Risolvi i problemi relativi agli stati AWS Step Functions utilizzando Amazon Bedrock - Prontuario AWS
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Risolvi i problemi relativi agli stati AWS Step Functions utilizzando Amazon Bedrock

Creato da Aniket Kurzadkar (AWS) e Sangam Kushwaha (AWS)

Riepilogo

AWS Step Functions le funzionalità di gestione degli errori possono aiutarti a individuare un errore che si verifica durante uno stato di un flusso di lavoro, ma individuare la causa principale di un errore ed eseguirne il debug può comunque essere difficile. Questo modello affronta questa sfida e mostra come Amazon Bedrock può aiutarti a risolvere gli errori che si verificano durante gli stati di Step Functions.

Step Functions fornisce l'orchestrazione del flusso di lavoro, semplificando l'automazione dei processi per gli sviluppatori. Step Functions fornisce anche funzionalità di gestione degli errori che offrono i seguenti vantaggi:

  • Gli sviluppatori possono creare applicazioni più resilienti che non falliscono completamente quando qualcosa va storto.

  • I flussi di lavoro possono includere la logica condizionale per gestire diversi tipi di errori in modo diverso.

  • Il sistema può riprovare automaticamente le operazioni non riuscite, magari con un backoff esponenziale.

  • È possibile definire percorsi di esecuzione alternativi per gli scenari di errore, consentendo al flusso di lavoro di adattarsi e continuare l'elaborazione.

Quando si verifica un errore in un flusso di lavoro Step Functions, questo modello mostra come inviare il messaggio di errore e il contesto a un modello base (FM) come Claude 3 supportato da Step Functions. L'FM può analizzare l'errore, classificarlo e suggerire potenziali passaggi di correzione.

Prerequisiti e limitazioni

Prerequisiti

Limitazioni

  • Puoi utilizzare l'approccio di questo modello per vari Servizi AWS scopi. Tuttavia, i risultati potrebbero variare in base al prompt creato e successivamente valutato da AWS Lambda Amazon Bedrock.

  • Alcuni Servizi AWS non sono disponibili in tutti. Regioni AWS Per la disponibilità regionale, consulta i servizi AWS per regione. Per endpoint specifici, consulta Endpoints and quotas del servizio e scegli il link relativo al servizio.

Architettura

Il diagramma seguente mostra i componenti del flusso di lavoro e dell'architettura per questo modello.

Flusso di lavoro per la gestione e la notifica degli errori tramite Step Functions, Amazon Bedrock e Amazon SNS.

Il diagramma mostra il flusso di lavoro automatizzato per la gestione e la notifica degli errori in una macchina a stati Step Functions:

  1. Lo sviluppatore avvia l'esecuzione di una macchina a stati.

  2. La macchina a stati Step Functions inizia a elaborare i suoi stati. I risultati possibili sono due:

    • (a) Se tutti gli stati vengono eseguiti correttamente, il flusso di lavoro passa direttamente ad Amazon SNS per una notifica di successo via e-mail.

    • (b) Se uno stato fallisce, il flusso di lavoro passa alla funzione Lambda per la gestione degli errori.

  3. In caso di errore, si verifica quanto segue:

    • (a) Viene attivata la funzione Lambda (gestore degli errori). La funzione Lambda estrae il messaggio di errore dai dati dell'evento che la macchina a stati Step Functions le ha passato. Quindi la funzione Lambda prepara un prompt basato su questo messaggio di errore e lo invia ad Amazon Bedrock. Il prompt richiede soluzioni e suggerimenti relativi all'errore specifico riscontrato.

    • (b) Amazon Bedrock, che ospita il modello di intelligenza artificiale generativa, elabora la richiesta di input. (Questo modello utilizza il modello di base Anthropic Claude 3 (FM), uno dei tanti supportati da FMs Amazon Bedrock.) Il modello di intelligenza artificiale analizza il contesto dell'errore. Quindi il modello genera una risposta che può includere spiegazioni del motivo per cui si è verificato l'errore, potenziali soluzioni per risolverlo e suggerimenti per evitare di ripetere gli stessi errori in futuro.

      Amazon Bedrock restituisce la risposta generata dall'intelligenza artificiale alla funzione Lambda. La funzione Lambda elabora la risposta, potenzialmente formattandola o estraendo informazioni chiave. Quindi la funzione Lambda invia la risposta all'output della macchina a stati.

  4. Dopo la gestione degli errori o l'esecuzione corretta, il flusso di lavoro si conclude attivando Amazon SNS per l'invio di una notifica e-mail.

Strumenti

Servizi AWS

  • Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che rende disponibili per l'uso modelli di base ad alte prestazioni (FMs) delle principali startup di intelligenza artificiale e di Amazon tramite un'API unificata.

  • AWS Lambda è un servizio di calcolo che consente di eseguire il codice senza gestire i server o effettuarne il provisioning. Esegue il codice solo quando necessario e si ridimensiona automaticamente, quindi paghi solo per il tempo di elaborazione che utilizzi.

  • Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) ti aiuta a coordinare e gestire lo scambio di messaggi tra editori e clienti, inclusi server Web e indirizzi e-mail.

  • AWS Step Functionsè un servizio di orchestrazione senza server che ti aiuta a combinare AWS Lambda funzioni e altro per creare applicazioni aziendali critiche. Servizi AWS

Best practice

  • Poiché Amazon Bedrock è un modello di intelligenza artificiale generativo che apprende dai dati addestrati, utilizza tali dati anche per addestrare e generare contesto. Come best practice, nascondi tutte le informazioni private che potrebbero causare problemi di fuga di dati.

  • Sebbene l'intelligenza artificiale generativa possa fornire informazioni preziose, le decisioni critiche relative alla gestione degli errori dovrebbero comunque coinvolgere la supervisione umana, specialmente negli ambienti di produzione.

Epiche

AttivitàDescrizioneCompetenze richieste

Crea una macchina a stati.

Per creare una macchina a stati adatta al tuo flusso di lavoro, procedi come segue:

  1. Accedi a e apri la AWS Step Functions console. AWS Management Console

  2. Dal riquadro di navigazione a sinistra, scegli Macchine a stati.

  3. Scegli Create state machine (Crea macchina a stati).

  4. Scegli un modello in base al tuo caso d'uso o scegli Blank per creare un modello in base alle tue esigenze.

AWS DevOps
AttivitàDescrizioneCompetenze richieste

Creazione di una funzione Lambda.

Per creare una funzione Lambda, procedi come segue:

  1. In AWS Management Console, accedi alla AWS Lambda console.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Funzioni, quindi scegli Crea funzione.

  3. Nella pagina Crea funzione, scegli tra le opzioni per creare una funzione. Quindi, inserisci un nome in Nome della funzione e scegli la lingua appropriata dall'elenco a discesa in Runtime.

  4. Scegli Crea funzione.

AWS DevOps

Imposta la logica richiesta nel codice Lambda.

  • Per connetterti all'API Amazon Bedrock utilizzando il AWS SDK per Python (Boto3), usa il codice seguente.

    Questo codice configura un client per Amazon Bedrock, prepara i parametri necessari e quindi invia una richiesta al modello Claude 3 con un prompt specificato.

    Questo pattern richiama il modello Claude 3. Per ulteriori informazioni su tutti i modelli di base supportati, incluso il modello correlato IDs, consulta Modelli di base supportati in Amazon Bedrock nella documentazione di Amazon Bedrock.

client = boto3.client(
        service_name="bedrock-runtime", region_name="selected-region"
    )

    # Invoke Claude 3 with the text prompt
    model_id = "your-model-id" # Select your Model ID, Based on the Model Id, Change the body format

    try:
        response = client.invoke_model(
            modelId=model_id,
            body=json.dumps(
                {
                    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
                    "max_tokens": 1024,
                    "messages": [
                        {
                            "role": "user",
                            "content": [{"type": "text", "text": prompt}],
                        }
                    ],
                }
            ),
        )

  • (Facoltativo) Sostituisci l'account Account AWS IDs con un segnaposto. IDs Per motivi di sicurezza, questo approccio può essere utile per ripulire registri, messaggi di errore o altri output che potrebbero contenere informazioni riservate sull'account.

    Il codice seguente troverà qualsiasi occorrenza di un numero di 12 cifre racchiuso tra due punti (che è il formato di Account AWS IDs Amazon Resource Names (ARNs) e alcuni altri AWS identificatori) e lo sostituirà con l'ID dell'account segnaposto. ":123456789012:"

    def replace_account_id(input_string):
   
    # Use a regular expression to find the AWS account ID pattern
    account_id_pattern = r'(:\d{12}:)'
    
    # Replace the matched pattern with ":123456789012:"
    modified_string = re.sub(account_id_pattern, ":123456789012:", input_string)
    
    return modified_string
AWS DevOps
AttivitàDescrizioneCompetenze richieste

Configura Lambda per gestire gli errori in Step Functions.

Per configurare Step Functions in modo da gestire gli errori senza interrompere il flusso di lavoro, procedi come segue:

  1. Nella console Step Functions, accedi alla macchina a stati creata in precedenza.

  2. Scegliete Modifica, quindi scegliete il servizio per cui desiderate impostare la gestione degli errori e scegliete Gestione degli errori.

  3. Scegli Aggiungi nuovo catcher e, per lo stato di fallback, scegli Lambda, quindi scegli la funzione Lambda che hai creato in precedenza. Per ulteriori informazioni, consulta Catch errors nella documentazione di Step Functions.

AWS DevOps

Risoluzione dei problemi

ProblemaSoluzione

Lambda non può accedere all'API Amazon Bedrock (non autorizzata a eseguire)

Questo errore si verifica quando il ruolo Lambda non dispone dell'autorizzazione per accedere all'API Amazon Bedrock. Per risolvere questo problema, aggiungi la AmazonBedrockFullAccess policy per il ruolo Lambda. Per ulteriori informazioni, consulta AmazonBedrockFullAccessla AWS Managed Policy Reference Guide.

Errore di timeout Lambda

A volte possono essere necessari più di 30 secondi per generare una risposta e inviarla indietro, a seconda della richiesta. Per risolvere questo problema, aumenta il tempo di configurazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura il timeout della funzione Lambda nella Guida per gli AWS Lambda sviluppatori.

Risorse correlate