Architecture
Diagramme d'architecture de traitement d'événements serverless avec déclencheurs S3, DynamoDB Streams, API Gateway et CloudWatch invoquant des fonctions Lambda, orchestrées par Step Functions avec fan-out via SQS et gestion des erreurs par file de lettres mortes. Ce modèle montre comment construire des pipelines de traitement d'événements complexes entièrement à partir de composants serverless managés, sans serveurs à provisionner ou gérer. Idéal pour les workflows de traitement de données nécessitant une mise à l'échelle élastique et une tolérance aux pannes intégrée.
Code FlowZap complet
EventSources { # Event Sources
n1: rectangle label:"S3 Bucket Upload"
n2: rectangle label:"DynamoDB Stream"
n3: rectangle label:"API Gateway Webhook"
n4: rectangle label:"CloudWatch Scheduled Rule"
n1.handle(bottom) -> Triggers.n5.handle(top) [label="ObjectCreated"]
n2.handle(bottom) -> Triggers.n6.handle(top) [label="StreamRecord"]
n3.handle(bottom) -> Triggers.n7.handle(top) [label="POST Event"]
n4.handle(bottom) -> Triggers.n8.handle(top) [label="Cron"]
}
Triggers { # Lambda Triggers
n5: rectangle label:"Image Processing Lambda"
n6: rectangle label:"Data Sync Lambda"
n7: rectangle label:"Webhook Handler Lambda"
n8: rectangle label:"Batch Job Lambda"
n5.handle(bottom) -> Processing.n9.handle(top) [label="Process Image"]
n6.handle(bottom) -> Processing.n11.handle(top) [label="Sync Data"]
n7.handle(bottom) -> Processing.n9.handle(top) [label="Handle Event"]
n8.handle(bottom) -> Processing.n12.handle(top) [label="Run Batch"]
}
Processing { # Processing Pipeline
n9: rectangle label:"Step Functions Orchestrator"
n10: diamond label:"Processing Complete?"
n11: rectangle label:"Transform and Load"
n12: rectangle label:"Fan-Out with SQS"
n13: rectangle label:"Error Handler Lambda"
n9.handle(right) -> n10.handle(left)
n10.handle(right) -> n11.handle(left) [label="Success"]
n10.handle(bottom) -> n13.handle(top) [label="Failure"]
n12.handle(right) -> n11.handle(left) [label="Parallel"]
n13.handle(bottom) -> Storage.n17.handle(top) [label="DLQ"]
n11.handle(bottom) -> Storage.n14.handle(top) [label="Store"]
}
Storage { # Managed Storage
n14: rectangle label:"DynamoDB Table"
n15: rectangle label:"S3 Results Bucket"
n16: rectangle label:"SNS Notification Topic"
n17: rectangle label:"SQS Dead Letter Queue"
n14.handle(right) -> n15.handle(left) [label="Archive"]
n15.handle(right) -> n16.handle(left) [label="Notify"]
}
Pourquoi ce workflow ?
Building event processing pipelines on traditional servers requires provisioning for peak load, managing scaling policies, and handling server failures. Serverless event processing automatically scales per-event, handles failures with built-in DLQ support, and costs nothing when idle—perfect for bursty, unpredictable workloads.
Comment ça fonctionne
- Step 1: Events from S3 uploads, DynamoDB streams, API webhooks, and scheduled rules trigger Lambda functions.
- Step 2: Each trigger type invokes a specialized Lambda function for its processing logic.
- Step 3: Step Functions orchestrate multi-step processing with branching and parallel execution.
- Step 4: SQS provides fan-out for parallel processing of independent work items.
- Step 5: Failed events are captured in a dead letter queue for investigation.
- Step 6: Processed results are stored in DynamoDB and S3, with SNS notifications for downstream consumers.
Alternatives
Container-based event processors (ECS) offer more control over runtime but require capacity management. Managed services like AWS EventBridge simplify routing. This template shows the fully serverless event processing pipeline.
Key Facts
| Template Name | Architecture de traitement d'événements serverless |
| Category | Architecture |
| Steps | 6 workflow steps |
| Format | FlowZap Code (.fz file) |
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