},
...
}
},
...
}
}
```
+ 로그 검색은 최선의 노력을 기반으로 수행됩니다. 로그를 검색하는 동안에 오류가 발생하는 경우 `log` 필드 대신 `error` 및 `cause` 필드가 표시됩니다.
+ `LogOptions.RetrieveLogs`: 작업 완료 후 로그 검색을 활성화합니다. 기본적으로 로그는 검색되지 않습니다.
+ `Type`: `Boolean`
+ 필수 항목 여부: 아니요
+ `LogOptions.RawLogs`: `RawLogs`를 true로 설정하면 로그는 JSON으로 파싱하려고 시도하지 않아도 원시 문자열로 반환됩니다. 기본적으로 로그는 가능한 경우 JSON으로 역직렬화됩니다. 경우에 따라 이러한 파싱으로 인해 많은 자릿수가 포함된 숫자의 정밀도 제한과 같은 원치 않는 변경 사항이 발생할 수 있습니다.
+ `Type`: `Boolean`
+ 필수 항목 여부: 아니요
+ `LogOptions.LogParameters`: Kubernetes API의 읽기 로그 API는 로그 검색을 제어하는 쿼리 파라미터를 지원합니다. 예를 들어 `tailLines` 또는 `limitBytes`를 사용하여 검색된 로그의 크기를 제한하고 Step Functions 데이터 크기 할당량 이내로 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 Kubernetes API 참조의 [읽기 로그](https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.27/#read-log-pod-v1-core) 섹션을 참조하세요.
+ `Type: ``List of Strings`에 대한 `String` 맵
+ 필수 항목 여부: 아니요
+ 예제:
```
"LogParameters": {
"tailLines": [ "6" ]
}
```
다음 예제에는 작업을 실행하고 작업이 완료될 때까지 기다린 다음 작업 로그를 검색하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "Run a job on EKS",
"States": {
"Run a job on EKS": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:runJob.sync",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"CertificateAuthority": "ANPAJ2UCCR6DPCEXAMPLE",
"Endpoint": "https://AKIAIOSFODNN7EXAMPLE.yl4.us-east-1.eks.amazonaws.com",
"LogOptions": {
"RetrieveLogs": true
},
"Job": {
"apiVersion": "batch/v1",
"kind": "Job",
"metadata": {
"name": "example-job"
},
"spec": {
"backoffLimit": 0,
"template": {
"metadata": {
"name": "example-job"
},
"spec": {
"containers": [
{
"name": "pi-2000",
"image": "perl",
"command": [ "perl" ],
"args": [
"-Mbignum=bpi",
"-wle",
"print bpi(2000)"
]
}
],
"restartPolicy": "Never"
}
}
}
}
},
"End": true
}
}
}
```
### `Call`
`eks:call` 서비스 통합을 사용하면 Kubernetes API를 사용하여 Kubernets API 엔드포인트를 통해 Kubernetes 리소스 객체를 읽고 쓸 수 있습니다.
Kubernetes API 서버는 상태 머신에서 사용하는 IAM 역할에 권한을 부여해야 합니다. 자세한 내용은 [권한](#connect-eks-permissions) 단원을 참조하십시오.
사용 가능한 작업에 대한 자세한 내용은 [Kubernetes API 참조](https://kubernetes.io/docs/reference/kubernetes-api/)를 확인하세요.
지원되는 `Call` 파라미터는 다음과 같습니다.
+ `ClusterName`: 직접적으로 호출하려는 Amazon EKS 클러스터의 이름입니다.
+ `Type`: 문자열
+ 필수 항목 여부: 예
+ `CertificateAuthority`: 클러스터와 통신하는 데 필요한 Base64로 인코딩된 인증서 데이터입니다. [Amazon EKS 콘솔](https://console.aws.amazon.com/eks/home)에서 또는 Amazon EKS [DescribeCluster](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DescribeCluster.html) API를 사용하여 가져올 수 있습니다.
+ `Type`: `String`
+ 필수 항목 여부: 예
+ `Endpoint`: Kubernetes API 서버에 대한 엔드포인트 URL입니다. [Amazon EKS 콘솔](https://console.aws.amazon.com/eks/home)에서 또는 Amazon EKS DescribeCluster API를 사용하여 이 값을 찾을 수 있습니다.
+ `Type`: `String`
+ 필수 항목 여부: 예
+ `Method`: 요청의 HTTP 메서드입니다. `GET`, `POST`, `PUT`, `DELETE`, `HEAD` 또는 `PATCH` 중 하나입니다.
+ `Type`: `String`
+ 필수 항목 여부: 예
+ `Path`: Kubernetes REST API 작업의 HTTP 경로입니다.
+ `Type`: `String`
+ 필수 항목 여부: 예
+ `QueryParameters`: Kubernetes REST API 작업의 HTTP 쿼리 파라미터입니다.
+ `Type: ``List of Strings`에 대한 `String` 맵
+ 필수 여부: 아니요
+ 예제:
```
"QueryParameters": {
"labelSelector": [ "job-name=example-job" ]
}
```
+ `RequestBody`: Kubernetes REST API 작업의 HTTP 메시지 본문입니다.
+ `Type`: `JSON` 또는 `String`
+ 필수 여부: 아니요
다음에는`eks:call`을 사용하여 `example-job` 작업에 속하는 포드를 나열하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "Call EKS",
"States": {
"Call EKS": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:call",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"CertificateAuthority": "ANPAJ2UCCR6DPCEXAMPLE",
"Endpoint": "https://444455556666.yl4.us-east-1.eks.amazonaws.com",
"Method": "GET",
"Path": "/api/v1/namespaces/default/pods",
"QueryParameters": {
"labelSelector": [
"job-name=example-job"
]
}
},
"End": true
}
}
}
```
다음에는 `eks:call`을 사용하여 `example-job` 작업을 삭제하고 `propagationPolicy`를 설정하여 작업 포드도 삭제되었는지 확인하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "Call EKS",
"States": {
"Call EKS": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:call",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"CertificateAuthority": "ANPAJ2UCCR6DPCEXAMPLE",
"Endpoint": "https://444455556666.yl4.us-east-1.eks.amazonaws.com",
"Method": "DELETE",
"Path": "/apis/batch/v1/namespaces/default/jobs/example-job",
"QueryParameters": {
"propagationPolicy": [
"Foreground"
]
}
},
"End": true
}
}
}
```
## 최적화된 Amazon EKS API
지원되는 Amazon EKS API 및 구문은 다음과 같습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateCluster.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateCluster.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateCluster.html#API_CreateCluster_RequestSyntax)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateCluster.html#API_CreateCluster_ResponseSyntax)
`eks:createCluster` 서비스 통합을 통해 Amazon EKS 클러스터가 생성될 때 IAM 역할은 관리자(system:masters 권한이 있음)로 Kubernetes RBAC 인증 테이블에 추가됩니다. 처음에는 해당 IAM 엔터티만 Kubernetes API 서버를 직접적으로 호출할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ *Amazon EKS 사용 설명서*의 [클러스터의 사용자 또는 IAM 역할 관리](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/add-user-role.html)
+ [권한](#connect-eks-permissions) 섹션
Amazon EKS는 Amazon EKS에서 자동으로 다른 서비스를 직접적으로 호출하는 데 필요한 권한이 포함된 서비스 연결 역할을 사용합니다. 이러한 서비스 연결 역할이 아직 계정에 없으면 Step Functions에서 사용하는 IAM 역할에 `iam:CreateServiceLinkedRole` 권한을 추가해야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [서비스 연결 역할 사용](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/using-service-linked-roles.html)을 참조하세요.
Step Functions에서 사용하는 IAM 역할에는 클러스터 IAM 역할을 Amazon EKS로 전달할 수 있는 `iam:PassRole` 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [Amazon EKS 클러스터 IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/service_IAM_role.html)을 참조하세요.
+ [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteCluster.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteCluster.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteCluster.html#API_DeleteCluster_RequestSyntax)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteCluster.html#API_DeleteCluster_ResponseSyntax)
클러스터를 삭제하기 전에 Fargate 프로필이나 노드 그룹을 삭제해야 합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateFargateProfile.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateFargateProfile.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateFargateProfile.html#API_CreateFargateProfile_RequestSyntax)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateFargateProfile.html#API_CreateFargateProfile_ResponseSyntax)
Amazon EKS는 Amazon EKS에서 자동으로 다른 서비스를 직접적으로 호출하는 데 필요한 권한이 포함된 서비스 연결 역할을 사용합니다. 이러한 서비스 연결 역할이 아직 계정에 없으면 Step Functions에서 사용하는 IAM 역할에 `iam:CreateServiceLinkedRole` 권한을 추가해야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [서비스 연결 역할 사용](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/using-service-linked-roles.html)을 참조하세요.
일부 리전에서는 Amazon EKS on Fargate를 사용하지 못할 수 있습니다. 리전 가용성은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [Fargate](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/fargate.html) 섹션을 참조하세요.
Step Functions에서 사용하는 IAM 역할에는 포드 실행 IAM 역할을 Amazon EKS로 전달할 수 있는 `iam:PassRole` 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [포드 실행 역할](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/pod-execution-role.html)을 참조하세요.
+ [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteFargateProfile.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteFargateProfile.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteFargateProfile.html#API_DeleteFargateProfile_RequestSyntax)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteFargateProfile.html#API_DeleteFargateProfile_ResponseSyntax)
+ [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateNodegroup.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateNodegroup.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateNodegroup.html#API_CreateNodegroup_RequestSyntax)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_CreateNodegroup.html#API_CreateNodegroup_ResponseSyntax)
Amazon EKS는 Amazon EKS에서 자동으로 다른 서비스를 직접적으로 호출하는 데 필요한 권한이 포함된 서비스 연결 역할을 사용합니다. 이러한 서비스 연결 역할이 아직 계정에 없으면 Step Functions에서 사용하는 IAM 역할에 `iam:CreateServiceLinkedRole` 권한을 추가해야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [서비스 연결 역할 사용](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/using-service-linked-roles.html)을 참조하세요.
Step Functions에서 사용하는 IAM 역할에는 노드 IAM 역할을 Amazon EKS로 전달할 수 있는 `iam:PassRole` 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [서비스 연결 역할 사용](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/create-node-role.html)을 참조하세요.
+ [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteNodegroup.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteNodegroup.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteNodegroup.html#API_DeleteNodegroup_RequestSyntax)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/APIReference/API_DeleteNodegroup.html#API_DeleteNodegroup_ResponseSyntax)
다음에는 Amazon EKS 클러스터를 만드는 `Task`가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "CreateCluster.sync",
"States": {
"CreateCluster.sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:createCluster.sync",
"Arguments": {
"Name": "MyCluster",
"ResourcesVpcConfig": {
"SubnetIds": [
"subnet-053e7c47012341234",
"subnet-027cfea4b12341234"
]
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::account-id:role/MyEKSClusterRole"
},
"End": true
}
}
}
```
다음에는 Amazon EKS 클러스터를 삭제하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "DeleteCluster.sync",
"States": {
"DeleteCluster.sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:deleteCluster.sync",
"Arguments": {
"Name": "MyCluster"
},
"End": true
}
}
}
```
다음에는 Fargate 프로필을 만드는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "CreateFargateProfile.sync",
"States": {
"CreateFargateProfile.sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:createFargateProfile.sync",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"FargateProfileName": "MyFargateProfile",
"PodExecutionRoleArn": "arn:aws:iam::account-id:role/MyFargatePodExecutionRole",
"Selectors": [{
"Namespace": "my-namespace",
"Labels": { "my-label": "my-value" }
}]
},
"End": true
}
}
}
```
다음에는 Fargate 프로필을 삭제하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "DeleteFargateProfile.sync",
"States": {
"DeleteFargateProfile.sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:deleteFargateProfile.sync",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"FargateProfileName": "MyFargateProfile"
},
"End": true
}
}
}
```
다음에는 노드 그룹을 만드는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "CreateNodegroup.sync",
"States": {
"CreateNodegroup.sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:createNodegroup.sync",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"NodegroupName": "MyNodegroup",
"NodeRole": "arn:aws:iam::account-id:role/MyNodeInstanceRole",
"Subnets": ["subnet-09fb51df01234", "subnet-027cfea4b1234"]
},
"End": true
}
}
}
```
다음에는 노드 그룹을 삭제하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "DeleteNodegroup.sync",
"States": {
"DeleteNodegroup.sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:deleteNodegroup.sync",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"NodegroupName": "MyNodegroup"
},
"End": true
}
}
}
```
## 권한
`eks:createCluster` 서비스 통합을 통해 Amazon EKS 클러스터가 생성될 때 IAM 역할은 관리자(`system:masters` 권한이 있음)로 Kubernetes RBAC 인증 테이블에 추가됩니다. 처음에는 해당 IAM 엔터티만 Kubernetes API 서버를 직접적으로 호출할 수 있습니다. 예를 들어 Step Functions 상태 머신과 동일한 역할을 가정하거나 권한을 추가 IAM 엔티티에 부여하도록 Kubernetes를 구성하지 않는 한 **kubectl**을 사용하여 Kubernetes API 서버와 상호 작용할 수 없습니다. 자세한 내용은 *Amazon EKS 사용 설명서*의 [클러스터의 사용자 또는 IAM 역할 관리](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/add-user-role.html)를 참조하세요.
사용자 또는 역할과 같은 추가 IAM 엔티티를 kube-system 네임스페이스의 `aws-auth` `ConfigMap`에 추가하여 해당 엔티티에 대한 권한을 추가할 수 있습니다. Step Functions에서 클러스터를 만드는 경우 `eks:call` 서비스 통합을 사용합니다.
다음에는 `aws-auth` `ConfigMap`을 만들고 `system:masters` 권한을 `arn:aws:iam::account-id:user/my-user` 사용자와 IAM 역할 `arn:aws:iam::account-id:role/my-role`에 부여하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "Add authorized user",
"States": {
"Add authorized user": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::eks:call",
"Arguments": {
"ClusterName": "MyCluster",
"CertificateAuthority": "LS0tLS1CRUd...UtLS0tLQo=",
"Endpoint": "https://444455556666.yl4.region.eks.amazonaws.com",
"Method": "POST",
"Path": "/api/v1/namespaces/kube-system/configmaps",
"RequestBody": {
"apiVersion": "v1",
"kind": "ConfigMap",
"metadata": {
"name": "aws-auth",
"namespace": "kube-system"
},
"data": {
"mapUsers": "[{ \"userarn\": \"arn:aws:iam::account-id:user/my-user\", \"username\": \"my-user\", \"groups\": [ \"system:masters\" ] } ]",
"mapRoles": "[{ \"rolearn\": \"arn:aws:iam::account-id:role/my-role\", \"username\": \"my-role\", \"groups\": [ \"system:masters\" ] } ]"
}
}
},
"End": true
}
}
```
**참고**
IAM 역할의 ARN이 **/service-role/** 경로(예: `arn:aws:iam::account-id:role/service-role/my-role`)가 포함된 형식으로 표시됩니다. `aws-auth`에 역할을 나열할 때 이 **service-role** 경로 토큰을 포함해서는 안 됩니다.
클러스터를 처음 만들 때는 `aws-auth` `ConfigMap`이 존재하지 않지만 Fargate 프로필을 만들면 자동으로 추가됩니다. `aws-auth`의 현재 값을 검색하고 추가 권한을 추가하고, 새 버전을 `PUT`할 수 있습니다. 일반적으로 Fargate 프로필 전에 `aws-auth`를 만드는 것이 더 쉽습니다.
클러스터가 Step Functions 외부에서 생성된 경우 Kubernetes API 서버와 통신하려면 **kubectl**을 구성하면 됩니다. 그런 다음 `kubectl apply -f aws-auth.yaml`을 사용하여 새 `aws-auth` `ConfigMap`을 만들거나 `kubectl edit -n kube-system configmap/aws-auth`를 사용하여 이미 있는 서버를 편집합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ *Amazon EKS 사용 설명서*의 [Amazon EKS용 kubeconfig 생성](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/create-kubeconfig.html)
+ *Amazon EKS 사용 설명서*의 [클러스터의 사용자 또는 IAM 역할 관리](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/add-user-role.html)
Kubernetes에 IAM 역할에 대한 충분한 권한이 없으면 `eks:call` 또는 `eks:runJob` 서비스 통합이 실패하고 다음 오류가 발생합니다.
```
Error:
EKS.401
Cause:
{
"ResponseBody": {
"kind": "Status",
"apiVersion": "v1",
"metadata": {},
"status": "Failure",
"message": "Unauthorized",
"reason": "Unauthorized",
"code": 401
},
"StatusCode": 401,
"StatusText": "Unauthorized"
}
```
## Amazon EKS 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions 생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
### `CreateCluster`
*리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"eks:CreateCluster"
],
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"eks:DescribeCluster",
"eks:DeleteCluster"
],
"Resource": "arn:aws:eks:us-east-1:444455556666:cluster/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::444455556666:role/StepFunctionsSample-EKSClusterManag-EKSServiceRole-ANPAJ2UCCR6DPCEXAMPLE"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "eks.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
```
```
### `CreateNodeGroup`
*리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ec2:DescribeSubnets",
"eks:CreateNodegroup"
],
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"eks:DescribeNodegroup",
"eks:DeleteNodegroup"
],
"Resource": "arn:aws:eks:us-east-1:444455556666:nodegroup/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:GetRole",
"iam:ListAttachedRolePolicies"
],
"Resource": "arn:aws:iam::444455556666:role/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::444455556666:role/StepFunctionsSample-EKSClusterMan-NodeInstanceRole-ANPAJ2UCCR6DPCEXAMPLE"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "eks.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
### `DeleteCluster`
*리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"eks:DeleteCluster",
"eks:DescribeCluster"
],
"Resource": [
"arn:aws:eks:us-east-1:444455556666:cluster/ExampleCluster"
]
}
]
}
```
### `DeleteNodegroup`
*리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"eks:DeleteNodegroup",
"eks:DescribeNodegroup"
],
"Resource": [
"arn:aws:eks:us-east-1:444455556666:nodegroup/ExampleCluster/ExampleNodegroup/*"
]
}
]
}
```
Step Functions에서 Amazon EKS 사용에 대한 자세한 내용은 [Step Functions를 사용하여 Amazon EKS 클러스터 생성 및 관리](#connect-eks) 섹션을 참조하세요.
# Step Functions를 사용하여 Amazon EMR 클러스터 생성 및 관리
제공된 Amazon EMR 서비스 통합 APIs를 사용하여 Amazon EMRAWS Step Functions과 통합하는 방법을 알아봅니다. 서비스 통합 API는 해당 Amazon EMR API와 유사하지만 전달되는 필드와 반환되는 응답에 약간의 차이가 있습니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 Amazon EMR 통합의 주요 기능**
최적화된 Amazon EMR 서비스 통합에는 기본 Amazon EMR API를 래핑하는 사용자 지정된 API 집합이 있습니다. 따라서 Amazon EMR AWSSDK 서비스 통합과 크게 다릅니다.
[작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 통합 패턴이 지원됩니다.
Step Functions는 실행이 중지된 경우 Amazon EMR 클러스터를 자동으로 종료하지 않습니다. Amazon EMR 클러스터가 종료되기 전에 상태 머신이 중지하면 클러스터가 무기한 계속 실행될 수 있으므로 추가 요금이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 생성된 모든 Amazon EMR 클러스터를 올바르게 종료해야 합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ Amazon EMR 사용 설명서의 [클러스터 종료 제어](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-termination.html)
+ 서비스 통합 패턴 [작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 섹션
**참고**
`emr-5.28.0`에 따라 클러스터를 만들 때 `StepConcurrencyLevel` 파라미터를 지정하여 단일 클러스터에서 여러 단계를 동시에 실행할 수 있습니다. Step Functions `Map` 및 `Parallel` 상태를 사용하여 동시에 작업을 클러스터에 제출할 수 있습니다.
Amazon EMR 서비스 통합 가용성은 Amazon EMR API 가용성에 따라 달라질 수 있습니다. 특별 리전에서의 제한 사항은 [Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com//govcloud-us/latest/UserGuide/govcloud-emr.html) 설명서를 참조하세요.
**참고**
Amazon EMR과 통합을 위해 Step Functions는 처음 10분과 이후 300초 동안 작업 폴링 빈도를 60초로 하드 코딩합니다.
## 최적화된 Amazon EMR API
다음 표에서는 각 Amazon EMR 서비스 통합 API와 해당 Amazon EMR API 간의 차이점을 설명합니다.
| Amazon EMR 서비스 통합 API | 해당 EMR API | 차이 |
| --- | --- | --- |
| createCluster 클러스터(작업 흐름)를 생성하고 실행을 시작합니다. Amazon EMR은 서비스 연결 역할이라고 하는 고유한 유형의 IAM 역할에 직접 연결됩니다. `createCluster` 및 `createCluster.sync` 작업을 수행하려면 서비스 연결 역할인 `AWSServiceRoleForEMRCleanup`을 생성하도록 구성된 필수 권한이 있어야 합니다. IAM 권한 정책에 추가할 수 있는 문을 포함하여 이에 대한 자세한 내용은 [Amazon EMR에 서비스 연결 역할 사용](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/using-service-linked-roles.html)을 참조하세요. | [runJobFlow](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_RunJobFlow.html) | createCluster는 다음을 제외하고 [runJobFlow](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_RunJobFlow.html)와 동일한 요청 구문을 사용합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/step-functions/latest/dg/connect-emr.html)응답은 다음과 같습니다.{
"ClusterId": "string"
} Amazon EMR에서 다음을 사용합니다.{
"JobFlowId": "string"
} |
| createCluster.sync 클러스터(작업 흐름)를 생성하고 실행을 시작합니다. | [runJobFlow](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_RunJobFlow.html) | createCluster와 동일하지만 클러스터가 WAITING 상태에 도달할 때까지 기다려야 합니다. |
| setClusterTerminationProtection 클러스터의 EC2 인스턴스가 사용자 개입, API 호출 또는 작업 흐름 오류 발생으로 인하여 종료될 수 없도록 클러스터(작업 흐름)를 잠급니다. | [setTerminationProtection](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_SetTerminationProtection.html) | 요청은 다음을 사용합니다.{
"ClusterId": "string"
} Amazon EMR에서 다음을 사용합니다.{
"JobFlowIds": ["string"]
} |
| terminateCluster 클러스터(작업 흐름)를 종료합니다. | [terminateJobFlows](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_TerminateJobFlows.html) | 요청은 다음을 사용합니다.{
"ClusterId": "string"
} Amazon EMR에서 다음을 사용합니다.{
"JobFlowIds": ["string"]
} |
| terminateCluster.sync클러스터(작업 흐름)를 종료합니다. | [terminateJobFlows](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_TerminateJobFlows.html) | terminateCluster와 동일하지만 클러스터가 종료될 때까지 기다려야 합니다. |
| addStep 실행 중인 클러스터에 새 단계를 추가합니다. 필요한 경우 이 API를 사용하는 중에 `[ExecutionRoleArn](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_AddJobFlowSteps.html#EMR-AddJobFlowSteps-request-ExecutionRoleArn)` 파라미터를 지정할 수도 있습니다. | [addJobFlowSteps](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_AddJobFlowSteps.html) | 요청에서 "ClusterId" 키를 사용합니다. Amazon EMR에서 "JobFlowId"를 사용합니다. 요청은 단일 단계를 사용합니다.{
"Step": <"StepConfig object">
} Amazon EMR에서 다음을 사용합니다.{
"Steps": []
} 응답은 다음과 같습니다.{
"StepId": "string"
} Amazon EMR에서 다음을 반환합니다.{
"StepIds": []
} |
| addStep.sync 실행 중인 클러스터에 새 단계를 추가합니다. 필요한 경우 이 API를 사용하는 중에 `[ExecutionRoleArn](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_AddJobFlowSteps.html#EMR-AddJobFlowSteps-request-ExecutionRoleArn)` 파라미터를 지정할 수도 있습니다. | [addJobFlowSteps](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_AddJobFlowSteps.html) | addStep과 동일하지만 단계가 완료될 때까지 기다려야 합니다. |
| cancelStep 실행 중인 클러스터에서 보류 중인 단계를 취소합니다. | [cancelSteps](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_CancelSteps.html) | 요청은 다음을 사용합니다.{
"StepId": "string"
} Amazon EMR에서 다음을 사용합니다.{
"StepIds": []
} 응답은 다음과 같습니다.{
"CancelStepsInfo":
} Amazon EMR에서 다음을 사용합니다.{
"CancelStepsInfoList": []
} |
| modifyInstanceFleetByName 지정된 `InstanceFleetName`을 사용하여 인스턴스 플릿에 대한 대상 온디맨드 및 대상 스팟 용량을 수정합니다. | [modifyInstanceFleet](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_ModifyInstanceFleet.html) | 요청은 다음을 제외하고 modifyInstanceFleet과 동일합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/step-functions/latest/dg/connect-emr.html) |
| modifyInstanceGroupByName 인스턴스 그룹의 구성 설정 및 노드 수를 수정합니다. | [modifyInstanceGroups](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/APIReference/API_ModifyInstanceGroups.html) | 요청은 다음과 같습니다.{
"ClusterId": "string",
"InstanceGroup":
} Amazon EMR에서 다음 목록을 사용합니다.{
"ClusterId": ["string"],
"InstanceGroups": []
} `InstanceGroupModifyConfig` 객체 내에서 `InstanceGroupId` 필드는 허용되지 않습니다. 새 필드 `InstanceGroupName`이 추가되었습니다. 런타임 시 `InstanceGroupId`는 `ListInstanceGroups`를 호출하고 결과를 구문 분석하여 서비스 통합에 의해 자동으로 결정됩니다. |
## 워크플로 예시
다음은 클러스터를 생성하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"Create_Cluster": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:createCluster.sync",
"Arguments": {
"Name": "MyWorkflowCluster",
"VisibleToAllUsers": true,
"ReleaseLabel": "emr-5.28.0",
"Applications": [
{
"Name": "Hive"
}
],
"ServiceRole": "EMR_DefaultRole",
"JobFlowRole": "EMR_EC2_DefaultRole",
"LogUri": "s3n://aws-logs-account-id-us-east-1/elasticmapreduce/",
"Instances": {
"KeepJobFlowAliveWhenNoSteps": true,
"InstanceFleets": [
{
"InstanceFleetType": "MASTER",
"Name": "MASTER",
"TargetOnDemandCapacity": 1,
"InstanceTypeConfigs": [
{
"InstanceType": "m4.xlarge"
}
]
},
{
"InstanceFleetType": "CORE",
"Name": "CORE",
"TargetOnDemandCapacity": 1,
"InstanceTypeConfigs": [
{
"InstanceType": "m4.xlarge"
}
]
}
]
}
},
"End": true
}
```
다음은 종료 보호를 활성화하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"Enable_Termination_Protection": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:setClusterTerminationProtection",
"Arguments": {
"ClusterId": "{% $ClusterId %}",
"TerminationProtected": true
},
"End": true
}
```
다음은 클러스터에 단계를 제출하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"Step_One": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:addStep.sync",
"Arguments": {
"ClusterId": "{% $ClusterId %}",
"ExecutionRoleArn": "arn:aws:iam::account-id:role/myEMR-execution-role",
"Step": {
"Name": "The first step",
"ActionOnFailure": "TERMINATE_CLUSTER",
"HadoopJarStep": {
"Jar": "command-runner.jar",
"Args": [
"hive-script",
"--run-hive-script",
"--args",
"-f",
"s3://region.elasticmapreduce.samples/cloudfront/code/Hive_CloudFront.q",
"-d",
"INPUT=s3://region.elasticmapreduce.samples",
"-d",
"OUTPUT=s3:///MyHiveQueryResults/"
]
}
}
},
"End": true
}
```
다음은 단계를 취소하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"Cancel_Step_One": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:cancelStep",
"Arguments": {
"ClusterId": "{% $ClusterId %}",
"StepId": "{% $AddStepsResult.StepId %}"
},
"End": true
}
```
다음은 클러스터를 종료하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"Terminate_Cluster": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:terminateCluster.sync",
"Arguments": {
"ClusterId": "{% $ClusterId %}",
},
"End": true
}
```
다음은 인스턴스 그룹에 대해 클러스터를 확장 또는 축소하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"ModifyInstanceGroupByName": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:modifyInstanceGroupByName",
"Arguments": {
"ClusterId": "j-account-id3",
"InstanceGroupName": "MyCoreGroup",
"InstanceGroup": {
"InstanceCount": 8
}
},
"End": true
}
```
다음은 인스턴스 플릿에 대해 클러스터를 확장 또는 축소하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"ModifyInstanceFleetByName": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:modifyInstanceFleetByName",
"Arguments": {
"ClusterId": "j-account-id3",
"InstanceFleetName": "MyCoreFleet",
"InstanceFleet": {
"TargetOnDemandCapacity": 8,
"TargetSpotCapacity": 0
}
},
"End": true
}
```
## Amazon EMR 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
### `addStep`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:AddJobFlowSteps",
"elasticmapreduce:DescribeStep",
"elasticmapreduce:CancelSteps"
],
"Resource": [
"arn:aws:elasticmapreduce:us-east-1:123456789012:cluster/clusterId"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:AddJobFlowSteps",
"elasticmapreduce:DescribeStep",
"elasticmapreduce:CancelSteps"
],
"Resource": "arn:aws:elasticmapreduce:*:*:cluster/*"
}
]
}
```
### `cancelStep`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "elasticmapreduce:CancelSteps",
"Resource": [
"arn:aws:elasticmapreduce:us-east-1:123456789012:cluster/myCluster-id"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "elasticmapreduce:CancelSteps",
"Resource": "arn:aws:elasticmapreduce:*:*:cluster/*"
}
]
}
```
### `createCluster`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:RunJobFlow",
"elasticmapreduce:DescribeCluster",
"elasticmapreduce:TerminateJobFlows"
],
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/myRoleName"
]
}
]
}
```
### `setClusterTerminationProtection`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "elasticmapreduce:SetTerminationProtection",
"Resource": [
"arn:aws:elasticmapreduce:us-east-1:123456789012:cluster/myCluster-id"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "elasticmapreduce:SetTerminationProtection",
"Resource": "arn:aws:elasticmapreduce:*:*:cluster/*"
}
]
}
```
### `modifyInstanceFleetByName`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:ModifyInstanceFleet",
"elasticmapreduce:ListInstanceFleets"
],
"Resource": [
"arn:aws:elasticmapreduce:us-east-1:123456789012:cluster/myCluster-id"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:ModifyInstanceFleet",
"elasticmapreduce:ListInstanceFleets"
],
"Resource": "arn:aws:elasticmapreduce:*:*:cluster/*"
}
]
}
```
### `modifyInstanceGroupByName`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:ModifyInstanceGroups",
"elasticmapreduce:ListInstanceGroups"
],
"Resource": [
"arn:aws:elasticmapreduce:us-east-1:123456789012:cluster/myCluster-id"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:ModifyInstanceGroups",
"elasticmapreduce:ListInstanceGroups"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
### `terminateCluster`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:TerminateJobFlows",
"elasticmapreduce:DescribeCluster"
],
"Resource": [
"arn:aws:elasticmapreduce:us-east-1:123456789012:cluster/myCluster-id"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"elasticmapreduce:TerminateJobFlows",
"elasticmapreduce:DescribeCluster"
],
"Resource": "arn:aws:elasticmapreduce:*:*:cluster/*"
}
]
}
```
# 를 사용하여 EKS에서 Amazon EMR 클러스터 생성 및 관리 AWS Step Functions
Amazon EMR on EKS 서비스 통합 APIs를 사용하여 Amazon EMR on EKS AWS Step Functions 와 통합하는 방법을 알아봅니다. 서비스 통합 API는 해당 Amazon EMR on EKS API와 동일하지만 다음 표와 같이 모든 API에서 모든 통합 패턴을 지원하지 않습니다.
Step Functions의 AWS 서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 Amazon EMR on EKS 통합과 Amazon EMR on EKS AWS SDK 통합의 차이점**
[작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 통합 패턴이 지원됩니다.
[요청 및 응답](connect-to-resource.md#connect-default) 통합 패턴에 대한 구체적인 최적화는 없습니다.
[작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 통합 패턴은 지원되지 않습니다.
**참고**
Amazon EMR과 통합을 위해 Step Functions는 처음 10분과 이후 300초 동안 작업 폴링 빈도를 60초로 하드 코딩합니다.
| API | 요청 및 응답 | 작업 실행(.sync) |
| --- | --- | --- |
| CreateVirtualCluster | 지원됨 | 지원되지 않음 |
| DeleteVirtualCluster | 지원됨 | 지원됨 |
| StartJobRun | 지원됨 | 지원됨 |
지원되는 Amazon EMR on EKS API는 다음과 같습니다.
**입력 또는 결과 데이터의 할당량**
서비스 간에 데이터를 전송하거나 수신할 때 작업의 최대 입력 또는 결과는 UTF-8 인코딩 문자열로 256KiB의 데이터입니다. [상태 머신 실행과 관련된 할당량](service-quotas.md#service-limits-state-machine-executions)을(를) 참조하세요.
+ [https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateVirtualCluster.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateVirtualCluster.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateVirtualCluster.html#API_CreateVirtualCluster_RequestSyntax)
+ [지원되는 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateVirtualCluster.html#API_CreateVirtualCluster_RequestBody)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateVirtualCluster.html#API_CreateVirtualCluster_ResponseSyntax)
+ [https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_DeleteVirtualCluster.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_DeleteVirtualCluster.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_DeleteVirtualCluster.html#API_DeleteVirtualCluster_RequestSyntax)
+ [지원되는 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_DeleteVirtualCluster.html#API_DeleteVirtualCluster_RequestParameters)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_CreateVirtualCluster.html#API_CreateVirtualCluster_ResponseSyntax)
+ [https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html#API_StartJobRun_RequestSyntax)
+ [지원되는 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html#API_StartJobRun_RequestParameters)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/emr-on-eks/latest/APIReference/API_StartJobRun.html#API_StartJobRun_ResponseSyntax)
다음에는 가상 클러스터를 만드는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
"Create_Virtual_Cluster": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-containers:createVirtualCluster",
"Arguments": {
"Name": "MyVirtualCluster",
"ContainerProvider": {
"Id": "EKSClusterName",
"Type": "EKS",
"Info": {
"EksInfo": {
"Namespace": "Namespace"
}
}
}
},
"End": true
}
```
다음에는 작업을 가상 클러스터에 제출하고 완료될 때까지 기다리는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
"Submit_Job": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-containers:startJobRun.sync",
"Arguments": {
"Name": "MyJobName",
"VirtualClusterId": "{% $VirtualClusterId %}",
"ExecutionRoleArn": "arn:aws:iam:::role/job-execution-role",
"ReleaseLabel": "emr-6.2.0-latest",
"JobDriver": {
"SparkSubmitJobDriver": {
"EntryPoint": "s3:///jobs/trip-count.py",
"EntryPointArguments": [
"60"
],
"SparkSubmitParameters": "--conf spark.driver.cores=2 --conf spark.executor.instances=10 --conf spark.kubernetes.pyspark.pythonVersion=3 --conf spark.executor.memory=10G --conf spark.driver.memory=10G --conf spark.executor.cores=1 --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false"
}
},
"ConfigurationOverrides": {
"ApplicationConfiguration": [
{
"Classification": "spark-defaults",
"Properties": {
"spark.executor.instances": "2",
"spark.executor.memory": "2G"
}
}
],
"MonitoringConfiguration": {
"PersistentAppUI": "ENABLED",
"CloudWatchMonitoringConfiguration": {
"LogGroupName": "MyLogGroupName",
"LogStreamNamePrefix": "MyLogStreamNamePrefix"
},
"S3MonitoringConfiguration": {
"LogUri": "s3://"
}
}
},
"Tags": {
"taskType": "jobName"
}
},
"End": true
}
```
다음에는 가상 클러스터를 삭제하고 삭제가 완료될 때까지 기다리는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
"Delete_Virtual_Cluster": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-containers:deleteVirtualCluster.sync",
"Arguments": {
"Id": "{% $states.input.VirtualClusterId %}",
},
"End": true
}
```
를 다른 AWS 서비스와 Step Functions 함께 사용할 때 IAM 권한을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md).
# Step Functions를 사용하여 Amazon EMR Serverless 애플리케이션 생성 및 관리
Step Functions를 사용하여 EMR Serverless에서 애플리케이션을 생성, 시작, 중지 및 삭제하는 방법을 알아봅니다. 이 페이지에서는 지원되는 API를 나열하고 일반적인 사용 사례를 수행하기 위한 예제 `Task` 상태를 제공합니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 EMR Serverless 통합의 주요 기능**
최적화 EMR Serverless 서비스 통합에는 기본 EMR Serverless API를 래핑하는 사용자 지정된 [API](#connect-emr-serverless-custom-apis) 집합이 있습니다. 이러한 사용자 지정으로 인해 최적화된 EMR Serverless 통합은 AWSSDK 서비스 통합과 크게 다릅니다.
또한 최적화된 EMR Serverless 통합은 [작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 통합 패턴을 지원합니다.
[작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 통합 패턴은 지원되지 **않습니다**.
## EMR Serverless 서비스 통합 API
AWS Step Functions를 EMR Serverless와 통합하려면 다음과 같은 EMR Serverless 서비스 통합 API 6개를 사용하면 됩니다. 이러한 서비스 통합 API는 해당 EMR Serverless API와 유사하지만 전달되는 필드와 반환되는 응답에 약간의 차이가 있습니다.
다음 표에는 각 EMR Serverless 서비스 통합 API와 해당 EMR Serverless API 간의 차이점이 나와 있습니다.
| EMR Serverless 서비스 통합 API | 해당 EMR Serverless API | 차이 |
| --- | --- | --- |
| *createApplication* 애플리케이션을 생성합니다. EMR Serverless는 서비스 연결 역할이라고 하는 고유한 유형의 IAM 역할에 연결됩니다. `createApplication` 및 `createApplication.sync` 작업을 수행하려면 서비스 연결 역할인 `AWSServiceRoleForAmazonEMRServerless`을 생성하도록 구성된 필수 권한이 있어야 합니다. IAM 권한 정책에 추가할 수 있는 문을 포함하여 이에 대한 자세한 내용은 [EMR Serverless에 서비스 연결 역할 사용](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/using-service-linked-roles.html)을 참조하세요. | [CreateApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_CreateApplication.html) | 없음 |
| *createApplication.sync* 애플리케이션을 생성합니다. | [CreateApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_CreateApplication.html) | EMR Serverless API와 EMR Serverless 서비스 통합 API의 요청과 응답 간에는 차이가 없습니다. 하지만 *createApplication.sync*는 애플리케이션이 `CREATED` 상태에 도달할 때까지 기다립니다. |
| *startApplication* 지정된 애플리케이션을 시작하고 구성된 경우 애플리케이션의 초기 용량을 초기화합니다. | [StartApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartApplication.html) | EMR Serverless API 응답에는 어떠한 데이터도 포함되지 않지만 EMR Serverless 서비스 통합 API 응답에는 다음 데이터가 포함됩니다. {
"ApplicationId": "string"
} |
| *startApplication.sync* 지정된 애플리케이션을 시작하고 구성된 경우 초기 용량을 초기화합니다. | [StartApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartApplication.html) | EMR Serverless API 응답에는 어떠한 데이터도 포함되지 않지만 EMR Serverless 서비스 통합 API 응답에는 다음 데이터가 포함됩니다. {
"ApplicationId": "string"
} 또한 *startApplication.sync*는 애플리케이션이 `STARTED` 상태에 도달할 때까지 기다립니다. |
| *stopApplication* 지정된 애플리케이션을 중지하고 구성된 경우 초기 용량을 해제합니다. 애플리케이션을 중지하기 전에 예약되고 실행 중인 모든 작업을 완료하거나 취소해야 합니다. | [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StopApplication.html) | EMR Serverless API 응답에는 어떠한 데이터도 포함되지 않지만 EMR Serverless 서비스 통합 API 응답에는 다음 데이터가 포함됩니다. {
"ApplicationId": "string"
} |
| *stopApplication.sync* 지정된 애플리케이션을 중지하고 구성된 경우 초기 용량을 해제합니다. 애플리케이션을 중지하기 전에 예약되고 실행 중인 모든 작업을 완료하거나 취소해야 합니다. | [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StopApplication.html) | EMR Serverless API 응답에는 어떠한 데이터도 포함되지 않지만 EMR Serverless 서비스 통합 API 응답에는 다음 데이터가 포함됩니다. {
"ApplicationId": "string"
} 또한 *stopApplication.sync*는 애플리케이션이 `STOPPED` 상태에 도달할 때까지 기다립니다. |
| *deleteApplication* 애플리케이션을 삭제합니다. 애플리케이션을 삭제하려면 애플리케이션이 `STOPPED` 또는 `CREATED` 상태여야 합니다. | [DeleteApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_DeleteApplication.html) | EMR Serverless API 응답에는 어떠한 데이터도 포함되지 않지만 EMR Serverless 서비스 통합 API 응답에는 다음 데이터가 포함됩니다. {
"ApplicationId": "string"
} |
| *deleteApplication.sync* 애플리케이션을 삭제합니다. 애플리케이션을 삭제하려면 애플리케이션이 `STOPPED` 또는 `CREATED` 상태여야 합니다. | [DeleteApplication](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_DeleteApplication.html) | EMR Serverless API 응답에는 어떠한 데이터도 포함되지 않지만 EMR Serverless 서비스 통합 API 응답에는 다음 데이터가 포함됩니다. {
"ApplicationId": "string"
} 또한 *stopApplication.sync*는 애플리케이션이 `TERMINATED` 상태에 도달할 때까지 기다립니다. |
| *startJobRun* 작업 실행을 시작합니다. | [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) | 없음 |
| *startJobRun.sync* 작업 실행을 시작합니다. | [StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) | EMR Serverless API와 EMR Serverless 서비스 통합 API의 요청과 응답 간에는 차이가 없습니다. 하지만 *startJobRun.sync*는 애플리케이션이 `SUCCESS` 상태에 도달할 때까지 기다립니다. |
| *cancelJobRun* 작업 실행을 취소합니다. | [CancelJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_CancelJobRun.html) | 없음 |
| *cancelJobRun.sync* 작업 실행을 취소합니다. | [CancelJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_CancelJobRun.html) | EMR Serverless API와 EMR Serverless 서비스 통합 API의 요청과 응답 간에는 차이가 없습니다. 하지만 *cancelJobRun.sync*는 애플리케이션이 `CANCELLED` 상태에 도달할 때까지 기다립니다. |
## EMR 서버리스 통합 사용 사례
최적화된 EMR Serverless 서비스 통합의 경우 단일 애플리케이션을 만든 다음 해당 애플리케이션을 사용하여 여러 작업을 실행하는 것이 좋습니다. 예를 들어 단일 상태 머신에 같은 애플리케이션을 사용하는 [startJobRun](https://docs.aws.amazon.com/emr-serverless/latest/APIReference/API_StartJobRun.html) 요청을 여러 개 포함할 수 있습니다. 다음 [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태 예제에서는 Step Functions를 사용하여 EMR Serverless API를 통합하는 사용 사례를 보여줍니다. 다른 EMR Serverless 사용 사례는 [Amazon EMR Serverless란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/emr-serverless.html) 참조하세요.
**작은 정보**
여러 작업을 실행할 수 있도록 EMR Serverless와 통합되는 상태 머신의 예제를 배포하려면 [EMR Serverless 작업 실행](sample-emr-serverless-job.md) 섹션을 참조하세요.
+ [애플리케이션 만들기](#connect-emr-serverless-task-state-createapp)
+ [애플리케이션 시작](#connect-emr-serverless-task-state-startapp)
+ [애플리케이션 중지](#connect-emr-serverless-task-state-stopapp)
+ [애플리케이션 삭제](#connect-emr-serverless-task-state-deleteapp)
+ [애플리케이션에서 작업 시작](#connect-emr-serverless-task-state-startjobrun)
+ [애플리케이션에서 작업 취소](#connect-emr-serverless-task-state-canceljobrun)
를 다른 AWS서비스와 Step Functions 함께 사용할 때 IAM 권한을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md).
다음 사용 사례에 표시된 예제에서 *기울임꼴* 텍스트를 리소스별 정보로 바꿉니다. 예를 들어 EMR Serverless 애플리케이션 ID를 *yourApplicationId*로 바꿉니다(예: `00yv7iv71inak893`).
### 애플리케이션 만들기
다음 Task 상태 예제는 *createApplication.sync* 서비스 통합 API를 사용하여 애플리케이션을 만듭니다.
```
"Create_Application": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-serverless:createApplication.sync",
"Arguments": {
"Name": "MyApplication",
"ReleaseLabel": "emr-6.9.0",
"Type": "SPARK"
},
"End": true
}
```
### 애플리케이션 시작
다음 Task 상태 예제는 *startApplication.sync* 서비스 통합 API를 사용하여 애플리케이션을 시작합니다.
```
"Start_Application": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-serverless:startApplication.sync",
"Arguments": {
"ApplicationId": "yourApplicationId"
},
"End": true
}
```
### 애플리케이션 중지
다음 Task 상태 예제는 *stopApplication.sync* 서비스 통합 API를 사용하여 애플리케이션을 중지합니다.
```
"Stop_Application": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-serverless:stopApplication.sync",
"Arguments": {
"ApplicationId": "yourApplicationId"
},
"End": true
}
```
### 애플리케이션 삭제
다음 Task 상태 예제는 *deleteApplication.sync* 서비스 통합 API를 사용하여 애플리케이션을 삭제합니다.
```
"Delete_Application": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-serverless:deleteApplication.sync",
"Arguments": {
"ApplicationId": "yourApplicationId"
},
"End": true
}
```
### 애플리케이션에서 작업 시작
다음 Task 상태 예제는 *startJobRun.sync* 서비스 통합 API를 사용하여 애플리케이션에서 작업을 시작합니다.
```
"Start_Job": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-serverless:startJobRun.sync",
"Arguments": {
"ApplicationId": "yourApplicationId",
"ExecutionRoleArn": "arn:aws:iam::account-id:role/myEMRServerless-execution-role",
"JobDriver": {
"SparkSubmit": {
"EntryPoint": "s3:///sample.py",
"EntryPointArguments": ["1"],
"SparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.cores=4 --conf spark.executor.memory=4g --conf spark.driver.cores=2 --conf spark.driver.memory=4g --conf spark.executor.instances=1"
}
}
},
"End": true
}
```
### 애플리케이션에서 작업 취소
다음 Task 상태 예제는 *cancelJobRun.sync* 서비스 통합 API를 사용하여 애플리케이션에서 작업을 취소합니다.
```
"Cancel_Job": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::emr-serverless:cancelJobRun.sync",
"Arguments": {
"ApplicationId": "{% $states.input.ApplicationId %}",
"JobRunId": "{% $states.input.JobRunId %}"
},
"End": true
}
```
## Amazon EMR Serverless 호출을 위한 IAM 정책
콘솔을 사용하여 상태 머신을 만들면 Step Functions에서 필요한 최소 권한으로 상태 머신의 실행 역할을 자동으로 만듭니다. 이러한 자동 생성된 IAM 역할은 상태 시스템을 생성하는 AWS 리전에 유효합니다.
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
IAM 정책을 만들 때는 정책에 와일드카드를 포함하지 않는 것이 좋습니다. 보안 모범 사례로 정책 범위를 최대한 좁혀야 합니다. 런타임 중에 특정 입력 파라미터를 알 수 없는 경우에만 동적 정책을 사용해야 합니다.
또한 관리자는 관리자가 아닌 사용자에게 상태 머신을 실행할 수 있는 실행 역할을 부여할 때 주의해야 합니다. 정책을 직접 만드는 경우 실행 역할에 passRole 정책을 포함하는 것이 좋습니다. 또한 실행 역할에 `aws:SourceARN` 및 `aws:SourceAccount` 컨텍스트 키를 추가하는 것이 좋습니다.
### Step Functions와 EMR 서버리스 통합에 대한 IAM 정책 예제
+ [CreateApplication에 대한 IAM 정책 예시](#emr-serverless-policy-createapp)
+ [StartApplication에 대한 IAM 정책 예시](#emr-serverless-policy-startapp)
+ [StopApplication에 대한 IAM 정책 예시](#emr-serverless-policy-stopapp)
+ [DeleteApplication에 대한 IAM 정책 예시](#emr-serverless-policy-deleteapp)
+ [StartJobRun에 대한 IAM 정책 예시](#emr-serverless-policy-startjobrun)
+ [CancelJobRun에 대한 IAM 정책 예시](#emr-serverless-policy-canceljobrun)
#### CreateApplication에 대한 IAM 정책 예시
다음은 CreateApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신에 대한 IAM 정책 예제입니다.
**참고**
계정에 처음 애플리케이션을 만들 때는 IAM 정책에 CreateServiceLinkedRole 권한을 지정해야 합니다. 이후에는 이 권한을 추가할 필요가 없습니다. CreateServiceLinkedRole에 대한 자세한 내용은 https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/APIReference/에서 [CreateServiceLinkedRole](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/APIReference/API_CreateServiceLinkedRole.html)을 참조하세요.
다음 정책의 정적 리소스와 동적 리소스는 동일합니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:CreateApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:GetApplication",
"emr-serverless:DeleteApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:CreateServiceLinkedRole",
"Resource": "arn:aws:iam::123456789012:role/aws-service-role/ops.emr-serverless.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAmazonEMRServerless*",
"Condition": {
"StringLike": {
"iam:AWSServiceName": "ops.emr-serverless.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:CreateApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:CreateServiceLinkedRole",
"Resource": "arn:aws:iam::123456789012:role/aws-service-role/ops.emr-serverless.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAmazonEMRServerless*",
"Condition": {
"StringLike": {
"iam:AWSServiceName": "ops.emr-serverless.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
#### StartApplication에 대한 IAM 정책 예시
**정적 리소스**
다음은 StartApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 정적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartApplication",
"emr-serverless:GetApplication",
"emr-serverless:StopApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
}
]
}
```
------
**동적 리소스**
다음은 StartApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 동적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartApplication",
"emr-serverless:GetApplication",
"emr-serverless:StopApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
}
]
}
```
------
#### StopApplication에 대한 IAM 정책 예시
**정적 리소스**
다음은 StopApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 정적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StopApplication",
"emr-serverless:GetApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StopApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
}
]
}
```
------
**동적 리소스**
다음은 StopApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 동적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StopApplication",
"emr-serverless:GetApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StopApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
}
]
}
```
------
#### DeleteApplication에 대한 IAM 정책 예시
**정적 리소스**
다음은 DeleteApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 정적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:DeleteApplication",
"emr-serverless:GetApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:DeleteApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
}
]
}
```
------
**동적 리소스**
다음은 DeleteApplication [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 동적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:DeleteApplication",
"emr-serverless:GetApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessApplicationRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:DeleteApplication"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
}
]
}
```
------
#### StartJobRun에 대한 IAM 정책 예시
**정적 리소스**
다음은 StartJobRun [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 정적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/jobExecutionRoleArn"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "emr-serverless.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:GetJobRun",
"emr-serverless:CancelJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId/jobruns/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessJobRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/jobExecutionRoleArn"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "emr-serverless.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
**동적 리소스**
다음은 StartJobRun [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 동적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartJobRun",
"emr-serverless:GetJobRun",
"emr-serverless:CancelJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/jobExecutionRoleArn"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "emr-serverless.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessJobRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:StartJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/jobExecutionRoleArn"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "emr-serverless.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
#### CancelJobRun에 대한 IAM 정책 예시
**정적 리소스**
다음은 CancelJobRun [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 정적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:CancelJobRun",
"emr-serverless:GetJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId/jobruns/jobRunId"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessJobRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:CancelJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/applicationId/jobruns/jobRunId"
]
}
]
}
```
------
**동적 리소스**
다음은 CancelJobRun [Task 워크플로 상태](state-task.md) 상태의 상태 머신을 사용할 때의 동적 리소스에 대한 IAM 정책 예제입니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:CancelJobRun",
"emr-serverless:GetJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForEMRServerlessJobRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"emr-serverless:CancelJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:emr-serverless:us-east-1:123456789012:/applications/*"
]
}
]
}
```
------
# Step Functions를 사용하여 EventBridge 이벤트 추가
Step Functions는 Amazon EventBridge와 통합할 수 있도록 서비스 통합 API를 제공합니다. Step Functions 워크플로에서 직접 사용자 지정 이벤트를 전송하여 이벤트 기반 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 EventBridge 통합의 주요 기능**
실행 ARN 및 상태 머신 ARN은 각 `PutEventsRequestEntry`의 `Resources` 필드에 자동으로 추가됩니다.
`PutEvents`의 응답에 0이 아닌 `FailedEntryCount`가 포함된 경우 `Task` 상태가 실패하고 `EventBridge.FailedEntry` 오류가 발생합니다.
`PutEvents` API를 사용하려면 전송할 이벤트의 특정 패턴과 일치하는 EventBridge 규칙을 계정에 만들어야 합니다. 예를 들면, 다음과 같이 할 수 있습니다.
+ EventBridge 규칙과 일치하는 이벤트를 수신하고 출력하는 Lambda 함수를 계정에 만듭니다.
+ 특정 이벤트 패턴과 일치하고 Lambda 함수를 대상으로 하는 기본 이벤트 버스 기반 EventBridge 규칙을 계정에 만듭니다.
자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ EventBridge 사용 설명서의 [PutEvents와 함께 Amazon EventBridge 이벤트 추가](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-putevents.html)
+ 서비스 통합 패턴의 [작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token)
다음에는 사용자 지정 이벤트를 전송하는 `Task`가 포함됩니다.
```
{
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::events:putEvents",
"Arguments": {
"Entries": [
{
"Detail": {
"Message": "MyMessage"
},
"DetailType": "MyDetailType",
"EventBusName": "MyEventBus",
"Source": "my.source"
}
]
},
"End": true
}
```
**입력 또는 결과 데이터의 할당량**
서비스 간에 데이터를 전송하거나 수신할 때 작업의 최대 입력 또는 결과는 UTF-8 인코딩 문자열로 256KiB의 데이터입니다. [상태 머신 실행과 관련된 할당량](service-quotas.md#service-limits-state-machine-executions)을(를) 참조하세요.
## 최적화된 EventBridge API
지원되는 EventBridge API 및 구문은 다음과 같습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html)
## 오류 처리
`PutEvents` API는 항목 배열을 입력으로 허용한 다음 결과 항목 배열을 반환합니다. `PutEvents` 작업이 성공하면 항목이 하나 이상 실패하더라도 `PutEvents`에서 HTTP 200 응답을 반환합니다. `PutEvents`에서 `FailedEntryCount` 필드에 실패한 항목 수를 반환합니다.
Step Functions는 `FailedEntryCount`가 0보다 큰지 여부를 확인합니다. 값이 0보다 크면 Step Functions에서 상태가 실패하고 `EventBridge.FailedEntry` 오류가 발생합니다. 이를 통해 실패한 항목이 있을 때 추가 상태를 사용하여 응답의 `FailedEntryCount`를 분석할 필요 없이 Task 상태에서 Step Functions의 기본 제공 오류 처리 기능을 사용하여 이 항목을 포착하거나 재시도할 수 있습니다.
**참고**
멱등성을 구현했고 모든 항목을 안전하게 재시도할 수 있는 경우 Step Functions의 재시도 로직을 사용할 수 있습니다. Step Functions는 재시도하기 전에 `PutEvents` 입력 배열에서 성공한 항목을 제거하지 않습니다. 대신 원래 항목 배열을 사용하여 재시도합니다.
## EventBridge 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
### `PutEvents`
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"events:PutEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:event-bus/my-project-eventbus"
],
"Effect": "Allow"
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutEvents"
],
"Resource": "arn:aws:events:*:*:event-bus/*"
}
]
}
```
# Step Functions로 AWS Glue작업 시작
Step Functions를 사용하여 AWS Glue에서 작업 실행을 시작하는 방법을 알아봅니다. 이 페이지에서는 지원되는 API 작업을 나열하고 AWS Glue작업을 시작하기 위한 예제 `Task` 상태를 제공합니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 AWS Glue통합의 주요 기능**
[작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 통합 패턴을 사용할 수 있습니다.
`JobName` 필드는 요청에서 추출되어 응답에 삽입됩니다. 응답에는 보통 `JobRunID`만 포함됩니다.
다음은 AWS Glue작업을 시작하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
"Glue StartJobRun": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::glue:startJobRun.sync",
"Arguments": {
"JobName": "GlueJob-JTrRO5l98qMG"
},
"Next": "ValidateOutput"
},
```
**Step Functions의 파라미터는 PascalCase로 표현됩니다.**
기본 서비스 API가 API 작업 `startSyncExecution`과 같은 camelCase에 있더라도 `StateMachineArn`과 같은 파라미터를 PascalCase에 지정합니다.
## 최적화된 AWS GlueAPIs
+ [https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-jobs-runs.html#aws-glue-api-jobs-runs-StartJobRun](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-jobs-runs.html#aws-glue-api-jobs-runs-StartJobRun)
## 호출을 위한 IAM 정책AWS Glue
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
AWS Glue에는 리소스 기반 제어가 없습니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"glue:StartJobRun",
"glue:GetJobRun",
"glue:GetJobRuns",
"glue:BatchStopJobRun"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
#### [ Request Response and Callback (.waitForTaskToken) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"glue:StartJobRun"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
# Step Functions로 AWS Glue DataBrew 작업 시작
Step Functions를 사용하여 분석 및 기계 학습 워크플로에 데이터 정리 및 데이터 정규화 단계를 추가하기 위해 DataBrew 통합을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Step Functions의 AWS 서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
다음에는 요청-응답 DataBrew 작업을 시작하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
"DataBrew StartJobRun": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::databrew:startJobRun",
"Arguments": {
"Name": "sample-proj-job-1"
},
"Next": "NEXT_STATE"
},
```
다음에는 동기 DataBrew 작업을 시작하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
"DataBrew StartJobRun": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::databrew:startJobRun.sync",
"Arguments": {
"Name": "sample-proj-job-1"
},
"Next": "NEXT_STATE"
},
```
**Step Functions의 파라미터는 PascalCase로 표현됩니다.**
기본 서비스 API가 API 작업 `startSyncExecution`과 같은 camelCase에 있더라도 `StateMachineArn`과 같은 파라미터를 PascalCase에 지정합니다.
## 지원되는 DataBrew API
+ `[https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/API_StartJobRun.html](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/API_StartJobRun.html)`
## DataBrew 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions 생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"databrew:startJobRun",
"databrew:listJobRuns",
"databrew:stopJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:databrew:us-east-1:123456789012:job/*"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"databrew:startJobRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:databrew:us-east-1:123456789012:job/*"
]
}
]
}
```
------
# Step Functions를 사용하여 AWS Lambda함수 호출
Step Functions를 사용하여 이벤트 기반 서버리스 애플리케이션의 일부로 Lambda 함수를 동기식 또는 비동기식으로 간접 호출하는 방법을 알아봅니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 Lambda 통합의 주요 기능**
응답 `Payload` 필드는 이스케이프된 Json에서 Json으로 파싱됩니다.
Lambda 함수 내에서 예외가 발생하면 작업이 실패합니다. 실제 예제는 [Step Functions 상태 머신을 사용하여 오류 조건 처리](tutorial-handling-error-conditions.md) 섹션을 참조하세요.
## 최적화된 Lambda API
+ [https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/API_Invoke.html](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/API_Invoke.html)
## 워크플로 예시
다음에는 Lambda 함수를 간접적으로 호출하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt":"CallLambda",
"States":{
"CallLambda":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::lambda:invoke",
"Arguments":{
"FunctionName":"arn:aws:lambda:region:account-id:function:MyFunction"
},
"End":true
}
}
}
```
다음에는 [콜백](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 서비스 통합 패턴을 구현하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt":"GetManualReview",
"States":{
"GetManualReview":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::lambda:invoke.waitForTaskToken",
"Arguments":{
"FunctionName":"arn:aws:lambda:region:account-id:function:get-model-review-decision",
"Payload":{
"model":"{% $states.input.my-model %}",
"TaskToken": "{% $states.context.Task.Token %}"
},
"Qualifier":"prod-v1"
},
"End":true
}
}
}
```
Lambda 함수를 간접적으로 호출하면 함수가 완료될 때까지 실행이 대기합니다. 콜백 작업으로 Lambda 함수를 간접적으로 호출하면 Lambda 함수가 실행을 완료하고 결과를 반환할 때까지 하트비트 제한 시간이 계산되지 않습니다. Lambda 함수가 실행되는 동안에는 하트비트 제한 시간이 적용되지 않습니다.
다음 예제와 같이 `InvocationType` 파라미터를 사용하여 Lambda를 비동기적으로 호출할 수도 있습니다.
```
{
"Comment": "A Hello World example of the Amazon States Language using Pass states",
"StartAt": "Hello",
"States": {
"Hello": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
"Arguments": {
"FunctionName": "arn:aws:lambda:region:account-id:function:echo",
"InvocationType": "Event"
},
"End": true
}
}
}
```
**참고**
Lambda 함수의 비동기 호출의 경우 하트비트 제한 시간이 즉시 시작됩니다.
`Task` 결과가 반환되면 함수 출력이 메타데이터 사전 내에서 중첩됩니다. 예제:
```
{
"ExecutedVersion":"$LATEST",
"Payload":"FUNCTION OUTPUT",
"SdkHttpMetadata":{
"HttpHeaders":{
"Connection":"keep-alive",
"Content-Length":"4",
"Content-Type":"application/json",
"Date":"Fri, 26 Mar 2021 07:42:02 GMT",
"X-Amz-Executed-Version":"$LATEST",
"x-amzn-Remapped-Content-Length":"0",
"x-amzn-RequestId":"0101aa0101-1111-111a-aa55-1010aaa1010",
"X-Amzn-Trace-Id":"root=1-1a1a000a2a2-fe0101aa10ab;sampled=0"
},
"HttpStatusCode":200
},
"SdkResponseMetadata":{
"RequestId":"6b3bebdb-9251-453a-ae45-512d9e2bf4d3"
},
"StatusCode":200
}
```
## 직접 지정된 함수 리소스
또는 함수 ARN을 “리소스” 필드에 직접 지정하여 Lambda 함수를 간접적으로 호출할 수 있습니다. 이런 방식으로 Lambda 함수를 간접적으로 호출할 때는 `.waitForTaskToken`을 지정할 수 없으며 작업 결과에 함수 출력만 포함됩니다.
```
{
"StartAt":"CallFunction",
"States":{
"CallFunction": {
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:lambda:region:account-id:function:HelloFunction",
"End": true
}
}
}
```
이러한 형태의 통합을 사용하면 함수가 성공했지만 `FunctionError` 필드가 포함된 응답을 보낼 수 있습니다. 이 시나리오에서는 워크플로 작업이 실패합니다.
`Resource` 필드의 ARN에서 해당 옵션을 지정하여 특정 Lambda 함수 버전 또는 별칭을 간접적으로 호출할 수 있습니다. Lambda 설명서에서 다음을 참조하세요.
+ [AWS Lambda 버전 관리](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/versioning-intro.html)
+ [AWS Lambda별칭](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/aliases-intro.html)
## 호출을 위한 IAM 정책AWS Lambda
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
다음 예제에서 `function1` 및를 호출하는 두 개의 AWS Lambda작업이 있는 상태 시스템에`function2`는 자동 생성된 정책에 두 함수에 대한 `lambda:Invoke` 권한이 포함되어 있습니다.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:InvokeFunction"
],
"Resource": [
"arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:myFn1",
"arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:myFn2"
]
}
]
}
```
# Step Functions를 사용하여 AWS Elemental MediaConvert작업 생성
Step Functions를 사용하여 [https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobspost](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobspost) API를 사용하여 AWS Elemental MediaConvert작업을 생성하는 방법을 알아봅니다.
**Step Functions 및 MediaConvert를 사용한 실험**
비디오 클립의 시작 부분에서 길이가 알려지지 않은 SMTPE 색상 막대를 감지하고 제거하는 워크플로에서 MediaConvert 최적화 통합을 사용하는 방법을 알아봅니다. 2024년 4월 12일 블로그 게시물 읽기:를 [https://aws.amazon.com/blogs/media/low-code-workflows-with-aws-elemental-mediaconvert/](https://aws.amazon.com/blogs/media/low-code-workflows-with-aws-elemental-mediaconvert/)
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 MediaConvert 통합의 주요 기능**
[작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 및 [요청 및 응답](connect-to-resource.md#connect-default) 통합 패턴이 지원됩니다.
Step Functions는 MediaConvert 작업에 다음 사용자 지정 태그를 추가합니다. `ManagedByService: AWSStepFunctions`
[작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 통합 패턴에 대한 구체적인 최적화는 없습니다.
다음은 MediaConvert 작업을 제출하고 완료를 기다리는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
{
"StartAt": "MediaConvert_CreateJob",
"States": {
"MediaConvert_CreateJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::mediaconvert:createJob.sync",
"Arguments": {
"Role": "arn:aws:iam::111122223333:role/Admin",
"Settings": {
"OutputGroups": [
{
"Outputs": [
{
"ContainerSettings": {
"Container": "MP4"
},
"VideoDescription": {
"CodecSettings": {
"Codec": "H_264",
"H264Settings": {
"MaxBitrate": 1000,
"RateControlMode": "QVBR",
"SceneChangeDetect": "TRANSITION_DETECTION"
}
}
},
"AudioDescriptions": [
{
"CodecSettings": {
"Codec": "AAC",
"AacSettings": {
"Bitrate": 96000,
"CodingMode": "CODING_MODE_2_0",
"SampleRate": 48000
}
}
}
]
}
],
"OutputGroupSettings": {
"Type": "FILE_GROUP_SETTINGS",
"FileGroupSettings": {
"Destination": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/"
}
}
}
],
"Inputs": [
{
"AudioSelectors": {
"Audio Selector 1": {
"DefaultSelection": "DEFAULT"
}
},
"FileInput": "s3://amzn-s3-demo-bucket/DOC-EXAMPLE-SOURCE_FILE"
}
]
}
},
"End": true
}
}
}
```
**Step Functions의 파라미터는 PascalCase로 표현됩니다.**
기본 서비스 API가 API 작업 `startSyncExecution`과 같은 camelCase에 있더라도 `StateMachineArn`과 같은 파라미터를 PascalCase에 지정합니다.
## 최적화된 MediaConvert API
+ [https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobspost](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobspost)
+ [요청 구문](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-request-body-post-example)
+ 지원되는 파라미터:
+ [https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-prop-createjobrequest-role](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-prop-createjobrequest-role)(필수)
+ [https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-prop-createjobrequest-settings](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-prop-createjobrequest-settings)(필수)
+ [https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-model-createjobrequest](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-model-createjobrequest) (선택 사항)
+ [응답 구문](https://docs.aws.amazon.com/mediaconvert/latest/apireference/jobs.html#jobs-response-examples) - **CreateJobResponse 스키마** 참조
## 호출을 위한 IAM 정책AWS Elemental MediaConvert
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
`GetJob` 및 `CancelJob` 작업에 대한 IAM 정책은 `ManagedByService: AWSStepFunctions` 태그가 있는 작업에 대한 액세스만 허용하도록 범위가 지정됩니다.
**태그 기반 정책**
자동 생성된 `ManagedByService: AWSStepFunctions` 태그를 수정하면 상태 머신 실행이 실패합니다.
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "MediaConvertCreateJob",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"mediaconvert:CreateJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:queues/*",
"arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:jobTemplates/*",
"arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:presets/*"
]
},
{
"Sid": "MediaConvertManageJob",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"mediaconvert:GetJob",
"mediaconvert:CancelJob"
],
"Resource": "arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:jobs/*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceTag/ManagedByService": "AWSStepFunctions"
}
}
},
{
"Sid": "IamPassRole",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/myRoleName"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": [
"mediaconvert.amazonaws.com"
]
}
}
},
{
"Sid": "EventBridgeManageRule",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForMediaConvertJobRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "MediaConvertCreateJob",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"mediaconvert:CreateJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:queues/*",
"arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:jobTemplates/*",
"arn:aws:mediaconvert:us-east-1:123456789012:presets/*"
]
},
{
"Sid": "IamPassRole",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/myRoleName"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": [
"mediaconvert.amazonaws.com"
]
}
}
}
]
}
```
------
# Step Functions를 사용하여 Amazon SageMaker AI 작업 생성 및 관리
Step Functions를 사용하여 SageMaker AI에서 작업을 생성하고 관리하는 방법을 알아봅니다. 이 페이지에는 지원되는 SageMaker AI API 작업이 나열되어 있으며 SageMaker AI 트랜스포밍, 훈련, 레이블 지정 및 처리 작업을 생성하는 예제 `Task` 상태가 나와 있습니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 SageMaker AI 통합의 주요 기능**
[작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 통합 패턴이 지원됩니다.
[요청 및 응답](connect-to-resource.md#connect-default) 통합 패턴에 대한 구체적인 최적화는 없습니다.
[작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 통합 패턴은 지원되지 않습니다.
## 최적화된 SageMaker AI API
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateEndpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateEndpoint.html)
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateEndpointConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateEndpointConfig.html)
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateHyperParameterTuningJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateHyperParameterTuningJob.html) - `.sync` 통합 패턴을 지원합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateLabelingJob.html) - `.sync` 통합 패턴을 지원합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateModel.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateModel.html)
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateProcessingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateProcessingJob.html) - `.sync` 통합 패턴을 지원합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateTrainingJob.html) - `.sync` 통합 패턴을 지원합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateTransformJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_CreateTransformJob.html) - `.sync` 통합 패턴을 지원합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_UpdateEndpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_UpdateEndpoint.html)
**참고**
AWS Step Functions는에 대한 정책을 자동으로 생성하지 않습니다`CreateTransformJob`. 생성된 역할에는 인라인 정책을 연결해야 합니다. 자세한 내용은 이 예제 IAM 정책([`CreateTrainingJob`](#sagemaker-iam-createtrainingjob))을 참조하세요.
## SageMaker AI 트랜스포밍 작업 예제
다음에는 Amazon SageMaker AI 트랜스포밍 작업을 만들어 `DataSource` 및 `TransformOutput`에 대한 Amazon S3 위치를 지정하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"SageMaker CreateTransformJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createTransformJob.sync",
"Arguments": {
"ModelName": "SageMakerCreateTransformJobModel-9iFBKsYti9vr",
"TransformInput": {
"CompressionType": "None",
"ContentType": "text/csv",
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"S3DataType": "S3Prefix",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket1/TransformJobDataInput.txt"
}
}
},
"TransformOutput": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket1/TransformJobOutputPath"
},
"TransformResources": {
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.m4.xlarge"
},
"TransformJobName": "sfn-binary-classification-prediction"
},
"Next": "ValidateOutput"
},
```
## SageMaker AI 훈련 작업 예제
다음에는 Amazon SageMaker AI 훈련 작업을 만드는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"SageMaker CreateTrainingJob":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::sagemaker:createTrainingJob.sync",
"Arguments":{
"TrainingJobName":"search-model",
"ResourceConfig":{
"InstanceCount":4,
"InstanceType":"ml.c4.8xlarge",
"VolumeSizeInGB":20
},
"HyperParameters":{
"mode":"batch_skipgram",
"epochs":"5",
"min_count":"5",
"sampling_threshold":"0.0001",
"learning_rate":"0.025",
"window_size":"5",
"vector_dim":"300",
"negative_samples":"5",
"batch_size":"11"
},
"AlgorithmSpecification":{
"TrainingImage":"...",
"TrainingInputMode":"File"
},
"OutputDataConfig":{
"S3OutputPath":"s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/doc-search/model"
},
"StoppingCondition":{
"MaxRuntimeInSeconds":100000
},
"RoleArn":"arn:aws:iam::account-id:role/docsearch-stepfunction-iam-role",
"InputDataConfig":[
{
"ChannelName":"train",
"DataSource":{
"S3DataSource":{
"S3DataType":"S3Prefix",
"S3Uri":"s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/doc-search/interim-data/training-data/",
"S3DataDistributionType":"FullyReplicated"
}
}
}
]
},
"Retry":[
{
"ErrorEquals":[
"SageMaker.AmazonSageMakerException"
],
"IntervalSeconds":1,
"MaxAttempts":100,
"BackoffRate":1.1
},
{
"ErrorEquals":[
"SageMaker.ResourceLimitExceededException"
],
"IntervalSeconds":60,
"MaxAttempts":5000,
"BackoffRate":1
},
{
"ErrorEquals":[
"States.Timeout"
],
"IntervalSeconds":1,
"MaxAttempts":5,
"BackoffRate":1
}
],
"Catch":[
{
"ErrorEquals":[
"States.ALL"
],
"Next":"Sagemaker Training Job Error"
}
],
"Next":"Delete Interim Data Job"
}
}
```
## SageMaker AI 레이블 지정 작업 예제
다음에는 Amazon SageMaker AI 레이블 지정 작업을 만드는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "SageMaker CreateLabelingJob",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateLabelingJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createLabelingJob.sync",
"Arguments": {
"HumanTaskConfig": {
"AnnotationConsolidationConfig": {
"AnnotationConsolidationLambdaArn": "arn:aws:lambda:region:123456789012:function:ACS-TextMultiClass"
},
"NumberOfHumanWorkersPerDataObject": 1,
"PreHumanTaskLambdaArn": "arn:aws:lambda:region:123456789012:function:PRE-TextMultiClass",
"TaskDescription": "Classify the following text",
"TaskKeywords": [
"tc",
"Labeling"
],
"TaskTimeLimitInSeconds": 300,
"TaskTitle": "Classify short bits of text",
"UiConfig": {
"UiTemplateS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/TextClassification.template"
},
"WorkteamArn": "arn:aws:sagemaker:region:123456789012:workteam/private-crowd/ExampleTesting"
},
"InputConfig": {
"DataAttributes": {
"ContentClassifiers": [
"FreeOfPersonallyIdentifiableInformation",
"FreeOfAdultContent"
]
},
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"ManifestS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/manifest.json"
}
}
},
"LabelAttributeName": "Categories",
"LabelCategoryConfigS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/labelcategories.json",
"LabelingJobName": "example-job-name",
"OutputConfig": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output"
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole",
"StoppingConditions": {
"MaxHumanLabeledObjectCount": 10000,
"MaxPercentageOfInputDatasetLabeled": 100
}
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Next": "Success",
"Condition": "{% $states.input.LabelingJobArn != '' %}"
}
],
"Default": "Fail"
},
"Success": {
"Type": "Succeed"
},
"Fail": {
"Type": "Fail",
"Error": "InvalidOutput",
"Cause": "Output is not what was expected. This could be due to a service outage or a misconfigured service integration."
}
}
}
```
## SageMaker AI 프로세싱 작업 예제
다음에는 Amazon SageMaker AI 프로세싱 작업을 만드는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "SageMaker CreateProcessingJob Sync",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateProcessingJob Sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createProcessingJob.sync",
"Arguments": {
"AppSpecification": {
"ImageUri": "737474898029.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:0.20.0-cpu-py3"
},
"ProcessingResources": {
"ClusterConfig": {
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.t3.medium",
"VolumeSizeInGB": 10
}
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::account-id:role/SM-003-CreateProcessingJobAPIExecutionRole",
"ProcessingJobName.$": "$.id"
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Not": {
"Variable": "$.ProcessingJobArn",
"StringEquals": ""
},
"Next": "Succeed"
}
],
"Default": "Fail"
},
"Succeed": {
"Type": "Succeed"
},
"Fail": {
"Type": "Fail",
"Error": "InvalidConnectorOutput",
"Cause": "Connector output is not what was expected. This could be due to a service outage or a misconfigured connector."
}
}
}
```
## Amazon SageMaker AI 직접 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
**참고**
다음 예제의 경우 `roleArn`은 SageMaker AI에서 ML 컴퓨팅 인스턴스 배포 또는 배치 변형 작업에 대한 모델 아티팩트와 Docker 이미지에 액세스하는 데 사용하는 IAM 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 참조합니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker 역할](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html) 단원을 참조하십시오.
### `CreateTrainingJob`
*정적 리소스*
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:StopTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-job/myJobName*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTrainingJobsRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response and Callback (.waitForTaskToken) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-job/myJobName*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
*동적 리소스*
------
#### [ .sync or .waitForTaskToken ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:StopTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-job/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTrainingJobsRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response and Callback (.waitForTaskToken) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-job/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
### `CreateTransformJob`
**참고**
AWS Step Functions는 SageMaker AI와 통합되는 상태 시스템을 생성할 `CreateTransformJob` 때에 대한 정책을 자동으로 생성하지 않습니다. 다음 IAM 예제 중 하나를 기반으로 만든 역할에 인라인 정책을 연결해야 합니다.
*정적 리소스*
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTransformJob",
"sagemaker:DescribeTransformJob",
"sagemaker:StopTransformJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:transform-job/myJobName*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTransformJobsRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response and Callback (.waitForTaskToken) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTransformJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:transform-job/myJobName*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
*동적 리소스*
------
#### [ Run a Job (.sync) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTransformJob",
"sagemaker:DescribeTransformJob",
"sagemaker:StopTransformJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:transform-job/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTransformJobsRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Request Response and Callback (.waitForTaskToken) ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTransformJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:transform-job/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/MyExampleRole"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
------
# Step Functions를 사용하여 Amazon SNS 주제에 메시지 게시
Step Functions를 사용하여 Amazon SNS 주제에 메시지를 게시하는 방법을 알아봅니다. 이 페이지에는 지원되는 Amazon SNS API 작업이 나열되어 있으며 Amazon SNS에 메시지를 게시하는 예제 `Task` 상태가 나와 있습니다.
Step Functions의 AWS서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
**최적화된 Amazon SNS 통합의 주요 기능**
[요청 및 응답](connect-to-resource.md#connect-default) 또는 [작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 통합 패턴에 대한 구체적인 최적화는 없습니다.
다음에는 Amazon Simple Notification Service(SNS) 주제에 게시하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "Publish to SNS",
"States": {
"Publish to SNS": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sns:publish",
"Arguments": {
"TopicArn": "arn:aws:sns:region:account-id:myTopic",
"Message": "{% states.input.message %}",
"MessageAttributes": {
"my_attribute_no_1": {
"DataType": "String",
"StringValue": "value of my_attribute_no_1"
},
"my_attribute_no_2": {
"DataType": "String",
"StringValue": "value of my_attribute_no_2"
}
}
},
"End": true
}
}
}
```
**동적 값 전달**. 위 예제를 수정하여 이 JSON 페이로드의 속성을 동적으로 전달할 수 있습니다.
```
{
"message": "Hello world",
"SNSDetails": {
"attribute1": "some value",
"attribute2": "some other value",
}
}
```
다음은 `StringValue` 필드에 JSONata 표현식을 사용하여 값을 설정합니다.
```
"MessageAttributes": {
"my_attribute_no_1": {
"DataType": "String",
"StringValue": "{% $states.input.SNSDetails.attribute1 %}"
},
"my_attribute_no_2": {
"DataType": "String",
"StringValue": "{% $states.input.SNSDetails.attribute2 %}"
}
```
다음에는 Amazon SNS 주제에 게시된 다음 작업 토큰이 반환될 때까지 기다리는 `Task` 상태가 포함됩니다. [작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token)을(를) 참조하세요.
```
{
"StartAt":"Send message to SNS",
"States":{
"Send message to SNS":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::sns:publish.waitForTaskToken",
"Arguments":{
"TopicArn":"arn:aws:sns:region:account-id:myTopic",
"Message":{
"Input":"{% states.input.message %}",
"TaskToken": "{% $states.context.Task.Token %}"
}
},
"End":true
}
}
}
```
## 최적화된 Amazon SNS API
+ [https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/api/API_Publish.html](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/api/API_Publish.html)
**Step Functions의 파라미터는 PascalCase로 표현됩니다.**
기본 서비스 API가 API 작업 `startSyncExecution`과 같은 camelCase에 있더라도 `StateMachineArn`과 같은 파라미터를 PascalCase에 지정합니다.
**입력 또는 결과 데이터의 할당량**
서비스 간에 데이터를 전송하거나 수신할 때 작업의 최대 입력 또는 결과는 UTF-8 인코딩 문자열로 256KiB의 데이터입니다. [상태 머신 실행과 관련된 할당량](service-quotas.md#service-limits-state-machine-executions)을(를) 참조하세요.
## Amazon SNS 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sns:Publish"
],
"Resource": [
"arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:myTopicName"
]
}
]
}
```
*Path 기반 리소스 또는 `TargetArn`이나 `PhoneNumber`로 게시:*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sns:Publish"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
# Step Functions를 사용하여 Amazon SQS 대기열로 메시지 전송
Step Functions 워크플로에 대한 다음 Amazon SQS API 작업과 예제 `Task` 상태 코드를 사용하여 Amazon SQS 대기열로 메시지를 보낼 수 있습니다.
Step Functions의 AWS 서비스와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 [ 서비스 통합](integrate-services.md) 및 섹션을 참조하세요[Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md).
Amazon SQS에서 메시지를 수신하는 방법에 대한 자세한 내용은 *Amazon Simple Queue Service 개발자 안내서*의 [메시지 수신 및 삭제](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/step-receive-delete-message.html)를 참조하세요.
다음 샘플에는 선택적 **MessageAttributes**를 통해 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 메시지를 전송하는 `Task` 상태(JSONata)가 포함됩니다.
```
{
"StartAt": "Send to SQS",
"States": {
"Send to SQS": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sqs:sendMessage",
"Arguments": {
"QueueUrl": "https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/account-id/myQueue",
"MessageBody": "{% $states.input.message %}",
"MessageAttributes": {
"my_attribute_no_1": {
"DataType": "String",
"StringValue": "attribute1"
},
"my_attribute_no_2": {
"DataType": "String",
"StringValue": "attribute2"
}
}
},
"End": true
}
}
}
```
다음 상태 머신에는 Amazon SQS 대기열에 게시한 다음 작업 토큰이 반환될 때까지 기다리는 `Task` 상태가 포함됩니다. [작업 토큰을 사용하여 콜백 대기](connect-to-resource.md#connect-wait-token)을(를) 참조하세요.
```
{
"StartAt":"Send message to SQS",
"States":{
"Send message to SQS":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::sqs:sendMessage.waitForTaskToken",
"Arguments":{
"QueueUrl":"https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/account-id/myQueue",
"MessageBody":{
"Input" : "{% $states.input.message %}",
"MyTaskToken" : "{% $states.context.Task.Token %}"
}
},
"End":true
}
}
}
```
## 최적화된 Amazon SQS API
+ [https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/APIReference/API_SendMessage.html](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/APIReference/API_SendMessage.html)
**Step Functions의 파라미터는 PascalCase로 표현됩니다.**
기본 서비스 API가 API 작업 `startSyncExecution`과 같은 camelCase에 있더라도 `StateMachineArn`과 같은 파라미터를 PascalCase에 지정합니다.
**입력 또는 결과 데이터의 할당량**
서비스 간에 데이터를 전송하거나 수신할 때 작업의 최대 입력 또는 결과는 UTF-8 인코딩 문자열로 256KiB의 데이터입니다. [상태 머신 실행과 관련된 할당량](service-quotas.md#service-limits-state-machine-executions)을(를) 참조하세요.
## Amazon SQS 호출을 위한 IAM 정책
다음 예제 템플릿은가 상태 시스템 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 AWS Step Functions 생성하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 [Step Functions가 통합 서비스용 IAM 정책을 생성하는 방법](service-integration-iam-templates.md) 및 [Step Functions에서 서비스 통합 패턴 검색](connect-to-resource.md) 섹션을 참조하세요.
*정적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sqs:SendMessage"
],
"Resource": [
"arn:aws:sqs:us-east-1:123456789012:myQueueName"
]
}
]
}
```
*동적 리소스*
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sqs:SendMessage"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
# 실행 중인 실행에서 새 AWS Step Functions 상태 시스템 시작
Step Functions는 서비스 통합으로 자체 API와 통합됩니다. Step Functions를 사용하여 진행 중인 실행의 태스크 상태에서 직접 상태 머신의 새로운 실행을 시작하는 방법을 알아봅니다. 새 워크플로를 작성할 때 기본 워크플로의 복잡성을 줄이고 공통 프로세스를 재사용하려면 [중첩된 워크플로 실행](concepts-nested-workflows.md)을 사용하십시오.
**최적화된 Step Functions 통합의 주요 기능**
[작업 실행(.sync)](connect-to-resource.md#connect-sync) 통합 패턴을 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ [작업에서 시작](concepts-nested-workflows.md)
+ [ 서비스 통합](integrate-services.md)
+ [Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md)
## 최적화된 Step Functions API
+ [https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_StartExecution.html](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/apireference/API_StartExecution.html)
## 워크플로 예시
다음은 다른 상태 머신의 실행을 시작하고 완료될 때까지 기다리는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::states:startExecution.sync:2",
"Arguments":{
"Input":{
"Comment": "Hello world!"
},
"StateMachineArn":"arn:aws:states:region:account-id:stateMachine:HelloWorld",
"Name":"ExecutionName"
},
"End":true
}
```
다음은 다른 상태 머신의 실행을 시작하는 `Task` 상태를 포함합니다.
```
{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::states:startExecution",
"Arguments":{
"Input":{
"Comment": "Hello world!"
},
"StateMachineArn":"arn:aws:states:region:account-id:stateMachine:HelloWorld",
"Name":"ExecutionName"
},
"End":true
}
```
다음에는 [콜백](connect-to-resource.md#connect-wait-token) 서비스 통합 패턴을 구현하는 `Task` 상태가 포함됩니다.
```
{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::states:startExecution.waitForTaskToken",
"Arguments":{
"Input":{
"Comment": "Hello world!",
"token": "{% $states.context.Task.Token %}"
},
"StateMachineArn":"arn:aws:states:region:account-id:stateMachine:HelloWorld",
"Name":"ExecutionName"
},
"End":true
}
```
중첩된 워크플로 실행을 시작한 상위 실행과 연결하려면 [컨텍스트 객체](input-output-contextobject.md)에서 가져온 실행 ID를 포함하는 특수하게 이름이 지정된 파라미터를 전달하세요. 중첩 실행을 시작할 때 `AWS_STEP_FUNCTIONS_STARTED_BY_EXECUTION_ID`라는 매개 변수를 사용하십시오. 실행 ID를 전달하고를 사용하여 컨텍스트 객체의 ID를 참조합니다`$states.context.Execution.Id`. 자세한 내용은 [컨텍스트 객체 액세스](input-output-contextobject.md#contextobject-access) 단원을 참조하십시오.
```
{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::states:startExecution.sync",
"Arguments":{
"Input":{
"Comment": "Hello world!",
"AWS_STEP_FUNCTIONS_STARTED_BY_EXECUTION_ID": "{% $states.context.Execution.Id %}"
},
"StateMachineArn":"arn:aws:states:region:account-id:stateMachine:HelloWorld",
"Name":"ExecutionName"
},
"End":true
}
```
중첩된 상태 머신은 다음을 반환합니다.
| Resource | 출력 |
| --- | --- |
| startExecution.sync | 문자열 |
| startExecution.sync:2 | JSON |
둘 다 중첩된 상태 머신이 완료될 때까지 기다리지만, 다른 `Output` 형식을 반환합니다. 예를 들어 `{ "MyKey": "MyValue" }` 객체를 반환하는 Lambda 함수를 만드는 경우 다음과 같은 응답을 얻습니다.
startExecution.sync의 경우:
```
{
"Output": "{ \"MyKey\": \"MyValue\" }"
}
```
startExecution.sync:2의 경우:
```
{
"Output": {
"MyKey": "MyValue"
}
}
```
### 중첩된 상태 머신에 대한 IAM 권한 구성
상위 상태 머신은 폴링과 이벤트를 사용하여 하위 상태 머신에서 실행을 완료했는지 확인합니다. 폴링에는 `states:DescribeExecution`에 대한 권한이 필요한 반면 EventBridge를 통해 Step Functions로 전송된 이벤트에는`events:PutTargets`, `events:PutRule` 및 `events:DescribeRule`에 대한 권한이 필요합니다. IAM 역할에서 이러한 권한이 누락되면 상위 상태 머신에서 하위 상태 머신 실행 완료를 인식할 때까지 지연이 발생할 수 있습니다.
단일 중첩 워크플로 실행을 위해 `StartExecution`을 직접적으로 호출하는 상태 머신의 경우 해당 상태 머신에 대한 권한을 제한하는 IAM 정책을 사용합니다.
## 중첩된 Step Functions 워크플로 호출을 위한 IAM 정책
단일 중첩 워크플로 실행을 위해 `StartExecution`을 직접적으로 호출하는 상태 머신의 경우 해당 상태 머신에 대한 권한을 제한하는 IAM 정책을 사용합니다.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"states:StartExecution"
],
"Resource": [
"arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:myStateMachineName"
]
}
]
}
```
자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ [Step Functions에서 서비스 통합](integrate-services.md)
+ [Step Functions의 서비스 API에 파라미터 전달](connect-parameters.md)
+ [실행 중인 실행에서 새 AWS Step Functions 상태 시스템 시작](#connect-stepfunctions)
------
#### [ Synchronous ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"states:StartExecution"
],
"Resource": [
"arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:stateMachineName"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"states:DescribeExecution",
"states:StopExecution"
],
"Resource": [
"arn:aws:states:us-east-1:123456789012:execution:myStateMachineName:*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/StepFunctionsGetEventsForStepFunctionsExecutionRule"
]
}
]
}
```
------
#### [ Asynchronous ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"states:StartExecution"
],
"Resource": [
"arn:aws:states:us-east-1:123456789012:stateMachine:myStateMachineName"
]
}
]
}
```
------
**ARN 유형 필요**
**동기식** 정책에서 `states:StartExecution`에는 상태 머신 ARN이 필요한 반면 `states:DescribeExecution` 및 `states:StopExecution`에는 실행 ARN이 필요합니다.
실수로 세 작업을 모두 결합한 경우 JSON은 유효하지만 IAM 정책은 올바르지 않습니다. 정책이 올바르지 않으면 워크플로 실행 중에 워크플로 중단 및/또는 액세스 문제가 발생할 수 있습니다.
중첩된 워크플로 실행에 대한 자세한 내용은 [Step Functions의 작업 상태에서 워크플로 실행 시작](concepts-nested-workflows.md) 단원을 참조하십시오.