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AWS Step Functions ⇄ Pulse

Intermédiaire ⏱ 15 min aws · asl · lambda task · 🧪 state machine validée en live

Step Functions possède la state machine durable ; Pulse est le step de streaming qu'elle appelle. L'ASL est déclaratif et ne fait pas de HTTP lui-même — un Task state invoque une Lambda, et la Lambda appelle Pulse. Exemple du repo : examples/stepfunctions-pulse-bridge/.

ScoreViaPulse (Task : lambda:invoke, Retry ×3 backoff 2.0) → Decide (Choice sur $.verdict.high_value) → Escalate | AutoApprove

La Lambda (lambda_function.py) fait les deux appels universels : POST .../x/order-scoring/in, GET .../events/order-scoring.score.out.

Lancez-le en local — toute la state machine, pas juste la Lambda​

pulse server start --dev
mkdir app && cp pulse.yaml app/ && (cd app && pulse deploy .)
pip install requests
PULSE_URL=http://localhost:9090 python run_local.py

run_local.py est un mini-interpréteur ASL qui exécute le même statemachine.asl.json que vous déploieriez sur AWS — le Task (avec le vrai handler), ResultSelector/ResultPath, le Choice, les états Pass. Sortie validée :

amount= 2500  ->  high_value=True   decision=escalate
amount=  300  ->  high_value=False  decision=auto-approve

Déployer sur le vrai AWS​

statemachine.asl.json est prêt à déployer : créez la Lambda depuis lambda_function.py (avec PULSE_URL/PULSE_TOKEN dans son environnement), pointez le Resource du Task sur son ARN, créez la state machine. Le statut 🧪 veut dire exactement cela : la définition tourne validée contre un Pulse vivant ; le run hébergé AWS demande votre compte.

Ensuite​