Implantar uma máquina de estado usando um modelo inicial para o Step Functions
Para implantar máquinas de estado para vários exemplos de casos de uso e padrões, é possível escolher um dos modelos iniciais a seguir no console do AWS Step Functions
Você pode usar esses projetos de amostra para implantá-los e executá-los como estão ou usar os protótipos de fluxo de trabalho para desenvolvê-los. Se você se basear nesses projetos, o Step Functions cria o protótipo do fluxo de trabalho, mas não implanta os recursos listados na definição do fluxo de trabalho.
Ao implantar os projetos de amostra, eles oferecem uma máquina de estado totalmente funcional e criam os recursos relacionados para que a máquina de estado funcione. Quando você cria um projeto de amostra, o Step Functions usa o CloudFormation para criar os recursos relacionados referenciados pela máquina de estado.
Lista de modelos iniciais
Gerenciar uma tarefa de contêiner com o Amazon ECS e o Amazon SNS
Transferir registros de dados com o Lambda, o DynamoDB e o Amazon SQS
Criar um exemplo de padrão de retorno de chamada com o Amazon SQS, o Amazon SNS e o Lambda
Iniciar um fluxo de trabalho em um fluxo de trabalho com o Step Functions e o Lambda
Processar dados de uma fila com um estado de mapa no Step Functions
Processar um arquivo CSV do Amazon S3 usando um mapa distribuído
Processe dados em um bucket do Amazon S3 com o Mapa distribuído
Treinar um modelo de machine learning usando o Amazon SageMaker AI
Ajustar os hiperparâmetros de um modelo de machine learning no SageMaker AI
Realizar o encadeamento de prompts de IA com o Amazon Bedrock
Processar mensagens de alto volume do Amazon SQS com fluxos de trabalho expressos do Step Functions
Realizar pontos de verificação seletivos usando fluxos de trabalho padrão e expressos
Pré-processar dados e treinar um modelo de machine learning com o Amazon SageMaker AI
Iniciar uma consulta do Athena e enviar uma notificação de resultados
Executar consultas sequencialmente e paralelamente usando o Athena
Consultar grandes conjuntos de dados usando um crawler do AWS Glue
Manter os dados em uma tabela de destino atualizados com o AWS Glue e o Athena
Criar e gerenciar um cluster do Amazon EKS com um grupo de nós
Chamar um microsserviço em execução no Fargate usando a integração do API Gateway
Enviar um evento personalizado a um barramento de eventos do EventBridge
Invocar fluxos de trabalho expressos síncronos por meio do API Gateway
Executar um fluxo de trabalho de ETL/ELT usando o Step Functions e a API do Amazon Redshift
Gerenciar um trabalho em lote com o AWS Batch e o Amazon SNS