📌 Sobre o Desafio: Este projeto tem como objetivo explorar o AWS Step Functions, criando workflows automatizados para orquestrar diferentes serviços da AWS. Durante o aprendizado, testei a integração com serviços como Lambda, EC2, DynamoDB e EBS, entendendo como cada serviço pode ser conectado dentro de uma máquina de estado.
📋 Conceitos Explorados: 🛠 Workflow: a sequência de passos que uma aplicação ou processo deve seguir.
🔄 State Machine: a “máquina de estados” que controla cada passo do workflow.
❓ Choice: decisões dentro do fluxo, como um “se isso, faça aquilo”.
🪣 Buckets: lugares para armazenar arquivos e dados.
📝 Templates: modelos prontos para agilizar a criação de workflows.
⚙️ Funcionalidades Exploradas: • Criação de máquinas de estado no AWS Step Functions.
• Integração com AWS Lambda para execução de funções serverless.
• Uso de Amazon DynamoDB para operações de banco de dados.
• Testes com EC2 e EBS para entender fluxos de computação e armazenamento.
• Exploração de diferentes padrões e APIs do AWS SDK.
📋 Como Funciona: O workflow começa no estado Start. Executa a função Lambda. Passa por diferentes serviços dependendo do fluxo (DynamoDB, EC2, EBS, etc.). Finaliza no estado End. 📍Nota: O fluxo completo é experimental e foi construído explorando diferentes ações disponíveis no Step Functions, sem um objetivo final específico, mas com foco em aprendizado.
📄 Meu Processo de Aprendizado:
- Primeiros testes: comecei seguindo os passos básicos, entendendo cada elemento do Step Functions. 2. Explorando possibilidades: fui testando e modificando, criando fluxos próprios e tentando entender cada detalhe. 3. O “experimento bagunçado”: Na terceira imagem, você vai ver que eu estava testando tudo que aparecia na tela, misturando ideias e fluxos. Sim, ficou uma bagunça! Mas foi nesse caos que eu aprendi coisas valiosas sobre como o Step Functions reage a diferentes inputs, erros e decisões. Cada tentativa foi um passo para entender melhor a ferramenta.
🖼️ Capturas de Tela:
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Tela de início do console do AWS Step Functions: Imagem 1
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Tela do meu modelo de criação: Imagem 2
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Tela da minha experiência montando um workflow: Imagem 3
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Tela pra escolher o modelo pronto: Imagem 4
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Tela do modelo escolhido: Imagem 5
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Tela do workflow e suas funcionalidades: Imagem 6
💡 Principais Aprendizados: • Aprendi a criar workflows claros e organizados, mesmo quando comecei bagunçando tudo.
• Entendi como usar Choice States para tomar decisões automáticas dentro do fluxo.
• Descobri como debugar erros e entender porque alguns caminhos não funcionavam.
• Percebi que errar faz parte do aprendizado — e que é divertido quando a bagunça se transforma em conhecimento!
📚 Próximos Passos: • Refinar meus workflows, deixando tudo mais limpo e eficiente.
• Experimentar integrações com outros serviços AWS.
• Continuar explorando e documentando cada insight, para transformar aprendizado em prática real.
✨ Conclusão: Esse desafio foi uma experiência incrível! Mostrou que, mesmo quando tudo parece confuso, a curiosidade e a prática transformam bagunça em conhecimento.
Feito com dedicação por Bianca Curcino.
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