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こんにちは。AWS事業本部のKyoです。
前回VSCodeにStep Functionsの開発環境を整えたので、Batchと連携させて科学計算をイメージしつつ、できるだけシンプルなステートマシンを構築してみます。
Step Functions開発の「うーむ...」にVSCodeとAWS ToolKitで挑んでみる話
やりたいこと
直列での計算を行うステートマシンを構築します。
下図のFirstCalcとSecondCalcはそれぞれ 「increment」というBatchジョブを呼び出します。FirstCalcの出力ファイルをSecondCalcの入力ファイルとします。
incrementは以下の処理を行います。
- 入力ファイルをS3からダウンロード
- 入力ファイルに含まれる数値に1を足す
- 計算結果をファイルに出力し、S3にアップロード
入力と出力ファイルの場所（S3のURI）は環境変数で決められるようになっているので、これを利用してFirstCalcの出力ファイルをSecondCalcの入力ファイルとします。
以下にコードを示します。
Dockerfile
FROM amazonlinux:2
# Install AWS CLI v2
RUN yum install -y unzip less && \
curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip" && \
unzip awscliv2.zip && \
./aws/install
WORKDIR /usr/local/bin
ADD increment.sh increment.sh
CMD [ "sh", "increment.sh" ]increment.sh
INPUT_FILE_NAME=$(basename $INPUT_S3_URI)
OUTPUT_FILE_NAME=$(basename $OUTPUT_S3_URI)
echo "START: $STEP_NAME"
# S3から入力ファイルをダウンロード
aws s3 cp $INPUT_S3_URI $INPUT_FILE_NAME || exit 1
# 入力ファイル内の数値を表示
input_num=`cat $INPUT_FILE_NAME`
echo "input: $input_num"
# 計算
output_num=$(( input_num + 1))
echo "output: $output_num"
# 計算結果を出力ファイルへ
echo $output_num >$OUTPUT_FILE_NAME
# S3へファイルをアップロード
aws s3 cp $OUTPUT_FILE_NAME $OUTPUT_S3_URI || exit 1
echo "COMPLETE: $STEP_NAME"環境
今回はStep Functionsが話の中心なのでBatchの環境については簡単に説明します。
- Fargate起動タイプを利用
- 前述のincrementを実行するジョブ定義
- イメージレジストリとしてはECRを利用
- S3FullAccessを含むジョブロール
- 1vCPU, 2048メモリ
また、入力ファイルとして「1」と記入しただけのテキストファイルをアップロードしてあります。
なお今回のステートマシンはBatchとStep Functionsでゲノミクスのワークフローに入門してみたを参考にしています。
やってみる
入力JSON
ステートマシンの入力となるJSONを決定しました。これはステートマシンの最初のステート（今回ではFirstCalc）の入力になります。これを利用することで、ステートマシンと処理を疎結合にすることができます。今回はBatchを利用するため、キュー、ジョブ定義、 環境変数を定義しました。なお値はダミーです。
{
"params": {
"queue": "arn:aws:batch:ap-northeast-1:123456789012:job-queue/fargate-batch-queu",
"jobdefs": {
"increment": "arn:aws:batch:ap-northeast-1:123456789012:job-definition/increment-job-def:1"
}
"environment": {
"INPUT_S3_URI": "s3://sfs-batch-bucket-123456789012/input.txt",
"FIRST_OUTPUT_S3_URI": "s3://sfs-batch-bucket-123456789012/first_result.txt"
"SECOND_OUTPUT_S3_URI": "s3://sfs-batch-bucket-123456789012/second_result.txt"
}
}
}ステートマシン
以下のようになりました（yamlで書けるって素晴らしいですね）。
Comment: >-
First state machine.
StartAt: FirstCalc
States:
FirstCalc:
Type: Task
Resource: 'arn:aws:states:::batch:submitJob.sync'
ResultPath: null
Parameters:
JobName.$: $$.State.Name
JobDefinition.$: $.params.jobdefs.increment
JobQueue.$: $.params.queue
ContainerOverrides:
Environment:
- Name: STEP_NAME
Value.$: $$.State.Name
- Name: INPUT_S3_URI
Value.$: $.params.environment.INPUT_S3_URI
- Name: OUTPUT_S3_URI
Value.$: $.params.environment.FIRST_OUTPUT_S3_URI
Command:
- 'sh'
- 'increment.sh'
Next: SecondCalc
SecondCalc:
Type: Task
Resource: arn:aws:states:::batch:submitJob.sync
ResultPath: null
Parameters:
JobName.$: $$.State.Name
JobDefinition.$: $.params.jobdefs.increment
JobQueue.$: $.params.queue
ContainerOverrides:
Environment:
- Name: STEP_NAME
Value.$: $$.State.Name
- Name: INPUT_S3_URI
Value.$: $.params.environment.FIRST_OUTPUT_S3_URI
- Name: OUTPUT_S3_URI
Value.$: $.params.environment.SECOND_OUTPUT_S3_URI
Command:
- 'sh'
- 'increment.sh'
End: trueステート概要
ステートであるFirstCalc, SecondCalcではBatchジョブのincrementを呼び出しを行います。
Resource: 'arn:aws:states:::batch:submitJob.sync'でBatchジョブであることを示し、Parametersでジョブ登録を行う際のパラメータを指定しています。
コンテキストオブジェクト
JobName.$: $$.State.Name等では$$という見慣れない表記があります。これはコンテキストオブジェクトから値を取得しています。
コンテキストオブジェクトは、実行中に使用できる内部の JSON 構造です。また、状態マシンと実行に関する情報が含まれます。
コンテキストオブジェクトはざっくりいうとメタデータのようなものです。今回は以下の形でステート名（FirstCalc or SecondCalc）を取得し、Batchジョブの環境変数に渡しています。これによって、YAML上の表記は同じにしつつ、Batchジョブがどのステートとして実行されているか判断できるようにしています（ジョブ名およびログ用の環境変数で利用）。
入力値の取得
JobQueue.$: $.params.queueという表記もあります。これはステートへの入力（FirstCalcにおいては入力JSON）からparamsフィールド内のqueueフィールドを取得しています。
同じジョブを呼び出しているのでFirstCalc, SecondCalcの記述はあまり変わりません。違いとしては、SecondCalcの 「Batchジョブ」環境変数にFirstCalcと同じ「Step Functions」環境変数を先程の方法として指定しています。これによってFirstCalcの出力ファイルをSecondCalcの入力ファイルとしています。
# FirstCalcより抜粋
- Name: OUTPUT_S3_URI
Value.$: $.params.environment.FIRST_OUTPUT_S3_URI
# SecondCalcより抜粋
- Name: INPUT_S3_URI
Value.$: $.params.environment.FIRST_OUTPUT_S3_URI軽くハマったところ
軽くハマったところとしてはResultPathの指定がありました。FirstCalcではステートへの入力として入力JSONが渡されますが、ResultPathを指定しない場合、SecondCalcではステートへの入力は、FirstCalcの結果（ここではBatchの処理結果）になります。こうなると、入力JSONにはあった$.params.queueは消えてしまうので、SecondCalcはキャンセルされてしまいます。
対策として、FirstCalcの中でResultPath: null を指定するとFirstCalcへの入力をそのまま、SecondCalcの入力にすることができます（FirstCalcの結果をnullにして、元の入力を維持しています）。また、ResultPath: $.Containerと書けば、FirstCalcへの入力に加えて、FirstCalcの結果からContainerというフィールドを埋め込むことができます。今回は後続の処理で利用しないのでnullを指定しています。
このあたりの話は以下のブログがわかりやすいと思います。
動かしてみる
VSCodeから実行します。個人的に実行はVSCode、結果の確認はマネジメントコンソールが便利そうだと思っています。
詳しい操作は次のブログをご覧ください。
Step Functionsの開発がVSCodeで完結！？AWS ToolkitでStep Functionsがサポートされました
起動
AWS ToolkitのExplorerで対象のステートマシンを右クリック→ Start Executionで以下の画面がでます。先程決めた入力JSONの値を貼り付けて、Executeを押します（複数回クリックするとその分だけ実行されるので注意が必要です。デバッグには便利でした）。
結果
マネジメントコンソールから確認できます。各ステートがすべて成功になっていることが確認できました。グラフインスペクターや実行イベント履歴から各ステートへの入出力を追えるのがいいですね。
SECOND_OUTPUT_S3_URIで指定したパスを見てみると結果のファイルがアップロードされていました。
ダウンロードして中身を確認すると「3」でした。入力に使った値が「1」でincrementつまり「+1」をFirstCalc, SecondCalcの計2回行ったので正しい結果といえます。計算の中間産物であるFIRST_OUTPUT_S3_URIも同様に確認できました。
Batchの方でも、ジョブが成功していました。
おわりに
今回はStep Functions でBatchを使ったステートマシンを組んでみました。
VSCodeでの開発者体験は良く、エラーの指摘やプレビューの表示はとても助かりました。また、デプロイと実行が簡単で、デバッグも行いやすかったです。何よりYAMLで書けるというのが良かった。
今回行った処理は簡単な足し算でしたが、入力ファイルをダウンロード、計算、出力ファイルをアップロード、そして次の処理に渡すという流れは多くのステートマシンで共通する部分であると考えています。まだまだ使っていない機能もあるので並列での計算やループ、エラーハンドリングの実装も行ってみたいなと考えています。
以上、なにかのお役に立てれば幸いです。
合わせて読みたい
Step Functionsを利用するにあたり、以下の3つのエントリが役立ちました。特に3本目のエントリで解説されているステート間のパラメータ受け渡しは重要だと思います。リファレンス的にもおすすめです！
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