Créez votre propre workflow

Lorsque les modèles ne correspondent pas à vos besoins, l'option Create Your Own vous permet de concevoir un workflow personnalisé. Utilisez l'interface glisser-déposer pour enchaîner les actions du catalogue d'actions et créer une automatisation correspondant à votre processus.

Comment utiliser ce guide

Ce guide vous montre comment construire un workflow à l'aide de concepts et d'un exemple complet. Choisissez votre parcours d'apprentissage :

• Apprenez d'abord les concepts fondamentaux → Lisez les concepts fondamentaux et les modèles de workflow pour comprendre les bases, puis appliquez-les.

• Suivez l'exemple → Accédez à la procédure pas à pas pour créer un workflow de redimensionnement automatique EC2.

• Modèles de référence → Utilisez la section relative aux modèles de workflow comme référence rapide lors de la création de votre propre workflow.

  Conseil

  Vous débutez dans le monde du workflow ? Commencez par les concepts de base, puis suivez l'exemple. Le workflow EC2 illustre tous les modèles clés dans un scénario réel.

Pourquoi créer un workflow personnalisé ?

Créez votre propre workflow pour :

• Implémenter une logique métier unique que les modèles ne prennent pas en charge
• Intégrez plusieurs systèmes au-delà des modèles standards
• Gérer les décisions complexes grâce à la branchement conditionnel
• Alignez vos processus d'approbation et de notification avec ceux de votre équipe.

Concepts de base

Comprenez ces principes fondamentaux avant de construire :

Pour des modèles détaillés de gestion des erreurs, voir bonnes pratiques.

Démarrage rapide

Créez votre premier workflow en cinq étapes :

1. Accédez à one.newrelic.com > All Capabilities > Workflow Automation et sélectionnez Create Your Own
2. Définir les paramètres pour les informations d'identification (à partir du gestionnaire de secrets : ${{ :secrets:keyName }}), configuration (régions, type d'instance) et les données d'exécution (identifiants de compte, identifiants d'alerte).
3. Faites glisser les actions depuis le catalogue et reliez-les avec la syntaxe ${{ .steps.stepName.outputs.field }} pour transmettre les données.
4. Intégrez des commutateurs pour les branchements conditionnels, des boucles pour le traitement de listes ou l'interrogation, et des portes d'approbation pour les décisions humaines.
5. Exécutez ce script après chaque section pour détecter les erreurs au plus tôt, puis démarrez ou planifiez votre workflow.

Modèles workflow clés

Quatre modèles essentiels permettent de couvrir la plupart des scénarios d'automatisation. Chaque modèle est illustré dans l' exemple ci-dessous.

Branchement conditionnel avec commutateurs

Utilisez des commutateurs lorsque : les résultats varient en fonction des données (vérifications de seuil, réponses d’API, décisions de l’utilisateur).

Syntaxe clé :

- name: hasCompleted
  type: switch
  switch:
    - condition: "${{ .steps.waitForCompletion.outputs.automationExecutionStatus == 'Failed' }}"
      next: displayError
    - condition: "${{ .steps.waitForCompletion.outputs.automationExecutionStatus == 'Success' }}"
      next: displaySuccess
  next: displayUnexpected  # Default path when no condition matches

Voyez-le en action : les sections de gestion des réponses de l’équipe, de vérification et de nettoyage montrent le routage des commutateurs en fonction des réactions Slack et de l’état d’AWS SSM.

Boucles pour le traitement des listes

Utilisez les boucles lorsque vous traitez plusieurs éléments ou répétez des actions.

Syntaxe clé :

# Send progress updates using range loop
- name: progressLoop
  type: loop
  for:
    in: "${{ [range(1; 5)] }}"  # Loop 5 times
    steps:
      - name: wait
        type: wait
        seconds: 10
      - name: progressMessage
        type: action
        action: slack.chat.postMessage
        version: 1
        inputs:
          channel: "${{ .workflowInputs.channel }}"
          text: "Resizing in progress..."

Voyez-le en action : la section d’exécution de redimensionnement utilise progressLoop pour les mises à jour d’état.

Portails d'approbation et attente

Utilisez des points de contrôle d'approbation lorsque : un jugement humain est nécessaire avant des opérations destructives ou une validation de conformité est requise

Syntaxe clé :

- name: requestApproval
  type: action
  action: slack.chat.postMessage
  version: 1
  inputs:
    channel: "#approvals"
    text: "Approve? React with :thumbsup: or :thumbsdown:"

- name: getReactions
  type: action
  action: slack.chat.getReactions
  version: 1
  inputs:
    token: "${{ .workflowInputs.slackToken }}"
    channelID: "${{ .steps.requestApproval.outputs.channelID }}"
    threadTs: "${{ .steps.requestApproval.outputs.threadTs }}"
    timeout: 300  # Wait 5 minutes for reaction

- name: checkApproval
  type: switch
  switch:
    - condition: '${{ .steps.getReactions.outputs.reactions | any(.name == "+1") }}'
      next: handleApproval
    - condition: '${{ .steps.getReactions.outputs.reactions | any(.name == "-1") }}'
      next: handleRejection

Pour les retards simples :

- name: waitBeforeRetry
  type: wait
  seconds: 60  # Wait 60 seconds before continuing

Voyez-le en action : la section « Demander l’approbation de l’équipe » implémente workflow d’approbation Slack complet.

Transmission de données entre les étapes

Utilisez le passage de données lorsque : la sortie d'une étape devient l'entrée d'une autre (la base de tout workflow).

Syntaxe clé :

# Reference previous step outputs
awsRegion: "${{ .inputs.region }}"
instanceId: "${{ .steps.getAlert.outputs.data.entity.instanceId }}"

Voyez-le en action : toutes les sections illustrent le transfert de données ; chaque étape s’appuie sur les résultats précédents.

Exemple de procédure pas à pas : redimensionnement automatique des instances EC2 avec approbation

Cet exemple complet montre comment créer un workflow qui redimensionne automatiquement les instances EC2 en cas de pics d'utilisation du processeur, après avoir obtenu l'approbation de l'équipe via Slack. Il illustre la collecte de données, la logique conditionnelle, l'intégration externe et la gestion des erreurs dans un scénario réel.

Prérequis

Avant de mettre en place ce workflow, assurez-vous d'avoir :

• AWS: Identifiants avec autorisations EC2 et système Manager
• Slack: Bot Jeton et canal de notification
• New Relic: état d'alerte monitoring du processeur EC2
• Gestionnaire de secrets: configuré (voir gestion des secrets)

aperçu du flux de travail

Flux de haut niveau :

1. Collecte de données: Récupérer les détails de l'alerte et de l'instance auprès de New Relic
2. Demande d'approbation: Envoyer un message Slack, attendre la réponse de l'équipe
3. Exécuter le redimensionnement: Utilisez AWS Systems Manager pour redimensionner instanceEC2.
4. Vérification et nettoyage: Vérifier les résultats, informer l'équipe, supprimer les ressources temporaires

Cet exemple illustre les principaux modèles que vous utiliserez dans un workflow personnalisé : interrogation d’API, branchement conditionnel, intégration externe, boucles d’interrogation et gestion des erreurs.

Entrées du workflow

Ce workflow nécessite comme entrées des informations d'identification, configuration et un contexte d'exécution. Les valeurs sensibles proviennent du gestionnaire de secrets utilisant la syntaxe ${{ :secrets:keyName }}.

Catégories d'entrée :

• Authentification: identifiants AWS et Slack provenant du gestionnaire de secrets
• Contexte de l'alerte: ID du compte et ID du problème provenant de New Relic
• Configuration: Région, type d'instance, fuseau horaire, canal Slack

Élaborez le workflow étape par étape

Passons maintenant en revue chaque partie du workflow. Chaque étape comprend les actions spécifiques à ajouter et les modèles workflow qu'elles illustrent.

Prochaines étapes

Exécuter et gérer

• Démarrer et planifier des workflows: Déclencher manuellement ou planifier automatiquement.
• Gestion des workflows: Modifier, versionner, cloner ou désactiver les workflows.

Améliorer

• bonnes pratiques: Gestion des erreurs, gestion des secrets, performances, tests.
• Catalogue des actions: AWS, Azure, GCP, HTTP, transformations de données.
• Exemples de workflow: Des scénarios d’automatisation plus concrets.

Échelle

• API d'automatisation des workflows: déploiement via API pour infrastructureen tant que code.
• Limites du workflow: délais d’expiration, limites d’actions, contraintes de charge utile.