Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Stato del flusso di lavoro della mappa Utilizzate lo `Map` stato per eseguire una serie di passaggi del flusso di lavoro per ogni elemento di un set di dati. Le iterazioni `Map` dello stato vengono eseguite in parallelo, il che rende possibile elaborare rapidamente un set di dati. `Map`gli stati possono utilizzare diversi tipi di input, tra cui un array JSON, un elenco di oggetti Amazon S3 o un file CSV. Step Functions offre due tipi di modalità di elaborazione per l'utilizzo dello `Map` stato nei flussi di lavoro: modalità *Inline* e modalità *Distributed*. **Suggerimento** *Per implementare un esempio di flusso di lavoro che utilizza uno `Map` stato, consulta [Elaborazione di matrici di dati con Choice e Map](https://catalog.workshops.aws/stepfunctions/choice-and-map) in The Workshop. AWS Step Functions * ## Modalità di elaborazione dello stato della mappa Step Functions fornisce le seguenti modalità di elaborazione per lo `Map` stato a seconda di come si desidera elaborare gli elementi in un set di dati. + **Inline: modalità** a concorrenza limitata. In questa modalità, ogni iterazione dello `Map` stato viene eseguita nel contesto del flusso di lavoro che contiene lo stato. `Map` Step Functions aggiunge la cronologia di esecuzione di queste iterazioni alla cronologia di esecuzione del flusso di lavoro principale. Per impostazione predefinita, `Map` gli stati vengono eseguiti in modalità Inline. In questa modalità, lo `Map` stato accetta solo un array JSON come input. Inoltre, questa modalità supporta fino a 40 iterazioni simultanee. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzo dello stato della mappa in modalità Inline nei flussi di lavoro Step Functions](state-map-inline.md). + **Distribuita**: modalità ad alta concorrenza. In questa modalità, lo `Map` stato esegue ogni iterazione come esecuzione di workflow secondario, il che consente un'elevata concorrenza di un massimo di 10.000 esecuzioni parallele di workflow secondari. Ogni esecuzione del flusso di lavoro secondario ha una propria cronologia di esecuzione separata da quella del flusso di lavoro principale. In questa modalità, lo `Map` stato può accettare come input un array JSON o un'origine dati Amazon S3, ad esempio un file CSV. Per ulteriori informazioni, consulta [Modalità distribuita](state-map-distributed.md). La modalità da utilizzare dipende da come si desidera elaborare gli elementi in un set di dati. Utilizzate lo `Map` stato in modalità Inline se la cronologia di esecuzione del flusso di lavoro non supera le 25.000 voci o se non sono necessarie più di 40 iterazioni simultanee. Usa lo `Map` stato in modalità Distribuita quando devi orchestrare carichi di lavoro paralleli su larga scala che soddisfano qualsiasi combinazione delle seguenti condizioni: + La dimensione del set di dati supera i 256 KB. + La cronologia degli eventi di esecuzione del flusso di lavoro supererebbe le 25.000 voci. + È necessaria una concorrenza di più di 40 iterazioni simultanee. ### Differenze tra modalità in linea e modalità distribuita La tabella seguente evidenzia le differenze tra le modalità Inline e Distributed. | Modalità in linea | Modalità distribuita | | --- |--- | | **Supported data sources** | | --- | | Accetta come input un array JSON passato da una fase precedente del flusso di lavoro. | Accetta le seguenti fonti di dati come input: Array JSON passato da un passaggio precedente del flusso di lavoro File JSON in un bucket Amazon S3 che contiene un array File CSV in un bucket Amazon S3 Elenco oggetti Amazon S3 Inventario Amazon S3 | | **Map iterations** | | --- | | In questa modalità, ogni iterazione dello `Map` stato viene eseguita nel contesto del flusso di lavoro che contiene lo `Map` stato. Step Functions aggiunge la cronologia di esecuzione di queste iterazioni alla cronologia di esecuzione del flusso di lavoro principale. | In questa modalità, lo `Map` stato esegue ogni iterazione come esecuzione di workflow secondario, il che consente un'elevata concorrenza di un massimo di 10.000 esecuzioni parallele di workflow secondari. Ogni esecuzione del flusso di lavoro secondario ha una propria cronologia di esecuzione separata da quella del flusso di lavoro principale. | | **Maximum concurrency for parallel iterations** | | --- | | Consente di eseguire fino a 40 iterazioni il più contemporaneamente possibile. | Consente di eseguire fino a 10.000 esecuzioni parallele di flussi di lavoro secondari per elaborare milioni di elementi di dati contemporaneamente. | | **Input payload and event history sizes** | | --- | | Implica un limite di 256 KB alla dimensione del payload di input e 25.000 voci nella cronologia degli eventi di esecuzione. | Consente di superare la limitazione delle dimensioni del payload perché `Map` lo stato può leggere l'input direttamente dalle fonti di dati Amazon S3.
In questa modalità, puoi anche superare i limiti della cronologia di esecuzione, poiché le esecuzioni dei flussi di lavoro secondari avviate dallo `Map` stato mantengono le proprie cronologie di esecuzione separate dalla cronologia di esecuzione del flusso di lavoro principale. | | **Monitoring and observability** | | --- | | È possibile rivedere la cronologia di esecuzione del flusso di lavoro dalla console o richiamando l'azione dell'`[GetExecutionHistory](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_GetExecutionHistory.html)`API.
È inoltre possibile visualizzare la cronologia delle esecuzioni tramite CloudWatch X-Ray. | Quando si esegue uno `Map` stato in modalità Distribuita, Step Functions crea una risorsa Map Run. Un Map Run si riferisce a un insieme di esecuzioni di workflow secondarie avviate da *uno stato di Distributed Map*. È possibile visualizzare un Map Run nella console Step Functions. Puoi anche richiamare l'azione `[DescribeMapRun](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_DescribeMapRun.html)` API. Un Map Run emette anche metriche per. CloudWatch
Per ulteriori informazioni, consulta [Visualizzazione di un'esecuzione di una mappa distribuita in Step Functions](concepts-examine-map-run.md). |