Компания запускает пользовательское приложение на инстансах EC2 в группе Auto Scaling, которое обрабатывает записи с помощью нескольких последовательных, ресурсоемких шагов. Каждый шаг занимает до 5 минут. В настоящее время, если какой-либо шаг завершается сбоем, вся запись должна быть обработана заново с самого начала. Компания хочет повторно обрабатывать только неудавшиеся шаги с наименьшими операционными издержками. Какая архитектура является наиболее операционно эффективной для достижения этой цели?

AWS Step Functions идеально подходит для оркестрации сложных рабочих процессов, состоящих из нескольких последовательных шагов, как в данном случае. Он позволяет легко моделировать, отслеживать и управлять состоянием каждого шага. Если шаг завершается сбоем, Step Functions автоматически сохраняет состояние, позволяя повторно выполнить только этот конкретный шаг, а не весь процесс с нуля. Использование функций AWS Lambda для выполнения каждого шага обеспечивает бессерверное, масштабируемое и экономичное решение. Другие варианты менее эффективны: Использование S3 Event Notifications и EC2 для опроса SNS добавляет ненужную сложность и не обеспечивает встроенного управления состоянием или легкого возобновления сбоев шагов. Рефакторинг в контейнер Fargate, который вызывает сам себя, создает сложную логику управления состоянием внутри приложения и не использует преимущества управляемых сервисов для оркестрации. Kinesis и Lambda подходят для потоковой обработки, но для последовательных, ресурсоемких шагов с сохранением состояния Step Functions предлагает более надежный и простой в управлении подход к оркестрации и обработке ошибок.