Bir şirket, birden çok sıralı, yoğun bilgi işlem adımıyla kayıtları işleyen bir Auto Scaling grubundaki EC2 örneklerinde özel bir uygulama çalıştırıyor. Her adım 5 dakikaya kadar sürer. Şu anda, herhangi bir adım başarısız olursa, kaydın tamamının baştan işlenmesi gerekir. Şirket, en az operasyonel yük ile yalnızca başarısız adımları yeniden işlemek istiyor. Bunu karşılamak için operasyonel olarak en verimli mimari nedir?

AWS Step Functions, çok adımlı iş akışlarını koordine etmek için tasarlanmıştır ve her adımın durumunu otomatik olarak yönetir. Bu sayede, bir adım başarısız olduğunda yalnızca o adımı yeniden denemek mümkün olur, tüm kaydı baştan başlatmaya gerek kalmaz. AWS Lambda işlevleri ile entegrasyonu, sunucusuz ve yönetimi kolay bir çözüm sunar, operasyonel yükü en aza indirir. Diğer seçenekler neden uygun değil: Amazon S3 ve SNS ile manuel polling, hata durumunda yeniden deneme mantığını kendiniz uygulamanızı gerektirir ve operasyonel yükü artırır. AWS Fargate üzerinde çalışan bir kapsayıcının adımlar arasında durumu yönetmesi ve kendini çağırması karmaşık ve hata eğilimli olabilir, ayrıca Fargate'in kendisi iş akışı yönetimi için optimize edilmemiştir. Amazon Kinesis Data Streams ve AWS Lambda, olay tabanlı işleme için harika olsa da, sıralı ve durum bilgisi olan çok adımlı iş akışlarının koordinasyonu için Step Functions kadar uygun değildir. Kinesis, akış verilerini işlemek için tasarlanmıştır, adım adım iş akışı yönetimi için değil.