🚀 Desafio AWS Step Functions — DIO - BOOTCAMP SANTANDER CODE GIRLS 2025

🧠 Descrição do Desafio

Este laboratório tem como objetivo consolidar meus workflows automatizados utilizando AWS Step Functions.
O resultado é um repositório organizado com anotações, prints e códigos utilizados durante a prática — servindo como material de estudo e referência para futuras implementações na AWS.

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🎯 Objetivos de Aprendizagem

Ao concluir este desafio, fui capaz de:

✅ Aplicar os conceitos aprendidos em um ambiente prático
✅ Documentar processos técnicos de forma clara e estruturada
✅ Utilizar o GitHub como ferramenta para compartilhar documentação técnica

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⚙️ Tecnologias e Serviços Utilizados

• AWS Step Functions — para orquestrar o fluxo do processo
• AWS Lambda — para executar a função principal
• AWS IAM — para gerenciar permissões e roles
• AWS CloudWatch — para monitorar logs da execução
• GitHub — para versionamento e documentação

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🧩 Arquitetura do Workflow

O fluxo criado é simples:
1️⃣ A Step Function inicia a execução.
2️⃣ Ela chama uma função AWS Lambda.
3️⃣ A Lambda processa a entrada e retorna uma mensagem personalizada.
4️⃣ A execução finaliza com sucesso.

🔁 Representação visual:

stateDiagram-v2
    [*] --> InvokeLambda
    InvokeLambda --> [*]
    note right of InvokeLambda
      Executa função Lambda

      e retorna a mensagem de sucesso
    end note

Loading

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🧰 Recursos Criados

#Recurso	#Nome	#Descrição
Lambda Function	lab-stepfn-sample-lambda	Função responsável por retornar mensagem personalizada
Step Function	lab-stepfn-sample-state-machine	Orquestra o fluxo que chama a Lambda
IAM Role	lab-stepfn-exec-role	Permite que o Step Functions invoque a Lambda e gere logs
Região AWS	us-east-1	Região onde o projeto foi implementado

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🪄 Passo a Passo da Implementação

🧩 1. Criar a Função Lambda

1. No console da AWS, acesse Lambda > Criar função.
2. Selecione Author from scratch.
3. Nome: lab-stepfn-sample-lambda
4. Runtime: Python 3.11
5. Permissões: crie uma nova role básica (lab-lambda-exec-role)
6. Substitua o código padrão pelo seguinte:

  def lambda_handler(event, context):
  # event: dados que o Step Functions envia
  name = event.get("name", "Mundo")
  message = f"Olá, {name} — sua tarefa foi executada com sucesso!"
  # retornar algo que a máquina de estados pode usar depois
  return {"message": message, "inputReceived": event}

7. Clique em Deploy (Implantar).

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🔐 2. Criar Role IAM para o Step Functions

1. Vá para IAM > Roles > Create Role
2. Trusted entity: Step Functions
3. Adicione uma policy com permissões básicas:

   {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
      {
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
          "lambda:InvokeFunction"
        ],
        "Resource": "*"
      },
      {
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
    "logs:CreateLogGroup",
   "logs:CreateLogStream",
   "logs:PutLogEvents"
   ],
        "Resource": "*"
      }
    ]
   }
   

4. Nome da Role: lab-stepfn-exec-role
5. Crie a Role.

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⚙️ 3. Criar a Step Function

1. No console da AWS, vá em Step Functions > Create state machine
2. Escolha Author with visual workflow
3. Tipo: Standard
4. Nome: lab-stepfn-sample-state-machine
5. Adicione um Task que invoca a Lambda lab-stepfn-sample-lambda
6. Atribua a role criada: lab-stepfn-exec-role
7. Salve.

{
"Comment": "A description of my state machine",
"StartAt": "Lambda Invoke",
"States": {
  "Lambda Invoke": {
    "Type": "Task",
    "Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
    "Output": "{% $states.result.Payload %}",
    "Arguments": {
      "FunctionName": "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:lab-stepfn-sample-lambda:$LATEST",
      "Payload": "{% $states.input %}"
    },
    "Retry": [
      {
        "ErrorEquals": [
          "Lambda.ServiceException",
          "Lambda.AWSLambdaException",
          "Lambda.SdkClientException",
          "Lambda.TooManyRequestsException"
        ],
        "IntervalSeconds": 1,
        "MaxAttempts": 3,
        "BackoffRate": 2,
        "JitterStrategy": "FULL"
      }
    ],
    "Next": "Êxito"
  },
  "Êxito": {
    "Type": "Succeed"
  }
},
"QueryLanguage": "JSONata"
}

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🧪 4. Executar o Workflow

1. Clique em Start Execution
2. Insira o JSON de entrada:

    {
       "name": "Jullia"
    }
   

3. Clique em Start execution
4. Veja o resultado do passo InvokeLambda:

   {
       "message": "Olá, Jullia - sua tarefa foi executada com sucesso!",
       "inputReceived": {
       "name": "Jullia"
       }
    }
   

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🖼️ Capturas de Tela

Todas as capturas foram salvas na pasta ´/images`:

• images/create-lambda.png — Criação da função Lambda
• images/create-role.png — Criação da Role IAM
• images/create-step-function.png — Criação da Step Function
• images/execution-result.png — Execução bem-sucedida

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💡 Insights e Aprendizados

✨ Com este desafio, aprendi:

• A criar funções Lambda com Python diretamente no console.
• A construir workflows visuais e automatizados com AWS Step Functions.
• A conceder permissões seguras via IAM (aprendendo o princípio do menor privilégio).
• A documentar projetos técnicos e compartilhar no GitHub de forma organizada.

🧹 Limpeza de Recursos

Para evitar custos após o laboratório:

• Exclua a Step Function
• Exclua a Função Lambda
• Exclua as Roles IAM criadas

📚 Referências

📘 Documentação AWS Step Functions: (https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html) 📘 Documentação AWS Lambda: (https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) 📘 GitHub Docs – Markdown Guide: (https://docs.github.com/en/get-started/writing-on-github)

✨ Autor

• 👩‍💻 Jullia Karolina de Paula
• 💻 Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas
• 📍 Brasil
• 🔗 Linkedin: (https://www.linkedin.com/in/jullia-karolina-de-paula-89a93a283/)
• 📧 Email: [email protected] / [email protected]

✅ Status do Projeto

🟢 Concluído com sucesso.
Repositório criado para fins de aprendizado — parte do desafio AWS Step Functions (BOOTCAMP SANTANDER CODE GIRLS 2025 | DIO).

💬 “A tecnologia é o novo batimento da humanidade — cada linha de código é um pulso de criação.”