[User] Dalam keadaan bagaimanakah penggunaan Step Functions lebih tepat berbanding Amazon Simple Queue Service (SQS)?

[Assistant] Anda patut menggunakan AWS Step Functions apabila anda perlu menyelaraskan komponen perkhidmatan dalam pembangunan aplikasi yang sangat berskala dan boleh diaudit. Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) digunakan apabila anda memerlukan baris gilir yang dihoskan, boleh dipercayai, dan sangat berskala untuk menghantar, menyimpan, dan menerima mesej antara perkhidmatan. Step Functions menjejaki semua tugas dan peristiwa dalam aplikasi, manakala SQS memerlukan anda untuk melaksanakan penjejakan peringkat aplikasi sendiri, terutamanya jika aplikasi anda menggunakan berbilang baris gilir. Konsol Step Functions dan API keterlihatan menyediakan paparan berpusatkan aplikasi yang membolehkan anda mencari pelaksanaan, meneliti butiran pelaksanaan, dan mentadbir pelaksanaan. SQS memerlukan pelaksanaan fungsi tambahan. Step Functions menawarkan beberapa ciri yang memudahkan pembangunan aplikasi, seperti memindahkan data antara tugas dan fleksibiliti dalam mengagihkan tugas, manakala SQS memerlukan anda untuk melaksanakan fungsi peringkat aplikasi. Step Functions mempunyai keupayaan sedia ada untuk membina aliran kerja untuk menyelaraskan aplikasi teragih anda. SQS membolehkan anda membina aliran kerja asas, tetapi mempunyai fungsi yang terhad.


[User] Apakah cara yang betul untuk mengurus isu timeout apabila membuat panggilan API antara satu perkhidmatan dengan perkhidmatan lain?

[Assistant] Untuk menangani masa tamat, tetapkan masa tamat yang sesuai pada operasi seperti panggilan pangkalan data atau permintaan HTTP, gunakan Strategi backoff dan retry untuk kegagalan sementara, dan untuk operasi panjang, pertimbangkan untuk mengembalikan respons awal dan memproses secara tidak segerak. Pastikan masa tamat fungsi Lambda lebih besar daripada operasi dalaman yang paling lama, dan gunakan DLQ untuk mesej yang gagal kerana masa tamat.


[User] Bagaimanakah saya boleh mengendalikan keadaan timeout semasa memanggil API merentas perkhidmatan yang berbeza?

[Assistant] Untuk menangani masa tamat, tetapkan masa tamat yang sesuai pada operasi seperti panggilan pangkalan data atau permintaan HTTP, gunakan Strategi backoff dan retry untuk kegagalan sementara, dan untuk operasi panjang, pertimbangkan untuk mengembalikan respons awal dan memproses secara tidak segerak. Pastikan masa tamat fungsi Lambda lebih besar daripada operasi dalaman yang paling lama, dan gunakan DLQ untuk mesej yang gagal kerana masa tamat.


[User] Strategi apa yang boleh saya gunakan untuk menangani masalah timeout pada panggilan API sesama perkhidmatan dalam sistem saya?

[Assistant] Untuk menangani masa tamat, tetapkan masa tamat yang sesuai pada operasi seperti panggilan pangkalan data atau permintaan HTTP, gunakan Strategi backoff dan retry untuk kegagalan sementara, dan untuk operasi panjang, pertimbangkan untuk mengembalikan respons awal dan memproses secara tidak segerak. Pastikan masa tamat fungsi Lambda lebih besar daripada operasi dalaman yang paling lama, dan gunakan DLQ untuk mesej yang gagal kerana masa tamat.


[User] Apakah kegunaan Athena?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh menganalisis data yang disimpan dalam S3 dan 30 sumber data yang berbeza, termasuk sumber data di premis atau sistem awan yang lain. Anda boleh menggunakan Athena untuk menjalankan analitik interaktif menggunakan ANSI SQL atau Python tanpa perlu mengagregat atau memuatkan data ke dalam Athena. Athena boleh memproses set data tidak berstruktur, separa berstruktur, dan berstruktur. Contohnya termasuk CSV, JSON, Avro, atau format data kolumnar seperti Parquet dan ORC. Amazon Athena untuk SQL bersepadu dengan Amazon QuickSight untuk memvisualisasikan data anda atau mencipta papan pemuka. Anda juga boleh menggunakan Athena untuk menjana laporan atau meneroka data dengan alat kecerdasan perniagaan atau klien SQL, disambungkan dengan pemacu ODBC atau JDBC.


[User] Apakah fungsi yang ditawarkan oleh Athena?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh menganalisis data yang disimpan dalam S3 dan 30 sumber data yang berbeza, termasuk sumber data di premis atau sistem awan yang lain. Anda boleh menggunakan Athena untuk menjalankan analitik interaktif menggunakan ANSI SQL atau Python tanpa perlu mengagregat atau memuatkan data ke dalam Athena. Athena boleh memproses set data tidak berstruktur, separa berstruktur, dan berstruktur. Contohnya termasuk CSV, JSON, Avro, atau format data kolumnar seperti Parquet dan ORC. Amazon Athena untuk SQL bersepadu dengan Amazon QuickSight untuk memvisualisasikan data anda atau mencipta papan pemuka. Anda juga boleh menggunakan Athena untuk menjana laporan atau meneroka data dengan alat kecerdasan perniagaan atau klien SQL, disambungkan dengan pemacu ODBC atau JDBC.


[User] Apa yang boleh saya lakukan menggunakan Athena?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh menganalisis data yang disimpan dalam S3 dan 30 sumber data yang berbeza, termasuk sumber data di premis atau sistem awan yang lain. Anda boleh menggunakan Athena untuk menjalankan analitik interaktif menggunakan ANSI SQL atau Python tanpa perlu mengagregat atau memuatkan data ke dalam Athena. Athena boleh memproses set data tidak berstruktur, separa berstruktur, dan berstruktur. Contohnya termasuk CSV, JSON, Avro, atau format data kolumnar seperti Parquet dan ORC. Amazon Athena untuk SQL bersepadu dengan Amazon QuickSight untuk memvisualisasikan data anda atau mencipta papan pemuka. Anda juga boleh menggunakan Athena untuk menjana laporan atau meneroka data dengan alat kecerdasan perniagaan atau klien SQL, disambungkan dengan pemacu ODBC atau JDBC.


[User] Apakah kelebihan apabila mendayakan EKS Protection untuk GuardDuty Extended Threat Detection?

[Assistant] Mendayakan EKS Protection untuk Extended Threat Detection menawarkan beberapa faedah utama untuk mengamankan kluster Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) anda. Ia membolehkan GuardDuty mengaitkan isyarat keselamatan merentas log audit Amazon EKS, tingkah laku runtime, dan aktiviti AWS API, membolehkan pengesanan urutan serangan canggih yang mungkin tidak disedari. Ini termasuk serangan berbilang peringkat seperti eksploitasi kontena awal diikuti dengan peningkatan keistimewaan. GuardDuty secara automatik dapat mengenal pasti potensi kompromi terhadap kluster EKS, pod, dan sumber AWS yang berkaitan, memberikan keterlihatan yang lebih baik terhadap ancaman kompleks yang merangkumi beban kerja kontena dan perkhidmatan AWS. Pendekatan ini meningkatkan keupayaan anda untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman lanjutan yang menyasarkan persekitaran Kubernetes anda.


[User] Apakah manfaat yang diperoleh sekiranya EKS Protection didayakan bagi GuardDuty Extended Threat Detection?

[Assistant] Mendayakan EKS Protection untuk Extended Threat Detection menawarkan beberapa faedah utama untuk mengamankan kluster Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) anda. Ia membolehkan GuardDuty mengaitkan isyarat keselamatan merentas log audit Amazon EKS, tingkah laku runtime, dan aktiviti AWS API, membolehkan pengesanan urutan serangan canggih yang mungkin tidak disedari. Ini termasuk serangan berbilang peringkat seperti eksploitasi kontena awal diikuti dengan peningkatan keistimewaan. GuardDuty secara automatik dapat mengenal pasti potensi kompromi terhadap kluster EKS, pod, dan sumber AWS yang berkaitan, memberikan keterlihatan yang lebih baik terhadap ancaman kompleks yang merangkumi beban kerja kontena dan perkhidmatan AWS. Pendekatan ini meningkatkan keupayaan anda untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman lanjutan yang menyasarkan persekitaran Kubernetes anda.


[User] Mengapakah EKS Protection perlu didayakan untuk GuardDuty Extended Threat Detection?

[Assistant] Mendayakan EKS Protection untuk Extended Threat Detection menawarkan beberapa faedah utama untuk mengamankan kluster Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) anda. Ia membolehkan GuardDuty mengaitkan isyarat keselamatan merentas log audit Amazon EKS, tingkah laku runtime, dan aktiviti AWS API, membolehkan pengesanan urutan serangan canggih yang mungkin tidak disedari. Ini termasuk serangan berbilang peringkat seperti eksploitasi kontena awal diikuti dengan peningkatan keistimewaan. GuardDuty secara automatik dapat mengenal pasti potensi kompromi terhadap kluster EKS, pod, dan sumber AWS yang berkaitan, memberikan keterlihatan yang lebih baik terhadap ancaman kompleks yang merangkumi beban kerja kontena dan perkhidmatan AWS. Pendekatan ini meningkatkan keupayaan anda untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman lanjutan yang menyasarkan persekitaran Kubernetes anda.


[User] Adakah Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall mampu mengendalikan pengurusan keselamatan merentasi pelbagai akaun AWS?

[Assistant] Ya. Route 53 Resolver DNS Firewall ialah ciri serantau dan mengamankan trafik rangkaian DNS Route 53 Resolver pada peringkat organisasi dan akaun. Untuk mengekalkan dasar dan tadbir urus merentas berbilang akaun, anda harus menggunakan AWS Firewall Manager.


[User] Bolehkah Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall digunakan untuk mentadbir keselamatan merangkumi beberapa akaun AWS?

[Assistant] Ya. Route 53 Resolver DNS Firewall ialah ciri serantau dan mengamankan trafik rangkaian DNS Route 53 Resolver pada peringkat organisasi dan akaun. Untuk mengekalkan dasar dan tadbir urus merentas berbilang akaun, anda harus menggunakan AWS Firewall Manager.


[User] Adakah Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall mempunyai keupayaan untuk mengurus aspek keselamatan merentas pelbagai akaun AWS?

[Assistant] Ya. Route 53 Resolver DNS Firewall ialah ciri serantau dan mengamankan trafik rangkaian DNS Route 53 Resolver pada peringkat organisasi dan akaun. Untuk mengekalkan dasar dan tadbir urus merentas berbilang akaun, anda harus menggunakan AWS Firewall Manager.


[User] Enjin pangkalan data versi manakah yang menyokong read replica Amazon RDS?

[Assistant] Amazon Aurora: Semua kluster DB. Amazon RDS untuk MySQL: Semua instance DB menyokong penciptaan read replica. Sandaran automatik mesti didayakan dan kekal didayakan pada instance DB sumber untuk operasi read replica. Sandaran automatik pada replika disokong hanya untuk read replica Amazon RDS yang menjalankan MySQL 5.6 dan lebih baharu, bukan 5.5. Amazon RDS untuk PostgreSQL: Instance DB dengan versi PostgreSQL 9.3.5 atau lebih baharu menyokong penciptaan read replica. Instance PostgreSQL sedia ada sebelum versi 9.3.5 perlu dinaik taraf kepada PostgreSQL versi 9.3.5 untuk memanfaatkan read replica Amazon RDS. Amazon RDS untuk MariaDB: Semua instance DB menyokong penciptaan read replica. Sandaran automatik mesti didayakan dan kekal didayakan pada instance DB sumber untuk operasi read replica. Amazon RDS untuk Oracle: Disokong untuk Oracle versi 12.1.0.2.v12 dan lebih tinggi serta untuk semua versi 12.2 menggunakan model Bring Your Own License dengan Oracle Database Enterprise Edition dan dilesenkan untuk Active Data Guard Option. Amazon RDS untuk SQL Server: Read replica disokong pada Enterprise Edition dalam konfigurasi Multi-AZ apabila teknologi replikasi asas menggunakan kumpulan ketersediaan Always On untuk SQL Server versi 2016 dan 2017.


[User] Versi enjin pangkalan data yang manakah menyokong fungsi read replica pada Amazon RDS?

[Assistant] Amazon Aurora: Semua kluster DB. Amazon RDS untuk MySQL: Semua instance DB menyokong penciptaan read replica. Sandaran automatik mesti didayakan dan kekal didayakan pada instance DB sumber untuk operasi read replica. Sandaran automatik pada replika disokong hanya untuk read replica Amazon RDS yang menjalankan MySQL 5.6 dan lebih baharu, bukan 5.5. Amazon RDS untuk PostgreSQL: Instance DB dengan versi PostgreSQL 9.3.5 atau lebih baharu menyokong penciptaan read replica. Instance PostgreSQL sedia ada sebelum versi 9.3.5 perlu dinaik taraf kepada PostgreSQL versi 9.3.5 untuk memanfaatkan read replica Amazon RDS. Amazon RDS untuk MariaDB: Semua instance DB menyokong penciptaan read replica. Sandaran automatik mesti didayakan dan kekal didayakan pada instance DB sumber untuk operasi read replica. Amazon RDS untuk Oracle: Disokong untuk Oracle versi 12.1.0.2.v12 dan lebih tinggi serta untuk semua versi 12.2 menggunakan model Bring Your Own License dengan Oracle Database Enterprise Edition dan dilesenkan untuk Active Data Guard Option. Amazon RDS untuk SQL Server: Read replica disokong pada Enterprise Edition dalam konfigurasi Multi-AZ apabila teknologi replikasi asas menggunakan kumpulan ketersediaan Always On untuk SQL Server versi 2016 dan 2017.


[User] read replica Amazon RDS disokong oleh versi enjin pangkalan data yang mana satu?

[Assistant] Amazon Aurora: Semua kluster DB. Amazon RDS untuk MySQL: Semua instance DB menyokong penciptaan read replica. Sandaran automatik mesti didayakan dan kekal didayakan pada instance DB sumber untuk operasi read replica. Sandaran automatik pada replika disokong hanya untuk read replica Amazon RDS yang menjalankan MySQL 5.6 dan lebih baharu, bukan 5.5. Amazon RDS untuk PostgreSQL: Instance DB dengan versi PostgreSQL 9.3.5 atau lebih baharu menyokong penciptaan read replica. Instance PostgreSQL sedia ada sebelum versi 9.3.5 perlu dinaik taraf kepada PostgreSQL versi 9.3.5 untuk memanfaatkan read replica Amazon RDS. Amazon RDS untuk MariaDB: Semua instance DB menyokong penciptaan read replica. Sandaran automatik mesti didayakan dan kekal didayakan pada instance DB sumber untuk operasi read replica. Amazon RDS untuk Oracle: Disokong untuk Oracle versi 12.1.0.2.v12 dan lebih tinggi serta untuk semua versi 12.2 menggunakan model Bring Your Own License dengan Oracle Database Enterprise Edition dan dilesenkan untuk Active Data Guard Option. Amazon RDS untuk SQL Server: Read replica disokong pada Enterprise Edition dalam konfigurasi Multi-AZ apabila teknologi replikasi asas menggunakan kumpulan ketersediaan Always On untuk SQL Server versi 2016 dan 2017.


[User] Parameter jenis apa yang disokong?

[Assistant] Amazon CloudFront menyokong parameter pertanyaan URI seperti yang ditakrifkan dalam seksyen 3.4 RFC3986. Secara khususnya, ia menyokong parameter pertanyaan yang tertanam dalam rentetan HTTP GET selepas aksara '?' dan dipisahkan oleh aksara '&'.


[User] Apakah kategori parameter yang disokong?

[Assistant] Amazon CloudFront menyokong parameter pertanyaan URI seperti yang ditakrifkan dalam seksyen 3.4 RFC3986. Secara khususnya, ia menyokong parameter pertanyaan yang tertanam dalam rentetan HTTP GET selepas aksara '?' dan dipisahkan oleh aksara '&'.


[User] Apakah jenis-jenis parameter yang tersokong?

[Assistant] Amazon CloudFront menyokong parameter pertanyaan URI seperti yang ditakrifkan dalam seksyen 3.4 RFC3986. Secara khususnya, ia menyokong parameter pertanyaan yang tertanam dalam rentetan HTTP GET selepas aksara '?' dan dipisahkan oleh aksara '&'.


[User] Apakah cara untuk saya mengesan prestasi kluster gudang data Amazon Redshift saya?

[Assistant] Metrik untuk penggunaan pengkomputeran, penggunaan storan, dan trafik baca/tulis ke kluster gudang data Amazon Redshift anda tersedia secara percuma melalui Konsol Pengurusan AWS atau API Amazon CloudWatch. Anda juga boleh menambah metrik tambahan yang ditentukan pengguna melalui fungsi metrik tersuai Amazon CloudWatch. Konsol Pengurusan AWS menyediakan papan pemantauan yang membantu anda memantau kesihatan dan prestasi semua kluster anda. Amazon Redshift juga menyediakan maklumat tentang prestasi pertanyaan dan kluster melalui Konsol Pengurusan AWS. Maklumat ini membolehkan anda melihat pengguna dan pertanyaan mana yang menggunakan sumber sistem yang paling banyak untuk mendiagnosis isu prestasi dengan melihat pelan pertanyaan dan statistik pelaksanaan. Selain itu, anda boleh melihat penggunaan sumber pada setiap nod pengkomputeran anda untuk memastikan anda mempunyai data dan pertanyaan yang seimbang dengan baik merentas semua nod.


[User] Dengan cara apa saya boleh memerhatikan prestasi kluster gudang data Amazon Redshift milik saya?

[Assistant] Metrik untuk penggunaan pengkomputeran, penggunaan storan, dan trafik baca/tulis ke kluster gudang data Amazon Redshift anda tersedia secara percuma melalui Konsol Pengurusan AWS atau API Amazon CloudWatch. Anda juga boleh menambah metrik tambahan yang ditentukan pengguna melalui fungsi metrik tersuai Amazon CloudWatch. Konsol Pengurusan AWS menyediakan papan pemantauan yang membantu anda memantau kesihatan dan prestasi semua kluster anda. Amazon Redshift juga menyediakan maklumat tentang prestasi pertanyaan dan kluster melalui Konsol Pengurusan AWS. Maklumat ini membolehkan anda melihat pengguna dan pertanyaan mana yang menggunakan sumber sistem yang paling banyak untuk mendiagnosis isu prestasi dengan melihat pelan pertanyaan dan statistik pelaksanaan. Selain itu, anda boleh melihat penggunaan sumber pada setiap nod pengkomputeran anda untuk memastikan anda mempunyai data dan pertanyaan yang seimbang dengan baik merentas semua nod.


[User] Kaedah apa yang boleh saya gunakan bagi memantau prestasi kluster gudang data Amazon Redshift saya?

[Assistant] Metrik untuk penggunaan pengkomputeran, penggunaan storan, dan trafik baca/tulis ke kluster gudang data Amazon Redshift anda tersedia secara percuma melalui Konsol Pengurusan AWS atau API Amazon CloudWatch. Anda juga boleh menambah metrik tambahan yang ditentukan pengguna melalui fungsi metrik tersuai Amazon CloudWatch. Konsol Pengurusan AWS menyediakan papan pemantauan yang membantu anda memantau kesihatan dan prestasi semua kluster anda. Amazon Redshift juga menyediakan maklumat tentang prestasi pertanyaan dan kluster melalui Konsol Pengurusan AWS. Maklumat ini membolehkan anda melihat pengguna dan pertanyaan mana yang menggunakan sumber sistem yang paling banyak untuk mendiagnosis isu prestasi dengan melihat pelan pertanyaan dan statistik pelaksanaan. Selain itu, anda boleh melihat penggunaan sumber pada setiap nod pengkomputeran anda untuk memastikan anda mempunyai data dan pertanyaan yang seimbang dengan baik merentas semua nod.


[User] Apakah kelebihan yang saya peroleh apabila mendapatkan akses kepada fungsi pertanyaan CloudWatch Logs Insights menerusi penyelesaian Rakan ISV AWS?

[Assistant] Integrasi Rakan ISV dengan CloudWatch Logs Insights membolehkan anda membawa data log anda ke satu tempat dan mempunyai keupayaan untuk menganalisis menggunakan alat dan rangka kerja pilihan anda dengan cara yang berprestasi tinggi dan kos efektif, tanpa perlu memindahkan sejumlah besar data. Ia juga memberikan anda akses yang lebih pantas kepada log anda dengan menghapuskan kependaman pemindahan data yang berkaitan dan menghapuskan kerumitan operasi untuk mengkonfigurasi dan menyelenggara pemindahan data tertentu.


[User] Dengan cara apa saya boleh mendapat faedah sekiranya saya menggunakan keupayaan pertanyaan CloudWatch Logs Insights melalui penyelesaian daripada Rakan ISV AWS?

[Assistant] Integrasi Rakan ISV dengan CloudWatch Logs Insights membolehkan anda membawa data log anda ke satu tempat dan mempunyai keupayaan untuk menganalisis menggunakan alat dan rangka kerja pilihan anda dengan cara yang berprestasi tinggi dan kos efektif, tanpa perlu memindahkan sejumlah besar data. Ia juga memberikan anda akses yang lebih pantas kepada log anda dengan menghapuskan kependaman pemindahan data yang berkaitan dan menghapuskan kerumitan operasi untuk mengkonfigurasi dan menyelenggara pemindahan data tertentu.


[User] Apakah manfaat bagi saya sekiranya saya mempunyai akses kepada ciri pertanyaan CloudWatch Logs Insights melalui penyelesaian yang ditawarkan oleh Rakan ISV AWS?

[Assistant] Integrasi Rakan ISV dengan CloudWatch Logs Insights membolehkan anda membawa data log anda ke satu tempat dan mempunyai keupayaan untuk menganalisis menggunakan alat dan rangka kerja pilihan anda dengan cara yang berprestasi tinggi dan kos efektif, tanpa perlu memindahkan sejumlah besar data. Ia juga memberikan anda akses yang lebih pantas kepada log anda dengan menghapuskan kependaman pemindahan data yang berkaitan dan menghapuskan kerumitan operasi untuk mengkonfigurasi dan menyelenggara pemindahan data tertentu.


[User] Bagaimanakah perbezaan antara kunci KMS yang saya cipta sendiri dengan kunci KMS yang dijana secara automatik untuk saya oleh perkhidmatan AWS yang lain?

[Assistant] Anda mempunyai pilihan untuk memilih kunci KMS tertentu untuk digunakan apabila anda ingin perkhidmatan AWS menyulitkan data bagi pihak anda. Ini dikenali sebagai kunci KMS terurus pelanggan (customer managed KMS keys) dan anda mempunyai kawalan penuh ke atasnya. Anda menentukan kawalan akses dan dasar penggunaan untuk setiap kunci dan anda boleh memberikan kebenaran kepada akaun dan perkhidmatan lain untuk menggunakannya. Selain kunci terurus pelanggan, AWS KMS juga menyediakan dua jenis kunci yang diuruskan oleh AWS: (1) Kunci KMS terurus AWS (AWS managed KMS keys) ialah kunci yang dicipta dalam akaun anda tetapi diuruskan oleh AWS, dan (2) Kunci milik AWS (AWS owned keys) ialah kunci yang dimiliki dan dikendalikan sepenuhnya daripada akaun AWS. Anda boleh menjejaki kunci terurus AWS dalam akaun anda dan semua penggunaan direkodkan dalam CloudTrail, tetapi anda tidak mempunyai kawalan langsung ke atas kunci itu sendiri. Kunci milik AWS adalah yang paling automatik dan menyediakan penyulitan data anda dalam AWS tetapi tidak menyediakan kawalan dasar atau log CloudTrail pada aktiviti kunci mereka.


[User] Apakah yang membezakan kunci KMS ciptaan saya daripada kunci KMS yang dibina secara automatik oleh perkhidmatan AWS yang lain bagi pihak saya?

[Assistant] Anda mempunyai pilihan untuk memilih kunci KMS tertentu untuk digunakan apabila anda ingin perkhidmatan AWS menyulitkan data bagi pihak anda. Ini dikenali sebagai kunci KMS terurus pelanggan (customer managed KMS keys) dan anda mempunyai kawalan penuh ke atasnya. Anda menentukan kawalan akses dan dasar penggunaan untuk setiap kunci dan anda boleh memberikan kebenaran kepada akaun dan perkhidmatan lain untuk menggunakannya. Selain kunci terurus pelanggan, AWS KMS juga menyediakan dua jenis kunci yang diuruskan oleh AWS: (1) Kunci KMS terurus AWS (AWS managed KMS keys) ialah kunci yang dicipta dalam akaun anda tetapi diuruskan oleh AWS, dan (2) Kunci milik AWS (AWS owned keys) ialah kunci yang dimiliki dan dikendalikan sepenuhnya daripada akaun AWS. Anda boleh menjejaki kunci terurus AWS dalam akaun anda dan semua penggunaan direkodkan dalam CloudTrail, tetapi anda tidak mempunyai kawalan langsung ke atas kunci itu sendiri. Kunci milik AWS adalah yang paling automatik dan menyediakan penyulitan data anda dalam AWS tetapi tidak menyediakan kawalan dasar atau log CloudTrail pada aktiviti kunci mereka.


[User] Apakah perbezaan di antara kunci KMS yang dicipta oleh saya berbanding kunci KMS yang diciptakan secara automatik oleh perkhidmatan AWS lain untuk kegunaan saya?

[Assistant] Anda mempunyai pilihan untuk memilih kunci KMS tertentu untuk digunakan apabila anda ingin perkhidmatan AWS menyulitkan data bagi pihak anda. Ini dikenali sebagai kunci KMS terurus pelanggan (customer managed KMS keys) dan anda mempunyai kawalan penuh ke atasnya. Anda menentukan kawalan akses dan dasar penggunaan untuk setiap kunci dan anda boleh memberikan kebenaran kepada akaun dan perkhidmatan lain untuk menggunakannya. Selain kunci terurus pelanggan, AWS KMS juga menyediakan dua jenis kunci yang diuruskan oleh AWS: (1) Kunci KMS terurus AWS (AWS managed KMS keys) ialah kunci yang dicipta dalam akaun anda tetapi diuruskan oleh AWS, dan (2) Kunci milik AWS (AWS owned keys) ialah kunci yang dimiliki dan dikendalikan sepenuhnya daripada akaun AWS. Anda boleh menjejaki kunci terurus AWS dalam akaun anda dan semua penggunaan direkodkan dalam CloudTrail, tetapi anda tidak mempunyai kawalan langsung ke atas kunci itu sendiri. Kunci milik AWS adalah yang paling automatik dan menyediakan penyulitan data anda dalam AWS tetapi tidak menyediakan kawalan dasar atau log CloudTrail pada aktiviti kunci mereka.


[User] Adakah terdapat sokongan untuk metadata mesej dalam Amazon SQS?

[Assistant] Ya. Mesej Amazon SQS boleh mengandungi sehingga 10 atribut metadata. Anda boleh menggunakan atribut mesej untuk memisahkan badan mesej daripada metadata yang menerangkannya. Ini membantu memproses dan menyimpan maklumat dengan lebih pantas dan cekap kerana aplikasi anda tidak perlu memeriksa keseluruhan mesej sebelum memahami cara memprosesnya. Atribut mesej Amazon SQS berbentuk triple nama-jenis-nilai. Jenis yang disokong termasuk string, binary, dan number (termasuk integer, floating-point, dan double). Untuk maklumat lanjut, lihat Using Amazon SQS Message Attributes dalam Panduan Pembangun Amazon SQS.


[User] Adakah Amazon SQS menyediakan sokongan bagi metadata mesej?

[Assistant] Ya. Mesej Amazon SQS boleh mengandungi sehingga 10 atribut metadata. Anda boleh menggunakan atribut mesej untuk memisahkan badan mesej daripada metadata yang menerangkannya. Ini membantu memproses dan menyimpan maklumat dengan lebih pantas dan cekap kerana aplikasi anda tidak perlu memeriksa keseluruhan mesej sebelum memahami cara memprosesnya. Atribut mesej Amazon SQS berbentuk triple nama-jenis-nilai. Jenis yang disokong termasuk string, binary, dan number (termasuk integer, floating-point, dan double). Untuk maklumat lanjut, lihat Using Amazon SQS Message Attributes dalam Panduan Pembangun Amazon SQS.


[User] Bolehkah metadata mesej digunakan bersama Amazon SQS?

[Assistant] Ya. Mesej Amazon SQS boleh mengandungi sehingga 10 atribut metadata. Anda boleh menggunakan atribut mesej untuk memisahkan badan mesej daripada metadata yang menerangkannya. Ini membantu memproses dan menyimpan maklumat dengan lebih pantas dan cekap kerana aplikasi anda tidak perlu memeriksa keseluruhan mesej sebelum memahami cara memprosesnya. Atribut mesej Amazon SQS berbentuk triple nama-jenis-nilai. Jenis yang disokong termasuk string, binary, dan number (termasuk integer, floating-point, dan double). Untuk maklumat lanjut, lihat Using Amazon SQS Message Attributes dalam Panduan Pembangun Amazon SQS.


[User] Di lokasi manakah kedudukan rangkaian edge yang digunakan oleh Amazon CloudFront?

[Assistant] Amazon CloudFront menggunakan rangkaian global lokasi edge dan cache edge serantau untuk penghantaran kandungan. Anda boleh melihat senarai penuh lokasi Amazon CloudFront di sini.


[User] Rangkaian edge yang digunakan oleh Amazon CloudFront terletak di mana?

[Assistant] Amazon CloudFront menggunakan rangkaian global lokasi edge dan cache edge serantau untuk penghantaran kandungan. Anda boleh melihat senarai penuh lokasi Amazon CloudFront di sini.


[User] Di manakah rangkaian edge Amazon CloudFront ditempatkan?

[Assistant] Amazon CloudFront menggunakan rangkaian global lokasi edge dan cache edge serantau untuk penghantaran kandungan. Anda boleh melihat senarai penuh lokasi Amazon CloudFront di sini.


[User] Apakah cara saya dikenakan caj apabila menggunakan API WebSocket pada Amazon API Gateway?

[Assistant] Anda akan dicaj berdasarkan 2 metrik: minit sambungan dan mesej. Minit sambungan: Jumlah bilangan minit pelanggan atau peranti bersambung ke sambungan WebSocket (dibundarkan kepada satu minit). Mesej: Jumlah bilangan mesej yang dihantar kepada dan diterima daripada pelanggan yang bersambung. Mesej dicaj dalam kenaikan 32KB. Rujuk halaman harga untuk butiran tentang harga API WebSocket dan contoh.


[User] Bagaimanakah struktur caj bagi penggunaan API WebSocket di Amazon API Gateway?

[Assistant] Anda akan dicaj berdasarkan 2 metrik: minit sambungan dan mesej. Minit sambungan: Jumlah bilangan minit pelanggan atau peranti bersambung ke sambungan WebSocket (dibundarkan kepada satu minit). Mesej: Jumlah bilangan mesej yang dihantar kepada dan diterima daripada pelanggan yang bersambung. Mesej dicaj dalam kenaikan 32KB. Rujuk halaman harga untuk butiran tentang harga API WebSocket dan contoh.


[User] Apakah kos yang dikenakan kepada saya untuk penggunaan API WebSocket pada Amazon API Gateway?

[Assistant] Anda akan dicaj berdasarkan 2 metrik: minit sambungan dan mesej. Minit sambungan: Jumlah bilangan minit pelanggan atau peranti bersambung ke sambungan WebSocket (dibundarkan kepada satu minit). Mesej: Jumlah bilangan mesej yang dihantar kepada dan diterima daripada pelanggan yang bersambung. Mesej dicaj dalam kenaikan 32KB. Rujuk halaman harga untuk butiran tentang harga API WebSocket dan contoh.


[User] Bagaimanakah trigger berbeza daripada event source dalam Lambda?

[Assistant] Kedua-dua istilah sering digunakan secara bergantian untuk menerangkan apa yang menyebabkan fungsi Lambda berjalan. Sumber peristiwa ialah perkhidmatan seperti Amazon S3, DynamoDB, atau API Gateway yang menghasilkan peristiwa. Pencetus ialah pemetaan yang menghubungkan sumber peristiwa kepada fungsi. Namun, tidak semua sumber peristiwa disokong secara segerak (synchronous); sesetengahnya seperti SQS dan Kinesis menggunakan model menyurih (polling) secara tidak segerak (asynchronous).


[User] Apakah yang membezakan antara trigger dengan event source pada Lambda?

[Assistant] Kedua-dua istilah sering digunakan secara bergantian untuk menerangkan apa yang menyebabkan fungsi Lambda berjalan. Sumber peristiwa ialah perkhidmatan seperti Amazon S3, DynamoDB, atau API Gateway yang menghasilkan peristiwa. Pencetus ialah pemetaan yang menghubungkan sumber peristiwa kepada fungsi. Namun, tidak semua sumber peristiwa disokong secara segerak (synchronous); sesetengahnya seperti SQS dan Kinesis menggunakan model menyurih (polling) secara tidak segerak (asynchronous).


[User] Terangkan perbezaan di antara pencetus (trigger) dan sumber peristiwa (event source) dalam Lambda.

[Assistant] Kedua-dua istilah sering digunakan secara bergantian untuk menerangkan apa yang menyebabkan fungsi Lambda berjalan. Sumber peristiwa ialah perkhidmatan seperti Amazon S3, DynamoDB, atau API Gateway yang menghasilkan peristiwa. Pencetus ialah pemetaan yang menghubungkan sumber peristiwa kepada fungsi. Namun, tidak semua sumber peristiwa disokong secara segerak (synchronous); sesetengahnya seperti SQS dan Kinesis menggunakan model menyurih (polling) secara tidak segerak (asynchronous).


[User] Berapakah kos yang dikenakan apabila menggunakan Lambda bersama Amazon Cognito Events?

[Assistant] Tiada caj tambahan untuk menggunakan Cognito Events untuk mencetuskan fungsi Lambda, tetapi kadar biasa untuk penggunaan AWS Lambda dan perkhidmatan AWS lain akan dikenakan semasa fungsi Lambda anda dilaksanakan. Sila rujuk halaman harga AWS Lambda untuk butiran.


[User] Berapa harga untuk menggunakan Lambda dengan Amazon Cognito Events?

[Assistant] Tiada caj tambahan untuk menggunakan Cognito Events untuk mencetuskan fungsi Lambda, tetapi kadar biasa untuk penggunaan AWS Lambda dan perkhidmatan AWS lain akan dikenakan semasa fungsi Lambda anda dilaksanakan. Sila rujuk halaman harga AWS Lambda untuk butiran.


[User] Apakah caj yang perlu dibayar bagi penggunaan Lambda berserta Amazon Cognito Events?

[Assistant] Tiada caj tambahan untuk menggunakan Cognito Events untuk mencetuskan fungsi Lambda, tetapi kadar biasa untuk penggunaan AWS Lambda dan perkhidmatan AWS lain akan dikenakan semasa fungsi Lambda anda dilaksanakan. Sila rujuk halaman harga AWS Lambda untuk butiran.


[User] Bolehkah Amazon EC2 ditandakan menggunakan AWS CloudFormation?

[Assistant] Ya. Sumber Amazon EC2 yang menyokong ciri penandaan juga boleh ditandakan dalam templat AWS. Nilai tag boleh merujuk kepada parameter templat, nama sumber lain, nilai atribut sumber (cth., alamat), atau nilai yang dikira oleh fungsi mudah (cth., senarai rentetan yang digabungkan). CloudFormation secara automatik menandakan volum Amazon EBS dan instance Amazon EC2 dengan nama stack CloudFormation yang mereka menjadi sebahagian daripadanya.


[User] Adakah penandaan Amazon EC2 disokong oleh AWS CloudFormation?

[Assistant] Ya. Sumber Amazon EC2 yang menyokong ciri penandaan juga boleh ditandakan dalam templat AWS. Nilai tag boleh merujuk kepada parameter templat, nama sumber lain, nilai atribut sumber (cth., alamat), atau nilai yang dikira oleh fungsi mudah (cth., senarai rentetan yang digabungkan). CloudFormation secara automatik menandakan volum Amazon EBS dan instance Amazon EC2 dengan nama stack CloudFormation yang mereka menjadi sebahagian daripadanya.


[User] Bolehkah saya menandakan Amazon EC2 dengan AWS CloudFormation?

[Assistant] Ya. Sumber Amazon EC2 yang menyokong ciri penandaan juga boleh ditandakan dalam templat AWS. Nilai tag boleh merujuk kepada parameter templat, nama sumber lain, nilai atribut sumber (cth., alamat), atau nilai yang dikira oleh fungsi mudah (cth., senarai rentetan yang digabungkan). CloudFormation secara automatik menandakan volum Amazon EBS dan instance Amazon EC2 dengan nama stack CloudFormation yang mereka menjadi sebahagian daripadanya.


[User] Bagaimanakah EventBridge berbeza daripada SQS dari segi penghalaan peristiwa?

[Assistant] EventBridge ialah publisher-subscriber bus yang menghalaan peristiwa kepada satu atau banyak sasaran berdasarkan corak, sesuai untuk menyebarkan peristiwa dan seni bina pemacuan-peristiwa. SQS ialah baris gilir mesej di mana setiap mesej dimakan oleh satu pengguna, sesuai untuk pemprosesan kerja yang beratur dan mengasingkan pemprosesan daripada panggilan. Pilih EventBridge untuk menyebarkan peristiwa kepada banyak penerima dengan penapisan; pilih SQS untuk pemprosesan mesej satu-satu dengan jaminan-at-least-once.


[User] Apakah yang membezakan EventBridge daripada SQS dalam konteks penghalaan peristiwa?

[Assistant] EventBridge ialah publisher-subscriber bus yang menghalaan peristiwa kepada satu atau banyak sasaran berdasarkan corak, sesuai untuk menyebarkan peristiwa dan seni bina pemacuan-peristiwa. SQS ialah baris gilir mesej di mana setiap mesej dimakan oleh satu pengguna, sesuai untuk pemprosesan kerja yang beratur dan mengasingkan pemprosesan daripada panggilan. Pilih EventBridge untuk menyebarkan peristiwa kepada banyak penerima dengan penapisan; pilih SQS untuk pemprosesan mesej satu-satu dengan jaminan-at-least-once.


[User] Apakah perbezaan EventBridge dan SQS apabila digunakan untuk penghalaan peristiwa?

[Assistant] EventBridge ialah publisher-subscriber bus yang menghalaan peristiwa kepada satu atau banyak sasaran berdasarkan corak, sesuai untuk menyebarkan peristiwa dan seni bina pemacuan-peristiwa. SQS ialah baris gilir mesej di mana setiap mesej dimakan oleh satu pengguna, sesuai untuk pemprosesan kerja yang beratur dan mengasingkan pemprosesan daripada panggilan. Pilih EventBridge untuk menyebarkan peristiwa kepada banyak penerima dengan penapisan; pilih SQS untuk pemprosesan mesej satu-satu dengan jaminan-at-least-once.


[User] Apakah perbezaan antara CloudWatch Database Insights dengan Amazon RDS Performance Insights?

[Assistant] Amazon RDS Performance Insights ialah ciri penalaan prestasi dan pemantauan pangkalan data yang membolehkan pelanggan menilai beban pada pangkalan data mereka dan menentukan bila dan di mana untuk mengambil tindakan. CloudWatch Database Insights ialah ciri kebolehcerapan pangkalan data yang mewarisi semua keupayaan Performance Insights bersama-sama dengan pemantauan peringkat armada, integrasi dengan pemantauan prestasi aplikasi, dan korelasi metrik pangkalan data dengan log dan peristiwa.


[User] Apakah yang membezakan CloudWatch Database Insights daripada Amazon RDS Performance Insights?

[Assistant] Amazon RDS Performance Insights ialah ciri penalaan prestasi dan pemantauan pangkalan data yang membolehkan pelanggan menilai beban pada pangkalan data mereka dan menentukan bila dan di mana untuk mengambil tindakan. CloudWatch Database Insights ialah ciri kebolehcerapan pangkalan data yang mewarisi semua keupayaan Performance Insights bersama-sama dengan pemantauan peringkat armada, integrasi dengan pemantauan prestasi aplikasi, dan korelasi metrik pangkalan data dengan log dan peristiwa.


[User] Dalam aspek apa CloudWatch Database Insights berbeza berbanding Amazon RDS Performance Insights?

[Assistant] Amazon RDS Performance Insights ialah ciri penalaan prestasi dan pemantauan pangkalan data yang membolehkan pelanggan menilai beban pada pangkalan data mereka dan menentukan bila dan di mana untuk mengambil tindakan. CloudWatch Database Insights ialah ciri kebolehcerapan pangkalan data yang mewarisi semua keupayaan Performance Insights bersama-sama dengan pemantauan peringkat armada, integrasi dengan pemantauan prestasi aplikasi, dan korelasi metrik pangkalan data dengan log dan peristiwa.


[User] Boleh anda jelaskan apakah itu AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java?

[Assistant] AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java menyediakan pelaksanaan antara muka AmazonSQSAsyncClient dan menambah beberapa ciri penting: Pengumpulan automatik (automatic batching) bagi pelbagai permintaan SendMessage, DeleteMessage, atau ChangeMessageVisibility tanpa sebarang perubahan yang diperlukan pada aplikasi. Pra-capaian (prefetching) mesej ke dalam penimbal tempatan yang membolehkan aplikasi anda memproses mesej daripada Amazon SQS dengan serta-merta tanpa menunggu mesej diambil. Dengan bekerjasama, pengumpulan automatik dan pra-capaian meningkatkan daya pemprosesan dan mengurangkan kependaman aplikasi anda sambil mengurangkan kos anda dengan membuat lebih sedikit permintaan Amazon SQS. Untuk maklumat lanjut, lihat "Client-Side Buffering and Request Batching" dalam Panduan Pembangun Amazon SQS.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan AmazonSQSBufferedAsyncClient dalam Java?

[Assistant] AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java menyediakan pelaksanaan antara muka AmazonSQSAsyncClient dan menambah beberapa ciri penting: Pengumpulan automatik (automatic batching) bagi pelbagai permintaan SendMessage, DeleteMessage, atau ChangeMessageVisibility tanpa sebarang perubahan yang diperlukan pada aplikasi. Pra-capaian (prefetching) mesej ke dalam penimbal tempatan yang membolehkan aplikasi anda memproses mesej daripada Amazon SQS dengan serta-merta tanpa menunggu mesej diambil. Dengan bekerjasama, pengumpulan automatik dan pra-capaian meningkatkan daya pemprosesan dan mengurangkan kependaman aplikasi anda sambil mengurangkan kos anda dengan membuat lebih sedikit permintaan Amazon SQS. Untuk maklumat lanjut, lihat "Client-Side Buffering and Request Batching" dalam Panduan Pembangun Amazon SQS.


[User] Terangkan secara ringkas tentang AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java.

[Assistant] AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java menyediakan pelaksanaan antara muka AmazonSQSAsyncClient dan menambah beberapa ciri penting: Pengumpulan automatik (automatic batching) bagi pelbagai permintaan SendMessage, DeleteMessage, atau ChangeMessageVisibility tanpa sebarang perubahan yang diperlukan pada aplikasi. Pra-capaian (prefetching) mesej ke dalam penimbal tempatan yang membolehkan aplikasi anda memproses mesej daripada Amazon SQS dengan serta-merta tanpa menunggu mesej diambil. Dengan bekerjasama, pengumpulan automatik dan pra-capaian meningkatkan daya pemprosesan dan mengurangkan kependaman aplikasi anda sambil mengurangkan kos anda dengan membuat lebih sedikit permintaan Amazon SQS. Untuk maklumat lanjut, lihat "Client-Side Buffering and Request Batching" dalam Panduan Pembangun Amazon SQS.


[User] Boleh anda jelaskan apakah yang dimaksudkan dengan AWS Lambda?

[Assistant] AWS Lambda ialah servis pengkomputeran tanpa pelayan (serverless) yang menjalankan kod anda sebagai tindak balas kepada peristiwa tanpa anda perlu menguruskan pelayan. Anda memuat naik kod, tandakan pencetus (trigger) yang diingini, dan Lambda menjalankan kod setiap kali peristiwa berlaku. Anda hanya membayar untuk masa pengiraan yang digunakan, dan ia skala secara automatik sehingga beribu-ribu pelaksanaan selari.


[User] Apakah definisi bagi AWS Lambda?

[Assistant] AWS Lambda ialah servis pengkomputeran tanpa pelayan (serverless) yang menjalankan kod anda sebagai tindak balas kepada peristiwa tanpa anda perlu menguruskan pelayan. Anda memuat naik kod, tandakan pencetus (trigger) yang diingini, dan Lambda menjalankan kod setiap kali peristiwa berlaku. Anda hanya membayar untuk masa pengiraan yang digunakan, dan ia skala secara automatik sehingga beribu-ribu pelaksanaan selari.


[User] Sila terangkan konsep AWS Lambda.

[Assistant] AWS Lambda ialah servis pengkomputeran tanpa pelayan (serverless) yang menjalankan kod anda sebagai tindak balas kepada peristiwa tanpa anda perlu menguruskan pelayan. Anda memuat naik kod, tandakan pencetus (trigger) yang diingini, dan Lambda menjalankan kod setiap kali peristiwa berlaku. Anda hanya membayar untuk masa pengiraan yang digunakan, dan ia skala secara automatik sehingga beribu-ribu pelaksanaan selari.


[User] Apakah jumlah data yang mampu saya alihkan dengan AWS Snowball Edge?

[Assistant] Anda boleh memindahkan hampir sebarang jumlah data dengan Snowball Edge, daripada beberapa terabait hingga banyak petabait. Anda boleh memindahkan sehingga lebih kurang 210 TB dengan satu peranti Snowball Edge Storage Optimized dan boleh memindahkan set data yang lebih besar dengan berbilang peranti, sama ada secara selari atau berurutan.


[User] Berapakah kapasiti data yang boleh dipindahkan melalui AWS Snowball Edge?

[Assistant] Anda boleh memindahkan hampir sebarang jumlah data dengan Snowball Edge, daripada beberapa terabait hingga banyak petabait. Anda boleh memindahkan sehingga lebih kurang 210 TB dengan satu peranti Snowball Edge Storage Optimized dan boleh memindahkan set data yang lebih besar dengan berbilang peranti, sama ada secara selari atau berurutan.


[User] Seberapa banyak data yang dapat saya pindahkan dengan menggunakan AWS Snowball Edge?

[Assistant] Anda boleh memindahkan hampir sebarang jumlah data dengan Snowball Edge, daripada beberapa terabait hingga banyak petabait. Anda boleh memindahkan sehingga lebih kurang 210 TB dengan satu peranti Snowball Edge Storage Optimized dan boleh memindahkan set data yang lebih besar dengan berbilang peranti, sama ada secara selari atau berurutan.


[User] Adakah Athena menawarkan sokongan untuk fungsi yang ditakrifkan pengguna (UDF)?

[Assistant] Ya. Athena menyokong UDF supaya anda boleh menulis fungsi skalar tersuai dan memanggilnya dalam pertanyaan SQL. Walaupun Athena menyediakan fungsi terbina dalam, UDF membantu anda melakukan pemprosesan tersuai, seperti memampatkan dan menyahmampat data, menyunting data sensitif, atau menggunakan penyahsulitan tersuai. Anda boleh menulis UDF dalam Java menggunakan Athena Query Federation SDK. Apabila UDF digunakan dalam pertanyaan SQL yang dihantar ke Athena, ia akan dipanggil dan dijalankan pada AWS Lambda. UDF boleh digunakan dalam kedua-dua klausa SELECT dan FILTER bagi pertanyaan SQL. Anda boleh memanggil berbilang UDF dalam pertanyaan yang sama.


[User] Bolehkah fungsi yang ditakrifkan pengguna (UDF) digunakan dalam Athena?

[Assistant] Ya. Athena menyokong UDF supaya anda boleh menulis fungsi skalar tersuai dan memanggilnya dalam pertanyaan SQL. Walaupun Athena menyediakan fungsi terbina dalam, UDF membantu anda melakukan pemprosesan tersuai, seperti memampatkan dan menyahmampat data, menyunting data sensitif, atau menggunakan penyahsulitan tersuai. Anda boleh menulis UDF dalam Java menggunakan Athena Query Federation SDK. Apabila UDF digunakan dalam pertanyaan SQL yang dihantar ke Athena, ia akan dipanggil dan dijalankan pada AWS Lambda. UDF boleh digunakan dalam kedua-dua klausa SELECT dan FILTER bagi pertanyaan SQL. Anda boleh memanggil berbilang UDF dalam pertanyaan yang sama.


[User] Adakah fungsi yang ditakrifkan pengguna (UDF) disokong oleh Athena?

[Assistant] Ya. Athena menyokong UDF supaya anda boleh menulis fungsi skalar tersuai dan memanggilnya dalam pertanyaan SQL. Walaupun Athena menyediakan fungsi terbina dalam, UDF membantu anda melakukan pemprosesan tersuai, seperti memampatkan dan menyahmampat data, menyunting data sensitif, atau menggunakan penyahsulitan tersuai. Anda boleh menulis UDF dalam Java menggunakan Athena Query Federation SDK. Apabila UDF digunakan dalam pertanyaan SQL yang dihantar ke Athena, ia akan dipanggil dan dijalankan pada AWS Lambda. UDF boleh digunakan dalam kedua-dua klausa SELECT dan FILTER bagi pertanyaan SQL. Anda boleh memanggil berbilang UDF dalam pertanyaan yang sama.


[User] Apakah langkah untuk mula menggunakan CloudFront SaaS Manager?

[Assistant] CloudFront tersedia sebagai pilihan melalui konsol AWS dan API untuk pelanggan yang ingin menguruskan tetapan kongsi merentas kumpulan domain. Berikut ialah cara untuk bermula: 1/Takrifkan tetapan kongsi: Cipta multi-tenant distribution yang mengandungi tetapan kongsi yang akan bertindak sebagai templat untuk kumpulan domain. 2/Cipta distribution tenant: Cipta distribution tenant yang membolehkan anda mengaitkan domain dan sijil TLS mereka dengan multi-tenant distribution. 3/Perhalusi kawalan: Secara pilihan, sesuaikan tetapan untuk distribution tenant dengan menggunakan override.


[User] Bagaimana cara saya mula menggunakan CloudFront SaaS Manager?

[Assistant] CloudFront tersedia sebagai pilihan melalui konsol AWS dan API untuk pelanggan yang ingin menguruskan tetapan kongsi merentas kumpulan domain. Berikut ialah cara untuk bermula: 1/Takrifkan tetapan kongsi: Cipta multi-tenant distribution yang mengandungi tetapan kongsi yang akan bertindak sebagai templat untuk kumpulan domain. 2/Cipta distribution tenant: Cipta distribution tenant yang membolehkan anda mengaitkan domain dan sijil TLS mereka dengan multi-tenant distribution. 3/Perhalusi kawalan: Secara pilihan, sesuaikan tetapan untuk distribution tenant dengan menggunakan override.


[User] Apakah cara untuk saya bermula dengan CloudFront SaaS Manager?

[Assistant] CloudFront tersedia sebagai pilihan melalui konsol AWS dan API untuk pelanggan yang ingin menguruskan tetapan kongsi merentas kumpulan domain. Berikut ialah cara untuk bermula: 1/Takrifkan tetapan kongsi: Cipta multi-tenant distribution yang mengandungi tetapan kongsi yang akan bertindak sebagai templat untuk kumpulan domain. 2/Cipta distribution tenant: Cipta distribution tenant yang membolehkan anda mengaitkan domain dan sijil TLS mereka dengan multi-tenant distribution. 3/Perhalusi kawalan: Secara pilihan, sesuaikan tetapan untuk distribution tenant dengan menggunakan override.


[User] Boleh anda jelaskan konsep TTL (Time to Live) dalam DynamoDB serta cara penggunaannya?

[Assistant] TTL dalam DynamoDB ialah atribut yang menentukan bila item perlu dipadamkan secara automatik. Anda menetapkan atribut TTL (contohnya timestamp luput), dan DynamoDB memadamkan item secara automatik selepas masa itu tanpa kos tulis yang dikenakan. Ini berguna untuk data sementara seperti item sesi, token, atau data boleh luput. TTL juga sesuai dengan DynamoDB Streams supaya anda boleh memproses pemadaman. Ini membantu menguruskan saiz pangkalan data dan mengurangkan kos.


[User] Apakah maksud TTL (Time to Live) pada DynamoDB dan bagaimanakah ia dimanfaatkan?

[Assistant] TTL dalam DynamoDB ialah atribut yang menentukan bila item perlu dipadamkan secara automatik. Anda menetapkan atribut TTL (contohnya timestamp luput), dan DynamoDB memadamkan item secara automatik selepas masa itu tanpa kos tulis yang dikenakan. Ini berguna untuk data sementara seperti item sesi, token, atau data boleh luput. TTL juga sesuai dengan DynamoDB Streams supaya anda boleh memproses pemadaman. Ini membantu menguruskan saiz pangkalan data dan mengurangkan kos.


[User] Terangkan apakah fungsi TTL (Time to Live) dalam DynamoDB dan bagaimana ia boleh digunakan?

[Assistant] TTL dalam DynamoDB ialah atribut yang menentukan bila item perlu dipadamkan secara automatik. Anda menetapkan atribut TTL (contohnya timestamp luput), dan DynamoDB memadamkan item secara automatik selepas masa itu tanpa kos tulis yang dikenakan. Ini berguna untuk data sementara seperti item sesi, token, atau data boleh luput. TTL juga sesuai dengan DynamoDB Streams supaya anda boleh memproses pemadaman. Ini membantu menguruskan saiz pangkalan data dan mengurangkan kos.


[User] Berapakah tempoh saya dibenarkan menyimpan AWS Snowball Edge bagi sesuatu pekerjaan?

[Assistant] Untuk tujuan keselamatan, pekerjaan yang menggunakan peranti AWS Snowball Edge mesti disiapkan dalam tempoh 360 hari selepas disediakan. Jika anda perlu menyimpan satu atau lebih peranti untuk lebih daripada 360 hari, hubungi Sokongan AWS. Jika tidak, selepas 360 hari, peranti akan dikunci, tidak lagi boleh diakses, dan mesti dipulangkan. Jika peranti AWS Snowball Edge menjadi terkunci semasa pekerjaan import, kami masih boleh memindahkan data sedia ada pada peranti tersebut ke Amazon S3.


[User] Selama manakah AWS Snowball Edge boleh saya simpan untuk pekerjaan tertentu?

[Assistant] Untuk tujuan keselamatan, pekerjaan yang menggunakan peranti AWS Snowball Edge mesti disiapkan dalam tempoh 360 hari selepas disediakan. Jika anda perlu menyimpan satu atau lebih peranti untuk lebih daripada 360 hari, hubungi Sokongan AWS. Jika tidak, selepas 360 hari, peranti akan dikunci, tidak lagi boleh diakses, dan mesti dipulangkan. Jika peranti AWS Snowball Edge menjadi terkunci semasa pekerjaan import, kami masih boleh memindahkan data sedia ada pada peranti tersebut ke Amazon S3.


[User] Apakah had tempoh penyimpanan AWS Snowball Edge untuk sesuatu pekerjaan?

[Assistant] Untuk tujuan keselamatan, pekerjaan yang menggunakan peranti AWS Snowball Edge mesti disiapkan dalam tempoh 360 hari selepas disediakan. Jika anda perlu menyimpan satu atau lebih peranti untuk lebih daripada 360 hari, hubungi Sokongan AWS. Jika tidak, selepas 360 hari, peranti akan dikunci, tidak lagi boleh diakses, dan mesti dipulangkan. Jika peranti AWS Snowball Edge menjadi terkunci semasa pekerjaan import, kami masih boleh memindahkan data sedia ada pada peranti tersebut ke Amazon S3.


[User] Apakah yang diambil kira dalam pengiraan daya pemprosesan strim data Amazon Kinesis apabila panggilan PutRecord atau PutRecords dibuat?

[Assistant] Blob data anda, kunci partition, dan nama strim data ialah parameter yang diperlukan bagi panggilan PutRecord atau PutRecords. Saiz blob data anda (sebelum pengekodan Base64) dan kunci partition akan dikira terhadap daya pemprosesan data strim data Amazon Kinesis anda, yang ditentukan oleh bilangan shard dalam strim data tersebut.


[User] Semasa panggilan PutRecord atau PutRecords dilaksanakan, apakah elemen data yang dikira terhadap kapasiti pemprosesan strim data Amazon Kinesis?

[Assistant] Blob data anda, kunci partition, dan nama strim data ialah parameter yang diperlukan bagi panggilan PutRecord atau PutRecords. Saiz blob data anda (sebelum pengekodan Base64) dan kunci partition akan dikira terhadap daya pemprosesan data strim data Amazon Kinesis anda, yang ditentukan oleh bilangan shard dalam strim data tersebut.


[User] Apakah perkara yang diambil kira berhubung dengan daya pemprosesan strim data Amazon Kinesis ketika panggilan PutRecord atau PutRecords dijalankan?

[Assistant] Blob data anda, kunci partition, dan nama strim data ialah parameter yang diperlukan bagi panggilan PutRecord atau PutRecords. Saiz blob data anda (sebelum pengekodan Base64) dan kunci partition akan dikira terhadap daya pemprosesan data strim data Amazon Kinesis anda, yang ditentukan oleh bilangan shard dalam strim data tersebut.


[User] Bagaimanakah REST, HTTP, dan WebSocket API dalam API Gateway berbeza antara satu sama lain?

[Assistant] REST API menawarkan set ciri lengkap termasuk transformasi, caching, integrasi kompleks, dan sokongan penuh WAF. HTTP API lebih ringan, lebih pantas, dan lebih murah, dengan set ciri yang lebih sederhana, sesuai untuk kebanyakan aplikasi mudah. WebSocket API menyokong komunikasi dua hala masa nyata untuk aplikasi segera seperti sembang dan papan pemuka langsung. Pilih berdasarkan keperluan kerumitan dan keperluan masa nyata aplikasi anda.


[User] Apakah yang membezakan REST, HTTP, dan WebSocket API pada API Gateway?

[Assistant] REST API menawarkan set ciri lengkap termasuk transformasi, caching, integrasi kompleks, dan sokongan penuh WAF. HTTP API lebih ringan, lebih pantas, dan lebih murah, dengan set ciri yang lebih sederhana, sesuai untuk kebanyakan aplikasi mudah. WebSocket API menyokong komunikasi dua hala masa nyata untuk aplikasi segera seperti sembang dan papan pemuka langsung. Pilih berdasarkan keperluan kerumitan dan keperluan masa nyata aplikasi anda.


[User] Apakah perbezaan yang wujud di antara REST, HTTP, dan WebSocket API yang ditawarkan oleh API Gateway?

[Assistant] REST API menawarkan set ciri lengkap termasuk transformasi, caching, integrasi kompleks, dan sokongan penuh WAF. HTTP API lebih ringan, lebih pantas, dan lebih murah, dengan set ciri yang lebih sederhana, sesuai untuk kebanyakan aplikasi mudah. WebSocket API menyokong komunikasi dua hala masa nyata untuk aplikasi segera seperti sembang dan papan pemuka langsung. Pilih berdasarkan keperluan kerumitan dan keperluan masa nyata aplikasi anda.


[User] Adakah akses bersekutu disokong oleh Amazon ECR?

[Assistant] Ya. Amazon ECR disepadukan dengan AWS Identity and Access Management (IAM), yang menyokong persekutuan identiti untuk akses yang diwakilkan ke Konsol Pengurusan AWS atau API AWS.


[User] Adakah Amazon ECR menyediakan sokongan untuk akses bersekutu?

[Assistant] Ya. Amazon ECR disepadukan dengan AWS Identity and Access Management (IAM), yang menyokong persekutuan identiti untuk akses yang diwakilkan ke Konsol Pengurusan AWS atau API AWS.


[User] Adakah sokongan bagi akses bersekutu tersedia dalam Amazon ECR?

[Assistant] Ya. Amazon ECR disepadukan dengan AWS Identity and Access Management (IAM), yang menyokong persekutuan identiti untuk akses yang diwakilkan ke Konsol Pengurusan AWS atau API AWS.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch?

[Assistant] Kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch membolehkan anda memantau dan menyelesaikan masalah aplikasi yang merentasi pelbagai akaun dalam sesuatu Region. Dengan menggunakan kebolehcerapan merentas akaun, anda boleh mencari, menggambarkan, dan menganalisis metrik, log, dan jejak anda dengan lancar, tanpa perlu risau tentang sempadan akaun. Anda boleh bermula dengan paparan merentas akaun yang diagregatkan bagi aplikasi anda untuk mengenal pasti secara visual sumber yang memaparkan ralat dan menyelam lebih dalam ke dalam jejak, metrik, dan log yang berkorelasi untuk mengenal pasti punca isu tersebut. Akses data dan navigasi merentas akaun yang lancar yang didayakan oleh pemantauan merentas akaun membantu anda mengurangkan usaha manual yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dan menjimatkan masa yang berharga dalam penyelesaian. Kebolehcerapan merentas akaun adalah tambahan kepada keupayaan kebolehcerapan bersatu CloudWatch.


[User] Terangkan konsep kebolehcerapan antara akaun dalam CloudWatch.

[Assistant] Kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch membolehkan anda memantau dan menyelesaikan masalah aplikasi yang merentasi pelbagai akaun dalam sesuatu Region. Dengan menggunakan kebolehcerapan merentas akaun, anda boleh mencari, menggambarkan, dan menganalisis metrik, log, dan jejak anda dengan lancar, tanpa perlu risau tentang sempadan akaun. Anda boleh bermula dengan paparan merentas akaun yang diagregatkan bagi aplikasi anda untuk mengenal pasti secara visual sumber yang memaparkan ralat dan menyelam lebih dalam ke dalam jejak, metrik, dan log yang berkorelasi untuk mengenal pasti punca isu tersebut. Akses data dan navigasi merentas akaun yang lancar yang didayakan oleh pemantauan merentas akaun membantu anda mengurangkan usaha manual yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dan menjimatkan masa yang berharga dalam penyelesaian. Kebolehcerapan merentas akaun adalah tambahan kepada keupayaan kebolehcerapan bersatu CloudWatch.


[User] Apakah maksud kebolehcerapan silang akaun pada CloudWatch?

[Assistant] Kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch membolehkan anda memantau dan menyelesaikan masalah aplikasi yang merentasi pelbagai akaun dalam sesuatu Region. Dengan menggunakan kebolehcerapan merentas akaun, anda boleh mencari, menggambarkan, dan menganalisis metrik, log, dan jejak anda dengan lancar, tanpa perlu risau tentang sempadan akaun. Anda boleh bermula dengan paparan merentas akaun yang diagregatkan bagi aplikasi anda untuk mengenal pasti secara visual sumber yang memaparkan ralat dan menyelam lebih dalam ke dalam jejak, metrik, dan log yang berkorelasi untuk mengenal pasti punca isu tersebut. Akses data dan navigasi merentas akaun yang lancar yang didayakan oleh pemantauan merentas akaun membantu anda mengurangkan usaha manual yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dan menjimatkan masa yang berharga dalam penyelesaian. Kebolehcerapan merentas akaun adalah tambahan kepada keupayaan kebolehcerapan bersatu CloudWatch.


[User] Apakah cara untuk saya melaksanakan autentikasi pada API dalaman yang hanya boleh dicapai oleh perkhidmatan lain?

[Assistant] Untuk API dalaman, anda boleh menggunakannya secara peribadi (private endpoint dalam VPC), atau mengesahkan permintaan menggunakan IAM authorizer di API Gateway. Anda boleh mengkonfigurasikan perkhidmatan untuk menandatangani permintaan dengan SigV4 menggunakan peranan IAM, dan API Gateway mengesahkannya. Ini memastikan hanya perkhidmatan dengan peranan yang dibenarkan memanggil API. Ia mengelakkan pendedahan awam dan kebenaran yang lebih ketat.


[User] Bagaimanakah kaedah yang boleh digunakan untuk mengimplementasikan autentikasi bagi API dalaman yang aksesnya terhad kepada perkhidmatan lain sahaja?

[Assistant] Untuk API dalaman, anda boleh menggunakannya secara peribadi (private endpoint dalam VPC), atau mengesahkan permintaan menggunakan IAM authorizer di API Gateway. Anda boleh mengkonfigurasikan perkhidmatan untuk menandatangani permintaan dengan SigV4 menggunakan peranan IAM, dan API Gateway mengesahkannya. Ini memastikan hanya perkhidmatan dengan peranan yang dibenarkan memanggil API. Ia mengelakkan pendedahan awam dan kebenaran yang lebih ketat.


[User] Saya ingin melaksanakan autentikasi ke atas API dalaman yang hanya dapat diakses oleh perkhidmatan lain - apakah caranya?

[Assistant] Untuk API dalaman, anda boleh menggunakannya secara peribadi (private endpoint dalam VPC), atau mengesahkan permintaan menggunakan IAM authorizer di API Gateway. Anda boleh mengkonfigurasikan perkhidmatan untuk menandatangani permintaan dengan SigV4 menggunakan peranan IAM, dan API Gateway mengesahkannya. Ini memastikan hanya perkhidmatan dengan peranan yang dibenarkan memanggil API. Ia mengelakkan pendedahan awam dan kebenaran yang lebih ketat.


[User] Boleh anda terangkan apa yang dimaksudkan dengan Amazon ECS serta hubungannya dengan Fargate dan konsep serverless?

[Assistant] Amazon ECS ialah perkhidmatan orkestra kontena untuk menjalankan kontena Docker. Amazon ECS Fargate ialah mod pelancaran serverless untuk ECS yang menguruskan infrastruktur untuk anda — anda tentukan CPU dan memori, dan Fargate menjalankan kontena tanpa anda menguruskan nod. Fargate sesuai untuk beban kerja kontena yang memerlukan kawalan lebih daripada Lambda tetapi masih mahu elak menguruskan pelayan, contohnya pekerja jangka panjang atau aplikasi berstatus.


[User] Apakah definisi Amazon ECS dan bagaimanakah ia dikaitkan dengan Fargate serta pendekatan serverless?

[Assistant] Amazon ECS ialah perkhidmatan orkestra kontena untuk menjalankan kontena Docker. Amazon ECS Fargate ialah mod pelancaran serverless untuk ECS yang menguruskan infrastruktur untuk anda — anda tentukan CPU dan memori, dan Fargate menjalankan kontena tanpa anda menguruskan nod. Fargate sesuai untuk beban kerja kontena yang memerlukan kawalan lebih daripada Lambda tetapi masih mahu elak menguruskan pelayan, contohnya pekerja jangka panjang atau aplikasi berstatus.


[User] Jelaskan konsep Amazon ECS serta kaitannya bersama Fargate dan model serverless.

[Assistant] Amazon ECS ialah perkhidmatan orkestra kontena untuk menjalankan kontena Docker. Amazon ECS Fargate ialah mod pelancaran serverless untuk ECS yang menguruskan infrastruktur untuk anda — anda tentukan CPU dan memori, dan Fargate menjalankan kontena tanpa anda menguruskan nod. Fargate sesuai untuk beban kerja kontena yang memerlukan kawalan lebih daripada Lambda tetapi masih mahu elak menguruskan pelayan, contohnya pekerja jangka panjang atau aplikasi berstatus.


[User] Adakah Amazon SNS boleh menggunakan fungsi AWS Lambda yang sama yang saya gunakan bersama perkhidmatan lain (misalnya Amazon S3)?

[Assistant] Anda boleh menggunakan fungsi AWS Lambda yang sama yang anda gunakan dengan perkhidmatan lain selagi fungsi yang sama dapat menghuraikan format peristiwa daripada Amazon SNS sebagai tambahan kepada format peristiwa perkhidmatan lain. Untuk format peristiwa SNS, sila baca blog kami.


[User] Boleh tak Amazon SNS menggunakan fungsi AWS Lambda yang sama yang saya gunakan untuk perkhidmatan lain seperti Amazon S3?

[Assistant] Anda boleh menggunakan fungsi AWS Lambda yang sama yang anda gunakan dengan perkhidmatan lain selagi fungsi yang sama dapat menghuraikan format peristiwa daripada Amazon SNS sebagai tambahan kepada format peristiwa perkhidmatan lain. Untuk format peristiwa SNS, sila baca blog kami.


[User] Adakah fungsi AWS Lambda yang sama yang digunakan dengan perkhidmatan lain (contohnya Amazon S3) turut boleh digunakan oleh Amazon SNS?

[Assistant] Anda boleh menggunakan fungsi AWS Lambda yang sama yang anda gunakan dengan perkhidmatan lain selagi fungsi yang sama dapat menghuraikan format peristiwa daripada Amazon SNS sebagai tambahan kepada format peristiwa perkhidmatan lain. Untuk format peristiwa SNS, sila baca blog kami.


[User] Apa yang dimaksudkan dengan pengguna yang tidak disahkan?

[Assistant] Pengguna yang tidak disahkan ialah pengguna yang tidak mengesahkan diri dengan mana-mana penyedia identiti, tetapi sebaliknya mengakses aplikasi anda sebagai tetamu. Anda boleh menentukan peranan IAM yang berasingan untuk pengguna ini untuk memberikan kebenaran terhad bagi mengakses sumber backend anda.


[User] Bagaimanakah definisi bagi pengguna yang tidak disahkan?

[Assistant] Pengguna yang tidak disahkan ialah pengguna yang tidak mengesahkan diri dengan mana-mana penyedia identiti, tetapi sebaliknya mengakses aplikasi anda sebagai tetamu. Anda boleh menentukan peranan IAM yang berasingan untuk pengguna ini untuk memberikan kebenaran terhad bagi mengakses sumber backend anda.


[User] Boleh anda terangkan maksud pengguna yang tidak disahkan?

[Assistant] Pengguna yang tidak disahkan ialah pengguna yang tidak mengesahkan diri dengan mana-mana penyedia identiti, tetapi sebaliknya mengakses aplikasi anda sebagai tetamu. Anda boleh menentukan peranan IAM yang berasingan untuk pengguna ini untuk memberikan kebenaran terhad bagi mengakses sumber backend anda.


[User] Apakah peranan yang dipikul oleh AWS bagi kluster EKS yang menggunakan Amazon EKS Auto Mode?

[Assistant] Dengan menggunakan Amazon EKS Auto Mode, AWS memperluaskan tanggungjawabnya berbanding dengan infrastruktur AWS yang diuruskan pelanggan dalam kluster EKS. Selain daripada mengendalikan satah kawalan kluster Kubernetes, dengan EKS Auto Mode didayakan, AWS juga bertanggungjawab untuk mengamankan, mengkonfigurasi, dan menguruskan infrastruktur AWS dalam kluster EKS yang aplikasi anda perlukan untuk berjalan. Untuk berbuat demikian, sumber infrastruktur AWS (seperti EC2 instances) dalam kluster EKS yang menggunakan EKS Auto Mode mempunyai had berbanding dengan rakan sejawat yang diuruskan pelanggan. Sebagai contoh, anda tidak boleh menyambung secara jauh melalui SSH atau SSM, mengubah suai IAM role instance, menggantikan volume akar, atau melampirkan antara muka rangkaian elastik tambahan pada EC2 instances yang diuruskan oleh EKS Auto Mode, kerana berbuat demikian akan mengehadkan keupayaan AWS untuk mengamankan dan menguruskan mereka.


[User] Apakah tugas AWS terhadap kluster EKS yang berjalan dengan Amazon EKS Auto Mode?

[Assistant] Dengan menggunakan Amazon EKS Auto Mode, AWS memperluaskan tanggungjawabnya berbanding dengan infrastruktur AWS yang diuruskan pelanggan dalam kluster EKS. Selain daripada mengendalikan satah kawalan kluster Kubernetes, dengan EKS Auto Mode didayakan, AWS juga bertanggungjawab untuk mengamankan, mengkonfigurasi, dan menguruskan infrastruktur AWS dalam kluster EKS yang aplikasi anda perlukan untuk berjalan. Untuk berbuat demikian, sumber infrastruktur AWS (seperti EC2 instances) dalam kluster EKS yang menggunakan EKS Auto Mode mempunyai had berbanding dengan rakan sejawat yang diuruskan pelanggan. Sebagai contoh, anda tidak boleh menyambung secara jauh melalui SSH atau SSM, mengubah suai IAM role instance, menggantikan volume akar, atau melampirkan antara muka rangkaian elastik tambahan pada EC2 instances yang diuruskan oleh EKS Auto Mode, kerana berbuat demikian akan mengehadkan keupayaan AWS untuk mengamankan dan menguruskan mereka.


[User] Apakah perkara yang diuruskan oleh AWS dalam kluster EKS yang menggunakan Amazon EKS Auto Mode?

[Assistant] Dengan menggunakan Amazon EKS Auto Mode, AWS memperluaskan tanggungjawabnya berbanding dengan infrastruktur AWS yang diuruskan pelanggan dalam kluster EKS. Selain daripada mengendalikan satah kawalan kluster Kubernetes, dengan EKS Auto Mode didayakan, AWS juga bertanggungjawab untuk mengamankan, mengkonfigurasi, dan menguruskan infrastruktur AWS dalam kluster EKS yang aplikasi anda perlukan untuk berjalan. Untuk berbuat demikian, sumber infrastruktur AWS (seperti EC2 instances) dalam kluster EKS yang menggunakan EKS Auto Mode mempunyai had berbanding dengan rakan sejawat yang diuruskan pelanggan. Sebagai contoh, anda tidak boleh menyambung secara jauh melalui SSH atau SSM, mengubah suai IAM role instance, menggantikan volume akar, atau melampirkan antara muka rangkaian elastik tambahan pada EC2 instances yang diuruskan oleh EKS Auto Mode, kerana berbuat demikian akan mengehadkan keupayaan AWS untuk mengamankan dan menguruskan mereka.


[User] Apakah cara untuk saya mengendalikan pelbagai fungsi Lambda tanpa keadaan yang berbelit-belit?

[Assistant] Untuk menguruskan banyak fungsi, gunakan IaC (SAM/CDK) untuk mentakrifkan semuanya, gunakan konvensyen penamaan dan tag yang konsisten, kumpulkan fungsi mengikut perkhidmatan atau domain, gunakan Layers untuk perpustakaan biasa, dan automasi penyebaran dengan CI/CD. Anda juga boleh menggabungkan fungsi yang berkaitan rapat menjadi satu fungsi dengan banyak handler. Ini mengurangkan kerumitan dan meningkatkan kebolehurusan.


[User] Bagaimanakah saya boleh menyusun banyak fungsi Lambda supaya tidak menjadi rumit dan saling berkaitan?

[Assistant] Untuk menguruskan banyak fungsi, gunakan IaC (SAM/CDK) untuk mentakrifkan semuanya, gunakan konvensyen penamaan dan tag yang konsisten, kumpulkan fungsi mengikut perkhidmatan atau domain, gunakan Layers untuk perpustakaan biasa, dan automasi penyebaran dengan CI/CD. Anda juga boleh menggabungkan fungsi yang berkaitan rapat menjadi satu fungsi dengan banyak handler. Ini mengurangkan kerumitan dan meningkatkan kebolehurusan.


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk menguruskan sebilangan besar fungsi Lambda tanpa mewujudkan kekacauan yang bersilang?

[Assistant] Untuk menguruskan banyak fungsi, gunakan IaC (SAM/CDK) untuk mentakrifkan semuanya, gunakan konvensyen penamaan dan tag yang konsisten, kumpulkan fungsi mengikut perkhidmatan atau domain, gunakan Layers untuk perpustakaan biasa, dan automasi penyebaran dengan CI/CD. Anda juga boleh menggabungkan fungsi yang berkaitan rapat menjadi satu fungsi dengan banyak handler. Ini mengurangkan kerumitan dan meningkatkan kebolehurusan.


[User] Apakah cara untuk mencapai ketersediaan tinggi dalam aplikasi serverless?

[Assistant] Untuk mencapai ketersediaan tinggi: AWS menguruskan banyak infrastruktur, tetapi anda perlu mereka bentuk untuknya. Gunakan berbilang zon ketersediaan (yang diuruskan oleh perkhidmatan AWS), gunakan berbilang kawasan untuk data kritikal, gunakan Global Tables untuk DynamoDB, gunakan Route 53 failover untuk penghalaan jika satu kawasan gagal, dan pastikan aplikasi anda idempotent dan boleh pulih daripada kegagalan separa melalui retry dan DLQ. Pantau dengan CloudWatch dan sediakan amaran.


[User] Bagaimanakah saya boleh mencapai ketersediaan tinggi bagi aplikasi serverless?

[Assistant] Untuk mencapai ketersediaan tinggi: AWS menguruskan banyak infrastruktur, tetapi anda perlu mereka bentuk untuknya. Gunakan berbilang zon ketersediaan (yang diuruskan oleh perkhidmatan AWS), gunakan berbilang kawasan untuk data kritikal, gunakan Global Tables untuk DynamoDB, gunakan Route 53 failover untuk penghalaan jika satu kawasan gagal, dan pastikan aplikasi anda idempotent dan boleh pulih daripada kegagalan separa melalui retry dan DLQ. Pantau dengan CloudWatch dan sediakan amaran.


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk mencapai ketersediaan tinggi dalam aplikasi serverless?

[Assistant] Untuk mencapai ketersediaan tinggi: AWS menguruskan banyak infrastruktur, tetapi anda perlu mereka bentuk untuknya. Gunakan berbilang zon ketersediaan (yang diuruskan oleh perkhidmatan AWS), gunakan berbilang kawasan untuk data kritikal, gunakan Global Tables untuk DynamoDB, gunakan Route 53 failover untuk penghalaan jika satu kawasan gagal, dan pastikan aplikasi anda idempotent dan boleh pulih daripada kegagalan separa melalui retry dan DLQ. Pantau dengan CloudWatch dan sediakan amaran.


[User] Bagaimanakah cara saya boleh melakukan debugging terhadap aplikasi serverless secara end-to-end?

[Assistant] Untuk debugging end-to-end: gunakan CloudWatch Logs untuk log setiap fungsi, gunakan X-Ray untuk penjejakan merentas perkhidmatan dan melihat di mana masa dihabiskan, uji fungsi secara individu, dan gunakan log di setiap peringkat (API GW, Lambda, pangkalan data). Tambah pengepilan terperinci, gunakan fail log berstruktur, dan semak jejak X-Ray untuk melihat aliran permintaan. Uji dengan kes sebenar dan proses langkah demi langkah untuk mengenal pasti titik kegagalan.


[User] Apakah kaedah yang boleh saya gunakan untuk membuat debugging aplikasi serverless secara end-to-end?

[Assistant] Untuk debugging end-to-end: gunakan CloudWatch Logs untuk log setiap fungsi, gunakan X-Ray untuk penjejakan merentas perkhidmatan dan melihat di mana masa dihabiskan, uji fungsi secara individu, dan gunakan log di setiap peringkat (API GW, Lambda, pangkalan data). Tambah pengepilan terperinci, gunakan fail log berstruktur, dan semak jejak X-Ray untuk melihat aliran permintaan. Uji dengan kes sebenar dan proses langkah demi langkah untuk mengenal pasti titik kegagalan.


[User] Bagaimana caranya saya menjalankan proses debugging pada aplikasi serverless secara end-to-end?

[Assistant] Untuk debugging end-to-end: gunakan CloudWatch Logs untuk log setiap fungsi, gunakan X-Ray untuk penjejakan merentas perkhidmatan dan melihat di mana masa dihabiskan, uji fungsi secara individu, dan gunakan log di setiap peringkat (API GW, Lambda, pangkalan data). Tambah pengepilan terperinci, gunakan fail log berstruktur, dan semak jejak X-Ray untuk melihat aliran permintaan. Uji dengan kes sebenar dan proses langkah demi langkah untuk mengenal pasti titik kegagalan.


[User] Apakah sebab saya patut menggunakan Large Data Migration Manager?

[Assistant] Large Data Migration Manager membantu anda merancang dan memantau migrasi data berskala besar anda daripada minimum 500TB kepada data berskala petabytes. Pertama, Large Data Migration Manager membolehkan anda mencipta pelan untuk projek migrasi anda yang menggunakan pelbagai peranti AWS Snowball untuk melengkapkan migrasi data berskala petabyte atau pergerakan data dari pinggir mudah alih yang lasak. Mewujudkan pelan membantu anda dan rakan kongsi anda untuk memulakan penggunaan Snowball dan menyelaraskan matlamat projek seperti saiz data yang akan dipindahkan dan tempoh projek. Setelah pelan disediakan, Large Data Migration Manager menyediakan lokasi pusat dalam AWS Snowball Management Console untuk anda sentiasa dikemas kini dengan kemajuan semua kerja Snowball anda (bilangan kerja yang belum selesai, data semasa yang diserap, dsb.), dan melihat jadual anggaran untuk membuat pesanan kerja seterusnya. Akhir sekali, anda boleh mengawal pelan projek semasa anda memantau migrasi dan boleh melanjutkan atau menamatkan migrasi apabila anda fikir sesuai. Sebelum pelancaran Large Data Migration Manager, anda perlu menjejaki semua maklumat ini sendiri dan meluangkan masa untuk berkoordinasi dengan rakan kongsi dan AWS untuk menjejaki kemajuan penyerapan data dan membuat pesanan kerja. Large Data Migration Manager menjimatkan masa dan usaha anda dengan menjejaki semua butiran projek dan membolehkan anda memberi tumpuan kepada matlamat keseluruhan migrasi data anda.


[User] Kenapa saya harus gunakan Large Data Migration Manager?

[Assistant] Large Data Migration Manager membantu anda merancang dan memantau migrasi data berskala besar anda daripada minimum 500TB kepada data berskala petabytes. Pertama, Large Data Migration Manager membolehkan anda mencipta pelan untuk projek migrasi anda yang menggunakan pelbagai peranti AWS Snowball untuk melengkapkan migrasi data berskala petabyte atau pergerakan data dari pinggir mudah alih yang lasak. Mewujudkan pelan membantu anda dan rakan kongsi anda untuk memulakan penggunaan Snowball dan menyelaraskan matlamat projek seperti saiz data yang akan dipindahkan dan tempoh projek. Setelah pelan disediakan, Large Data Migration Manager menyediakan lokasi pusat dalam AWS Snowball Management Console untuk anda sentiasa dikemas kini dengan kemajuan semua kerja Snowball anda (bilangan kerja yang belum selesai, data semasa yang diserap, dsb.), dan melihat jadual anggaran untuk membuat pesanan kerja seterusnya. Akhir sekali, anda boleh mengawal pelan projek semasa anda memantau migrasi dan boleh melanjutkan atau menamatkan migrasi apabila anda fikir sesuai. Sebelum pelancaran Large Data Migration Manager, anda perlu menjejaki semua maklumat ini sendiri dan meluangkan masa untuk berkoordinasi dengan rakan kongsi dan AWS untuk menjejaki kemajuan penyerapan data dan membuat pesanan kerja. Large Data Migration Manager menjimatkan masa dan usaha anda dengan menjejaki semua butiran projek dan membolehkan anda memberi tumpuan kepada matlamat keseluruhan migrasi data anda.


[User] Apa rasionalnya saya memilih Large Data Migration Manager?

[Assistant] Large Data Migration Manager membantu anda merancang dan memantau migrasi data berskala besar anda daripada minimum 500TB kepada data berskala petabytes. Pertama, Large Data Migration Manager membolehkan anda mencipta pelan untuk projek migrasi anda yang menggunakan pelbagai peranti AWS Snowball untuk melengkapkan migrasi data berskala petabyte atau pergerakan data dari pinggir mudah alih yang lasak. Mewujudkan pelan membantu anda dan rakan kongsi anda untuk memulakan penggunaan Snowball dan menyelaraskan matlamat projek seperti saiz data yang akan dipindahkan dan tempoh projek. Setelah pelan disediakan, Large Data Migration Manager menyediakan lokasi pusat dalam AWS Snowball Management Console untuk anda sentiasa dikemas kini dengan kemajuan semua kerja Snowball anda (bilangan kerja yang belum selesai, data semasa yang diserap, dsb.), dan melihat jadual anggaran untuk membuat pesanan kerja seterusnya. Akhir sekali, anda boleh mengawal pelan projek semasa anda memantau migrasi dan boleh melanjutkan atau menamatkan migrasi apabila anda fikir sesuai. Sebelum pelancaran Large Data Migration Manager, anda perlu menjejaki semua maklumat ini sendiri dan meluangkan masa untuk berkoordinasi dengan rakan kongsi dan AWS untuk menjejaki kemajuan penyerapan data dan membuat pesanan kerja. Large Data Migration Manager menjimatkan masa dan usaha anda dengan menjejaki semua butiran projek dan membolehkan anda memberi tumpuan kepada matlamat keseluruhan migrasi data anda.


[User] Adakah mungkin untuk saya menyulitkan data yang dihantar ke dalam aliran data Kinesis?

[Assistant] Ya, dan terdapat dua pilihan untuk berbuat demikian. Anda boleh menggunakan penyulitan sisi pelayan (server-side encryption), iaitu ciri terurus sepenuhnya yang secara automatik menyulitkan dan menyahsulit data semasa anda memasukkan dan mendapatkan data daripada aliran data. Anda juga boleh menulis data yang disulitkan ke aliran data dengan menyulitkan dan menyahsulit pada sisi klien.


[User] Bolehkah data yang saya kirim ke aliran data Kinesis disulitkan?

[Assistant] Ya, dan terdapat dua pilihan untuk berbuat demikian. Anda boleh menggunakan penyulitan sisi pelayan (server-side encryption), iaitu ciri terurus sepenuhnya yang secara automatik menyulitkan dan menyahsulit data semasa anda memasukkan dan mendapatkan data daripada aliran data. Anda juga boleh menulis data yang disulitkan ke aliran data dengan menyulitkan dan menyahsulit pada sisi klien.


[User] Adakah saya mampu mengenkripsi data yang saya muat masuk ke dalam aliran data Kinesis?

[Assistant] Ya, dan terdapat dua pilihan untuk berbuat demikian. Anda boleh menggunakan penyulitan sisi pelayan (server-side encryption), iaitu ciri terurus sepenuhnya yang secara automatik menyulitkan dan menyahsulit data semasa anda memasukkan dan mendapatkan data daripada aliran data. Anda juga boleh menulis data yang disulitkan ke aliran data dengan menyulitkan dan menyahsulit pada sisi klien.


[User] Pada bila masa saya sepatutnya menggunakan Amazon ECS bersama AWS Fargate?

[Assistant] AWS Fargate menawarkan pengkomputeran tanpa pelayan (serverless) untuk menjalankan kontena dengan Amazon ECS. AWS Fargate membolehkan pelanggan melancarkan kontena mereka tanpa perlu menyediakan atau menguruskan instance Amazon EC2. AWS Fargate ialah cara paling mudah untuk melancarkan dan menjalankan kontena di AWS. Pelanggan yang memerlukan kawalan yang lebih besar terhadap instance EC2 mereka (untuk menyokong keperluan pematuhan dan tadbir urus atau pilihan penyesuaian yang lebih luas) boleh memilih untuk menggunakan Amazon ECS dengan instance Amazon EC2.


[User] Dalam keadaan apa saya perlu menggunakan Amazon ECS bersama-sama dengan AWS Fargate?

[Assistant] AWS Fargate menawarkan pengkomputeran tanpa pelayan (serverless) untuk menjalankan kontena dengan Amazon ECS. AWS Fargate membolehkan pelanggan melancarkan kontena mereka tanpa perlu menyediakan atau menguruskan instance Amazon EC2. AWS Fargate ialah cara paling mudah untuk melancarkan dan menjalankan kontena di AWS. Pelanggan yang memerlukan kawalan yang lebih besar terhadap instance EC2 mereka (untuk menyokong keperluan pematuhan dan tadbir urus atau pilihan penyesuaian yang lebih luas) boleh memilih untuk menggunakan Amazon ECS dengan instance Amazon EC2.


[User] Bila masanya patut saya gunakan Amazon ECS dengan AWS Fargate?

[Assistant] AWS Fargate menawarkan pengkomputeran tanpa pelayan (serverless) untuk menjalankan kontena dengan Amazon ECS. AWS Fargate membolehkan pelanggan melancarkan kontena mereka tanpa perlu menyediakan atau menguruskan instance Amazon EC2. AWS Fargate ialah cara paling mudah untuk melancarkan dan menjalankan kontena di AWS. Pelanggan yang memerlukan kawalan yang lebih besar terhadap instance EC2 mereka (untuk menyokong keperluan pematuhan dan tadbir urus atau pilihan penyesuaian yang lebih luas) boleh memilih untuk menggunakan Amazon ECS dengan instance Amazon EC2.


[User] Apakah cara untuk menghubungkan Lambda dengan pangkalan data?

[Assistant] Untuk menyambungkan Lambda ke pangkalan data, anda perlu memastikan Lambda dapat mengakses pangkalan data. Jika pangkalan data dalam VPC (seperti RDS), konfigurasikan Lambda untuk berjalan dalam VPC yang sama. Gunakan amalan terbaik: buka sambungan sekali di luar handler supaya ia digunakan semula antara panggilan, gunakan kolam sambungan (connection pool), dan tangani masa tamat dengan betul. Untuk DynamoDB, ia diakses melalui API tanpa perlu VPC. Pertimbangkan kekangan sambungan pangkalan data hubungan dengan Lamnda yang berskala.


[User] Bagaimanakah langkah-langkah untuk mengaitkan Lambda kepada pangkalan data?

[Assistant] Untuk menyambungkan Lambda ke pangkalan data, anda perlu memastikan Lambda dapat mengakses pangkalan data. Jika pangkalan data dalam VPC (seperti RDS), konfigurasikan Lambda untuk berjalan dalam VPC yang sama. Gunakan amalan terbaik: buka sambungan sekali di luar handler supaya ia digunakan semula antara panggilan, gunakan kolam sambungan (connection pool), dan tangani masa tamat dengan betul. Untuk DynamoDB, ia diakses melalui API tanpa perlu VPC. Pertimbangkan kekangan sambungan pangkalan data hubungan dengan Lamnda yang berskala.


[User] Apakah kaedah yang boleh saya gunakan bagi membuat sambungan antara Lambda dan pangkalan data?

[Assistant] Untuk menyambungkan Lambda ke pangkalan data, anda perlu memastikan Lambda dapat mengakses pangkalan data. Jika pangkalan data dalam VPC (seperti RDS), konfigurasikan Lambda untuk berjalan dalam VPC yang sama. Gunakan amalan terbaik: buka sambungan sekali di luar handler supaya ia digunakan semula antara panggilan, gunakan kolam sambungan (connection pool), dan tangani masa tamat dengan betul. Untuk DynamoDB, ia diakses melalui API tanpa perlu VPC. Pertimbangkan kekangan sambungan pangkalan data hubungan dengan Lamnda yang berskala.


[User] Apakah cara untuk saya mengembangkan instance DB saya melampaui kelas instance DB paling besar serta had maksimum kapasiti storan?

[Assistant] Amazon RDS menyokong pelbagai kelas instance DB dan peruntukan storan untuk memenuhi keperluan aplikasi yang berbeza. Jika aplikasi anda memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran daripada kelas instance DB terbesar atau lebih banyak storan daripada peruntukan maksimum, anda boleh melaksanakan pembahagian (partitioning), dengan itu menyebarkan data anda merentas pelbagai instance DB. Untuk RDS for Oracle dan RDS for SQL Server, anda boleh menambah sehingga tiga volum storan tambahan, setiap satu sehingga 64 TiB, di atas volum storan utama untuk meningkatkan kapasiti storan kepada maksimum 256 TiB.


[User] Dengan apa cara saya dapat menambah skala instance DB saya melangkaui kelas instance DB terbesar dan had kapasiti storan maksimum?

[Assistant] Amazon RDS menyokong pelbagai kelas instance DB dan peruntukan storan untuk memenuhi keperluan aplikasi yang berbeza. Jika aplikasi anda memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran daripada kelas instance DB terbesar atau lebih banyak storan daripada peruntukan maksimum, anda boleh melaksanakan pembahagian (partitioning), dengan itu menyebarkan data anda merentas pelbagai instance DB. Untuk RDS for Oracle dan RDS for SQL Server, anda boleh menambah sehingga tiga volum storan tambahan, setiap satu sehingga 64 TiB, di atas volum storan utama untuk meningkatkan kapasiti storan kepada maksimum 256 TiB.


[User] Bagaimanakah kaedah yang boleh saya gunakan untuk menskalakan instance DB saya melepasi kelas instance DB paling besar dan kapasiti storan maksimum yang dibenarkan?

[Assistant] Amazon RDS menyokong pelbagai kelas instance DB dan peruntukan storan untuk memenuhi keperluan aplikasi yang berbeza. Jika aplikasi anda memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran daripada kelas instance DB terbesar atau lebih banyak storan daripada peruntukan maksimum, anda boleh melaksanakan pembahagian (partitioning), dengan itu menyebarkan data anda merentas pelbagai instance DB. Untuk RDS for Oracle dan RDS for SQL Server, anda boleh menambah sehingga tiga volum storan tambahan, setiap satu sehingga 64 TiB, di atas volum storan utama untuk meningkatkan kapasiti storan kepada maksimum 256 TiB.


[User] Berapakah nilai throughput paling tinggi yang boleh saya pohonkan bagi aliran data Amazon Kinesis saya apabila menggunakan mod provisioned?

[Assistant] Throughput aliran data Kinesis direka bentuk untuk berskala tanpa had. Kuota shard lalai ialah 20,000 shard setiap aliran untuk Wilayah AWS berikut: AS Timur (Virginia Utara), AS Barat (Oregon), dan Eropah (Ireland). Untuk semua Wilayah lain, kuota shard lalai ialah 1,000 atau 6,000 shard setiap aliran. Anda boleh melihat kuota shard anda dan meminta peningkatan melalui konsol AWS Service Quotas.


[User] Apakah had throughput tertinggi yang boleh saya minta untuk aliran data Amazon Kinesis saya dengan mod provisioned?

[Assistant] Throughput aliran data Kinesis direka bentuk untuk berskala tanpa had. Kuota shard lalai ialah 20,000 shard setiap aliran untuk Wilayah AWS berikut: AS Timur (Virginia Utara), AS Barat (Oregon), dan Eropah (Ireland). Untuk semua Wilayah lain, kuota shard lalai ialah 1,000 atau 6,000 shard setiap aliran. Anda boleh melihat kuota shard anda dan meminta peningkatan melalui konsol AWS Service Quotas.


[User] Sehingga berapa throughput maksimum yang boleh saya permintaan bagi aliran data Amazon Kinesis saya dalam mod provisioned?

[Assistant] Throughput aliran data Kinesis direka bentuk untuk berskala tanpa had. Kuota shard lalai ialah 20,000 shard setiap aliran untuk Wilayah AWS berikut: AS Timur (Virginia Utara), AS Barat (Oregon), dan Eropah (Ireland). Untuk semua Wilayah lain, kuota shard lalai ialah 1,000 atau 6,000 shard setiap aliran. Anda boleh melihat kuota shard anda dan meminta peningkatan melalui konsol AWS Service Quotas.


[User] Pada bila masa saya sepatutnya memilih Amazon RDS Optimized Reads?

[Assistant] Pelanggan patut menggunakan Amazon RDS Optimized Reads apabila mereka mempunyai beban kerja yang memerlukan pertanyaan kompleks; analitik tujuan umum; atau memerlukan kumpulan yang rumit, pengisihan, agregasi hash, gabungan beban tinggi, dan Ungkapan Jadual Biasa (CTE). Kes penggunaan ini menghasilkan penciptaan jadual sementara, membolehkan Optimized Reads mempercepatkan pemprosesan pertanyaan beban kerja anda.


[User] Dalam situasi apa saya patut menggunakan Amazon RDS Optimized Reads?

[Assistant] Pelanggan patut menggunakan Amazon RDS Optimized Reads apabila mereka mempunyai beban kerja yang memerlukan pertanyaan kompleks; analitik tujuan umum; atau memerlukan kumpulan yang rumit, pengisihan, agregasi hash, gabungan beban tinggi, dan Ungkapan Jadual Biasa (CTE). Kes penggunaan ini menghasilkan penciptaan jadual sementara, membolehkan Optimized Reads mempercepatkan pemprosesan pertanyaan beban kerja anda.


[User] Bila masa yang sesuai untuk saya gunakan Amazon RDS Optimized Reads?

[Assistant] Pelanggan patut menggunakan Amazon RDS Optimized Reads apabila mereka mempunyai beban kerja yang memerlukan pertanyaan kompleks; analitik tujuan umum; atau memerlukan kumpulan yang rumit, pengisihan, agregasi hash, gabungan beban tinggi, dan Ungkapan Jadual Biasa (CTE). Kes penggunaan ini menghasilkan penciptaan jadual sementara, membolehkan Optimized Reads mempercepatkan pemprosesan pertanyaan beban kerja anda.


[User] Adakah bayaran dikenakan oleh Athena untuk pertanyaan yang dibatalkan?

[Assistant] Ya. Jika anda membatalkan pertanyaan, anda akan dikenakan bayaran untuk jumlah data yang diimbas sehingga ke titik anda membatalkan pertanyaan tersebut.


[User] Adakah Athena mengenakan kos bagi pertanyaan yang dibatalkan?

[Assistant] Ya. Jika anda membatalkan pertanyaan, anda akan dikenakan bayaran untuk jumlah data yang diimbas sehingga ke titik anda membatalkan pertanyaan tersebut.


[User] Adakah terdapat sebarang caj daripada Athena untuk pertanyaan yang dibatalkan?

[Assistant] Ya. Jika anda membatalkan pertanyaan, anda akan dikenakan bayaran untuk jumlah data yang diimbas sehingga ke titik anda membatalkan pertanyaan tersebut.


[User] Apakah pilihan penyambungan yang tersedia untuk Amazon VPC saya?

[Assistant]
Anda boleh menyambungkan Amazon VPC anda kepada:
- Internet (melalui internet gateway)
- Pusat data korporat anda menggunakan sambungan AWS Site-to-Site VPN (melalui virtual private gateway)
- Kedua-dua internet dan pusat data korporat anda (menggunakan kedua-dua internet gateway dan virtual private gateway)
- Perkhidmatan AWS lain (melalui internet gateway, NAT, virtual private gateway, atau VPC endpoints)
- Amazon VPC lain (melalui VPC peering connections)


[User] Pilihan sambungan apa yang boleh saya gunakan untuk Amazon VPC saya?

[Assistant]
Anda boleh menyambungkan Amazon VPC anda kepada:
- Internet (melalui internet gateway)
- Pusat data korporat anda menggunakan sambungan AWS Site-to-Site VPN (melalui virtual private gateway)
- Kedua-dua internet dan pusat data korporat anda (menggunakan kedua-dua internet gateway dan virtual private gateway)
- Perkhidmatan AWS lain (melalui internet gateway, NAT, virtual private gateway, atau VPC endpoints)
- Amazon VPC lain (melalui VPC peering connections)


[User] Apakah kaedah sambungan yang disediakan untuk Amazon VPC saya?

[Assistant]
Anda boleh menyambungkan Amazon VPC anda kepada:
- Internet (melalui internet gateway)
- Pusat data korporat anda menggunakan sambungan AWS Site-to-Site VPN (melalui virtual private gateway)
- Kedua-dua internet dan pusat data korporat anda (menggunakan kedua-dua internet gateway dan virtual private gateway)
- Perkhidmatan AWS lain (melalui internet gateway, NAT, virtual private gateway, atau VPC endpoints)
- Amazon VPC lain (melalui VPC peering connections)


[User] Adakah Amazon RDS Proxy boleh diakses melalui API?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan API Amazon RDS Proxy untuk mencipta proksi dan kemudian menentukan kumpulan sasaran untuk menghubungkan proksi tersebut dengan instance atau kluster pangkalan data tertentu. Contohnya: aws rds create-db-proxy --db-proxy-name '…' --engine-family <mysql|postgresql> --auth [{}, {}] --role-arn '…' --subnet-ids {} --require-tls <true|false> --tags {} aws rds register-db-proxy-targets --target-group-name '…' --db-cluster-identifier '…' --db-instance-identifier '…'


[User] Adakah terdapat API yang membolehkan saya mengakses Amazon RDS Proxy?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan API Amazon RDS Proxy untuk mencipta proksi dan kemudian menentukan kumpulan sasaran untuk menghubungkan proksi tersebut dengan instance atau kluster pangkalan data tertentu. Contohnya: aws rds create-db-proxy --db-proxy-name '…' --engine-family <mysql|postgresql> --auth [{}, {}] --role-arn '…' --subnet-ids {} --require-tls <true|false> --tags {} aws rds register-db-proxy-targets --target-group-name '…' --db-cluster-identifier '…' --db-instance-identifier '…'


[User] Bagaimanakah saya boleh mengakses Amazon RDS Proxy dengan menggunakan API?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan API Amazon RDS Proxy untuk mencipta proksi dan kemudian menentukan kumpulan sasaran untuk menghubungkan proksi tersebut dengan instance atau kluster pangkalan data tertentu. Contohnya: aws rds create-db-proxy --db-proxy-name '…' --engine-family <mysql|postgresql> --auth [{}, {}] --role-arn '…' --subnet-ids {} --require-tls <true|false> --tags {} aws rds register-db-proxy-targets --target-group-name '…' --db-cluster-identifier '…' --db-instance-identifier '…'


[User] Apakah cara Amazon ECS Managed Instances beroperasi?

[Assistant] Amazon ECS Managed Instances secara automatik menyediakan, mengkonfigurasi, dan menguruskan instans EC2 untuk menjalankan aplikasi kontena anda. Apabila anda menyebarkan tugas, perkhidmatan ini memilih jenis instans yang sesuai berdasarkan keperluan anda atau, jika anda memerlukan pengkomputeran khusus, anda boleh memilih instans EC2 yang anda inginkan, termasuk instans berasaskan pemecut. Ia melancarkan instans dengan amalan terbaik keselamatan AWS dan meletakkan tugas anda secara optimum merentasi infrastruktur. AWS mengendalikan semua pengurusan kitaran hayat instans termasuk tampalan keselamatan, penyelenggaraan, dan penyegaran instans automatik setiap 14 hari. Perkhidmatan ini sentiasa memantau aplikasi anda dan mengoptimumkan infrastruktur asas untuk memenuhi keperluan mereka sambil mengekalkan ketersediaan tinggi dan kecekapan kos.


[User] Boleh anda terangkan bagaimana Amazon ECS Managed Instances beroperasi?

[Assistant] Amazon ECS Managed Instances secara automatik menyediakan, mengkonfigurasi, dan menguruskan instans EC2 untuk menjalankan aplikasi kontena anda. Apabila anda menyebarkan tugas, perkhidmatan ini memilih jenis instans yang sesuai berdasarkan keperluan anda atau, jika anda memerlukan pengkomputeran khusus, anda boleh memilih instans EC2 yang anda inginkan, termasuk instans berasaskan pemecut. Ia melancarkan instans dengan amalan terbaik keselamatan AWS dan meletakkan tugas anda secara optimum merentasi infrastruktur. AWS mengendalikan semua pengurusan kitaran hayat instans termasuk tampalan keselamatan, penyelenggaraan, dan penyegaran instans automatik setiap 14 hari. Perkhidmatan ini sentiasa memantau aplikasi anda dan mengoptimumkan infrastruktur asas untuk memenuhi keperluan mereka sambil mengekalkan ketersediaan tinggi dan kecekapan kos.


[User] Apakah mekanisme kerja Amazon ECS Managed Instances?

[Assistant] Amazon ECS Managed Instances secara automatik menyediakan, mengkonfigurasi, dan menguruskan instans EC2 untuk menjalankan aplikasi kontena anda. Apabila anda menyebarkan tugas, perkhidmatan ini memilih jenis instans yang sesuai berdasarkan keperluan anda atau, jika anda memerlukan pengkomputeran khusus, anda boleh memilih instans EC2 yang anda inginkan, termasuk instans berasaskan pemecut. Ia melancarkan instans dengan amalan terbaik keselamatan AWS dan meletakkan tugas anda secara optimum merentasi infrastruktur. AWS mengendalikan semua pengurusan kitaran hayat instans termasuk tampalan keselamatan, penyelenggaraan, dan penyegaran instans automatik setiap 14 hari. Perkhidmatan ini sentiasa memantau aplikasi anda dan mengoptimumkan infrastruktur asas untuk memenuhi keperluan mereka sambil mengekalkan ketersediaan tinggi dan kecekapan kos.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan Amazon CloudWatch Synthetics?

[Assistant] Amazon CloudWatch Synthetics membolehkan anda memantau endpoint aplikasi dengan lebih mudah. Ia menjalankan ujian pada endpoint anda setiap minit, 24x7, dan memberi amaran kepada anda sebaik sahaja endpoint aplikasi anda tidak berkelakuan seperti yang dijangka. Ujian ini boleh disesuaikan untuk memeriksa ketersediaan, kependaman, transaksi, pautan rosak atau mati, penyiapan tugasan langkah demi langkah, ralat pemuatan halaman, kependaman muatan untuk aset UI, aliran wizard yang kompleks, atau aliran pembayaran dalam aplikasi anda. Anda juga boleh menggunakan CloudWatch Synthetics untuk mengasingkan endpoint aplikasi yang membimbangkan dan memetakannya kembali kepada isu infrastruktur asas untuk mengurangkan masa purata untuk penyelesaian.


[User] Boleh anda terangkan apakah itu Amazon CloudWatch Synthetics?

[Assistant] Amazon CloudWatch Synthetics membolehkan anda memantau endpoint aplikasi dengan lebih mudah. Ia menjalankan ujian pada endpoint anda setiap minit, 24x7, dan memberi amaran kepada anda sebaik sahaja endpoint aplikasi anda tidak berkelakuan seperti yang dijangka. Ujian ini boleh disesuaikan untuk memeriksa ketersediaan, kependaman, transaksi, pautan rosak atau mati, penyiapan tugasan langkah demi langkah, ralat pemuatan halaman, kependaman muatan untuk aset UI, aliran wizard yang kompleks, atau aliran pembayaran dalam aplikasi anda. Anda juga boleh menggunakan CloudWatch Synthetics untuk mengasingkan endpoint aplikasi yang membimbangkan dan memetakannya kembali kepada isu infrastruktur asas untuk mengurangkan masa purata untuk penyelesaian.


[User] Apakah maksud bagi Amazon CloudWatch Synthetics?

[Assistant] Amazon CloudWatch Synthetics membolehkan anda memantau endpoint aplikasi dengan lebih mudah. Ia menjalankan ujian pada endpoint anda setiap minit, 24x7, dan memberi amaran kepada anda sebaik sahaja endpoint aplikasi anda tidak berkelakuan seperti yang dijangka. Ujian ini boleh disesuaikan untuk memeriksa ketersediaan, kependaman, transaksi, pautan rosak atau mati, penyiapan tugasan langkah demi langkah, ralat pemuatan halaman, kependaman muatan untuk aset UI, aliran wizard yang kompleks, atau aliran pembayaran dalam aplikasi anda. Anda juga boleh menggunakan CloudWatch Synthetics untuk mengasingkan endpoint aplikasi yang membimbangkan dan memetakannya kembali kepada isu infrastruktur asas untuk mengurangkan masa purata untuk penyelesaian.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan point-in-time recovery dalam DynamoDB?

[Assistant] Point-in-time recovery (PITR) ialah ciri DynamoDB yang membolehkan anda memulihkan jadual ke mana-mana saat dalam tempoh pengekalan (biasanya 35 hari sebelumnya). Ia secara berterusan menyokong salinan sandaran untuk pemulihan. Ini membantu melindungi daripada pemadaman tidak sengaja atau kerosakan data. Anda perlu mendayakannya secara eksplisit; ia menambah sedikit kos penyimpanan sandaran, tetapi memberikan perlindungan pemulihan yang berharga.


[User] Terangkan apakah itu point-in-time recovery dalam DynamoDB.

[Assistant] Point-in-time recovery (PITR) ialah ciri DynamoDB yang membolehkan anda memulihkan jadual ke mana-mana saat dalam tempoh pengekalan (biasanya 35 hari sebelumnya). Ia secara berterusan menyokong salinan sandaran untuk pemulihan. Ini membantu melindungi daripada pemadaman tidak sengaja atau kerosakan data. Anda perlu mendayakannya secara eksplisit; ia menambah sedikit kos penyimpanan sandaran, tetapi memberikan perlindungan pemulihan yang berharga.


[User] Apakah maksud bagi point-in-time recovery pada DynamoDB?

[Assistant] Point-in-time recovery (PITR) ialah ciri DynamoDB yang membolehkan anda memulihkan jadual ke mana-mana saat dalam tempoh pengekalan (biasanya 35 hari sebelumnya). Ia secara berterusan menyokong salinan sandaran untuk pemulihan. Ini membantu melindungi daripada pemadaman tidak sengaja atau kerosakan data. Anda perlu mendayakannya secara eksplisit; ia menambah sedikit kos penyimpanan sandaran, tetapi memberikan perlindungan pemulihan yang berharga.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan Amazon S3 Cross-Region Replication (CRR)?

[Assistant] CRR ialah ciri Amazon S3 yang mereplikasikan data secara automatik antara bucket merentas Wilayah AWS yang berbeza. Dengan CRR, anda boleh menyediakan replikasi pada peringkat bucket, peringkat awalan kongsi, atau peringkat objek menggunakan tag objek S3. Anda boleh menggunakan CRR untuk menyediakan akses data dengan kependaman yang lebih rendah di rantau geografi yang berbeza. CRR juga boleh membantu jika anda mempunyai keperluan pematuhan untuk menyimpan salinan data yang berjauhan beratus-ratus batu. Anda boleh menggunakan CRR untuk menukar pemilikan akaun bagi objek yang direplikasi untuk melindungi data daripada pemadaman tidak sengaja. Untuk mengetahui lebih lanjut, lawati panduan pengguna S3 CRR.


[User] Terangkan apakah itu Amazon S3 Cross-Region Replication (CRR).

[Assistant] CRR ialah ciri Amazon S3 yang mereplikasikan data secara automatik antara bucket merentas Wilayah AWS yang berbeza. Dengan CRR, anda boleh menyediakan replikasi pada peringkat bucket, peringkat awalan kongsi, atau peringkat objek menggunakan tag objek S3. Anda boleh menggunakan CRR untuk menyediakan akses data dengan kependaman yang lebih rendah di rantau geografi yang berbeza. CRR juga boleh membantu jika anda mempunyai keperluan pematuhan untuk menyimpan salinan data yang berjauhan beratus-ratus batu. Anda boleh menggunakan CRR untuk menukar pemilikan akaun bagi objek yang direplikasi untuk melindungi data daripada pemadaman tidak sengaja. Untuk mengetahui lebih lanjut, lawati panduan pengguna S3 CRR.