[User] Apakah yang membezakan Amazon SQS daripada Amazon Kinesis Streams?

[Assistant] Amazon SQS menawarkan baris gilir terhos yang boleh dipercayai dan sangat berskala untuk menyimpan mesej semasa ia bergerak antara aplikasi atau perkhidmatan mikro. Ia memindahkan data antara komponen aplikasi teragih dan membantu anda menyahgandingkan komponen-komponen ini. Amazon SQS menyediakan konstruk middleware biasa seperti baris gilir mesej mati (dead-letter queue) dan pengurusan pil racun (poison-pill). Ia juga menyediakan API perkhidmatan web generik dan boleh diakses oleh mana-mana bahasa pengaturcaraan yang disokong oleh AWS SDK. Amazon SQS menyokong kedua-dua baris gilir standard dan FIFO. Amazon Kinesis Streams membolehkan pemprosesan masa nyata data besar (big data) strim dan keupayaan untuk membaca dan memainkan semula rekod kepada pelbagai Aplikasi Amazon Kinesis. Amazon Kinesis Client Library (KCL) menghantar semua rekod untuk kunci partition tertentu kepada pemproses rekod yang sama, menjadikannya lebih mudah untuk membina pelbagai aplikasi yang membaca daripada strim Amazon Kinesis yang sama (contohnya, untuk melakukan pengiraan, pengagregatan, dan penapisan). Untuk maklumat lanjut, lihat Dokumentasi Amazon Kinesis.


[User] Pasukan keselamatan anda sedang melaksanakan konfigurasi perlindungan data dalam persekitaran AWS syarikat. Anda ditugaskan untuk mendayakan GuardDuty Malware Protection untuk Amazon S3 bagi mengimbas objek yang dimuat naik ke dalam bucket. Namun, sebelum membuat sebarang perubahan konfigurasi, anda perlu mengesahkan keperluan prasyaratnya terlebih dahulu. Adakah GuardDuty perlu didayakan terlebih dahulu sebelum anda boleh menggunakan GuardDuty Malware Protection untuk Amazon S3?

[Assistant] Tidak, GuardDuty S3 Malware Protection memberikan anda fleksibiliti, membolehkan pemilik aplikasi menyediakan Malware Protection untuk bucket S3 mereka walaupun GuardDuty asas tidak didayakan untuk akaun tersebut. GuardDuty asas merangkumi pemantauan lalai bagi sumber asas, seperti peristiwa pengurusan AWS CloudTrail, VPC Flow Logs dan log pertanyaan DNS.


[User] Apakah kesan kepada aplikasi saya jika saya memilih Amazon SQS dan bukannya Amazon Kinesis Streams?

[Assistant] Amazon SQS menawarkan baris gilir terhos yang boleh dipercayai dan sangat berskala untuk menyimpan mesej semasa ia bergerak antara aplikasi atau perkhidmatan mikro. Ia memindahkan data antara komponen aplikasi teragih dan membantu anda menyahgandingkan komponen-komponen ini. Amazon SQS menyediakan konstruk middleware biasa seperti baris gilir mesej mati (dead-letter queue) dan pengurusan pil racun (poison-pill). Ia juga menyediakan API perkhidmatan web generik dan boleh diakses oleh mana-mana bahasa pengaturcaraan yang disokong oleh AWS SDK. Amazon SQS menyokong kedua-dua baris gilir standard dan FIFO. Amazon Kinesis Streams membolehkan pemprosesan masa nyata data besar (big data) strim dan keupayaan untuk membaca dan memainkan semula rekod kepada pelbagai Aplikasi Amazon Kinesis. Amazon Kinesis Client Library (KCL) menghantar semua rekod untuk kunci partition tertentu kepada pemproses rekod yang sama, menjadikannya lebih mudah untuk membina pelbagai aplikasi yang membaca daripada strim Amazon Kinesis yang sama (contohnya, untuk melakukan pengiraan, pengagregatan, dan penapisan). Untuk maklumat lanjut, lihat Dokumentasi Amazon Kinesis.


[User] Apa beza Amazon SQS dengan Amazon Kinesis Streams?

[Assistant] Amazon SQS menawarkan baris gilir terhos yang boleh dipercayai dan sangat berskala untuk menyimpan mesej semasa ia bergerak antara aplikasi atau perkhidmatan mikro. Ia memindahkan data antara komponen aplikasi teragih dan membantu anda menyahgandingkan komponen-komponen ini. Amazon SQS menyediakan konstruk middleware biasa seperti baris gilir mesej mati (dead-letter queue) dan pengurusan pil racun (poison-pill). Ia juga menyediakan API perkhidmatan web generik dan boleh diakses oleh mana-mana bahasa pengaturcaraan yang disokong oleh AWS SDK. Amazon SQS menyokong kedua-dua baris gilir standard dan FIFO. Amazon Kinesis Streams membolehkan pemprosesan masa nyata data besar (big data) strim dan keupayaan untuk membaca dan memainkan semula rekod kepada pelbagai Aplikasi Amazon Kinesis. Amazon Kinesis Client Library (KCL) menghantar semua rekod untuk kunci partition tertentu kepada pemproses rekod yang sama, menjadikannya lebih mudah untuk membina pelbagai aplikasi yang membaca daripada strim Amazon Kinesis yang sama (contohnya, untuk melakukan pengiraan, pengagregatan, dan penapisan). Untuk maklumat lanjut, lihat Dokumentasi Amazon Kinesis.


[User] Pasukan pembangunan anda sedang merekabentuk seni bina aplikasi baharu di AWS dan perlu memilih antara Amazon SQS dengan Amazon Kinesis Streams untuk mengendalikan aliran data. Sebelum membuat keputusan konfigurasi ini, apakah perbezaan antara Amazon SQS dan Amazon Kinesis Streams yang perlu anda fahami?

[Assistant] Amazon SQS menawarkan baris gilir terhos yang boleh dipercayai dan sangat berskala untuk menyimpan mesej semasa ia bergerak antara aplikasi atau perkhidmatan mikro. Ia memindahkan data antara komponen aplikasi teragih dan membantu anda menyahgandingkan komponen-komponen ini. Amazon SQS menyediakan konstruk middleware biasa seperti baris gilir mesej mati (dead-letter queue) dan pengurusan pil racun (poison-pill). Ia juga menyediakan API perkhidmatan web generik dan boleh diakses oleh mana-mana bahasa pengaturcaraan yang disokong oleh AWS SDK. Amazon SQS menyokong kedua-dua baris gilir standard dan FIFO. Amazon Kinesis Streams membolehkan pemprosesan masa nyata data besar (big data) strim dan keupayaan untuk membaca dan memainkan semula rekod kepada pelbagai Aplikasi Amazon Kinesis. Amazon Kinesis Client Library (KCL) menghantar semua rekod untuk kunci partition tertentu kepada pemproses rekod yang sama, menjadikannya lebih mudah untuk membina pelbagai aplikasi yang membaca daripada strim Amazon Kinesis yang sama (contohnya, untuk melakukan pengiraan, pengagregatan, dan penapisan). Untuk maklumat lanjut, lihat Dokumentasi Amazon Kinesis.


[User] Apakah yang berlaku jika saya cuba mengeksport mana-mana kunci KMS keluar daripada perkhidmatan dalam teks biasa?

[Assistant] Tidak. Semua kunci KMS atau bahagian persendirian bagi kunci KMS asimetri tidak boleh dieksport dalam teks biasa daripada HSM. Hanya bahagian awam bagi kunci KMS asimetri boleh dieksport daripada konsol atau dengan memanggil API GetPublicKey.


[User] Dalam bentuk teks biasa, adakah mana-mana kunci KMS dibenarkan untuk dieksport keluar daripada perkhidmatan tersebut?

[Assistant] Tidak. Semua kunci KMS atau bahagian persendirian bagi kunci KMS asimetri tidak boleh dieksport dalam teks biasa daripada HSM. Hanya bahagian awam bagi kunci KMS asimetri boleh dieksport daripada konsol atau dengan memanggil API GetPublicKey.


[User] Ada tak kunci KMS yang boleh dieksport keluar dari servis dalam teks biasa?

[Assistant] Tidak. Semua kunci KMS atau bahagian persendirian bagi kunci KMS asimetri tidak boleh dieksport dalam teks biasa daripada HSM. Hanya bahagian awam bagi kunci KMS asimetri boleh dieksport daripada konsol atau dengan memanggil API GetPublicKey.


[User] Pasukan keselamatan syarikat anda sedang merancang seni bina baharu di mana sebuah aplikasi yang berjalan di premis (on-premises) perlu melakukan operasi enkripsi secara tempatan. Seorang jurutera mencadangkan supaya kunci KMS dieksport keluar daripada AWS KMS untuk digunakan terus oleh aplikasi tersebut. Sebelum anda meluluskan cadangan ini, bolehkah mana-mana kunci KMS dieksport keluar daripada perkhidmatan dalam teks biasa?

[Assistant] Tidak. Semua kunci KMS atau bahagian persendirian bagi kunci KMS asimetri tidak boleh dieksport dalam teks biasa daripada HSM. Hanya bahagian awam bagi kunci KMS asimetri boleh dieksport daripada konsol atau dengan memanggil API GetPublicKey.


[User] Apakah perbandingan antara Redshift Multi-AZ dengan ciri Redshift Relocation yang sedia ada?

[Assistant] Redshift Relocation didayakan secara lalai pada semua kluster RA3 baharu dan titik akhir serverless, yang membolehkan gudang data dimulakan semula di AZ lain sekiranya berlaku gangguan berskala besar, tanpa sebarang kehilangan data atau kos tambahan. Walaupun menggunakan Relocate adalah percuma, hadnya ialah ia merupakan pendekatan usaha terbaik yang tertakluk kepada ketersediaan sumber di AZ tempat pemulihan berlaku dan Objektif Masa Pemulihan (RTO) boleh terjejas oleh isu lain yang berkaitan dengan memulakan kluster baharu. Ini boleh mengakibatkan masa pemulihan antara 10 dan 60 minit. Redshift Multi-AZ menyokong keperluan ketersediaan tinggi dengan menyampaikan RTO yang diukur dalam puluhan saat dan menawarkan operasi berterusan yang dijamin kerana ia tidak akan tertakluk kepada had kapasiti atau isu berpotensi lain dalam mencipta kluster baharu.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan Redshift Multi-AZ berbanding dengan ciri Redshift Relocation yang sedia ada?

[Assistant] Redshift Relocation didayakan secara lalai pada semua kluster RA3 baharu dan titik akhir serverless, yang membolehkan gudang data dimulakan semula di AZ lain sekiranya berlaku gangguan berskala besar, tanpa sebarang kehilangan data atau kos tambahan. Walaupun menggunakan Relocate adalah percuma, hadnya ialah ia merupakan pendekatan usaha terbaik yang tertakluk kepada ketersediaan sumber di AZ tempat pemulihan berlaku dan Objektif Masa Pemulihan (RTO) boleh terjejas oleh isu lain yang berkaitan dengan memulakan kluster baharu. Ini boleh mengakibatkan masa pemulihan antara 10 dan 60 minit. Redshift Multi-AZ menyokong keperluan ketersediaan tinggi dengan menyampaikan RTO yang diukur dalam puluhan saat dan menawarkan operasi berterusan yang dijamin kerana ia tidak akan tertakluk kepada had kapasiti atau isu berpotensi lain dalam mencipta kluster baharu.


[User] Apa beza Redshift Multi-AZ dengan Redshift Relocation yang sedia ada tu?

[Assistant] Redshift Relocation didayakan secara lalai pada semua kluster RA3 baharu dan titik akhir serverless, yang membolehkan gudang data dimulakan semula di AZ lain sekiranya berlaku gangguan berskala besar, tanpa sebarang kehilangan data atau kos tambahan. Walaupun menggunakan Relocate adalah percuma, hadnya ialah ia merupakan pendekatan usaha terbaik yang tertakluk kepada ketersediaan sumber di AZ tempat pemulihan berlaku dan Objektif Masa Pemulihan (RTO) boleh terjejas oleh isu lain yang berkaitan dengan memulakan kluster baharu. Ini boleh mengakibatkan masa pemulihan antara 10 dan 60 minit. Redshift Multi-AZ menyokong keperluan ketersediaan tinggi dengan menyampaikan RTO yang diukur dalam puluhan saat dan menawarkan operasi berterusan yang dijamin kerana ia tidak akan tertakluk kepada had kapasiti atau isu berpotensi lain dalam mencipta kluster baharu.


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya tidak menghidupkan replikasi?

[Assistant] Ya. Hidupkan replikasi untuk meminimumkan data yang berisiko semasa gangguan perkhidmatan. Setelah anda menyediakan custom buses di kedua-dua Wilayah dan mencipta endpoint global, anda boleh mengemas kini aplikasi anda untuk menerbitkan peristiwa anda ke endpoint global. Dengan berbuat demikian, peristiwa masuk anda akan direplikasi semula ke Wilayah utama sebaik sahaja isu tersebut diselesaikan. Anda boleh mengarkibkan peristiwa anda di Wilayah sekunder untuk mengesahkan bahawa tiada peristiwa anda yang hilang semasa gangguan. Untuk pulih dengan cepat daripada gangguan, anda boleh mereplikasi seni bina anda di Wilayah sekunder untuk terus memproses peristiwa anda. Anda juga mesti menghidupkan replikasi untuk mengesahkan pemulihan automatik selepas isu tersebut diselesaikan.


[User] Adakah wajar bagi saya untuk menghidupkan replikasi?

[Assistant] Ya. Hidupkan replikasi untuk meminimumkan data yang berisiko semasa gangguan perkhidmatan. Setelah anda menyediakan custom buses di kedua-dua Wilayah dan mencipta endpoint global, anda boleh mengemas kini aplikasi anda untuk menerbitkan peristiwa anda ke endpoint global. Dengan berbuat demikian, peristiwa masuk anda akan direplikasi semula ke Wilayah utama sebaik sahaja isu tersebut diselesaikan. Anda boleh mengarkibkan peristiwa anda di Wilayah sekunder untuk mengesahkan bahawa tiada peristiwa anda yang hilang semasa gangguan. Untuk pulih dengan cepat daripada gangguan, anda boleh mereplikasi seni bina anda di Wilayah sekunder untuk terus memproses peristiwa anda. Anda juga mesti menghidupkan replikasi untuk mengesahkan pemulihan automatik selepas isu tersebut diselesaikan.


[User] Kena on replikasi ke?

[Assistant] Ya. Hidupkan replikasi untuk meminimumkan data yang berisiko semasa gangguan perkhidmatan. Setelah anda menyediakan custom buses di kedua-dua Wilayah dan mencipta endpoint global, anda boleh mengemas kini aplikasi anda untuk menerbitkan peristiwa anda ke endpoint global. Dengan berbuat demikian, peristiwa masuk anda akan direplikasi semula ke Wilayah utama sebaik sahaja isu tersebut diselesaikan. Anda boleh mengarkibkan peristiwa anda di Wilayah sekunder untuk mengesahkan bahawa tiada peristiwa anda yang hilang semasa gangguan. Untuk pulih dengan cepat daripada gangguan, anda boleh mereplikasi seni bina anda di Wilayah sekunder untuk terus memproses peristiwa anda. Anda juga mesti menghidupkan replikasi untuk mengesahkan pemulihan automatik selepas isu tersebut diselesaikan.


[User] Anda seorang jurutera data yang ditugaskan untuk merancang deployment kluster Amazon Redshift bagi beban kerja analitikal kritikal dalam persekitaran production. Semasa menilai pilihan konfigurasi ketersediaan tinggi, ketua pasukan meminta anda menghuraikan bagaimanakah Redshift Multi-AZ berbanding dengan ciri Redshift Relocation yang sedia ada sebelum keputusan konfigurasi dibuat.

[Assistant] Redshift Relocation didayakan secara lalai pada semua kluster RA3 baharu dan titik akhir serverless, yang membolehkan gudang data dimulakan semula di AZ lain sekiranya berlaku gangguan berskala besar, tanpa sebarang kehilangan data atau kos tambahan. Walaupun menggunakan Relocate adalah percuma, hadnya ialah ia merupakan pendekatan usaha terbaik yang tertakluk kepada ketersediaan sumber di AZ tempat pemulihan berlaku dan Objektif Masa Pemulihan (RTO) boleh terjejas oleh isu lain yang berkaitan dengan memulakan kluster baharu. Ini boleh mengakibatkan masa pemulihan antara 10 dan 60 minit. Redshift Multi-AZ menyokong keperluan ketersediaan tinggi dengan menyampaikan RTO yang diukur dalam puluhan saat dan menawarkan operasi berterusan yang dijamin kerana ia tidak akan tertakluk kepada had kapasiti atau isu berpotensi lain dalam mencipta kluster baharu.


[User] Semasa anda sedang men-deploy aplikasi ke persekitaran pengeluaran AWS, pengurusan meminta anda memilih konfigurasi infrastruktur untuk memastikan kebolehtahanan data. Dalam konteks kerja ini, patutkah anda menghidupkan replikasi?

[Assistant] Ya. Hidupkan replikasi untuk meminimumkan data yang berisiko semasa gangguan perkhidmatan. Setelah anda menyediakan custom buses di kedua-dua Wilayah dan mencipta endpoint global, anda boleh mengemas kini aplikasi anda untuk menerbitkan peristiwa anda ke endpoint global. Dengan berbuat demikian, peristiwa masuk anda akan direplikasi semula ke Wilayah utama sebaik sahaja isu tersebut diselesaikan. Anda boleh mengarkibkan peristiwa anda di Wilayah sekunder untuk mengesahkan bahawa tiada peristiwa anda yang hilang semasa gangguan. Untuk pulih dengan cepat daripada gangguan, anda boleh mereplikasi seni bina anda di Wilayah sekunder untuk terus memproses peristiwa anda. Anda juga mesti menghidupkan replikasi untuk mengesahkan pemulihan automatik selepas isu tersebut diselesaikan.


[User] Dengan mengambil kira bahawa tempoh pengekalan event data store saya telah dikonfigurasikan kepada 1 tahun, sekiranya saya melakukan ingest peristiwa CloudTrail sejarah daripada S3 ke dalam CloudTrail Lake, bolehkah saya menganggap bahawa peristiwa tersebut akan kekal disimpan dalam CloudTrail Lake selama tempoh 1 tahun penuh bermula daripada masa ingest?

[Assistant] Tidak. Oleh kerana ini adalah peristiwa sejarah dengan event-time pada masa lalu, peristiwa ini akan disimpan dalam CloudTrail Lake untuk tempoh pengekalan 1 tahun bermula dari event-time. Jadi tempoh masa peristiwa itu akan disimpan dalam CloudTrail Lake adalah kurang daripada 1 tahun.


[User] Apakah akibatnya jika saya ingest peristiwa CloudTrail sejarah dari S3 ke CloudTrail Lake sedangkan tempoh pengekalan event data store telah dikonfigurasikan kepada 1 tahun — bolehkah peristiwa tersebut luput atau dipadamkan lebih awal daripada 1 tahun dari masa ingest?

[Assistant] Tidak. Oleh kerana ini adalah peristiwa sejarah dengan event-time pada masa lalu, peristiwa ini akan disimpan dalam CloudTrail Lake untuk tempoh pengekalan 1 tahun bermula dari event-time. Jadi tempoh masa peristiwa itu akan disimpan dalam CloudTrail Lake adalah kurang daripada 1 tahun.


[User] Bagaimanakah peraturan kualiti data dalam DataBrew, Data Catalog, dan AWS Glue Studio berbeza antara satu sama lain?

[Assistant] Penganalisis perniagaan dan penganalisis data menggunakan DataBrew untuk mengubah data tanpa menulis sebarang kod. Data steward dan jurutera data menggunakan Data Catalog untuk menguruskan metadata. Jurutera data menggunakan AWS Glue Studio untuk menghasilkan saluran paip integrasi data yang berskala. Jenis pengguna ini mesti menguruskan kualiti data dalam aliran kerja mereka. Selain itu, jurutera data memerlukan peraturan kualiti data yang lebih teknikal berbanding penganalisis perniagaan yang menulis peraturan fungsian. Oleh itu, ciri kualiti data disediakan dalam setiap pengalaman ini untuk memenuhi keperluan pengguna yang unik.


[User] Kalau aku ingest event CloudTrail sejarah dari S3 masuk CloudTrail Lake, lepas tu tempoh pengekalan event data store set 1 tahun — event tu memang akan kekal dalam CloudTrail Lake selama 1 tahun dari masa ingest ke?

[Assistant] Tidak. Oleh kerana ini adalah peristiwa sejarah dengan event-time pada masa lalu, peristiwa ini akan disimpan dalam CloudTrail Lake untuk tempoh pengekalan 1 tahun bermula dari event-time. Jadi tempoh masa peristiwa itu akan disimpan dalam CloudTrail Lake adalah kurang daripada 1 tahun.


[User] Pasukan keselamatan anda sedang menjalankan siasatan insiden dan anda ditugaskan untuk ingest peristiwa CloudTrail sejarah dari S3 ke CloudTrail Lake sebagai sebahagian daripada proses deployment. Untuk memastikan log mudah diakses semasa siasatan, anda telah mengonfigurasikan tempoh pengekalan event data store kepada 1 tahun. Sebelum anda memberikan jaminan kepada pasukan audit, adakah anda boleh menganggap bahawa peristiwa ini akan sentiasa disimpan dalam CloudTrail Lake selama 1 tahun dari masa ingest?

[Assistant] Tidak. Oleh kerana ini adalah peristiwa sejarah dengan event-time pada masa lalu, peristiwa ini akan disimpan dalam CloudTrail Lake untuk tempoh pengekalan 1 tahun bermula dari event-time. Jadi tempoh masa peristiwa itu akan disimpan dalam CloudTrail Lake adalah kurang daripada 1 tahun.


[User] Apa beza data quality rules kat DataBrew, Data Catalog, dan AWS Glue Studio?

[Assistant] Penganalisis perniagaan dan penganalisis data menggunakan DataBrew untuk mengubah data tanpa menulis sebarang kod. Data steward dan jurutera data menggunakan Data Catalog untuk menguruskan metadata. Jurutera data menggunakan AWS Glue Studio untuk menghasilkan saluran paip integrasi data yang berskala. Jenis pengguna ini mesti menguruskan kualiti data dalam aliran kerja mereka. Selain itu, jurutera data memerlukan peraturan kualiti data yang lebih teknikal berbanding penganalisis perniagaan yang menulis peraturan fungsian. Oleh itu, ciri kualiti data disediakan dalam setiap pengalaman ini untuk memenuhi keperluan pengguna yang unik.


[User] Sebagai jurutera data, anda sedang merancang pipeline pemprosesan data di AWS dan pasukan anda perlu memutuskan di mana peraturan kualiti data (data quality rules) patut ditakrifkan. Sebelum memilih alat yang paling sesuai untuk tugasan tersebut, apakah perbezaan antara peraturan kualiti data pada DataBrew, Data Catalog, dan AWS Glue Studio?

[Assistant] Penganalisis perniagaan dan penganalisis data menggunakan DataBrew untuk mengubah data tanpa menulis sebarang kod. Data steward dan jurutera data menggunakan Data Catalog untuk menguruskan metadata. Jurutera data menggunakan AWS Glue Studio untuk menghasilkan saluran paip integrasi data yang berskala. Jenis pengguna ini mesti menguruskan kualiti data dalam aliran kerja mereka. Selain itu, jurutera data memerlukan peraturan kualiti data yang lebih teknikal berbanding penganalisis perniagaan yang menulis peraturan fungsian. Oleh itu, ciri kualiti data disediakan dalam setiap pengalaman ini untuk memenuhi keperluan pengguna yang unik.


[User] Mengapa penting bagi saya untuk memahami perbezaan antara peraturan kualiti data pada DataBrew, Data Catalog, dan AWS Glue Studio sebelum menggunakannya?

[Assistant] Penganalisis perniagaan dan penganalisis data menggunakan DataBrew untuk mengubah data tanpa menulis sebarang kod. Data steward dan jurutera data menggunakan Data Catalog untuk menguruskan metadata. Jurutera data menggunakan AWS Glue Studio untuk menghasilkan saluran paip integrasi data yang berskala. Jenis pengguna ini mesti menguruskan kualiti data dalam aliran kerja mereka. Selain itu, jurutera data memerlukan peraturan kualiti data yang lebih teknikal berbanding penganalisis perniagaan yang menulis peraturan fungsian. Oleh itu, ciri kualiti data disediakan dalam setiap pengalaman ini untuk memenuhi keperluan pengguna yang unik.


[User] Apakah perbandingan yang boleh dibuat antara Account Takeover Prevention dan Bot Control?

[Assistant] Bot Control memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas trafik bot yang biasa dan meluas yang boleh menggunakan sumber, memesongkan metrik, menyebabkan masa henti, dan melakukan aktiviti lain yang tidak diingini. Bot Control menyemak pelbagai medan pengepala dan sifat permintaan terhadap tandatangan bot yang diketahui untuk mengesan dan mengkategorikan bot automatik, seperti pengikis, pengimbas, dan perangkak. Account Takeover Prevention (ATP) memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas percubaan log masuk yang tidak normal daripada pelaku jahat yang menggunakan bukti kelayakan yang terjejas, membantu anda mencegah akses tanpa kebenaran yang mungkin membawa kepada aktiviti penipuan. ATP digunakan untuk melindungi halaman log masuk aplikasi anda. Bot Control dan ATP boleh digunakan secara berasingan atau digunakan bersama. Seperti kumpulan peraturan terurus Bot Control, anda boleh menggunakan tindakan peraturan lalai ATP untuk menyekat permintaan yang sepadan, atau anda boleh menyesuaikan tingkah laku ATP menggunakan fungsi mitigasi AWS WAF.


[User] Apa beza Account Takeover Prevention dengan Bot Control?

[Assistant] Bot Control memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas trafik bot yang biasa dan meluas yang boleh menggunakan sumber, memesongkan metrik, menyebabkan masa henti, dan melakukan aktiviti lain yang tidak diingini. Bot Control menyemak pelbagai medan pengepala dan sifat permintaan terhadap tandatangan bot yang diketahui untuk mengesan dan mengkategorikan bot automatik, seperti pengikis, pengimbas, dan perangkak. Account Takeover Prevention (ATP) memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas percubaan log masuk yang tidak normal daripada pelaku jahat yang menggunakan bukti kelayakan yang terjejas, membantu anda mencegah akses tanpa kebenaran yang mungkin membawa kepada aktiviti penipuan. ATP digunakan untuk melindungi halaman log masuk aplikasi anda. Bot Control dan ATP boleh digunakan secara berasingan atau digunakan bersama. Seperti kumpulan peraturan terurus Bot Control, anda boleh menggunakan tindakan peraturan lalai ATP untuk menyekat permintaan yang sepadan, atau anda boleh menyesuaikan tingkah laku ATP menggunakan fungsi mitigasi AWS WAF.


[User] Apakah yang berlaku jika saya memilih Account Takeover Prevention berbanding Bot Control untuk perlindungan aplikasi saya?

[Assistant] Bot Control memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas trafik bot yang biasa dan meluas yang boleh menggunakan sumber, memesongkan metrik, menyebabkan masa henti, dan melakukan aktiviti lain yang tidak diingini. Bot Control menyemak pelbagai medan pengepala dan sifat permintaan terhadap tandatangan bot yang diketahui untuk mengesan dan mengkategorikan bot automatik, seperti pengikis, pengimbas, dan perangkak. Account Takeover Prevention (ATP) memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas percubaan log masuk yang tidak normal daripada pelaku jahat yang menggunakan bukti kelayakan yang terjejas, membantu anda mencegah akses tanpa kebenaran yang mungkin membawa kepada aktiviti penipuan. ATP digunakan untuk melindungi halaman log masuk aplikasi anda. Bot Control dan ATP boleh digunakan secara berasingan atau digunakan bersama. Seperti kumpulan peraturan terurus Bot Control, anda boleh menggunakan tindakan peraturan lalai ATP untuk menyekat permintaan yang sepadan, atau anda boleh menyesuaikan tingkah laku ATP menggunakan fungsi mitigasi AWS WAF.


[User] Pasukan anda sedang melakukan deploy AWS WAF untuk melindungi aplikasi web syarikat yang menerima trafik pengguna yang tinggi. Semasa proses pemilihan konfigurasi, ketua pasukan meminta anda menjelaskan perbandingan antara managed rule group Account Takeover Prevention dengan Bot Control sebelum keputusan dimuktamadkan. Bagaimanakah perbandingan Account Takeover Prevention dengan Bot Control?

[Assistant] Bot Control memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas trafik bot yang biasa dan meluas yang boleh menggunakan sumber, memesongkan metrik, menyebabkan masa henti, dan melakukan aktiviti lain yang tidak diingini. Bot Control menyemak pelbagai medan pengepala dan sifat permintaan terhadap tandatangan bot yang diketahui untuk mengesan dan mengkategorikan bot automatik, seperti pengikis, pengimbas, dan perangkak. Account Takeover Prevention (ATP) memberikan anda keterlihatan dan kawalan ke atas percubaan log masuk yang tidak normal daripada pelaku jahat yang menggunakan bukti kelayakan yang terjejas, membantu anda mencegah akses tanpa kebenaran yang mungkin membawa kepada aktiviti penipuan. ATP digunakan untuk melindungi halaman log masuk aplikasi anda. Bot Control dan ATP boleh digunakan secara berasingan atau digunakan bersama. Seperti kumpulan peraturan terurus Bot Control, anda boleh menggunakan tindakan peraturan lalai ATP untuk menyekat permintaan yang sepadan, atau anda boleh menyesuaikan tingkah laku ATP menggunakan fungsi mitigasi AWS WAF.


[User] Apakah yang berlaku kepada harga Kinesis Data Streams apabila saya menggunakan mod On-demand Advantage?

[Assistant] Dalam mod ini, harga adalah berdasarkan jumlah data yang diserap dan diambil semula merentas semua strim on-demand dalam akaun. Mod ini mengenakan caj untuk minimum 25MB/s data yang diserap dan 25MB/s data yang diambil semula pada kadar On-demand Advantage merentas semua strim on-demand di rantau ini, tetapi tiada caj tetap setiap strim. Hanya terdapat caj tambahan untuk menggunakan ciri pilihan Extended Retention (melebihi 24 jam pertama dan sehingga satu tahun). Tiada caj tambahan untuk menggunakan Enhanced Fan-Out. Untuk maklumat lanjut tentang kos Kinesis Data Streams, lihat Amazon Kinesis Data Streams Pricing.


[User] Macam mana harga Kinesis Data Streams tu berfungsi bila guna mod On-demand Advantage?

[Assistant] Dalam mod ini, harga adalah berdasarkan jumlah data yang diserap dan diambil semula merentas semua strim on-demand dalam akaun. Mod ini mengenakan caj untuk minimum 25MB/s data yang diserap dan 25MB/s data yang diambil semula pada kadar On-demand Advantage merentas semua strim on-demand di rantau ini, tetapi tiada caj tetap setiap strim. Hanya terdapat caj tambahan untuk menggunakan ciri pilihan Extended Retention (melebihi 24 jam pertama dan sehingga satu tahun). Tiada caj tambahan untuk menggunakan Enhanced Fan-Out. Untuk maklumat lanjut tentang kos Kinesis Data Streams, lihat Amazon Kinesis Data Streams Pricing.


[User] Apakah langkah-langkah yang perlu saya ambil untuk mengintegrasikan Amazon Athena ke dalam aplikasi serverless saya bagi tujuan pertanyaan data?

[Assistant] Amazon Athena ialah perkhidmatan pertanyaan interaktif yang membolehkan anda menanyakan data yang disimpan dalam S3 menggunakan SQL tanpa menguruskan pelayan. Dalam aplikasi serverless, anda boleh menyimpan data (contohnya log atau hasil pemprosesan) dalam S3, dan fungsi Lambda boleh menjalankan pertanyaan Athena untuk menganalisis data. Athena memproses data di tempat, dan anda hanya membayar untuk data yang diimbas. Ini sangat berguna untuk analisis data tidak berstruktur dan laporan.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan Amazon Athena bersama aplikasi serverless saya untuk pertanyaan data?

[Assistant] Amazon Athena ialah perkhidmatan pertanyaan interaktif yang membolehkan anda menanyakan data yang disimpan dalam S3 menggunakan SQL tanpa menguruskan pelayan. Dalam aplikasi serverless, anda boleh menyimpan data (contohnya log atau hasil pemprosesan) dalam S3, dan fungsi Lambda boleh menjalankan pertanyaan Athena untuk menganalisis data. Athena memproses data di tempat, dan anda hanya membayar untuk data yang diimbas. Ini sangat berguna untuk analisis data tidak berstruktur dan laporan.


[User] Pasukan anda sedang merancang deployment saluran data masa nyata untuk log aplikasi dan sedang menilai pilihan mod kapasiti Kinesis Data Streams sebelum memilih konfigurasi untuk persekitaran production. Bagaimanakah harga Kinesis Data Streams berfungsi dalam mod On-demand Advantage?

[Assistant] Dalam mod ini, harga adalah berdasarkan jumlah data yang diserap dan diambil semula merentas semua strim on-demand dalam akaun. Mod ini mengenakan caj untuk minimum 25MB/s data yang diserap dan 25MB/s data yang diambil semula pada kadar On-demand Advantage merentas semua strim on-demand di rantau ini, tetapi tiada caj tetap setiap strim. Hanya terdapat caj tambahan untuk menggunakan ciri pilihan Extended Retention (melebihi 24 jam pertama dan sehingga satu tahun). Tiada caj tambahan untuk menggunakan Enhanced Fan-Out. Untuk maklumat lanjut tentang kos Kinesis Data Streams, lihat Amazon Kinesis Data Streams Pricing.


[User] Macam mana nak integrate Amazon Athena dengan aplikasi serverless untuk query data?

[Assistant] Amazon Athena ialah perkhidmatan pertanyaan interaktif yang membolehkan anda menanyakan data yang disimpan dalam S3 menggunakan SQL tanpa menguruskan pelayan. Dalam aplikasi serverless, anda boleh menyimpan data (contohnya log atau hasil pemprosesan) dalam S3, dan fungsi Lambda boleh menjalankan pertanyaan Athena untuk menganalisis data. Athena memproses data di tempat, dan anda hanya membayar untuk data yang diimbas. Ini sangat berguna untuk analisis data tidak berstruktur dan laporan.


[User] Pasukan anda sedang membina aplikasi serverless yang perlu menjalankan pertanyaan data terhadap fail yang disimpan di Amazon S3, dan anda telah ditugaskan untuk melaksanakan integrasi tersebut sebelum deploy minggu depan. Bagaimanakah anda mengintegrasikan Amazon Athena dengan aplikasi serverless ini untuk pertanyaan data?

[Assistant] Amazon Athena ialah perkhidmatan pertanyaan interaktif yang membolehkan anda menanyakan data yang disimpan dalam S3 menggunakan SQL tanpa menguruskan pelayan. Dalam aplikasi serverless, anda boleh menyimpan data (contohnya log atau hasil pemprosesan) dalam S3, dan fungsi Lambda boleh menjalankan pertanyaan Athena untuk menganalisis data. Athena memproses data di tempat, dan anda hanya membayar untuk data yang diimbas. Ini sangat berguna untuk analisis data tidak berstruktur dan laporan.


[User] Boleh anda jelaskan maksud gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes?

[Assistant] Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes mengautomasikan rangkaian antara VPC kluster EKS anda dan Pod Kubernetes yang berjalan pada EKS Hybrid Nodes. Gerbang ini menghapuskan keperluan untuk menjadikan rangkaian pod di premis boleh dirutekan atau menyelaraskan perubahan infrastruktur rangkaian. Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes secara automatik membolehkan komunikasi satah kawalan Kubernetes ke webhook, trafik pod-ke-pod merentas awan dan di premis, serta ketersambungan untuk perkhidmatan AWS seperti Application Load Balancers, Network Load Balancers, dan Amazon Managed Service for Prometheus.


[User] Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes tu apa?

[Assistant] Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes mengautomasikan rangkaian antara VPC kluster EKS anda dan Pod Kubernetes yang berjalan pada EKS Hybrid Nodes. Gerbang ini menghapuskan keperluan untuk menjadikan rangkaian pod di premis boleh dirutekan atau menyelaraskan perubahan infrastruktur rangkaian. Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes secara automatik membolehkan komunikasi satah kawalan Kubernetes ke webhook, trafik pod-ke-pod merentas awan dan di premis, serta ketersambungan untuk perkhidmatan AWS seperti Application Load Balancers, Network Load Balancers, dan Amazon Managed Service for Prometheus.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes?

[Assistant] Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes mengautomasikan rangkaian antara VPC kluster EKS anda dan Pod Kubernetes yang berjalan pada EKS Hybrid Nodes. Gerbang ini menghapuskan keperluan untuk menjadikan rangkaian pod di premis boleh dirutekan atau menyelaraskan perubahan infrastruktur rangkaian. Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes secara automatik membolehkan komunikasi satah kawalan Kubernetes ke webhook, trafik pod-ke-pod merentas awan dan di premis, serta ketersambungan untuk perkhidmatan AWS seperti Application Load Balancers, Network Load Balancers, dan Amazon Managed Service for Prometheus.


[User] Semasa saya memindahkan data ke peranti AWS Snowball, adakah pengesahan serta penyulitan data tersebut dilakukan oleh AWS OpsHub?

[Assistant] Ya. Apabila anda menyalin data ke peranti AWS Snowball menggunakan AWS OpsHub, checksum digunakan untuk memastikan data yang anda salin ke peranti adalah sama dengan yang asal. Selain itu, semua data yang ditulis ke peranti AWS Snowball disulitkan secara lalai.


[User] Syarikat anda merancang untuk memperluaskan kluster Amazon EKS ke pusat data on-premises dengan menggunakan Amazon EKS Hybrid Nodes. Semasa menyediakan konfigurasi rangkaian bagi membolehkan nod on-premises berkomunikasi dengan control plane EKS di AWS Cloud, anda perlu memahami komponen sambungan yang terlibat. Apakah gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes?

[Assistant] Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes mengautomasikan rangkaian antara VPC kluster EKS anda dan Pod Kubernetes yang berjalan pada EKS Hybrid Nodes. Gerbang ini menghapuskan keperluan untuk menjadikan rangkaian pod di premis boleh dirutekan atau menyelaraskan perubahan infrastruktur rangkaian. Gerbang Amazon EKS Hybrid Nodes secara automatik membolehkan komunikasi satah kawalan Kubernetes ke webhook, trafik pod-ke-pod merentas awan dan di premis, serta ketersambungan untuk perkhidmatan AWS seperti Application Load Balancers, Network Load Balancers, dan Amazon Managed Service for Prometheus.


[User] Apakah yang berlaku kepada data saya apabila saya memindahkannya ke peranti AWS Snowball menggunakan AWS OpsHub — adakah data tersebut akan disahkan dan disulitkan?

[Assistant] Ya. Apabila anda menyalin data ke peranti AWS Snowball menggunakan AWS OpsHub, checksum digunakan untuk memastikan data yang anda salin ke peranti adalah sama dengan yang asal. Selain itu, semua data yang ditulis ke peranti AWS Snowball disulitkan secara lalai.


[User] AWS OpsHub tu dia verify dan encrypt data yang kita pindah ke peranti AWS Snowball ke tak?

[Assistant] Ya. Apabila anda menyalin data ke peranti AWS Snowball menggunakan AWS OpsHub, checksum digunakan untuk memastikan data yang anda salin ke peranti adalah sama dengan yang asal. Selain itu, semua data yang ditulis ke peranti AWS Snowball disulitkan secara lalai.


[User] Boleh anda terangkan cara integrasi antara AWS Step Functions dan Amazon EventBridge beroperasi?

[Assistant] Koreografi dan orkestrasi adalah dua model berbeza untuk cara perkhidmatan teragih berkomunikasi antara satu sama lain. Dalam orkestrasi, komunikasi dikawal dengan lebih ketat dan Step Functions, perkhidmatan orkestrasi, menyelaraskan interaksi dan urutan perkhidmatan yang dipanggil. Koreografi mencapai komunikasi tanpa kawalan ketat. Dengan Amazon EventBridge, peristiwa mengalir antara perkhidmatan tanpa penyelarasan berpusat. Banyak aplikasi menggunakan kedua-dua koreografi dan orkestrasi untuk kes penggunaan yang berbeza. Contoh bagaimana anda boleh menggunakan Step Functions dan EventBridge bersama-sama termasuk menghantar peristiwa atau mencipta jadual dengan EventBridge Scheduler untuk mencetuskan aliran kerja AWS Step Functions, diikuti dengan mengeluarkan peristiwa pada langkah-langkah berbeza dalam aliran kerja anda.


[User] Anda ditugaskan untuk memindahkan data besar-besaran ke cloud di pejabat cawangan menggunakan peranti AWS Snowball. Semasa proses pemindahan berjalan melalui AWS OpsHub, ketua pasukan keselamatan anda meminta kepastian tentang perlindungan data sebelum peranti dihantar keluar dari premis. Adakah AWS OpsHub mengesahkan dan menyulitkan data yang anda pindahkan ke peranti AWS Snowball?

[Assistant] Ya. Apabila anda menyalin data ke peranti AWS Snowball menggunakan AWS OpsHub, checksum digunakan untuk memastikan data yang anda salin ke peranti adalah sama dengan yang asal. Selain itu, semua data yang ditulis ke peranti AWS Snowball disulitkan secara lalai.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan AWS Step Functions bersama Amazon EventBridge?

[Assistant] Koreografi dan orkestrasi adalah dua model berbeza untuk cara perkhidmatan teragih berkomunikasi antara satu sama lain. Dalam orkestrasi, komunikasi dikawal dengan lebih ketat dan Step Functions, perkhidmatan orkestrasi, menyelaraskan interaksi dan urutan perkhidmatan yang dipanggil. Koreografi mencapai komunikasi tanpa kawalan ketat. Dengan Amazon EventBridge, peristiwa mengalir antara perkhidmatan tanpa penyelarasan berpusat. Banyak aplikasi menggunakan kedua-dua koreografi dan orkestrasi untuk kes penggunaan yang berbeza. Contoh bagaimana anda boleh menggunakan Step Functions dan EventBridge bersama-sama termasuk menghantar peristiwa atau mencipta jadual dengan EventBridge Scheduler untuk mencetuskan aliran kerja AWS Step Functions, diikuti dengan mengeluarkan peristiwa pada langkah-langkah berbeza dalam aliran kerja anda.


[User] Macam mana AWS Step Functions integrate dengan Amazon EventBridge?

[Assistant] Koreografi dan orkestrasi adalah dua model berbeza untuk cara perkhidmatan teragih berkomunikasi antara satu sama lain. Dalam orkestrasi, komunikasi dikawal dengan lebih ketat dan Step Functions, perkhidmatan orkestrasi, menyelaraskan interaksi dan urutan perkhidmatan yang dipanggil. Koreografi mencapai komunikasi tanpa kawalan ketat. Dengan Amazon EventBridge, peristiwa mengalir antara perkhidmatan tanpa penyelarasan berpusat. Banyak aplikasi menggunakan kedua-dua koreografi dan orkestrasi untuk kes penggunaan yang berbeza. Contoh bagaimana anda boleh menggunakan Step Functions dan EventBridge bersama-sama termasuk menghantar peristiwa atau mencipta jadual dengan EventBridge Scheduler untuk mencetuskan aliran kerja AWS Step Functions, diikuti dengan mengeluarkan peristiwa pada langkah-langkah berbeza dalam aliran kerja anda.


[User] Adakah saya masih boleh mengakses sumber yang telah dicipta oleh Amazon ECS Express Mode setelah penempatan dilakukan?

[Assistant] Ya, anda mengekalkan akses penuh kepada sumber asas sambil mengekalkan aplikasi anda berjalan di ECS. Walaupun Express Mode menyediakan cara mudah untuk mengemas kini beberapa parameter, seperti imej, pemboleh ubah persekitaran, semakan kesihatan dan port, itu tidak mengehadkan apa yang anda boleh kemas kini dalam aplikasi anda. Anda sentiasa boleh pergi ke Konsol, API, atau CLI untuk mana-mana sumber asas seperti Definisi Tugas ECS, Kumpulan Sasaran ALB, atau Dasar Penskalaan AAS dan mengubah suai tetapan yang khusus untuk aplikasi anda.


[User] Anda bekerja sebagai solutions architect di sebuah syarikat e-dagang. Pasukan anda sedang membina sistem pemprosesan pesanan secara event-driven dan merancang untuk menggunakan AWS Step Functions bagi menyelaraskan aliran kerja, sementara Amazon EventBridge digunakan untuk mengesan peristiwa (event) baharu. Sebelum deploy seni bina ini, ketua pasukan anda meminta anda menjelaskan bagaimana AWS Step Functions berfungsi dengan Amazon EventBridge. Apakah penjelasan yang paling tepat?

[Assistant] Koreografi dan orkestrasi adalah dua model berbeza untuk cara perkhidmatan teragih berkomunikasi antara satu sama lain. Dalam orkestrasi, komunikasi dikawal dengan lebih ketat dan Step Functions, perkhidmatan orkestrasi, menyelaraskan interaksi dan urutan perkhidmatan yang dipanggil. Koreografi mencapai komunikasi tanpa kawalan ketat. Dengan Amazon EventBridge, peristiwa mengalir antara perkhidmatan tanpa penyelarasan berpusat. Banyak aplikasi menggunakan kedua-dua koreografi dan orkestrasi untuk kes penggunaan yang berbeza. Contoh bagaimana anda boleh menggunakan Step Functions dan EventBridge bersama-sama termasuk menghantar peristiwa atau mencipta jadual dengan EventBridge Scheduler untuk mencetuskan aliran kerja AWS Step Functions, diikuti dengan mengeluarkan peristiwa pada langkah-langkah berbeza dalam aliran kerja anda.


[User] Apakah yang berlaku jika saya cuba mengakses sumber yang dicipta oleh Amazon ECS Express Mode selepas penempatan?

[Assistant] Ya, anda mengekalkan akses penuh kepada sumber asas sambil mengekalkan aplikasi anda berjalan di ECS. Walaupun Express Mode menyediakan cara mudah untuk mengemas kini beberapa parameter, seperti imej, pemboleh ubah persekitaran, semakan kesihatan dan port, itu tidak mengehadkan apa yang anda boleh kemas kini dalam aplikasi anda. Anda sentiasa boleh pergi ke Konsol, API, atau CLI untuk mana-mana sumber asas seperti Definisi Tugas ECS, Kumpulan Sasaran ALB, atau Dasar Penskalaan AAS dan mengubah suai tetapan yang khusus untuk aplikasi anda.


[User] Pasukan DevOps anda baru sahaja selesai menempatkan aplikasi ke persekitaran pengeluaran menggunakan Amazon ECS Express Mode. Ketua pasukan anda bertanya sama ada pasukan anda masih boleh mendapat akses kepada sumber yang dicipta oleh Amazon ECS Express Mode selepas penempatan itu selesai. Bagaimanakah anda perlu menjelaskan keadaan sebenar kepada beliau?

[Assistant] Ya, anda mengekalkan akses penuh kepada sumber asas sambil mengekalkan aplikasi anda berjalan di ECS. Walaupun Express Mode menyediakan cara mudah untuk mengemas kini beberapa parameter, seperti imej, pemboleh ubah persekitaran, semakan kesihatan dan port, itu tidak mengehadkan apa yang anda boleh kemas kini dalam aplikasi anda. Anda sentiasa boleh pergi ke Konsol, API, atau CLI untuk mana-mana sumber asas seperti Definisi Tugas ECS, Kumpulan Sasaran ALB, atau Dasar Penskalaan AAS dan mengubah suai tetapan yang khusus untuk aplikasi anda.


[User] Boleh tak akses resources yang Amazon ECS Express Mode buat lepas deploy?

[Assistant] Ya, anda mengekalkan akses penuh kepada sumber asas sambil mengekalkan aplikasi anda berjalan di ECS. Walaupun Express Mode menyediakan cara mudah untuk mengemas kini beberapa parameter, seperti imej, pemboleh ubah persekitaran, semakan kesihatan dan port, itu tidak mengehadkan apa yang anda boleh kemas kini dalam aplikasi anda. Anda sentiasa boleh pergi ke Konsol, API, atau CLI untuk mana-mana sumber asas seperti Definisi Tugas ECS, Kumpulan Sasaran ALB, atau Dasar Penskalaan AAS dan mengubah suai tetapan yang khusus untuk aplikasi anda.


[User] Semasa failover serantau berlaku, apakah yang akan dialami oleh pengguna saya?

[Assistant] Dengan replikasi berbilang Region (multi-Region replication) didayakan, pengguna berdaftar anda tidak akan menyedari sebarang perbezaan semasa gangguan serantau. Mereka boleh terus log masuk dengan nama pengguna, kata laluan, log masuk sosial, dan log masuk bersekutu sedia ada mereka sama seperti sebelum ini. Sesi pengguna sedia ada kekal sah dan berfungsi dengan lancar merentas Region, jadi pengguna tidak perlu log masuk semula.


[User] Apa jadi pada pengguna aku bila failover serantau?

[Assistant] Dengan replikasi berbilang Region (multi-Region replication) didayakan, pengguna berdaftar anda tidak akan menyedari sebarang perbezaan semasa gangguan serantau. Mereka boleh terus log masuk dengan nama pengguna, kata laluan, log masuk sosial, dan log masuk bersekutu sedia ada mereka sama seperti sebelum ini. Sesi pengguna sedia ada kekal sah dan berfungsi dengan lancar merentas Region, jadi pengguna tidak perlu log masuk semula.


[User] Saya sedang merancang pelan disaster recovery untuk aplikasi pengeluaran syarikat dan perlu membentangkan kesan regional failover kepada pihak pengurusan sebelum pelaksanaan. Apakah yang berlaku kepada pengguna saya semasa failover serantau?

[Assistant] Dengan replikasi berbilang Region (multi-Region replication) didayakan, pengguna berdaftar anda tidak akan menyedari sebarang perbezaan semasa gangguan serantau. Mereka boleh terus log masuk dengan nama pengguna, kata laluan, log masuk sosial, dan log masuk bersekutu sedia ada mereka sama seperti sebelum ini. Sesi pengguna sedia ada kekal sah dan berfungsi dengan lancar merentas Region, jadi pengguna tidak perlu log masuk semula.


[User] Apakah akibatnya jika AWS tidak mengesahkan penerbit sambungan pihak ketiga di CloudFormation Public Registry?

[Assistant] Ya. Dalam CloudFormation Public Registry, anda mempunyai akses kepada kandungan terpilih daripada penerbit yang disahkan. Pertama, kami mengesahkan identiti setiap penerbit menggunakan AWS Marketplace atau pihak ketiga seperti GitHub dan Bitbucket.


[User] AWS verify tak penerbit sambungan pihak ketiga dalam CloudFormation Public Registry?

[Assistant] Ya. Dalam CloudFormation Public Registry, anda mempunyai akses kepada kandungan terpilih daripada penerbit yang disahkan. Pertama, kami mengesahkan identiti setiap penerbit menggunakan AWS Marketplace atau pihak ketiga seperti GitHub dan Bitbucket.


[User] Anda sedang menilai sambungan pihak ketiga di CloudFormation Public Registry untuk digunakan dalam proses deploy infrastruktur syarikat anda. Sebelum meneruskannya, ketua pasuhan anda bertanya: adakah AWS mengesahkan penerbit sambungan pihak ketiga di CloudFormation Public Registry?

[Assistant] Ya. Dalam CloudFormation Public Registry, anda mempunyai akses kepada kandungan terpilih daripada penerbit yang disahkan. Pertama, kami mengesahkan identiti setiap penerbit menggunakan AWS Marketplace atau pihak ketiga seperti GitHub dan Bitbucket.


[User] Nyatakan bahasa serta platform yang menerima sokongan daripada pustaka Amplify.

[Assistant] Pustaka Amplify menyokong aplikasi iOS, Android, Web, Flutter, dan React Native. Untuk aplikasi Web, terdapat integrasi mendalam dengan React, Ionic, Angular, dan Vue.js.


[User] Mengapa penting untuk saya mengetahui bahasa dan platform yang disokong oleh pustaka Amplify sebelum mula menggunakannya dalam projek?

[Assistant] Pustaka Amplify menyokong aplikasi iOS, Android, Web, Flutter, dan React Native. Untuk aplikasi Web, terdapat integrasi mendalam dengan React, Ionic, Angular, dan Vue.js.


[User] Pustaka Amplify support bahasa dan platform mana saja?

[Assistant] Pustaka Amplify menyokong aplikasi iOS, Android, Web, Flutter, dan React Native. Untuk aplikasi Web, terdapat integrasi mendalam dengan React, Ionic, Angular, dan Vue.js.


[User] Mengapa failover serantau penting untuk kesinambungan pengalaman pengguna saya, dan apakah akibatnya kepada mereka sekiranya ia tidak berfungsi?

[Assistant] Dengan replikasi berbilang Region (multi-Region replication) didayakan, pengguna berdaftar anda tidak akan menyedari sebarang perbezaan semasa gangguan serantau. Mereka boleh terus log masuk dengan nama pengguna, kata laluan, log masuk sosial, dan log masuk bersekutu sedia ada mereka sama seperti sebelum ini. Sesi pengguna sedia ada kekal sah dan berfungsi dengan lancar merentas Region, jadi pengguna tidak perlu log masuk semula.


[User] Pasukan pembangunan anda sedang merancang untuk membina aplikasi web dan mudah alih menggunakan pustaka Amplify. Sebelum memulakan proses deploy, anda perlu mengesahkan sama ada bahasa pengaturcaraan dan platform yang digunakan oleh pasukan adalah serasi dengan pustaka tersebut. Apakah bahasa dan platform yang disokong oleh pustaka Amplify?

[Assistant] Pustaka Amplify menyokong aplikasi iOS, Android, Web, Flutter, dan React Native. Untuk aplikasi Web, terdapat integrasi mendalam dengan React, Ionic, Angular, dan Vue.js.


[User] Berapakah kos yang dikenakan untuk menggunakan AWS Fargate?

[Assistant] Dengan AWS Fargate, anda hanya membayar untuk jumlah vCPU, memori, dan sumber storan yang disediakan oleh aplikasi kontena anda. Sumber vCPU dan memori dikira dari masa imej kontena anda ditarik sehingga tugas Amazon ECS atau pod EKS ditamatkan, dibundarkan ke saat terdekat. Caj minimum 1 minit dikenakan. 20 GB storan sementara tersedia untuk semua Tugas dan Pod AWS Fargate secara lalai—anda hanya membayar untuk storan tambahan yang anda konfigurasikan. AWS Fargate menyokong pilihan harga Spot dan Compute Savings Plan sama seperti dengan instans Amazon EC2. Anda boleh mendapatkan butiran tambahan di halaman harga.


[User] AWS Fargate harga macam mana?

[Assistant] Dengan AWS Fargate, anda hanya membayar untuk jumlah vCPU, memori, dan sumber storan yang disediakan oleh aplikasi kontena anda. Sumber vCPU dan memori dikira dari masa imej kontena anda ditarik sehingga tugas Amazon ECS atau pod EKS ditamatkan, dibundarkan ke saat terdekat. Caj minimum 1 minit dikenakan. 20 GB storan sementara tersedia untuk semua Tugas dan Pod AWS Fargate secara lalai—anda hanya membayar untuk storan tambahan yang anda konfigurasikan. AWS Fargate menyokong pilihan harga Spot dan Compute Savings Plan sama seperti dengan instans Amazon EC2. Anda boleh mendapatkan butiran tambahan di halaman harga.


[User] Apakah kesan kepada kos saya jika saya menggunakan AWS Fargate untuk menjalankan container?

[Assistant] Dengan AWS Fargate, anda hanya membayar untuk jumlah vCPU, memori, dan sumber storan yang disediakan oleh aplikasi kontena anda. Sumber vCPU dan memori dikira dari masa imej kontena anda ditarik sehingga tugas Amazon ECS atau pod EKS ditamatkan, dibundarkan ke saat terdekat. Caj minimum 1 minit dikenakan. 20 GB storan sementara tersedia untuk semua Tugas dan Pod AWS Fargate secara lalai—anda hanya membayar untuk storan tambahan yang anda konfigurasikan. AWS Fargate menyokong pilihan harga Spot dan Compute Savings Plan sama seperti dengan instans Amazon EC2. Anda boleh mendapatkan butiran tambahan di halaman harga.


[User] Pasukan anda sedang merancang untuk deploy aplikasi berasaskan kontena menggunakan AWS Fargate di Amazon ECS, dan pihak pengurusan meminta anggaran kos sebelum pelaksanaan dijalankan. Sebagai engineer yang bertanggungjawab menyediakan anggaran bajet, apakah harga AWS Fargate yang perlu anda ambil kira?

[Assistant] Dengan AWS Fargate, anda hanya membayar untuk jumlah vCPU, memori, dan sumber storan yang disediakan oleh aplikasi kontena anda. Sumber vCPU dan memori dikira dari masa imej kontena anda ditarik sehingga tugas Amazon ECS atau pod EKS ditamatkan, dibundarkan ke saat terdekat. Caj minimum 1 minit dikenakan. 20 GB storan sementara tersedia untuk semua Tugas dan Pod AWS Fargate secara lalai—anda hanya membayar untuk storan tambahan yang anda konfigurasikan. AWS Fargate menyokong pilihan harga Spot dan Compute Savings Plan sama seperti dengan instans Amazon EC2. Anda boleh mendapatkan butiran tambahan di halaman harga.


[User] Pada bila masa saya sepatutnya menggunakan policy terurus AWS, dan apakah sebenarnya maksud policy tersebut?

[Assistant] Policy terurus AWS dicipta dan ditadbir oleh AWS dan merangkumi kes penggunaan biasa. Apabila anda bermula, anda boleh memberikan kebenaran yang lebih luas dengan menggunakan policy terurus AWS yang tersedia dalam akaun AWS anda dan lazim merentas semua akaun AWS. Apabila anda memperhalusi keperluan anda, anda boleh mengurangkan kebenaran dengan mentakrifkan policy terurus pelanggan yang khusus untuk kes penggunaan anda dengan matlamat mencapai kebenaran keistimewaan paling rendah. Untuk maklumat lanjut, lihat AWS managed policies.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan policy terurus AWS, dan mengapa ia penting dalam situasi tertentu?

[Assistant] Policy terurus AWS dicipta dan ditadbir oleh AWS dan merangkumi kes penggunaan biasa. Apabila anda bermula, anda boleh memberikan kebenaran yang lebih luas dengan menggunakan policy terurus AWS yang tersedia dalam akaun AWS anda dan lazim merentas semua akaun AWS. Apabila anda memperhalusi keperluan anda, anda boleh mengurangkan kebenaran dengan mentakrifkan policy terurus pelanggan yang khusus untuk kes penggunaan anda dengan matlamat mencapai kebenaran keistimewaan paling rendah. Untuk maklumat lanjut, lihat AWS managed policies.


[User] Policy terurus AWS tu apa sebenarnya? Bila patut guna?

[Assistant] Policy terurus AWS dicipta dan ditadbir oleh AWS dan merangkumi kes penggunaan biasa. Apabila anda bermula, anda boleh memberikan kebenaran yang lebih luas dengan menggunakan policy terurus AWS yang tersedia dalam akaun AWS anda dan lazim merentas semua akaun AWS. Apabila anda memperhalusi keperluan anda, anda boleh mengurangkan kebenaran dengan mentakrifkan policy terurus pelanggan yang khusus untuk kes penggunaan anda dengan matlamat mencapai kebenaran keistimewaan paling rendah. Untuk maklumat lanjut, lihat AWS managed policies.


[User] Pada Amazon ECR, keupayaan pematuhan manakah yang tersedia untuk saya dayakan?

[Assistant] Anda boleh menggunakan AWS CloudTrail pada Amazon ECR untuk menyediakan sejarah semua tindakan API seperti siapa yang menarik imej dan bila tag dipindahkan antara imej. Pentadbir juga boleh mencari instans EC2 mana yang menarik imej yang mana.


[User] Semasa bersiap untuk melancarkan aplikasi baharu ke persekitaran pengeluaran, pasukan anda perlu menetapkan keizinan IAM dengan cepat tanpa perlu menulis policy dari awal. Apakah itu policy terurus AWS dan dalam situasi kerja seperti ini, bilakah patut anda menggunakannya?

[Assistant] Policy terurus AWS dicipta dan ditadbir oleh AWS dan merangkumi kes penggunaan biasa. Apabila anda bermula, anda boleh memberikan kebenaran yang lebih luas dengan menggunakan policy terurus AWS yang tersedia dalam akaun AWS anda dan lazim merentas semua akaun AWS. Apabila anda memperhalusi keperluan anda, anda boleh mengurangkan kebenaran dengan mentakrifkan policy terurus pelanggan yang khusus untuk kes penggunaan anda dengan matlamat mencapai kebenaran keistimewaan paling rendah. Untuk maklumat lanjut, lihat AWS managed policies.


[User] Apakah kesannya kepada persekitaran saya jika saya tidak mendayakan keupayaan pematuhan pada Amazon ECR?

[Assistant] Anda boleh menggunakan AWS CloudTrail pada Amazon ECR untuk menyediakan sejarah semua tindakan API seperti siapa yang menarik imej dan bila tag dipindahkan antara imej. Pentadbir juga boleh mencari instans EC2 mana yang menarik imej yang mana.


[User] Kat Amazon ECR, ada keupayaan pematuhan apa yang boleh kita dayakan?

[Assistant] Anda boleh menggunakan AWS CloudTrail pada Amazon ECR untuk menyediakan sejarah semua tindakan API seperti siapa yang menarik imej dan bila tag dipindahkan antara imej. Pentadbir juga boleh mencari instans EC2 mana yang menarik imej yang mana.


[User] Apakah perbezaan antara SageMaker baharu dengan apa yang sedang saya gunakan hari ini untuk aliran kerja ML saya?

[Assistant] Kami telah memperluaskan perkhidmatan SageMaker yang digunakan secara meluas dengan set komprehensif keupayaan data, analitik, dan AI AWS untuk menyampaikan pengalaman bersatu bagi data, analitik, dan AI. Mulai sekarang, set keupayaan AI/ML sedia ada dalam SageMaker untuk pengolahan data, pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI akan dirujuk sebagai Amazon SageMaker AI. SageMaker AI disepadukan dalam generasi seterusnya SageMaker dan juga tersedia sebagai perkhidmatan kendiri bagi mereka yang ingin memberi tumpuan khusus kepada pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI dan ML pada skala. Generasi seterusnya SageMaker merangkumi: Amazon SageMaker Unified Studio: Bina dalam satu persekitaran pembangunan untuk mengakses dan menggunakan alat serta fungsi biasa daripada perkhidmatan analitik dan AI/ML AWS yang dibina khas seperti Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock, dan SageMaker AI. Amazon SageMaker Data and AI Governance: Temui, tadbir urus, dan bekerjasama secara selamat pada data dan AI dengan Amazon SageMaker Catalog, yang dibina di atas Amazon DataZone. Amazon SageMaker dibina di atas seni bina lakehouse terbuka, serasi sepenuhnya dengan Apache Iceberg. Ia menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, sumber data pihak ketiga dan bersekutu.


[User] Apakah yang akan berlaku kepada aliran kerja ML saya jika saya terus menggunakan apa yang saya gunakan hari ini dan tidak beralih kepada SageMaker baharu?

[Assistant] Kami telah memperluaskan perkhidmatan SageMaker yang digunakan secara meluas dengan set komprehensif keupayaan data, analitik, dan AI AWS untuk menyampaikan pengalaman bersatu bagi data, analitik, dan AI. Mulai sekarang, set keupayaan AI/ML sedia ada dalam SageMaker untuk pengolahan data, pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI akan dirujuk sebagai Amazon SageMaker AI. SageMaker AI disepadukan dalam generasi seterusnya SageMaker dan juga tersedia sebagai perkhidmatan kendiri bagi mereka yang ingin memberi tumpuan khusus kepada pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI dan ML pada skala. Generasi seterusnya SageMaker merangkumi: Amazon SageMaker Unified Studio: Bina dalam satu persekitaran pembangunan untuk mengakses dan menggunakan alat serta fungsi biasa daripada perkhidmatan analitik dan AI/ML AWS yang dibina khas seperti Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock, dan SageMaker AI. Amazon SageMaker Data and AI Governance: Temui, tadbir urus, dan bekerjasama secara selamat pada data dan AI dengan Amazon SageMaker Catalog, yang dibina di atas Amazon DataZone. Amazon SageMaker dibina di atas seni bina lakehouse terbuka, serasi sepenuhnya dengan Apache Iceberg. Ia menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, sumber data pihak ketiga dan bersekutu.


[User] Anda bekerja sebagai DevOps Engineer di sebuah syarikat yang perlu mematuhi piawaian keselamatan yang ketat. Semasa proses deploy aplikasi berasaskan kontena, pasukan keselamatan meminta anda memastikan imej kontena yang disimpan memenuhi keperluan pematuhan organisasi. Apakah keupayaan pematuhan yang boleh anda dayakan pada Amazon ECR?

[Assistant] Anda boleh menggunakan AWS CloudTrail pada Amazon ECR untuk menyediakan sejarah semua tindakan API seperti siapa yang menarik imej dan bila tag dipindahkan antara imej. Pentadbir juga boleh mencari instans EC2 mana yang menarik imej yang mana.


[User] SageMaker baru ni apa beza dengan yang aku guna sekarang untuk aliran kerja ML aku?

[Assistant] Kami telah memperluaskan perkhidmatan SageMaker yang digunakan secara meluas dengan set komprehensif keupayaan data, analitik, dan AI AWS untuk menyampaikan pengalaman bersatu bagi data, analitik, dan AI. Mulai sekarang, set keupayaan AI/ML sedia ada dalam SageMaker untuk pengolahan data, pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI akan dirujuk sebagai Amazon SageMaker AI. SageMaker AI disepadukan dalam generasi seterusnya SageMaker dan juga tersedia sebagai perkhidmatan kendiri bagi mereka yang ingin memberi tumpuan khusus kepada pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI dan ML pada skala. Generasi seterusnya SageMaker merangkumi: Amazon SageMaker Unified Studio: Bina dalam satu persekitaran pembangunan untuk mengakses dan menggunakan alat serta fungsi biasa daripada perkhidmatan analitik dan AI/ML AWS yang dibina khas seperti Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock, dan SageMaker AI. Amazon SageMaker Data and AI Governance: Temui, tadbir urus, dan bekerjasama secara selamat pada data dan AI dengan Amazon SageMaker Catalog, yang dibina di atas Amazon DataZone. Amazon SageMaker dibina di atas seni bina lakehouse terbuka, serasi sepenuhnya dengan Apache Iceberg. Ia menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, sumber data pihak ketiga dan bersekutu.


[User] Pasukan saya sedang merancang deploy model ML yang seterusnya, dan pengurusan meminta penilaian sama ada perlu berpindah daripada persekitaran sedia ada kepada SageMaker baharu. Sebelum mengemukakan cadangan konfigurasi, saya perlu memahami terlebih dahulu: bagaimanakah SageMaker baharu berbeza daripada apa yang saya gunakan hari ini untuk aliran kerja ML saya?

[Assistant] Kami telah memperluaskan perkhidmatan SageMaker yang digunakan secara meluas dengan set komprehensif keupayaan data, analitik, dan AI AWS untuk menyampaikan pengalaman bersatu bagi data, analitik, dan AI. Mulai sekarang, set keupayaan AI/ML sedia ada dalam SageMaker untuk pengolahan data, pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI akan dirujuk sebagai Amazon SageMaker AI. SageMaker AI disepadukan dalam generasi seterusnya SageMaker dan juga tersedia sebagai perkhidmatan kendiri bagi mereka yang ingin memberi tumpuan khusus kepada pembinaan, latihan, dan penggunaan model AI dan ML pada skala. Generasi seterusnya SageMaker merangkumi: Amazon SageMaker Unified Studio: Bina dalam satu persekitaran pembangunan untuk mengakses dan menggunakan alat serta fungsi biasa daripada perkhidmatan analitik dan AI/ML AWS yang dibina khas seperti Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock, dan SageMaker AI. Amazon SageMaker Data and AI Governance: Temui, tadbir urus, dan bekerjasama secara selamat pada data dan AI dengan Amazon SageMaker Catalog, yang dibina di atas Amazon DataZone. Amazon SageMaker dibina di atas seni bina lakehouse terbuka, serasi sepenuhnya dengan Apache Iceberg. Ia menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, sumber data pihak ketiga dan bersekutu.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan peristiwa?

[Assistant] "Peristiwa" ialah rekod data yang menyatakan sesuatu kejadian dan konteksnya. Peristiwa dihalakan daripada penerbit peristiwa (sumber) kepada pengguna peristiwa yang berminat. AppSync Events memberi pembangun keupayaan untuk menerbitkan peristiwa menggunakan protokol HTTP dan format JSON. Langganan dilakukan melalui saluran WebSocket.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan peristiwa, dan mengapakah ia penting?

[Assistant] "Peristiwa" ialah rekod data yang menyatakan sesuatu kejadian dan konteksnya. Peristiwa dihalakan daripada penerbit peristiwa (sumber) kepada pengguna peristiwa yang berminat. AppSync Events memberi pembangun keupayaan untuk menerbitkan peristiwa menggunakan protokol HTTP dan format JSON. Langganan dilakukan melalui saluran WebSocket.


[User] Event tu apa sebenarnya?

[Assistant] "Peristiwa" ialah rekod data yang menyatakan sesuatu kejadian dan konteksnya. Peristiwa dihalakan daripada penerbit peristiwa (sumber) kepada pengguna peristiwa yang berminat. AppSync Events memberi pembangun keupayaan untuk menerbitkan peristiwa menggunakan protokol HTTP dan format JSON. Langganan dilakukan melalui saluran WebSocket.


[User] Apakah sebab-sebab saya perlu menggunakan AWS Secrets Manager?

[Assistant] AWS Secrets Manager melindungi akses kepada aplikasi, perkhidmatan, dan sumber IT anda, tanpa pelaburan awal dan kos penyelenggaraan berterusan untuk mengendalikan infrastruktur anda sendiri. Secrets Manager adalah untuk pentadbir IT yang mencari kaedah yang selamat dan berskala untuk menyimpan dan mengurus rahsia. Pentadbir keselamatan yang bertanggungjawab untuk memenuhi keperluan peraturan dan pematuhan boleh menggunakan Secrets Manager untuk memantau rahsia dan memutar rahsia tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Pembangun yang ingin menggantikan rahsia hardcoded dalam aplikasi mereka boleh mendapatkan semula rahsia secara programatik daripada Secrets Manager.


[User] Anda baru menyertai pasukan operasi awan yang bertanggungjawab memantau persekitaran AWS syarikat. Semasa sesi onboarding, ketua pasukan menerangkan bahawa perkhidmatan seperti Amazon EventBridge bertindak balas secara automatik terhadap event yang berlaku pada sumber AWS. Sebelum anda mula melaksanakan sebarang konfigurasi automasi, ketua pasukan bertanya kepada anda: apakah itu event (peristiwa)?

[Assistant] "Peristiwa" ialah rekod data yang menyatakan sesuatu kejadian dan konteksnya. Peristiwa dihalakan daripada penerbit peristiwa (sumber) kepada pengguna peristiwa yang berminat. AppSync Events memberi pembangun keupayaan untuk menerbitkan peristiwa menggunakan protokol HTTP dan format JSON. Langganan dilakukan melalui saluran WebSocket.


[User] Apakah akibatnya jika saya tidak menggunakan AWS Secrets Manager?

[Assistant] AWS Secrets Manager melindungi akses kepada aplikasi, perkhidmatan, dan sumber IT anda, tanpa pelaburan awal dan kos penyelenggaraan berterusan untuk mengendalikan infrastruktur anda sendiri. Secrets Manager adalah untuk pentadbir IT yang mencari kaedah yang selamat dan berskala untuk menyimpan dan mengurus rahsia. Pentadbir keselamatan yang bertanggungjawab untuk memenuhi keperluan peraturan dan pematuhan boleh menggunakan Secrets Manager untuk memantau rahsia dan memutar rahsia tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Pembangun yang ingin menggantikan rahsia hardcoded dalam aplikasi mereka boleh mendapatkan semula rahsia secara programatik daripada Secrets Manager.


[User] Kenapa aku kena guna AWS Secrets Manager?

[Assistant] AWS Secrets Manager melindungi akses kepada aplikasi, perkhidmatan, dan sumber IT anda, tanpa pelaburan awal dan kos penyelenggaraan berterusan untuk mengendalikan infrastruktur anda sendiri. Secrets Manager adalah untuk pentadbir IT yang mencari kaedah yang selamat dan berskala untuk menyimpan dan mengurus rahsia. Pentadbir keselamatan yang bertanggungjawab untuk memenuhi keperluan peraturan dan pematuhan boleh menggunakan Secrets Manager untuk memantau rahsia dan memutar rahsia tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Pembangun yang ingin menggantikan rahsia hardcoded dalam aplikasi mereka boleh mendapatkan semula rahsia secara programatik daripada Secrets Manager.


[User] Pasukan saya sedang deploy aplikasi ke AWS, dan setakat ini kredensial pangkalan data disimpan secara hardcoded dalam fail konfigurasi pada EC2 instance. Ketua pasukan mencadangkan kami berhijrah ke AWS Secrets Manager sebelum release production. Dalam senario deployment ini, mengapa saya perlu menggunakan AWS Secrets Manager?

[Assistant] AWS Secrets Manager melindungi akses kepada aplikasi, perkhidmatan, dan sumber IT anda, tanpa pelaburan awal dan kos penyelenggaraan berterusan untuk mengendalikan infrastruktur anda sendiri. Secrets Manager adalah untuk pentadbir IT yang mencari kaedah yang selamat dan berskala untuk menyimpan dan mengurus rahsia. Pentadbir keselamatan yang bertanggungjawab untuk memenuhi keperluan peraturan dan pematuhan boleh menggunakan Secrets Manager untuk memantau rahsia dan memutar rahsia tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Pembangun yang ingin menggantikan rahsia hardcoded dalam aplikasi mereka boleh mendapatkan semula rahsia secara programatik daripada Secrets Manager.


[User] Boleh anda terangkan maksud serverless framework serta bagaimana ia berbeza apabila dibandingkan dengan SAM?

[Assistant] Serverless Framework ialah alat sumber terbuka pihak ketiga untuk membina dan menyebarkan aplikasi serverless, menyokong pelbagai pembekal awan termasuk AWS, Azure, dan GCP. Ia menggunakan fail konfigurasi (serverless.yml) dan menyediakan aliran kerja yang mudah. Dibandingkan dengan AWS SAM, Serverless Framework lebih mudah alih merentas pembekal dan mempunyai banyak plugin, manakala SAM diintegrasikan rapat dengan ekosistem AWS. Pilihan bergantung pada sama ada anda fokus AWS sahaja atau mahu mudah alih.


[User] Serverless framework tu apa sebenarnya? Dan macam mana kalau banding dengan SAM?

[Assistant] Serverless Framework ialah alat sumber terbuka pihak ketiga untuk membina dan menyebarkan aplikasi serverless, menyokong pelbagai pembekal awan termasuk AWS, Azure, dan GCP. Ia menggunakan fail konfigurasi (serverless.yml) dan menyediakan aliran kerja yang mudah. Dibandingkan dengan AWS SAM, Serverless Framework lebih mudah alih merentas pembekal dan mempunyai banyak plugin, manakala SAM diintegrasikan rapat dengan ekosistem AWS. Pilihan bergantung pada sama ada anda fokus AWS sahaja atau mahu mudah alih.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan serverless framework berbanding SAM dalam projek saya, dan mengapa pemilihan antara keduanya penting?

[Assistant] Serverless Framework ialah alat sumber terbuka pihak ketiga untuk membina dan menyebarkan aplikasi serverless, menyokong pelbagai pembekal awan termasuk AWS, Azure, dan GCP. Ia menggunakan fail konfigurasi (serverless.yml) dan menyediakan aliran kerja yang mudah. Dibandingkan dengan AWS SAM, Serverless Framework lebih mudah alih merentas pembekal dan mempunyai banyak plugin, manakala SAM diintegrasikan rapat dengan ekosistem AWS. Pilihan bergantung pada sama ada anda fokus AWS sahaja atau mahu mudah alih.


[User] Pasukan pembangunan anda sedang merancang untuk deploy aplikasi berasaskan AWS Lambda dan sedang menimbang pilihan alat untuk menguruskan infrastruktur tersebut. Dalam mesyuarat, ketua pasukan meminta anda menerangkan apa itu serverless framework dan bagaimana ia dibandingkan dengan SAM sebelum pasukan membuat keputusan. Apakah penerangan yang akan anda berikan?

[Assistant] Serverless Framework ialah alat sumber terbuka pihak ketiga untuk membina dan menyebarkan aplikasi serverless, menyokong pelbagai pembekal awan termasuk AWS, Azure, dan GCP. Ia menggunakan fail konfigurasi (serverless.yml) dan menyediakan aliran kerja yang mudah. Dibandingkan dengan AWS SAM, Serverless Framework lebih mudah alih merentas pembekal dan mempunyai banyak plugin, manakala SAM diintegrasikan rapat dengan ekosistem AWS. Pilihan bergantung pada sama ada anda fokus AWS sahaja atau mahu mudah alih.


[User] Dalam konteks serverless, bagaimanakah Amazon RDS berbeza daripada Amazon Aurora?

[Assistant] Pilihan bergantung pada keperluan anda. Amazon RDS ialah perkhidmatan pangkalan data hubungan yang diuruskan (menyokong MySQL, PostgreSQL, dsb.) dengan pilihan penyebaran pelayan tradisional. Amazon Aurora ialah enjin pangkalan data yang serasi dengan MySQL/PostgreSQL tetapi direka untuk prestasi dan ketersediaan yang lebih tinggi, dengan pilihan Aurora Serverless untuk skala automatik. Untuk aplikasi serverless sepenuhnya dengan pangkalan hubungan berskala automatik, Aurora Serverless biasanya pilihan yang lebih baik.


[User] Apa beza Amazon RDS dengan Amazon Aurora bila datang ke serverless?

[Assistant] Pilihan bergantung pada keperluan anda. Amazon RDS ialah perkhidmatan pangkalan data hubungan yang diuruskan (menyokong MySQL, PostgreSQL, dsb.) dengan pilihan penyebaran pelayan tradisional. Amazon Aurora ialah enjin pangkalan data yang serasi dengan MySQL/PostgreSQL tetapi direka untuk prestasi dan ketersediaan yang lebih tinggi, dengan pilihan Aurora Serverless untuk skala automatik. Untuk aplikasi serverless sepenuhnya dengan pangkalan hubungan berskala automatik, Aurora Serverless biasanya pilihan yang lebih baik.


[User] Bagi sambungan pihak ketiga yang tersenarai di CloudFormation Public Registry, adakah AWS melakukan pengesahan terhadap penerbitnya?

[Assistant] Ya. Dalam CloudFormation Public Registry, anda mempunyai akses kepada kandungan terpilih daripada penerbit yang disahkan. Pertama, kami mengesahkan identiti setiap penerbit menggunakan AWS Marketplace atau pihak ketiga seperti GitHub dan Bitbucket.


[User] Apakah yang berlaku jika saya memilih Amazon RDS berbanding Amazon Aurora untuk beban kerja saya dalam konteks serverless?

[Assistant] Pilihan bergantung pada keperluan anda. Amazon RDS ialah perkhidmatan pangkalan data hubungan yang diuruskan (menyokong MySQL, PostgreSQL, dsb.) dengan pilihan penyebaran pelayan tradisional. Amazon Aurora ialah enjin pangkalan data yang serasi dengan MySQL/PostgreSQL tetapi direka untuk prestasi dan ketersediaan yang lebih tinggi, dengan pilihan Aurora Serverless untuk skala automatik. Untuk aplikasi serverless sepenuhnya dengan pangkalan hubungan berskala automatik, Aurora Serverless biasanya pilihan yang lebih baik.


[User] Pasukan anda ditugaskan untuk deploy aplikasi baharu dengan trafik yang tidak menentu, dan ketua pasukan mencadangkan pendekatan serverless untuk pangkalan data. Sebelum memilih konfigurasi yang sesuai, anda perlu membuat penilaian terlebih dahulu: apakah perbezaan antara Amazon RDS dan Amazon Aurora dalam konteks serverless?

[Assistant] Pilihan bergantung pada keperluan anda. Amazon RDS ialah perkhidmatan pangkalan data hubungan yang diuruskan (menyokong MySQL, PostgreSQL, dsb.) dengan pilihan penyebaran pelayan tradisional. Amazon Aurora ialah enjin pangkalan data yang serasi dengan MySQL/PostgreSQL tetapi direka untuk prestasi dan ketersediaan yang lebih tinggi, dengan pilihan Aurora Serverless untuk skala automatik. Untuk aplikasi serverless sepenuhnya dengan pangkalan hubungan berskala automatik, Aurora Serverless biasanya pilihan yang lebih baik.


[User] Apakah mekanisme di sebalik operasi X-Ray sampling, dan apakah sebab-sebab yang menjadikannya penting?

[Assistant] X-Ray sampling menentukan bahagian permintaan yang dijejaki (trace) untuk mengawal kos dan volum data. Secara lalai, X-Ray menggunakan sukatan automatik untuk menjejaki sebilangan permintaan setiap saat, walaupun anda boleh menetapkan kadar sampling sendiri. Ini penting kerana menjejaki setiap permintaan boleh mahal dan menghasilkan banyak data. Pastikan kadar sampling mencukupi untuk melihat corak isu tanpa membuang kos.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan X-Ray sampling dalam aplikasi saya, dan mengapakah ia penting untuk saya gunakan?

[Assistant] X-Ray sampling menentukan bahagian permintaan yang dijejaki (trace) untuk mengawal kos dan volum data. Secara lalai, X-Ray menggunakan sukatan automatik untuk menjejaki sebilangan permintaan setiap saat, walaupun anda boleh menetapkan kadar sampling sendiri. Ini penting kerana menjejaki setiap permintaan boleh mahal dan menghasilkan banyak data. Pastikan kadar sampling mencukupi untuk melihat corak isu tanpa membuang kos.


[User] X-Ray sampling ni macam mana fungsi dia? Kenapa kita nak guna?

[Assistant] X-Ray sampling menentukan bahagian permintaan yang dijejaki (trace) untuk mengawal kos dan volum data. Secara lalai, X-Ray menggunakan sukatan automatik untuk menjejaki sebilangan permintaan setiap saat, walaupun anda boleh menetapkan kadar sampling sendiri. Ini penting kerana menjejaki setiap permintaan boleh mahal dan menghasilkan banyak data. Pastikan kadar sampling mencukupi untuk melihat corak isu tanpa membuang kos.


[User] Pasukan anda baru selesai deploy aplikasi microservices di AWS dan merancang untuk menggunakan AWS X-Ray bagi memantau prestasi end-to-end. Walau bagaimanapun, lead anda bimbang tentang overhead dan kos jika setiap request direkodkan. Semasa sesi perancangan konfigurasi, anda diminta menjelaskan: bagaimanakah X-Ray sampling berfungsi dan mengapa ia penting dalam situasi ini?

[Assistant] X-Ray sampling menentukan bahagian permintaan yang dijejaki (trace) untuk mengawal kos dan volum data. Secara lalai, X-Ray menggunakan sukatan automatik untuk menjejaki sebilangan permintaan setiap saat, walaupun anda boleh menetapkan kadar sampling sendiri. Ini penting kerana menjejaki setiap permintaan boleh mahal dan menghasilkan banyak data. Pastikan kadar sampling mencukupi untuk melihat corak isu tanpa membuang kos.


[User] Apakah yang membezakan anotasi daripada tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna?

[Assistant] Anotasi direka untuk konteks perniagaan yang kaya dan penemuan pada skala besar, manakala tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna mempunyai tujuan yang berbeza. Tag objek (sehingga 10 pasangan kunci-nilai) paling sesuai untuk tugas operasi seperti kawalan akses, dasar kitaran hayat, dan peruntukan kos. Metadata yang ditentukan pengguna (dihadkan oleh saiz pengepala HTTP, ~2KB) adalah untuk sejumlah kecil maklumat tidak boleh ubah yang ditambah pada masa muat naik. Anotasi (sehingga 1GB setiap objek) menyediakan konteks perniagaan yang kaya dan boleh diubah dalam format JSON, XML, YAML, atau format lain, dibina khas untuk ejen AI dan alat analitik untuk menemui dan memahami data anda. Ketiga-tiga keupayaan ini berfungsi bersama untuk menyediakan pengurusan metadata yang menyeluruh untuk objek S3 anda.


[User] Apa beza anotasi dengan tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna?

[Assistant] Anotasi direka untuk konteks perniagaan yang kaya dan penemuan pada skala besar, manakala tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna mempunyai tujuan yang berbeza. Tag objek (sehingga 10 pasangan kunci-nilai) paling sesuai untuk tugas operasi seperti kawalan akses, dasar kitaran hayat, dan peruntukan kos. Metadata yang ditentukan pengguna (dihadkan oleh saiz pengepala HTTP, ~2KB) adalah untuk sejumlah kecil maklumat tidak boleh ubah yang ditambah pada masa muat naik. Anotasi (sehingga 1GB setiap objek) menyediakan konteks perniagaan yang kaya dan boleh diubah dalam format JSON, XML, YAML, atau format lain, dibina khas untuk ejen AI dan alat analitik untuk menemui dan memahami data anda. Ketiga-tiga keupayaan ini berfungsi bersama untuk menyediakan pengurusan metadata yang menyeluruh untuk objek S3 anda.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan anotasi berbanding tag objek atau metadata yang ditentukan pengguna, dan mengapakah perbezaan ini penting?

[Assistant] Anotasi direka untuk konteks perniagaan yang kaya dan penemuan pada skala besar, manakala tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna mempunyai tujuan yang berbeza. Tag objek (sehingga 10 pasangan kunci-nilai) paling sesuai untuk tugas operasi seperti kawalan akses, dasar kitaran hayat, dan peruntukan kos. Metadata yang ditentukan pengguna (dihadkan oleh saiz pengepala HTTP, ~2KB) adalah untuk sejumlah kecil maklumat tidak boleh ubah yang ditambah pada masa muat naik. Anotasi (sehingga 1GB setiap objek) menyediakan konteks perniagaan yang kaya dan boleh diubah dalam format JSON, XML, YAML, atau format lain, dibina khas untuk ejen AI dan alat analitik untuk menemui dan memahami data anda. Ketiga-tiga keupayaan ini berfungsi bersama untuk menyediakan pengurusan metadata yang menyeluruh untuk objek S3 anda.


[User] Boleh anda terangkan apakah yang dimaksudkan dengan CloudFront Security Savings Bundle?

[Assistant] CloudFront Security Savings Bundle ialah pelan harga layan diri yang fleksibel yang membantu anda menjimatkan sehingga 30% pada bil CloudFront anda sebagai pertukaran untuk komitmen terhadap jumlah penggunaan bulanan yang konsisten (cth. $100/bulan) untuk tempoh 1 tahun. Sebagai faedah tambahan, penggunaan AWS WAF (Web Application Firewall), sehingga 10% daripada jumlah komitmen pelan anda, untuk melindungi sumber CloudFront disertakan tanpa caj tambahan. Sebagai contoh, membuat komitmen $100 penggunaan CloudFront sebulan akan meliputi penggunaan CloudFront bernilai $142.86 untuk penjimatan 30% berbanding kadar standard. Selain itu, sehingga $10 penggunaan AWS WAF disertakan untuk melindungi sumber CloudFront anda tanpa caj tambahan setiap bulan (sehingga 10% daripada komitmen CloudFront anda). Caj standard CloudFront dan AWS WAF dikenakan untuk sebarang penggunaan melebihi apa yang dilindungi oleh komitmen perbelanjaan bulanan anda. Apabila penggunaan anda meningkat, anda boleh membeli savings bundle tambahan untuk mendapatkan diskaun ke atas penggunaan tambahan.


[User] CloudFront Security Savings Bundle tu apa sebenarnya?

[Assistant] CloudFront Security Savings Bundle ialah pelan harga layan diri yang fleksibel yang membantu anda menjimatkan sehingga 30% pada bil CloudFront anda sebagai pertukaran untuk komitmen terhadap jumlah penggunaan bulanan yang konsisten (cth. $100/bulan) untuk tempoh 1 tahun. Sebagai faedah tambahan, penggunaan AWS WAF (Web Application Firewall), sehingga 10% daripada jumlah komitmen pelan anda, untuk melindungi sumber CloudFront disertakan tanpa caj tambahan. Sebagai contoh, membuat komitmen $100 penggunaan CloudFront sebulan akan meliputi penggunaan CloudFront bernilai $142.86 untuk penjimatan 30% berbanding kadar standard. Selain itu, sehingga $10 penggunaan AWS WAF disertakan untuk melindungi sumber CloudFront anda tanpa caj tambahan setiap bulan (sehingga 10% daripada komitmen CloudFront anda). Caj standard CloudFront dan AWS WAF dikenakan untuk sebarang penggunaan melebihi apa yang dilindungi oleh komitmen perbelanjaan bulanan anda. Apabila penggunaan anda meningkat, anda boleh membeli savings bundle tambahan untuk mendapatkan diskaun ke atas penggunaan tambahan.


[User] Semasa proses deploy aplikasi pengurusan kandungan, pasukan anda perlu memilih konfigurasi yang paling sesuai untuk melampirkan maklumat tambahan pada objek, iaitu sama ada menggunakan anotasi, tag objek, atau metadata yang ditentukan pengguna. Sebelum membuat keputusan, ketua pasukan meminta anda menjelaskan bagaimanakah anotasi berbeza daripada tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna?

[Assistant] Anotasi direka untuk konteks perniagaan yang kaya dan penemuan pada skala besar, manakala tag objek dan metadata yang ditentukan pengguna mempunyai tujuan yang berbeza. Tag objek (sehingga 10 pasangan kunci-nilai) paling sesuai untuk tugas operasi seperti kawalan akses, dasar kitaran hayat, dan peruntukan kos. Metadata yang ditentukan pengguna (dihadkan oleh saiz pengepala HTTP, ~2KB) adalah untuk sejumlah kecil maklumat tidak boleh ubah yang ditambah pada masa muat naik. Anotasi (sehingga 1GB setiap objek) menyediakan konteks perniagaan yang kaya dan boleh diubah dalam format JSON, XML, YAML, atau format lain, dibina khas untuk ejen AI dan alat analitik untuk menemui dan memahami data anda. Ketiga-tiga keupayaan ini berfungsi bersama untuk menyediakan pengurusan metadata yang menyeluruh untuk objek S3 anda.


[User] Pasukan anda sedang merancang untuk mengoptimumkan kos operasi infrastruktur dan seorang rakan sekerja mencadangkan agar anda menilai CloudFront Security Savings Bundle sebelum membuat keputusan konfigurasi untuk perkhidmatan penghantaran kandungan. Untuk membantu pasukan membuat keputusan, apakah yang dimaksudkan dengan CloudFront Security Savings Bundle?

[Assistant] CloudFront Security Savings Bundle ialah pelan harga layan diri yang fleksibel yang membantu anda menjimatkan sehingga 30% pada bil CloudFront anda sebagai pertukaran untuk komitmen terhadap jumlah penggunaan bulanan yang konsisten (cth. $100/bulan) untuk tempoh 1 tahun. Sebagai faedah tambahan, penggunaan AWS WAF (Web Application Firewall), sehingga 10% daripada jumlah komitmen pelan anda, untuk melindungi sumber CloudFront disertakan tanpa caj tambahan. Sebagai contoh, membuat komitmen $100 penggunaan CloudFront sebulan akan meliputi penggunaan CloudFront bernilai $142.86 untuk penjimatan 30% berbanding kadar standard. Selain itu, sehingga $10 penggunaan AWS WAF disertakan untuk melindungi sumber CloudFront anda tanpa caj tambahan setiap bulan (sehingga 10% daripada komitmen CloudFront anda). Caj standard CloudFront dan AWS WAF dikenakan untuk sebarang penggunaan melebihi apa yang dilindungi oleh komitmen perbelanjaan bulanan anda. Apabila penggunaan anda meningkat, anda boleh membeli savings bundle tambahan untuk mendapatkan diskaun ke atas penggunaan tambahan.


[User] Apakah yang berlaku jika saya membuat perubahan skema pada Amazon RDS semasa menggunakan integrasi zero-ETL dengan Amazon Redshift?

[Assistant] Berikut adalah beberapa perkara penting tentang cara perubahan skema dikendalikan: Pernyataan DDL seperti CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, dan sebagainya direplikasi secara automatik daripada Amazon RDS ke Amazon Redshift. Integrasi tersebut membuat semakan dan pelarasan yang diperlukan dalam jadual Amazon Redshift untuk perubahan skema yang direplikasi. Contohnya, menambah lajur dalam RDS untuk MySQL akan menambah lajur tersebut dalam Amazon Redshift. Replikasi dan penyegerakan skema berlaku secara automatik dengan kependaman yang minimum antara pangkalan data sumber dan sasaran. Konsistensi skema dikekalkan walaupun perubahan DML berlaku selari dengan perubahan DDL.


[User] Integrasi zero-ETL Amazon RDS dengan Amazon Redshift tu, macam mana dia handle perubahan skema?

[Assistant] Berikut adalah beberapa perkara penting tentang cara perubahan skema dikendalikan: Pernyataan DDL seperti CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, dan sebagainya direplikasi secara automatik daripada Amazon RDS ke Amazon Redshift. Integrasi tersebut membuat semakan dan pelarasan yang diperlukan dalam jadual Amazon Redshift untuk perubahan skema yang direplikasi. Contohnya, menambah lajur dalam RDS untuk MySQL akan menambah lajur tersebut dalam Amazon Redshift. Replikasi dan penyegerakan skema berlaku secara automatik dengan kependaman yang minimum antara pangkalan data sumber dan sasaran. Konsistensi skema dikekalkan walaupun perubahan DML berlaku selari dengan perubahan DDL.


[User] Anda seorang pentadbir pangkalan data yang baru melancarkan integrasi zero-ETL antara Amazon RDS dengan Amazon Redshift untuk keperluan analitik syarikat. Pasukan pembangunan akan melaksanakan perubahan pada jadual sumber, contohnya menambah lajur baharu, minggu depan. Sebelum itu berlaku, anda perlu memahami tingkah laku integrasi ini terhadap struktur data. Dalam senario ini, bagaimanakah perubahan skema dikendalikan dengan integrasi zero-ETL Amazon RDS dengan Amazon Redshift?

[Assistant] Berikut adalah beberapa perkara penting tentang cara perubahan skema dikendalikan: Pernyataan DDL seperti CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, dan sebagainya direplikasi secara automatik daripada Amazon RDS ke Amazon Redshift. Integrasi tersebut membuat semakan dan pelarasan yang diperlukan dalam jadual Amazon Redshift untuk perubahan skema yang direplikasi. Contohnya, menambah lajur dalam RDS untuk MySQL akan menambah lajur tersebut dalam Amazon Redshift. Replikasi dan penyegerakan skema berlaku secara automatik dengan kependaman yang minimum antara pangkalan data sumber dan sasaran. Konsistensi skema dikekalkan walaupun perubahan DML berlaku selari dengan perubahan DDL.


[User] Apakah cara pengendalian perubahan skema apabila Amazon RDS diintegrasikan dengan Amazon Redshift melalui integrasi zero-ETL?

[Assistant] Berikut adalah beberapa perkara penting tentang cara perubahan skema dikendalikan: Pernyataan DDL seperti CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, dan sebagainya direplikasi secara automatik daripada Amazon RDS ke Amazon Redshift. Integrasi tersebut membuat semakan dan pelarasan yang diperlukan dalam jadual Amazon Redshift untuk perubahan skema yang direplikasi. Contohnya, menambah lajur dalam RDS untuk MySQL akan menambah lajur tersebut dalam Amazon Redshift. Replikasi dan penyegerakan skema berlaku secara automatik dengan kependaman yang minimum antara pangkalan data sumber dan sasaran. Konsistensi skema dikekalkan walaupun perubahan DML berlaku selari dengan perubahan DDL.


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk memindahkan nama domain saya ke registrar yang berbeza?

[Assistant] Untuk memindahkan nama domain anda daripada Route 53, anda perlu memulakan permintaan pemindahan dengan registrar baharu anda. Mereka akan meminta nama domain tersebut dipindahkan ke pengurusan mereka.


[User] Apakah yang akan berlaku kepada nama domain saya jika saya memindahkannya ke registrar yang berbeza?

[Assistant] Untuk memindahkan nama domain anda daripada Route 53, anda perlu memulakan permintaan pemindahan dengan registrar baharu anda. Mereka akan meminta nama domain tersebut dipindahkan ke pengurusan mereka.


[User] Macam mana nak pindahkan nama domain ke registrar lain?

[Assistant] Untuk memindahkan nama domain anda daripada Route 53, anda perlu memulakan permintaan pemindahan dengan registrar baharu anda. Mereka akan meminta nama domain tersebut dipindahkan ke pengurusan mereka.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan Amazon CloudWatch Vended Logs?

[Assistant] Amazon CloudWatch Vended logs ialah log yang diterbitkan secara asli oleh perkhidmatan AWS bagi pihak pelanggan. VPC Flow logs ialah jenis log Vended pertama yang akan mendapat manfaat daripada model bertingkat ini. Walau bagaimanapun, lebih banyak jenis log Perkhidmatan AWS akan ditambahkan kepada jenis Vended Log pada masa hadapan.


[User] Saya baru ditugaskan menguruskan konsolidasi vendor untuk infrastruktur IT syarikat, dan pengurusan mahu nama domain utama syarikat dipindahkan daripada registrar semasa ke registrar yang berbeza sebelum pelancaran produk baharu bulan depan. Sebagai pentadbir yang bertanggungjawab, bagaimanakah saya memindahkan nama domain saya ke registrar yang berbeza?

[Assistant] Untuk memindahkan nama domain anda daripada Route 53, anda perlu memulakan permintaan pemindahan dengan registrar baharu anda. Mereka akan meminta nama domain tersebut dipindahkan ke pengurusan mereka.


[User] Apakah kesannya kepada pemantauan dan pengurusan log saya jika saya menggunakan Amazon CloudWatch Vended Logs, dan mengapakah ciri ini penting dalam persekitaran AWS saya?

[Assistant] Amazon CloudWatch Vended logs ialah log yang diterbitkan secara asli oleh perkhidmatan AWS bagi pihak pelanggan. VPC Flow logs ialah jenis log Vended pertama yang akan mendapat manfaat daripada model bertingkat ini. Walau bagaimanapun, lebih banyak jenis log Perkhidmatan AWS akan ditambahkan kepada jenis Vended Log pada masa hadapan.


[User] Apakah yang akan saya peroleh jika saya melanggan CloudFront Security Savings Bundle, dan mengapakah ia penting?

[Assistant] CloudFront Security Savings Bundle ialah pelan harga layan diri yang fleksibel yang membantu anda menjimatkan sehingga 30% pada bil CloudFront anda sebagai pertukaran untuk komitmen terhadap jumlah penggunaan bulanan yang konsisten (cth. $100/bulan) untuk tempoh 1 tahun. Sebagai faedah tambahan, penggunaan AWS WAF (Web Application Firewall), sehingga 10% daripada jumlah komitmen pelan anda, untuk melindungi sumber CloudFront disertakan tanpa caj tambahan. Sebagai contoh, membuat komitmen $100 penggunaan CloudFront sebulan akan meliputi penggunaan CloudFront bernilai $142.86 untuk penjimatan 30% berbanding kadar standard. Selain itu, sehingga $10 penggunaan AWS WAF disertakan untuk melindungi sumber CloudFront anda tanpa caj tambahan setiap bulan (sehingga 10% daripada komitmen CloudFront anda). Caj standard CloudFront dan AWS WAF dikenakan untuk sebarang penggunaan melebihi apa yang dilindungi oleh komitmen perbelanjaan bulanan anda. Apabila penggunaan anda meningkat, anda boleh membeli savings bundle tambahan untuk mendapatkan diskaun ke atas penggunaan tambahan.


[User] Semasa mesyuarat perancangan operasi, ketua pasukan anda mencadangkan penggunaan Amazon CloudWatch Vended Logs sebagai sebahagian daripada strategi pemantauan (monitoring) infrastruktur AWS syarikat. Sebagai jurutera awan (cloud engineer) yang baharu ditugaskan untuk melaksanakan konfigurasi ini, anda perlu memahami konsepnya terlebih dahulu. Apakah Amazon CloudWatch Vended Logs?

[Assistant] Amazon CloudWatch Vended logs ialah log yang diterbitkan secara asli oleh perkhidmatan AWS bagi pihak pelanggan. VPC Flow logs ialah jenis log Vended pertama yang akan mendapat manfaat daripada model bertingkat ini. Walau bagaimanapun, lebih banyak jenis log Perkhidmatan AWS akan ditambahkan kepada jenis Vended Log pada masa hadapan.


[User] Amazon CloudWatch Vended Logs tu apa sebenarnya?

[Assistant] Amazon CloudWatch Vended logs ialah log yang diterbitkan secara asli oleh perkhidmatan AWS bagi pihak pelanggan. VPC Flow logs ialah jenis log Vended pertama yang akan mendapat manfaat daripada model bertingkat ini. Walau bagaimanapun, lebih banyak jenis log Perkhidmatan AWS akan ditambahkan kepada jenis Vended Log pada masa hadapan.


[User] Mengapakah Amazon VPC flow logs penting untuk saya gunakan, dan apakah yang berlaku jika saya membolehkannya dalam VPC saya?

[Assistant] VPC flow logs ialah ciri yang membolehkan anda menangkap maklumat tentang trafik IP yang masuk dan keluar dari antara muka rangkaian dalam VPC anda. Data flow logs boleh diterbitkan ke Amazon CloudWatch Logs atau Amazon S3. Anda boleh memantau VPC flow logs anda untuk mendapatkan keterlihatan operasi tentang kebergantungan rangkaian dan corak trafik, mengesan anomali dan mencegah kebocoran data, atau menyelesaikan masalah sambungan rangkaian dan isu konfigurasi. Metadata yang diperkaya dalam flow logs membantu anda mendapatkan cerapan tambahan tentang siapa yang memulakan sambungan TCP anda, dan sumber serta destinasi peringkat paket sebenar untuk trafik yang mengalir melalui lapisan perantaraan seperti NAT Gateway. Anda juga boleh mengarkibkan flow logs anda untuk memenuhi keperluan pematuhan. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Amazon VPC flow logs, sila rujuk dokumentasi.


[User] Boleh anda jelaskan apakah yang dimaksudkan dengan Amazon VPC flow logs?

[Assistant] VPC flow logs ialah ciri yang membolehkan anda menangkap maklumat tentang trafik IP yang masuk dan keluar dari antara muka rangkaian dalam VPC anda. Data flow logs boleh diterbitkan ke Amazon CloudWatch Logs atau Amazon S3. Anda boleh memantau VPC flow logs anda untuk mendapatkan keterlihatan operasi tentang kebergantungan rangkaian dan corak trafik, mengesan anomali dan mencegah kebocoran data, atau menyelesaikan masalah sambungan rangkaian dan isu konfigurasi. Metadata yang diperkaya dalam flow logs membantu anda mendapatkan cerapan tambahan tentang siapa yang memulakan sambungan TCP anda, dan sumber serta destinasi peringkat paket sebenar untuk trafik yang mengalir melalui lapisan perantaraan seperti NAT Gateway. Anda juga boleh mengarkibkan flow logs anda untuk memenuhi keperluan pematuhan. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Amazon VPC flow logs, sila rujuk dokumentasi.


[User] Amazon VPC flow logs tu apa sebenarnya?

[Assistant] VPC flow logs ialah ciri yang membolehkan anda menangkap maklumat tentang trafik IP yang masuk dan keluar dari antara muka rangkaian dalam VPC anda. Data flow logs boleh diterbitkan ke Amazon CloudWatch Logs atau Amazon S3. Anda boleh memantau VPC flow logs anda untuk mendapatkan keterlihatan operasi tentang kebergantungan rangkaian dan corak trafik, mengesan anomali dan mencegah kebocoran data, atau menyelesaikan masalah sambungan rangkaian dan isu konfigurasi. Metadata yang diperkaya dalam flow logs membantu anda mendapatkan cerapan tambahan tentang siapa yang memulakan sambungan TCP anda, dan sumber serta destinasi peringkat paket sebenar untuk trafik yang mengalir melalui lapisan perantaraan seperti NAT Gateway. Anda juga boleh mengarkibkan flow logs anda untuk memenuhi keperluan pematuhan. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Amazon VPC flow logs, sila rujuk dokumentasi.


[User] Apakah cara untuk saya menentukan TTL bagi mesej saya?

[Assistant] Anda boleh menentukan TTL menggunakan konsol atau melalui API. TTL boleh ditentukan pada masa penerbitan untuk sesuatu mesej, menggunakan atribut mesej di bawah. Terdapat atribut yang berbeza untuk setiap platform. Atribut yang ditentukan untuk sesuatu platform hanya terpakai untuk penghantaran pemberitahuan ke platform tersebut.


[User] Apakah kesannya jika saya menetapkan TTL yang tidak sesuai untuk mesej saya?

[Assistant] Anda boleh menentukan TTL menggunakan konsol atau melalui API. TTL boleh ditentukan pada masa penerbitan untuk sesuatu mesej, menggunakan atribut mesej di bawah. Terdapat atribut yang berbeza untuk setiap platform. Atribut yang ditentukan untuk sesuatu platform hanya terpakai untuk penghantaran pemberitahuan ke platform tersebut.


[User] Anda sedang troubleshoot isu konektiviti trafik antara Amazon EC2 instances dalam persekitaran pengeluaran syarikat. Ketua pasukan anda mencadangkan supaya mengaktifkan Amazon VPC flow logs untuk membantu diagnosis. Apakah Amazon VPC flow logs?

[Assistant] VPC flow logs ialah ciri yang membolehkan anda menangkap maklumat tentang trafik IP yang masuk dan keluar dari antara muka rangkaian dalam VPC anda. Data flow logs boleh diterbitkan ke Amazon CloudWatch Logs atau Amazon S3. Anda boleh memantau VPC flow logs anda untuk mendapatkan keterlihatan operasi tentang kebergantungan rangkaian dan corak trafik, mengesan anomali dan mencegah kebocoran data, atau menyelesaikan masalah sambungan rangkaian dan isu konfigurasi. Metadata yang diperkaya dalam flow logs membantu anda mendapatkan cerapan tambahan tentang siapa yang memulakan sambungan TCP anda, dan sumber serta destinasi peringkat paket sebenar untuk trafik yang mengalir melalui lapisan perantaraan seperti NAT Gateway. Anda juga boleh mengarkibkan flow logs anda untuk memenuhi keperluan pematuhan. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Amazon VPC flow logs, sila rujuk dokumentasi.


[User] Macam mana nak set TTL untuk mesej aku?

[Assistant] Anda boleh menentukan TTL menggunakan konsol atau melalui API. TTL boleh ditentukan pada masa penerbitan untuk sesuatu mesej, menggunakan atribut mesej di bawah. Terdapat atribut yang berbeza untuk setiap platform. Atribut yang ditentukan untuk sesuatu platform hanya terpakai untuk penghantaran pemberitahuan ke platform tersebut.


[User] Semasa proses deploy sistem pemprosesan pesanan yang menggunakan Amazon SQS, pasukan saya mendapati mesej yang tidak diproses kekal terlalu lama dalam queue sehingga menyebabkan data lapuk diproses. Untuk menyelesaikan masalah ini semasa konfigurasi, bagaimana saya menentukan TTL untuk mesej saya?

[Assistant] Anda boleh menentukan TTL menggunakan konsol atau melalui API. TTL boleh ditentukan pada masa penerbitan untuk sesuatu mesej, menggunakan atribut mesej di bawah. Terdapat atribut yang berbeza untuk setiap platform. Atribut yang ditentukan untuk sesuatu platform hanya terpakai untuk penghantaran pemberitahuan ke platform tersebut.


[User] Apakah akibatnya jika permintaan yang gagal ke fungsi Lambda pada API Gateway tidak dirasionalkan semula?

[Assistant] Apabila penyepaduan API Gateway dengan Lambda gagal, API Gateway biasanya mengembalikan ralat 502 (Bad Gateway) atau 500. Untuk mendiagnosis: periksa log CloudWatch untuk sebarang ralat fungsi, semak konfigurasi integrasi (pastikan fungsi wujud dan role IAM membenarkan invoke), periksa sama ada respons fungsi melebihi had saiz atau tidak mengikut format yang diharapkan. Anda boleh menggunakan Lambda Destinations atau CloudWatch untuk melihat butiran ralat sebenar.


[User] Macam mana nak retry request yang fail ke Lambda function kat API Gateway?

[Assistant] Apabila penyepaduan API Gateway dengan Lambda gagal, API Gateway biasanya mengembalikan ralat 502 (Bad Gateway) atau 500. Untuk mendiagnosis: periksa log CloudWatch untuk sebarang ralat fungsi, semak konfigurasi integrasi (pastikan fungsi wujud dan role IAM membenarkan invoke), periksa sama ada respons fungsi melebihi had saiz atau tidak mengikut format yang diharapkan. Anda boleh menggunakan Lambda Destinations atau CloudWatch untuk melihat butiran ralat sebenar.