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在无服务器计算的世界里，AWS 提供了一系列这些工具，旨在简化开发并自动化工作流程。其中两个最常用的服务是 AWS Step Functions 和 AWS Lambda Functions。它们在构建可扩展和高效的云应用程序中扮演着重要角色，但各自有不同的作用。
作为一名有构建无服务器技术经验的人，在理解这些服务之间差异的关键场景中，这对于提供正确的解决方案非常重要。
你好，我的名字是CyCoderX，在这篇文章里，我们将聊聊AWS Step Functions和Lambda Functions的角色、它们的特点，以及何时该用哪一个。
我们开始吧！
什么是AWS Lambda函数？我写文章供大家享受，希望你关注我，这样就是对我最大的支持了。你就可以获得更多相关Python、SQL、数据工程等的内容。😊
AWS Step Functions 是一项完全托管的服务，可帮助您协调多个 AWS 服务以形成无服务器工作流。它充当一个编排层工具，将各任务和服务组织成有序步骤，以实现特定目标或任务。
主要特点：工作流协调
- 使用状态机模型来定义复杂的工作流。
- 通过图形界面来展示工作流。
错误处理：
- 内置了错误处理机制、重试机制以及为每个步骤设置的超时功能。
AWS服务集成：
- 与 AWS 的其他服务（如 Lambda、DynamoDB 和 S3）无缝协作。
并行执行和顺序执行：
- 支持并行和顺序任务的执行，适用于复杂的任务流程。
示例用法：
实现一个自动化流程，让文件从 S3 获取，通过并行处理这些文件，然后将处理结果存入数据库。
例如的定义如下（以 JSON 格式）:
{
"Comment": "一个简单的Step Function示例（简单示例）",
"StartAt": "开始点: GetData",
"States": {
"GetData": {
"Type": "任务",
"Resource": "arn:aws:lambda:region:account-id:function:GetData",
"Next": "下一步: ProcessData"
},
"ProcessData": {
"Type": "任务",
"Resource": "arn:aws:lambda:region:account-id:function:ProcessData",
"End": "终止"
}
}
}AWS Lambda 是一种无服务器计算平台，让您无需预置或管理服务器即可运行代码以响应事件。它旨在以高度可扩展和高效的环境中执行称为函数的小代码单元。
关键特性：事件驱动执行
- 由 S3 存储桶变更、DynamoDB 流或 API Gateway 请求触发。
无状态的执行 :
- 函数是没有状态的，这意味着它们各自执行且不会在每次调用之间保留之前的状态。
支持的语言种类多样
- 支持多种编程语言，例如 Python、Node.js 和 Java 等。
成本效益：
你只需为使用的计算时间付费，计算时间是以毫秒来计算的。
示例用法：
通过触发 Lambda 函数来自动调整上传到 S3 存储桶的图片尺寸。
Python 示例代码：
import boto3
def lambda_handler(event, context):
s3 = boto3.client('s3')
bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
print(f"正在处理{bucket}中的文件{key}")步骤函数：
- 旨在编排工作流并管理复杂多步骤流程，处理状态管理，错误重试及条件逻辑。
Lambda表达式：
- 设计用于针对特定事件执行任务或小段代码。
- 主要专注于无状态、事件驱动的执行过程。
步函数：（AWS Step Functions）
- 管理跨越工作流执行的状态，确保每一步都能得到必需的输入和输出数据。
Lambda表达式：
- 设计上无状态性。任何状态管理都必须通过外部手段处理，例如使用DynamoDB或S3。
步进函数：
- 适用于需要条件判断、并行运算和长时间运行任务的场景。
lambda表达式：
- 特别适合简单且独立完成的任务，复杂度不大。
步骤函数：
- 内置的错误处理，包括自动重试、错误捕获和每个步骤的超时。
Lambda函数 (Lambda表达式) ：
- 错误处理需要在函数内部实现，或者通过外部监控工具，例如 AWS CloudWatch。
步函数:
- 可以与多个 AWS 服务集成，形成流畅的工作流程，实现高效的操作。
Lambda表达式.
- 触发器可以来自多个亚马逊网络服务，但是每个函数都是独立的。
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具体应用场景 什么时候使用 Step Functions复杂的流程：
- 组织包含决策步骤的多步流程，比如数据流或ETL流程。
异常处理和监控：
- 自动重试功能、异常处理和详细的监控使得 Step Functions 成为处理复杂且容易出错工作流的理想工具。
并行任务处理：
- 同时进行多个任务，比如并行处理数据集中的不同部分。
基于事件的任务：
- 执行由特定事件触发的任务，比如上传文件至 S3 或更新数据库。
我们来谈谈微服务吧。
- 构建轻量且模块化的组件，用来应对特定的请求或事件。
按需操作：
- 实时调整图片大小或处理数据流等。
定价模式 ：
- 根据状态转换的数量计费。
- 随着工作流程复杂度和步骤数量的增加，成本也会随之增加。
用例的适用性：
对于不常运行但包含多个步骤的流程来说，更经济实惠。
AWS Lambda 函数价格模型 ：
- 根据请求的数量和计算时间（以毫秒为单位）进行计费。
- 不收取闲置时间的费用，非常适合间歇性任务。
用例的适用性：
- 更适用于高频短时任务，成本效益更高。
AWS Step Functions（AWS）和 Lambda 函数（AWS）是无服务器架构中的强大工具，各有优势。Step Functions 适合编排复杂的流程、管理状态以及处理易出错的任务。另一方面，Lambda 函数在事件驱动、无状态任务以及微服务架构中表现出色。
选择合适的工具取决于工作流程的复杂性、状态管理的需要以及成本考虑。通常，这些服务配合使用时效果最佳——比如使用Step Functions来协调一系列Lambda操作，可以创建既可扩展又易于维护的无服务器解决方案。
高效数据分析的高级Python技巧：掌握高效的数据分析技巧，提升Python分析能力。 最后说一下：感谢你花时间读我的文章。这篇文章最早发布在Medium上，由CyCoderX。
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