée à une rubrique Amazon SNS.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-query-large-datasets-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-query-large-datasets-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Maintenir les données d'une table cible à jour avec AWS Glue et Athena
<a name="sample-keep-data-updated"></a>

Cet exemple de projet montre comment interroger une table cible pour obtenir des données actuelles avec AWS Glue Catalog, puis comment la mettre à jour avec de nouvelles données provenant d'autres sources à l'aide d'Amazon Athena.

Dans ce projet, la machine d'état Step Functions appelle AWS Glue Catalog pour vérifier si une table cible existe dans un compartiment Amazon S3. Si aucune table n'est trouvée, une nouvelle table sera créée. Step FunctionsExécute ensuite une requête Athena pour ajouter des lignes à la table cible à partir d'une autre source de données : en interrogeant d'abord la table cible pour obtenir la date la plus récente, puis en interrogeant la table source pour obtenir des données plus récentes et en les insérant dans la table cible.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-keep-data-updated-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-keep-data-updated-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Création et gestion d'un cluster Amazon EKS avec un groupe de nœuds
<a name="sample-eks-cluster"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions et Amazon Elastic Kubernetes Service pour créer un cluster Amazon EKS avec un groupe de nœuds, exécuter une tâche sur Amazon EKS, puis examiner le résultat. Une fois terminé, il supprime les groupes de nœuds et le cluster Amazon EKS.

Pour plus d'informations sur les intégrations de services Step Functions et Step Functions, consultez les rubriques suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Créez et gérez des clusters Amazon EKS avec Step Functions](connect-eks.md)

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez la section [Tarification d'Amazon EKS](https://aws.amazon.com/eks/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-eks-cluster-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-eks-cluster-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Interagissez avec une API gérée par API Gateway
<a name="sample-apigateway-workflow"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions pour appeler API Gateway et vérifie si l'appel a réussi.

Pour plus d'informations sur les intégrations des services API Gateway et Step Functions, consultez les pages suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Création d'une API Gateway REST APIs avec Step Functions](connect-api-gateway.md)

## Étape 1 : Création de l'état
<a name="sample-apigateway-workflow-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-apigateway-workflow-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Appelez un microservice exécuté sur Fargate à l'aide de l'intégration d'API Gateway
<a name="sample-apigateway-ecs-workflow"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions pour appeler API Gateway afin d'interagir avec un service activé AWS Fargate, et également pour vérifier si l'appel a réussi.

Pour plus d'informations sur les intégrations des services API Gateway et Step Functions, consultez les pages suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Création d'une API Gateway REST APIs avec Step Functions](connect-api-gateway.md)

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-apigateway-ecs-workflow-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-apigateway-ecs-workflow-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Envoyer un événement personnalisé vers un bus d' EventBridge événements
<a name="sample-eventbridge-custom-event"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions pour envoyer un événement personnalisé à un bus d'événements qui correspond à une règle comportant plusieurs cibles (Amazon EventBridge AWS Lambda, Amazon Simple Notification Service, Amazon Simple Queue Service).

Pour plus d'informations sur les intégrations de services Step Functions et Step Functions, consultez les rubriques suivantes :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+ [Ajoutez des EventBridge événements avec Step Functions](connect-eventbridge.md)

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez la section [EventBridge Tarification](https://aws.amazon.com/eventbridge/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-eventbridge-custom-event-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-eventbridge-custom-event-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Invoquer des flux de travail Express synchrones via API Gateway
<a name="synchronous-execution"></a>

Cet exemple de projet montre comment invoquer des flux de travail synchrones Express via Amazon API Gateway pour gérer une base de données d'employés.

Dans ce projet, Step Functions utilise les points de terminaison API Gateway pour démarrer les flux de travail Step Functions Synchronous Express. Ils utilisent ensuite DynamoDB pour rechercher, ajouter et supprimer des employés dans une base de données d'employés.

Pour plus d'informations sur les flux de travail synchrones Express de Step Functions, consultez[Flux de travail express synchrones et asynchrones dans Step Functions](choosing-workflow-type.md#concepts-express-synchronous).

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez la section [Tarification de Step Functions](https://aws.amazon.com/step-functions/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="synchronous-execution-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="synchronous-execution-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Exécutez un ETL/ELT flux de travail à l'aide de Step Functions et de l'API Amazon Redshift
<a name="sample-etl-orchestration"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions et l'API Amazon Redshift Data pour exécuter un ETL/ELT flux de travail qui charge des données dans l'entrepôt de données Amazon Redshift. 

Dans ce projet, Step Functions utilise une AWS Lambda fonction et l'API Amazon Redshift Data pour créer les objets de base de données requis et générer un ensemble de données d'exemple, puis exécute deux tâches en parallèle qui consistent à charger des tables de dimensions, suivies d'une table de faits. Une fois que les deux tâches de chargement des dimensions sont terminées avec succès, Step Functions exécute la tâche de chargement pour la table d'information, exécute la tâche de validation, puis met en pause le cluster Amazon Redshift.

**Note**  
 Vous pouvez modifier la logique ETL pour recevoir des données provenant d'autres sources telles qu'Amazon S3, qui peut utiliser la commande [COPY](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_COPY.html) pour copier des données d'Amazon S3 vers une table Amazon Redshift. 

Pour plus d'informations sur les intégrations des services Amazon Redshift et Step Functions, consultez les guides suivants :
+ [Intégrer les services avec Step Functions](integrate-services.md)
+  [En utilisant l’API de données Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/data-api.html) 
+  [Service d'API de données Amazon Redshift](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/rds-data.html) 
+  [Création d'une machine d'état Step Functions utilisant Lambda](tutorial-creating-lambda-state-machine.md) 

Pour plus d'informations sur les politiques IAM pour Lambda et Amazon Redshift, consultez les guides suivants :
+  [Politiques IAM pour les appels AWS Lambda](connect-lambda.md#lambda-iam) 
+  [Autoriser l'accès à l'API Amazon Redshift Data](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/data-api.html#data-api-access) 

**Note**  
Cet exemple de projet peut entraîner des frais.  
Pour AWS les nouveaux utilisateurs, un niveau d'utilisation gratuit est disponible. Dans cette offre, les services sont gratuits en-dessous d'un certain niveau d'utilisation. Pour plus d'informations sur AWS les coûts et le niveau gratuit, consultez [AWS Step Functions les tarifs](https://aws.amazon.com/step-functions/pricing/).

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-etl-orchestration-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-etl-orchestration-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Gérez un traitement par lots avec AWS Batch et Amazon SNS
<a name="batch-job-notification"></a>

Cet exemple montre comment soumettre une tâche AWS Batch, puis comment envoyer une notification Amazon SNS selon que cette tâche a réussi ou échoué. Le déploiement de cet exemple de projet crée une machine d'état AWS Step Functions, une tâche AWS Batch et une rubrique Amazon SNS.

Dans ce projet, Step Functions utilise une machine d'état pour appeler la tâche AWS Batch de manière synchrone. Il attend ensuite que la tâche réussisse ou échoue, et il envoie une rubrique Amazon SNS avec un message pour savoir si la tâche a réussi ou échoué.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="batch-job-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-container-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Répartissez les tâches par lots avec Map State
<a name="sample-batch-fan-out"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser l'[État du flux de travail cartographique](state-map.md)état de Step Functions pour répartir les AWS Batch tâches.

Dans ce projet, Step Functions utilise une machine à états pour appeler une fonction Lambda afin d'effectuer un prétraitement simple, puis invoque plusieurs tâches AWS Batch en parallèle en utilisant l'état. [État du flux de travail cartographique](state-map.md)

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-batch-fan-out-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-batch-fan-out-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.

# Exécuter une AWS Batch tâche avec Lambda
<a name="sample-batch-lambda"></a>

Cet exemple de projet montre comment utiliser Step Functions pour prétraiter des données à l'aide de AWS Lambda fonctions, puis orchestrer AWS Batch des tâches.

Dans ce projet, Step Functions utilise une machine à états pour appeler une fonction Lambda afin d'effectuer un prétraitement simple avant qu'une AWS Batch tâche ne soit soumise. Plusieurs tâches peuvent être invoquées en fonction du résultat ou du succès de la précédente.

## Étape 1 : Création de la machine à états
<a name="sample-batch-lambda-create"></a>

1. Ouvrez la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) et choisissez **Create state machine**.

1. Choisissez **Créer à partir d'un modèle** et recherchez le modèle de démarrage correspondant. Choisissez **Next (Suivant)** pour continuer.

1. Choisissez le mode d'utilisation du modèle :

   1. **Exécuter une démonstration** : crée une machine d'état en lecture seule. Après révision, vous pouvez créer le flux de travail et toutes les ressources associées.

   1. **Développez-le** : fournit une définition de flux de travail modifiable que vous pouvez revoir, personnaliser et déployer avec vos propres ressources. (Les ressources associées, telles que les fonctions ou les files d'attente, **ne seront pas** créées automatiquement.)

1. Choisissez **Utiliser le modèle** pour poursuivre votre sélection.
**Note**  
*Les frais standard s'appliquent aux services déployés sur votre compte.*

## Étape 2 : Exécuter la machine à états de démonstration
<a name="sample-batch-lambda-start-execution"></a>

Si vous avez choisi l'option **Exécuter une démonstration**, toutes les ressources associées seront déployées et prêtes à être exécutées. Si vous avez choisi l'option **Construire dessus**, vous devrez peut-être définir des valeurs d'espace réservé et créer des ressources supplémentaires avant de pouvoir exécuter votre flux de travail personnalisé.

1. Choisissez **Déployer et exécuter**.

1. Attendez que la CloudFormation pile soit déployée. Cela peut prendre jusqu'à 10 minutes.

1. Une fois que l'option **Démarrer l'exécution** apparaît, passez en revue l'**entrée** et choisissez **Démarrer l'exécution**.

**Félicitations \$1**  
Vous devriez maintenant avoir une démo en cours d'exécution de votre machine d'état. Vous pouvez choisir des états dans la **vue graphique pour consulter** les entrées, les sorties, les variables, les définitions et les événements.