AWS 自管 Airflow： Airflow 是一个开源工具，可以用于编排和调度数据处理工作流。AWS 使用 Airflow 构建了一个托管服务，这意味着您无需担心管理底层 Airflow 实例的繁琐细节，可以专注于编写和部署 Airflow DAGs。您可以通过 AWS 控制台或 AWS CLI 管理 Airflow DAGs，也可以使用 AWS SDK 集成 Airflow 托管服务到自定义应用程序。

AWS Lambda + Step Functions： AWS Lambda 可以无服务器方式运行代码，无需管理基础设施。Step Functions 可以用于编排基于 Lambda 的工作流。您可以使用 Lambda + Step Functions 建立起一个高度可伸缩且无服务器的工作流方案，使用 AWS 控制台、CLI 或 SDK 管理工作流。

下面是一个使用 Lambda 和 Step Functions 构建工作流的简单示例：

import boto3
import json

lambda_client = boto3.client('lambda')
stepfunctions_client = boto3.client('stepfunctions')

def lambda_handler(event, context):
    input_data = event['input']

    response = lambda_client.invoke(
        FunctionName='my_lambda_function_name',
        InvocationType='RequestResponse',
        Payload=json.dumps(input_data)
    )

    output = json.loads(response['Payload'].read().decode())

    step_input = {
        'output': output
    }

    stepfunctions_client.start_execution(
        stateMachineArn='my_state_machine_arn',
        input=json.dumps(step_input)
    )

在上面的示例中，我们使用 Lambda 执行一个函数 'my_lambda_function_name' 并将输入数据作为参数传递，然后将 Lambda 函数的输出作为 Step Functions 的输入，使用 'my_state_machine_arn' 启动一个工作流。您可以使用 AWS 控制台和 CLI 配置 Lambda 和 Step Functions，也可以使用 AWS SDK 集成这些服务到应用程序中。

Kubeflow on AWS EKS： Kubeflow 是一个用于在 Kubernetes 上运行机器学习工作流的开源项目。AWS EKS 是一个托管 Kubernetes 服务。将 Kubeflow 部署在 EKS 上可以让您充分利用 Kubernetes 自动伸缩和容错能力，并且让您可以使用 Kubeflow