如何以编程方式告知 AWS Step Function 执行已完成？答案

【问题标题】：How to tell programmatically that an AWS Step Function execution has been completed?如何以编程方式告知 AWS Step Function 执行已完成？
【发布时间】：2021-04-16 09:53:03
【问题描述】：

我正在通过 SageMaker Notebook 中的 Python 单元触发 Step Function 执行，如下所示：

state_machine_arn = 'arn:aws:states:us-west-1:1234567891:stateMachine:alexanderMyPackageStateMachineE3411O13-A1vQWERTP9q9'
sfn = boto3.client('stepfunctions')
..
sfn.start_execution(**kwargs)  # Non Blocking Call
run_arn = response['executionArn']
print(f"Started run {run_name}. ARN is {run_arn}.")

然后为了检查执行（可能需要几个小时才能完成，具体取决于输入）是否已完成，在我开始对结果进行一些自定义后期分析之前，我手动执行一个单元格：

response = sfn.list_executions(
    stateMachineArn=state_machine_arn,
    maxResults=1
)
print(response)

我可以从输出中看到执行状态，例如'status': 'RUNNING'.

我如何才能自动执行此操作，即仅在执行完成后触发 Step Function 并继续执行我的分析后自定义逻辑？例如，是否有一个阻塞调用来开始执行，或者我可以使用一个回调方法？

我可以考虑放一个 sleep 方法，这样 Python Notebook 单元会定期调用list_executions() 并检查状态，只有在执行完成时，才继续其余代码。我可以统计确定睡眠时间，但我想知道是否有更简单/更准确的方法。

PS：相关：How to avoid simultaneous execution in aws step function，但是我想避免创建任何新的 AWS 资源，为此，我想在 Notebook 中做所有事情。

PPS：我无法对 MyPackage 和 Step Function 定义进行任何更改。

【问题讨论】：

如果您不想创建任何新内容（例如 CloudWatch 事件规则、lambda 等），那么将 list_executions 合并到一个循环中是您的解决方案。
@Marcin 你的意思是在一个带有睡眠方法的循环中，对吧？太棒了，非常感谢，因为这也是我的理解！

标签： python amazon-web-services asynchronous amazon-sagemaker aws-step-functions

【解决方案1】：

基于 cmets。

如果不允许创建新资源（没有 CloudWatch 事件规则、lambda 函数），也不允许对现有 Step Function 进行任何更改，那么 迭代池化 list_executions 将是最佳解决方案。

AWS CLI 和 boto3 已经实施了类似的解决方案（不是针对 Step Functions），而是针对其他一些服务。它们被称为waiters（例如ec2 waiters）。因此，基本上您必须为 Step Function 创建自己的服务员，因为 AWS 没有为此提供服务。 AWS 使用 15 秒的睡眠时间，我记得它的服务员。

【讨论】：