Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
第160回 雲勉 それ、AWS Step Functions で置き換えれん?
Search
iret.kumoben
May 02, 2025
Technology
0
65
第160回 雲勉 それ、AWS Step Functions で置き換えれん?
下記、勉強会での資料です。
https://youtu.be/q48oBNnbj64
iret.kumoben
May 02, 2025
Tweet
Share
More Decks by iret.kumoben
See All by iret.kumoben
第164回 雲勉 Agent Development Kit と MCP Toolbox for Databases で MCP 連携してみた
iret
1
16
第163回 雲勉 CircleCIで複数リポジトリ間のパイプラインを連携する
iret
1
30
第162回 雲勉 比較して学ぶ AWS Amplify Gen 2
iret
0
43
第161回 雲勉 Amazon Kinesis Data Streams と Amazon Data Firehose を使ってみよう
iret
0
44
第159回 雲勉 Amazon Bedrock でブラウザを操作する AI エージェントを作ってみた
iret
0
77
第158回 雲勉 AWS CDK 入門 ~ プログラミング言語で書くインフラ Python 編 ~
iret
0
63
第157回 雲勉 AWSインフラ監視をNew Relicで行う際の個人的Tips
iret
0
61
第156回 雲勉 AWS on Windows入門
iret
0
95
第155回 雲勉 サーバレスアーキテクチャを 用いたコスト重視 AI サービス
iret
0
65
Other Decks in Technology
See All in Technology
Amplifyとゼロからはじめた AIコーディング 成果と展望
mkdev10
1
170
Amazon Q Developer for GitHubとAmplify Hosting でサクッとデジタル名刺を作ってみた
kmiya84377
0
2.6k
ユーザーのプロフィールデータを活用した推薦精度向上の取り組み
yudai00
0
280
kotlin-lsp を Emacs で使えるようにしてみた / use kotlin-lsp in Emacs
nabeo
0
140
Create a Rails8 responsive app with Gemini and RubyLLM
palladius
0
110
「規約、知識、オペレーション」から考える中規模以上の開発組織のCursorルールの 考え方・育て方 / Cursor Rules for Coding Styles, Domain Knowledges and Operations
yuitosato
6
1.6k
New Cache Hierarchy for Container Images and OCI Artifacts in Kubernetes Clusters using Containerd / KubeCon + CloudNativeCon Japan
pfn
PRO
0
150
ObsidianをMCP連携させてみる
ttnyt8701
2
100
活きてなかったデータを活かしてみた話 / Shirokane Kougyou vol 19
sansan_randd
1
250
開発効率と信頼性を両立する Ubieのプラットフォームエンジニアリング
teru0x1
0
130
Eight Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
0
3.4k
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.2k
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.6k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.8k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
92
6.1k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
41
7.3k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
233
140k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
228
22k
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.4k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
Transcript
2025/4/27 アイレット株式会社 アジャイル事業部 IoTセクション 第160回 雲勉 それ、AWS Step Functions で置き換えれん?
2 自己紹介 名前:北野 涼平(ヤマダ) 所属:アジャイル事業部 IoTS IoTBG 趣味:LT、プリン、読書 愛S:Figma、AWS Fault
Injection Service プロフィール
3 AWS Lambda 使ってますか?
4 AWS Lambda 使ってますか? • サーバーレス • サーバーを管理することなく、高可用性と耐障害性を実現 • 組み込みのログ記録・モニタリング機能
• スケーリング • 従量課金制 →色々あると思います AWS Lambda を使うメリット
5 デメリットはあるのか?
6 AWS Lambda 使ってますか? • プログラミング言語の知識が必要 • 高い専門性 • ランタイムのサポート廃止(Python3.9も2025年11月廃止予定)
• 複数の AWS Lambda を使用する場合は複雑になる • 実行時間の上限 →中でもランタイムのサポートは思っているより早いです AWS Lambda を使うデメリット
7 なるべくなら使いたくない…!
8 AWS Step Functions に 置き換えられないか考えてみよう!
9 アジェンダ • AWS Step Functions を採用するメリットについて • JSONata について
• 実際に使ってみた話 今回お話すること • 細かい設定値 • プロンプトなど 話さないこと
10 AWS Step Functions とは
11 AWS Step Functions とは • AWS提供のマネージドサービス • ワークフローとして各サービスを連携できる •
非常に多くのサービスに対応 <北野の偏見> Map処理したい時とか、 複雑な処理分岐にしか使ってはいけないのでは? AWS Step Functions とは ソンナコトナイヨ!
12 AWS Step Functions とは • 処理の可視化 • ワークフローがとっても視覚的! •
プログラミング言語の知識がなくても見れる(?) • ちょっとした処理は JSONata が吸収 • 自動スケーリング • ランタイムのサポートを気にしなくていい! • 非同期処理を作りやすい • AWS Lambda や Amazon API Gateway の タイムアウトから解放 AWS Step Functions のメリット
13 実際に使ってみる
14 実際に使ってみる 構成図 実行時間に一抹の不安
15 実際に使ってみる 構成図 APIのレスポンスはすぐ来る
16 実践
17 実践 • フローが目で見える • 関連サービスがわかりやすい 処理の可視化(ワークフロー)
18 実践 • JSONata でちょっとした処理を吸収 • プロンプトを工夫したり、結果を入れる際の一手間など 処理の可視化(JSONata)
19 実践 JSONata とは • AWS Step Functions には2024年11月に追加 •
JSONデータの軽量クエリおよび変換言語 • JSONオブジェクトの複雑なデータ操作が可能 • フローの中間ステートが不必要になった! 処理の可視化(JSONata)
20 実践 • エラーによって細かく制御が可能 • Amazon DynamoDB でエラーが あったら Fail
、なければ API 呼び出しが視覚的 処理の可視化(エラーハンドリング) タイムアウトなどのエラーに よって分岐を指定できる
21 実践 処理の可視化(エラーハンドリング) 通ってきた処理が色づく アクションをクリック して原因を究明
22 実践 • アクションを選択 • AWS Lambda の時のように 言語を気にしない ランタイムのサポート
23 実践 • curl で API を実行 • わざわざ書くほどのことでもないが、Slack に通知がきた
• 生成AIなど、実行時間を予測しづらい時に◎ 非同期処理
24 まとめ
25 まとめ • 多くのサービスに対応し、処理の分岐も作りやすい • ワークフローを視覚的に表現 • エラーハンドリングも見やすく、原因調査もしやすい • 生成AIとの相性がよい
• 非同期処理 • Amazon Bedrock アクションも豊富 • 簡単な処理は JSONata が吸収 • プログラム風だが、慣れれば簡単(?) AWS Step Functions を使ってみた
26 まとめ もちろん AWS Lambda や別のアプローチのほうが良い場合も ありますが、AWS Step Functions を使用するメリットを理解
し、採用を検討してみてください。 私は並行処理や AWS Lambda を複数扱うためでしか使わない 方がいいのかなと思っていました。実際に触ってみるとワー クフローは視覚的であり、アクションも豊富でむしろ簡単な 処理にこそ向いているのではと思ったほどです! AWS Step Functions を使ってみた
27 まとめ お話したこと • AWS Step Functions を採用するメリットについて • JSONata
について • 実際に使ってみた話 今回作成した構成について、 iret.media にて詳細に記事にしようと思います! AWS Step Functions を使ってみた
28 ありがとうございました!