[User] Apakah yang berlaku jika saya cuba menggunakan single sign-on bersama Amazon Redshift?

[Assistant] Ya. Pelanggan yang ingin menggunakan penyedia identiti korporat mereka seperti Microsoft Azure Active Directory, Active Directory Federation Services, Okta, Ping Federate, atau penyedia identiti lain yang mematuhi SAML boleh mengkonfigurasikan Amazon Redshift untuk menyediakan single sign-on. Anda boleh log masuk ke kluster Amazon Redshift dengan identiti Microsoft Azure Active Directory (AD). Ini membolehkan anda log masuk ke Redshift tanpa menduplikasi identiti Azure Active Directory dalam Redshift.


[User] Adakah single sign-on merupakan salah satu ciri yang disokong oleh Amazon Redshift?

[Assistant] Ya. Pelanggan yang ingin menggunakan penyedia identiti korporat mereka seperti Microsoft Azure Active Directory, Active Directory Federation Services, Okta, Ping Federate, atau penyedia identiti lain yang mematuhi SAML boleh mengkonfigurasikan Amazon Redshift untuk menyediakan single sign-on. Anda boleh log masuk ke kluster Amazon Redshift dengan identiti Microsoft Azure Active Directory (AD). Ini membolehkan anda log masuk ke Redshift tanpa menduplikasi identiti Azure Active Directory dalam Redshift.


[User] Amazon Redshift boleh support single sign-on tak?

[Assistant] Ya. Pelanggan yang ingin menggunakan penyedia identiti korporat mereka seperti Microsoft Azure Active Directory, Active Directory Federation Services, Okta, Ping Federate, atau penyedia identiti lain yang mematuhi SAML boleh mengkonfigurasikan Amazon Redshift untuk menyediakan single sign-on. Anda boleh log masuk ke kluster Amazon Redshift dengan identiti Microsoft Azure Active Directory (AD). Ini membolehkan anda log masuk ke Redshift tanpa menduplikasi identiti Azure Active Directory dalam Redshift.


[User] Anda sedang merancang pelaksanaan kunci asimetri (asymmetric keys) untuk keperluan enkripsi aplikasi di tempat kerja. Sebelum sesi deploy dijalankan, penyelia anda meminta anda mengesahkan terlebih dahulu: adakah terdapat had perkhidmatan yang berkaitan dengan kunci asimetri yang perlu diambil kira?

[Assistant] Ya. Had kadar permintaan sesaat adalah berbeza untuk jenis kunci dan algoritma yang berbeza. Rujuk halaman had AWS KMS untuk butiran.


[User] Dengan cara yang manakah global endpoint dapat meningkatkan ketersediaan aplikasi saya?

[Assistant] Sebaik sahaja anda menerbitkan peristiwa dalam global endpoint, peristiwa tersebut akan dihalakan ke event bus di Region utama anda. Jika ralat dikesan di Region utama, health check anda akan ditandakan sebagai tidak sihat dan peristiwa masuk akan dihalakan ke Region sekunder. Ralat boleh dikesan dengan lebih mudah menggunakan CloudWatch Alarms (melalui Route 53 health checks) yang anda tentukan. Apabila isu telah dimitigasi, kami menghalakan peristiwa baharu kembali ke Region utama dan terus memproses peristiwa tersebut.


[User] Apakah akibatnya kepada ketersediaan aplikasi saya jika saya tidak menggunakan global endpoint?

[Assistant] Sebaik sahaja anda menerbitkan peristiwa dalam global endpoint, peristiwa tersebut akan dihalakan ke event bus di Region utama anda. Jika ralat dikesan di Region utama, health check anda akan ditandakan sebagai tidak sihat dan peristiwa masuk akan dihalakan ke Region sekunder. Ralat boleh dikesan dengan lebih mudah menggunakan CloudWatch Alarms (melalui Route 53 health checks) yang anda tentukan. Apabila isu telah dimitigasi, kami menghalakan peristiwa baharu kembali ke Region utama dan terus memproses peristiwa tersebut.


[User] Syarikat anda menggunakan Amazon Redshift sebagai gudang data untuk analitik. Pasukan keselamatan menghendaki pengguna log masuk ke Amazon Redshift menggunakan kredensial korporat sedia ada tanpa perlu menguruskan kata laluan yang berasingan. Adakah Amazon Redshift menyokong single sign-on untuk memenuhi keperluan ini?

[Assistant] Ya. Pelanggan yang ingin menggunakan penyedia identiti korporat mereka seperti Microsoft Azure Active Directory, Active Directory Federation Services, Okta, Ping Federate, atau penyedia identiti lain yang mematuhi SAML boleh mengkonfigurasikan Amazon Redshift untuk menyediakan single sign-on. Anda boleh log masuk ke kluster Amazon Redshift dengan identiti Microsoft Azure Active Directory (AD). Ini membolehkan anda log masuk ke Redshift tanpa menduplikasi identiti Azure Active Directory dalam Redshift.


[User] Global endpoint ni macam mana dia tingkatkan ketersediaan app aku?

[Assistant] Sebaik sahaja anda menerbitkan peristiwa dalam global endpoint, peristiwa tersebut akan dihalakan ke event bus di Region utama anda. Jika ralat dikesan di Region utama, health check anda akan ditandakan sebagai tidak sihat dan peristiwa masuk akan dihalakan ke Region sekunder. Ralat boleh dikesan dengan lebih mudah menggunakan CloudWatch Alarms (melalui Route 53 health checks) yang anda tentukan. Apabila isu telah dimitigasi, kami menghalakan peristiwa baharu kembali ke Region utama dan terus memproses peristiwa tersebut.


[User] Semasa proses deploy aplikasi saya merentasi beberapa AWS Region, saya sedang menilai penggunaan global endpoint untuk memastikan operasi berjalan tanpa gangguan. Bagaimanakah global endpoint dapat meningkatkan ketersediaan aplikasi saya dalam senario ini?

[Assistant] Sebaik sahaja anda menerbitkan peristiwa dalam global endpoint, peristiwa tersebut akan dihalakan ke event bus di Region utama anda. Jika ralat dikesan di Region utama, health check anda akan ditandakan sebagai tidak sihat dan peristiwa masuk akan dihalakan ke Region sekunder. Ralat boleh dikesan dengan lebih mudah menggunakan CloudWatch Alarms (melalui Route 53 health checks) yang anda tentukan. Apabila isu telah dimitigasi, kami menghalakan peristiwa baharu kembali ke Region utama dan terus memproses peristiwa tersebut.


[User] Apakah cara yang boleh saya gunakan untuk menggunakan data events?

[Assistant] Data events yang direkodkan oleh CloudTrail dihantar ke S3, sama seperti management events. Setelah didayakan, events ini juga tersedia dalam Amazon CloudWatch Events.


[User] Macam mana nak guna data events?

[Assistant] Data events yang direkodkan oleh CloudTrail dihantar ke S3, sama seperti management events. Setelah didayakan, events ini juga tersedia dalam Amazon CloudWatch Events.


[User] Semasa melakukan audit keselamatan, pasukan anda mendapati terdapat fail dalam bucket S3 yang telah diubah tanpa ketahuan sesiapa, dan anda perlu menyiasat siapa yang menjalankan operasi peringkat objek seperti GET, PUT dan DELETE pada bucket tersebut. Sebagai pentadbir yang perlu mengkonfigurasi CloudTrail untuk kes ini, bagaimanakah anda boleh menggunakan data events?

[Assistant] Data events yang direkodkan oleh CloudTrail dihantar ke S3, sama seperti management events. Setelah didayakan, events ini juga tersedia dalam Amazon CloudWatch Events.


[User] Adakah kerja ETL sedia ada saya boleh dijalankan menggunakan AWS Glue?

[Assistant] Ya. Anda boleh menjalankan kod Scala atau Python sedia ada anda pada AWS Glue. Hanya muat naik kod tersebut ke Amazon S3 dan cipta satu atau lebih kerja yang menggunakan kod tersebut. Anda boleh menggunakan semula kod yang sama merentas pelbagai kerja dengan mengarahkannya ke lokasi kod yang sama pada Amazon S3.


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya menggunakan data events?

[Assistant] Data events yang direkodkan oleh CloudTrail dihantar ke S3, sama seperti management events. Setelah didayakan, events ini juga tersedia dalam Amazon CloudWatch Events.


[User] Boleh ke jalankan ETL job yang sedia ada guna AWS Glue?

[Assistant] Ya. Anda boleh menjalankan kod Scala atau Python sedia ada anda pada AWS Glue. Hanya muat naik kod tersebut ke Amazon S3 dan cipta satu atau lebih kerja yang menggunakan kod tersebut. Anda boleh menggunakan semula kod yang sama merentas pelbagai kerja dengan mengarahkannya ke lokasi kod yang sama pada Amazon S3.


[User] Pasukan data kami telah pun membangunkan beberapa kerja ETL yang berjalan secara on-premises untuk pemprosesan data harian, dan pengurusan baru-baru ini memutuskan untuk memindahkan pipeline tersebut ke cloud. Sebagai jurutera data yang diberi tanggungjawab untuk migrasi ini, bolehkah saya menjalankan kerja ETL yang sedia ada tersebut dengan AWS Glue?

[Assistant] Ya. Anda boleh menjalankan kod Scala atau Python sedia ada anda pada AWS Glue. Hanya muat naik kod tersebut ke Amazon S3 dan cipta satu atau lebih kerja yang menggunakan kod tersebut. Anda boleh menggunakan semula kod yang sama merentas pelbagai kerja dengan mengarahkannya ke lokasi kod yang sama pada Amazon S3.


[User] Apakah yang berlaku kepada kos saya apabila saya menggunakan AWS WAF? Adakah saya akan dikenakan sebarang kos pendahuluan?

[Assistant] AWS WAF mengenakan caj berdasarkan bilangan senarai kawalan akses web (web ACL) yang anda buat, bilangan peraturan yang anda tambah bagi setiap web ACL, dan bilangan permintaan web yang anda terima. Tiada komitmen pendahuluan. Caj AWS WAF adalah sebagai tambahan kepada harga Amazon CloudFront, harga Application Load Balancer (ALB), harga Amazon API Gateway, dan/atau harga AWS AppSync.


[User] Apakah yang akan berlaku kepada kerja ETL saya yang sedia ada jika saya mula menggunakan AWS Glue?

[Assistant] Ya. Anda boleh menjalankan kod Scala atau Python sedia ada anda pada AWS Glue. Hanya muat naik kod tersebut ke Amazon S3 dan cipta satu atau lebih kerja yang menggunakan kod tersebut. Anda boleh menggunakan semula kod yang sama merentas pelbagai kerja dengan mengarahkannya ke lokasi kod yang sama pada Amazon S3.


[User] Boleh jelaskan bagaimana harga AWS WAF beroperasi? Perlukah pengguna membayar sebarang kos pendahuluan?

[Assistant] AWS WAF mengenakan caj berdasarkan bilangan senarai kawalan akses web (web ACL) yang anda buat, bilangan peraturan yang anda tambah bagi setiap web ACL, dan bilangan permintaan web yang anda terima. Tiada komitmen pendahuluan. Caj AWS WAF adalah sebagai tambahan kepada harga Amazon CloudFront, harga Application Load Balancer (ALB), harga Amazon API Gateway, dan/atau harga AWS AppSync.


[User] Pricing AWS WAF macam mana? Ada kos pendahuluan ke tak?

[Assistant] AWS WAF mengenakan caj berdasarkan bilangan senarai kawalan akses web (web ACL) yang anda buat, bilangan peraturan yang anda tambah bagi setiap web ACL, dan bilangan permintaan web yang anda terima. Tiada komitmen pendahuluan. Caj AWS WAF adalah sebagai tambahan kepada harga Amazon CloudFront, harga Application Load Balancer (ALB), harga Amazon API Gateway, dan/atau harga AWS AppSync.


[User] Pasukan anda sedang merancang untuk menggunakan AWS WAF bagi melindungi aplikasi web syarikat yang akan dilancarkan tidak lama lagi, dan anda bertanggungjawab menyediakan anggaran bajet sebelum pelaksanaan bermula. Dalam konteks ini, bagaimanakah harga AWS WAF berfungsi, dan adakah terdapat sebarang kos pendahuluan yang perlu diambil kira?

[Assistant] AWS WAF mengenakan caj berdasarkan bilangan senarai kawalan akses web (web ACL) yang anda buat, bilangan peraturan yang anda tambah bagi setiap web ACL, dan bilangan permintaan web yang anda terima. Tiada komitmen pendahuluan. Caj AWS WAF adalah sebagai tambahan kepada harga Amazon CloudFront, harga Application Load Balancer (ALB), harga Amazon API Gateway, dan/atau harga AWS AppSync.


[User] Dalam mod on-demand, apakah cara data stream berskala bagi menampung peningkatan throughput penulisan?

[Assistant] Data stream dalam mod on-demand menampung sehingga dua kali ganda throughput penulisan puncak sebelumnya yang diperhatikan dalam tempoh 30 hari terakhir. Apabila throughput penulisan data stream anda mencapai puncak baharu, Kinesis Data Streams menskalakan kapasiti stream tersebut secara automatik. Contohnya, jika data stream anda mempunyai throughput penulisan yang berbeza antara 10 MB/saat dan 40 MB/saat, Kinesis Data Streams akan memastikan anda boleh mudah melonjak sehingga dua kali ganda throughput puncak 80 MB/saat. Selepas itu, jika data stream yang sama mengekalkan throughput puncak baharu sebanyak 50 MB/saat, Data Streams akan memastikan terdapat kapasiti yang mencukupi untuk menyerap 100 MB/saat throughput penulisan. Walau bagaimanapun, anda akan melihat pengecualian "ProvisionedThroughputExceeded" jika trafik anda meningkat lebih daripada dua kali ganda puncak sebelumnya dalam tempoh 15 minit. Anda perlu mencuba semula permintaan yang disekat (throttled) ini.


[User] Apakah yang akan berlaku kepada data stream saya dalam mod on-demand apabila throughput penulisan meningkat?

[Assistant] Data stream dalam mod on-demand menampung sehingga dua kali ganda throughput penulisan puncak sebelumnya yang diperhatikan dalam tempoh 30 hari terakhir. Apabila throughput penulisan data stream anda mencapai puncak baharu, Kinesis Data Streams menskalakan kapasiti stream tersebut secara automatik. Contohnya, jika data stream anda mempunyai throughput penulisan yang berbeza antara 10 MB/saat dan 40 MB/saat, Kinesis Data Streams akan memastikan anda boleh mudah melonjak sehingga dua kali ganda throughput puncak 80 MB/saat. Selepas itu, jika data stream yang sama mengekalkan throughput puncak baharu sebanyak 50 MB/saat, Data Streams akan memastikan terdapat kapasiti yang mencukupi untuk menyerap 100 MB/saat throughput penulisan. Walau bagaimanapun, anda akan melihat pengecualian "ProvisionedThroughputExceeded" jika trafik anda meningkat lebih daripada dua kali ganda puncak sebelumnya dalam tempoh 15 minit. Anda perlu mencuba semula permintaan yang disekat (throttled) ini.


[User] Apakah kaedah yang digunakan dalam penetapan harga Athena?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh memilih untuk membayar setiap pertanyaan berdasarkan data yang diimbas atau berdasarkan pengkomputeran yang diperlukan oleh pertanyaan anda. Harga setiap pertanyaan adalah berdasarkan jumlah data yang diimbas, dalam terabait (TB), oleh pertanyaan tersebut. Anda boleh menyimpan data dalam pelbagai format di S3. Jika anda memampatkan data anda, mempartisikannya, atau menukarnya kepada format storan kolumnar, anda akan membayar kurang kerana pertanyaan anda mengimbas kurang data. Menukar data kepada format kolumnar membolehkan Athena membaca hanya lajur yang perlu diproses untuk pertanyaan tersebut. Dengan Capacity Reservations, anda membayar harga setiap jam untuk kapasiti pemprosesan pertanyaan, bukan data yang diimbas. Anda boleh menggunakan pengebilan setiap pertanyaan dan pengebilan berasaskan pengkomputeran dalam akaun yang sama. Untuk butiran lanjut, semak halaman harga Amazon Athena.


[User] Pasukan anda sedang menjalankan aplikasi yang menghantar data ke data stream dalam mod on-demand. Selepas pelancaran kempen baharu, trafik meningkat secara mendadak dan throughput penulisan ke stream bertambah banyak secara tiba-tiba. Bagaimanakah data stream berskala dalam mod on-demand untuk mengendalikan peningkatan throughput penulisan ini?

[Assistant] Data stream dalam mod on-demand menampung sehingga dua kali ganda throughput penulisan puncak sebelumnya yang diperhatikan dalam tempoh 30 hari terakhir. Apabila throughput penulisan data stream anda mencapai puncak baharu, Kinesis Data Streams menskalakan kapasiti stream tersebut secara automatik. Contohnya, jika data stream anda mempunyai throughput penulisan yang berbeza antara 10 MB/saat dan 40 MB/saat, Kinesis Data Streams akan memastikan anda boleh mudah melonjak sehingga dua kali ganda throughput puncak 80 MB/saat. Selepas itu, jika data stream yang sama mengekalkan throughput puncak baharu sebanyak 50 MB/saat, Data Streams akan memastikan terdapat kapasiti yang mencukupi untuk menyerap 100 MB/saat throughput penulisan. Walau bagaimanapun, anda akan melihat pengecualian "ProvisionedThroughputExceeded" jika trafik anda meningkat lebih daripada dua kali ganda puncak sebelumnya dalam tempoh 15 minit. Anda perlu mencuba semula permintaan yang disekat (throttled) ini.


[User] Macam mana data stream skala dalam mod on-demand bila throughput penulisan naik?

[Assistant] Data stream dalam mod on-demand menampung sehingga dua kali ganda throughput penulisan puncak sebelumnya yang diperhatikan dalam tempoh 30 hari terakhir. Apabila throughput penulisan data stream anda mencapai puncak baharu, Kinesis Data Streams menskalakan kapasiti stream tersebut secara automatik. Contohnya, jika data stream anda mempunyai throughput penulisan yang berbeza antara 10 MB/saat dan 40 MB/saat, Kinesis Data Streams akan memastikan anda boleh mudah melonjak sehingga dua kali ganda throughput puncak 80 MB/saat. Selepas itu, jika data stream yang sama mengekalkan throughput puncak baharu sebanyak 50 MB/saat, Data Streams akan memastikan terdapat kapasiti yang mencukupi untuk menyerap 100 MB/saat throughput penulisan. Walau bagaimanapun, anda akan melihat pengecualian "ProvisionedThroughputExceeded" jika trafik anda meningkat lebih daripada dua kali ganda puncak sebelumnya dalam tempoh 15 minit. Anda perlu mencuba semula permintaan yang disekat (throttled) ini.


[User] Athena ni harga dia macam mana?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh memilih untuk membayar setiap pertanyaan berdasarkan data yang diimbas atau berdasarkan pengkomputeran yang diperlukan oleh pertanyaan anda. Harga setiap pertanyaan adalah berdasarkan jumlah data yang diimbas, dalam terabait (TB), oleh pertanyaan tersebut. Anda boleh menyimpan data dalam pelbagai format di S3. Jika anda memampatkan data anda, mempartisikannya, atau menukarnya kepada format storan kolumnar, anda akan membayar kurang kerana pertanyaan anda mengimbas kurang data. Menukar data kepada format kolumnar membolehkan Athena membaca hanya lajur yang perlu diproses untuk pertanyaan tersebut. Dengan Capacity Reservations, anda membayar harga setiap jam untuk kapasiti pemprosesan pertanyaan, bukan data yang diimbas. Anda boleh menggunakan pengebilan setiap pertanyaan dan pengebilan berasaskan pengkomputeran dalam akaun yang sama. Untuk butiran lanjut, semak halaman harga Amazon Athena.


[User] Apakah kesan kepada kos saya jika saya menggunakan Athena?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh memilih untuk membayar setiap pertanyaan berdasarkan data yang diimbas atau berdasarkan pengkomputeran yang diperlukan oleh pertanyaan anda. Harga setiap pertanyaan adalah berdasarkan jumlah data yang diimbas, dalam terabait (TB), oleh pertanyaan tersebut. Anda boleh menyimpan data dalam pelbagai format di S3. Jika anda memampatkan data anda, mempartisikannya, atau menukarnya kepada format storan kolumnar, anda akan membayar kurang kerana pertanyaan anda mengimbas kurang data. Menukar data kepada format kolumnar membolehkan Athena membaca hanya lajur yang perlu diproses untuk pertanyaan tersebut. Dengan Capacity Reservations, anda membayar harga setiap jam untuk kapasiti pemprosesan pertanyaan, bukan data yang diimbas. Anda boleh menggunakan pengebilan setiap pertanyaan dan pengebilan berasaskan pengkomputeran dalam akaun yang sama. Untuk butiran lanjut, semak halaman harga Amazon Athena.


[User] Apakah peranan Amazon EKS Auto Mode dalam memastikan pengkomputeran kluster saya sentiasa selamat dan terkini?

[Assistant] Amazon EKS Auto Mode membantu meningkatkan keselamatan kluster EKS anda dalam tiga cara: 1/ infrastruktur terurus AWS yang dicipta oleh EKS Auto Mode dikonfigurasikan mengikut amalan terbaik keselamatan AWS dan diperkukuh mengikut penanda aras Tahap 1 Pusat Keselamatan Internet (CIS), termasuk: tiada akses jauh, sistem fail akar yang tidak boleh diubah, dan kawalan akses mandatori peringkat kernel. 2/ instance EC2 terurus AWS EKS Auto Mode dikemas kini secara automatik dengan pembetulan keselamatan dan pepijat terkini sebaik sahaja ia tersedia. Apabila boleh, tampung ini digunakan di tempat tanpa mengganggu aplikasi yang berjalan atau menggantikan instance. 3/ Secara lalai, EKS Auto Mode menetapkan jangka hayat maksimum 14 hari untuk instance EC2 terurus AWS, yang membantu anda memenuhi amalan terbaik keselamatan dan pematuhan industri. Jika kes penggunaan anda memerlukan jangka hayat instance yang lebih pendek atau lebih lama, anda boleh mengkonfigurasi EKS Auto Mode dengan tempoh yang memenuhi keperluan anda, sehingga maksimum 21 hari.


[User] Pasukan anda sedang menilai penggunaan Athena untuk membuat query terhadap data yang disimpan dalam Amazon S3, dan pengurusan meminta anggaran kos sebelum meluluskan pelaksanaannya. Sebagai sebahagian daripada penilaian tersebut, bagaimanakah harga Athena ditetapkan?

[Assistant] Dengan Athena, anda boleh memilih untuk membayar setiap pertanyaan berdasarkan data yang diimbas atau berdasarkan pengkomputeran yang diperlukan oleh pertanyaan anda. Harga setiap pertanyaan adalah berdasarkan jumlah data yang diimbas, dalam terabait (TB), oleh pertanyaan tersebut. Anda boleh menyimpan data dalam pelbagai format di S3. Jika anda memampatkan data anda, mempartisikannya, atau menukarnya kepada format storan kolumnar, anda akan membayar kurang kerana pertanyaan anda mengimbas kurang data. Menukar data kepada format kolumnar membolehkan Athena membaca hanya lajur yang perlu diproses untuk pertanyaan tersebut. Dengan Capacity Reservations, anda membayar harga setiap jam untuk kapasiti pemprosesan pertanyaan, bukan data yang diimbas. Anda boleh menggunakan pengebilan setiap pertanyaan dan pengebilan berasaskan pengkomputeran dalam akaun yang sama. Untuk butiran lanjut, semak halaman harga Amazon Athena.


[User] Macam mana Amazon EKS Auto Mode jaga supaya compute kluster kita selamat dan sentiasa terkini?

[Assistant] Amazon EKS Auto Mode membantu meningkatkan keselamatan kluster EKS anda dalam tiga cara: 1/ infrastruktur terurus AWS yang dicipta oleh EKS Auto Mode dikonfigurasikan mengikut amalan terbaik keselamatan AWS dan diperkukuh mengikut penanda aras Tahap 1 Pusat Keselamatan Internet (CIS), termasuk: tiada akses jauh, sistem fail akar yang tidak boleh diubah, dan kawalan akses mandatori peringkat kernel. 2/ instance EC2 terurus AWS EKS Auto Mode dikemas kini secara automatik dengan pembetulan keselamatan dan pepijat terkini sebaik sahaja ia tersedia. Apabila boleh, tampung ini digunakan di tempat tanpa mengganggu aplikasi yang berjalan atau menggantikan instance. 3/ Secara lalai, EKS Auto Mode menetapkan jangka hayat maksimum 14 hari untuk instance EC2 terurus AWS, yang membantu anda memenuhi amalan terbaik keselamatan dan pematuhan industri. Jika kes penggunaan anda memerlukan jangka hayat instance yang lebih pendek atau lebih lama, anda boleh mengkonfigurasi EKS Auto Mode dengan tempoh yang memenuhi keperluan anda, sehingga maksimum 21 hari.


[User] Apakah yang akan berlaku kepada keselamatan dan keterkinian pengkomputeran kluster saya jika saya tidak menggunakan Amazon EKS Auto Mode?

[Assistant] Amazon EKS Auto Mode membantu meningkatkan keselamatan kluster EKS anda dalam tiga cara: 1/ infrastruktur terurus AWS yang dicipta oleh EKS Auto Mode dikonfigurasikan mengikut amalan terbaik keselamatan AWS dan diperkukuh mengikut penanda aras Tahap 1 Pusat Keselamatan Internet (CIS), termasuk: tiada akses jauh, sistem fail akar yang tidak boleh diubah, dan kawalan akses mandatori peringkat kernel. 2/ instance EC2 terurus AWS EKS Auto Mode dikemas kini secara automatik dengan pembetulan keselamatan dan pepijat terkini sebaik sahaja ia tersedia. Apabila boleh, tampung ini digunakan di tempat tanpa mengganggu aplikasi yang berjalan atau menggantikan instance. 3/ Secara lalai, EKS Auto Mode menetapkan jangka hayat maksimum 14 hari untuk instance EC2 terurus AWS, yang membantu anda memenuhi amalan terbaik keselamatan dan pematuhan industri. Jika kes penggunaan anda memerlukan jangka hayat instance yang lebih pendek atau lebih lama, anda boleh mengkonfigurasi EKS Auto Mode dengan tempoh yang memenuhi keperluan anda, sehingga maksimum 21 hari.


[User] Anda bertugas sebagai pentadbir platform yang bertanggungjawab menguruskan kluster Amazon EKS bagi beban kerja pengeluaran syarikat. Pasukan keselamatan menekankan agar sumber pengkomputeran kluster sentiasa selamat dan terkini tanpa banyak campur tangan manual. Bagaimanakah Amazon EKS Auto Mode membantu memastikan pengkomputeran kluster anda selamat dan terkini?

[Assistant] Amazon EKS Auto Mode membantu meningkatkan keselamatan kluster EKS anda dalam tiga cara: 1/ infrastruktur terurus AWS yang dicipta oleh EKS Auto Mode dikonfigurasikan mengikut amalan terbaik keselamatan AWS dan diperkukuh mengikut penanda aras Tahap 1 Pusat Keselamatan Internet (CIS), termasuk: tiada akses jauh, sistem fail akar yang tidak boleh diubah, dan kawalan akses mandatori peringkat kernel. 2/ instance EC2 terurus AWS EKS Auto Mode dikemas kini secara automatik dengan pembetulan keselamatan dan pepijat terkini sebaik sahaja ia tersedia. Apabila boleh, tampung ini digunakan di tempat tanpa mengganggu aplikasi yang berjalan atau menggantikan instance. 3/ Secara lalai, EKS Auto Mode menetapkan jangka hayat maksimum 14 hari untuk instance EC2 terurus AWS, yang membantu anda memenuhi amalan terbaik keselamatan dan pematuhan industri. Jika kes penggunaan anda memerlukan jangka hayat instance yang lebih pendek atau lebih lama, anda boleh mengkonfigurasi EKS Auto Mode dengan tempoh yang memenuhi keperluan anda, sehingga maksimum 21 hari.


[User] Terdapat kunci dalam bucket Amazon S3 saya yang disimpan di bawah kelas storan Amazon S3 Glacier. Sekiranya saya mencipta kerja eksport untuk bucket tersebut, adakah kunci-kunci itu akan turut dieksport?

[Assistant] Kerja eksport Snowball daripada aliran kerja Amazon S3 tidak mempunyai akses kepada objek yang disimpan dalam kelas storan Amazon S3 Glacier atau Amazon S3 Glacier Deep Archive. Anda mesti memulihkan objek ini daripada arkib Glacier atau Glacier Deep terlebih dahulu untuk sekurang-kurangnya 10 hari atau sehingga kerja eksport Snowball selesai untuk memastikan objek yang dipulihkan ini berjaya disalin ke peranti Snowball.


[User] Bagaimanakah Express workflow dibezakan daripada Standard workflow dalam Step Functions?

[Assistant] Standard workflow sesuai untuk aliran kerja jangka panjang (sehingga 1 tahun), dengan baki sejarah yang penuh, harga berdasarkan bilangan peralihan keadaan, dan sokongan untuk langkah manusia dan percubaan semula yang kompleks. Express workflow sesuai untuk aliran kerja jangka pendek yang volum tinggi (sehingga 5 minit), dengan kos yang lebih rendah berdasarkan tempoh dan ingatan, dan tiada baki sejarah penuh. Pilih Standard untuk orkestra kompleks yang panjang; pilih Express untuk pemprosesan berkelajuan tinggi yang singkat.


[User] Aku buat kerja eksport untuk bucket Amazon S3, ada kunci yang dalam kelas storan Amazon S3 Glacier. Kunci tu akan dieksport ke tak?

[Assistant] Kerja eksport Snowball daripada aliran kerja Amazon S3 tidak mempunyai akses kepada objek yang disimpan dalam kelas storan Amazon S3 Glacier atau Amazon S3 Glacier Deep Archive. Anda mesti memulihkan objek ini daripada arkib Glacier atau Glacier Deep terlebih dahulu untuk sekurang-kurangnya 10 hari atau sehingga kerja eksport Snowball selesai untuk memastikan objek yang dipulihkan ini berjaya disalin ke peranti Snowball.


[User] Semasa mengendalikan pemindahan data untuk projek di tempat kerja, saya mencipta kerja eksport bagi bucket Amazon S3 saya dan menyedari terdapat beberapa kunci yang berada dalam kelas storan Amazon S3 Glacier. Sebelum meneruskan proses deploy kepada pasukan, saya perlu mengesahkan sama ada kunci tersebut akan dieksport.

[Assistant] Kerja eksport Snowball daripada aliran kerja Amazon S3 tidak mempunyai akses kepada objek yang disimpan dalam kelas storan Amazon S3 Glacier atau Amazon S3 Glacier Deep Archive. Anda mesti memulihkan objek ini daripada arkib Glacier atau Glacier Deep terlebih dahulu untuk sekurang-kurangnya 10 hari atau sehingga kerja eksport Snowball selesai untuk memastikan objek yang dipulihkan ini berjaya disalin ke peranti Snowball.


[User] Apa beza Express dan Standard workflow dalam Step Functions?

[Assistant] Standard workflow sesuai untuk aliran kerja jangka panjang (sehingga 1 tahun), dengan baki sejarah yang penuh, harga berdasarkan bilangan peralihan keadaan, dan sokongan untuk langkah manusia dan percubaan semula yang kompleks. Express workflow sesuai untuk aliran kerja jangka pendek yang volum tinggi (sehingga 5 minit), dengan kos yang lebih rendah berdasarkan tempoh dan ingatan, dan tiada baki sejarah penuh. Pilih Standard untuk orkestra kompleks yang panjang; pilih Express untuk pemprosesan berkelajuan tinggi yang singkat.


[User] Apakah kesannya jika saya menggunakan Express workflow berbanding Standard workflow dalam Step Functions?

[Assistant] Standard workflow sesuai untuk aliran kerja jangka panjang (sehingga 1 tahun), dengan baki sejarah yang penuh, harga berdasarkan bilangan peralihan keadaan, dan sokongan untuk langkah manusia dan percubaan semula yang kompleks. Express workflow sesuai untuk aliran kerja jangka pendek yang volum tinggi (sehingga 5 minit), dengan kos yang lebih rendah berdasarkan tempoh dan ingatan, dan tiada baki sejarah penuh. Pilih Standard untuk orkestra kompleks yang panjang; pilih Express untuk pemprosesan berkelajuan tinggi yang singkat.


[User] Pasukan anda sedang merancang untuk deploy sebuah aplikasi pemprosesan event yang akan menggunakan Step Functions. Semasa sesi perbincangan arkitektur, ketua pasukan anda meminta anda menjelaskan apakah perbezaan antara Express dan Standard workflow supaya pasukan dapat memilih konfigurasi yang paling sesuai sebelum deployment dibuat.

[Assistant] Standard workflow sesuai untuk aliran kerja jangka panjang (sehingga 1 tahun), dengan baki sejarah yang penuh, harga berdasarkan bilangan peralihan keadaan, dan sokongan untuk langkah manusia dan percubaan semula yang kompleks. Express workflow sesuai untuk aliran kerja jangka pendek yang volum tinggi (sehingga 5 minit), dengan kos yang lebih rendah berdasarkan tempoh dan ingatan, dan tiada baki sejarah penuh. Pilih Standard untuk orkestra kompleks yang panjang; pilih Express untuk pemprosesan berkelajuan tinggi yang singkat.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan Amazon ECS Express Mode?

[Assistant] Apabila anda menggunakan aplikasi menggunakan Express Mode, ECS secara automatik mencipta dan mengkonfigurasi semua sumber yang diperlukan untuk melancarkan aplikasi bagi menerima trafik masuk - termasuk perkhidmatan ECS, definisi tugas, rangkaian, pengimbang beban, dan auto-scaling. Ia menyediakan domain lalai dan menguruskan penggunaan sambil mencipta semua sumber dalam akaun AWS anda untuk keterlihatan penuh. Secara lalai, Express Mode mencipta perkhidmatan menggunakan AWS Fargate dan merangkumi Application Load Balancer (ALB) untuk mengendalikan trafik masuk. Perkhidmatan Express Mode yang menggunakan konfigurasi rangkaian subnet yang sama boleh berkongsi ALB, sehingga 25 perkhidmatan setiap pengimbang beban. ALB mengagihkan trafik kepada perkhidmatan anda melalui peraturan pendengar berasaskan header, dan Express Mode akan menyediakan atau menyah-peruntukkan ALB mengikut keperluan.


[User] Apakah mekanisme operasi Amazon ECS Express Mode?

[Assistant] Apabila anda menggunakan aplikasi menggunakan Express Mode, ECS secara automatik mencipta dan mengkonfigurasi semua sumber yang diperlukan untuk melancarkan aplikasi bagi menerima trafik masuk - termasuk perkhidmatan ECS, definisi tugas, rangkaian, pengimbang beban, dan auto-scaling. Ia menyediakan domain lalai dan menguruskan penggunaan sambil mencipta semua sumber dalam akaun AWS anda untuk keterlihatan penuh. Secara lalai, Express Mode mencipta perkhidmatan menggunakan AWS Fargate dan merangkumi Application Load Balancer (ALB) untuk mengendalikan trafik masuk. Perkhidmatan Express Mode yang menggunakan konfigurasi rangkaian subnet yang sama boleh berkongsi ALB, sehingga 25 perkhidmatan setiap pengimbang beban. ALB mengagihkan trafik kepada perkhidmatan anda melalui peraturan pendengar berasaskan header, dan Express Mode akan menyediakan atau menyah-peruntukkan ALB mengikut keperluan.


[User] Amazon ECS Express Mode ni macam mana dia berfungsi?

[Assistant] Apabila anda menggunakan aplikasi menggunakan Express Mode, ECS secara automatik mencipta dan mengkonfigurasi semua sumber yang diperlukan untuk melancarkan aplikasi bagi menerima trafik masuk - termasuk perkhidmatan ECS, definisi tugas, rangkaian, pengimbang beban, dan auto-scaling. Ia menyediakan domain lalai dan menguruskan penggunaan sambil mencipta semua sumber dalam akaun AWS anda untuk keterlihatan penuh. Secara lalai, Express Mode mencipta perkhidmatan menggunakan AWS Fargate dan merangkumi Application Load Balancer (ALB) untuk mengendalikan trafik masuk. Perkhidmatan Express Mode yang menggunakan konfigurasi rangkaian subnet yang sama boleh berkongsi ALB, sehingga 25 perkhidmatan setiap pengimbang beban. ALB mengagihkan trafik kepada perkhidmatan anda melalui peraturan pendengar berasaskan header, dan Express Mode akan menyediakan atau menyah-peruntukkan ALB mengikut keperluan.


[User] Pasukan anda sedang bersiap untuk deploy aplikasi berkontena ke persekitaran production, dan ketua pasukan mencadangkan penggunaan Amazon ECS Express Mode bagi mempermudah dan mempercepatkan proses deployment tersebut. Sebelum bersetuju dengan cadangan itu, anda perlu memahami mekanisme di sebaliknya terlebih dahulu. Jelaskan bagaimana Amazon ECS Express Mode berfungsi.

[Assistant] Apabila anda menggunakan aplikasi menggunakan Express Mode, ECS secara automatik mencipta dan mengkonfigurasi semua sumber yang diperlukan untuk melancarkan aplikasi bagi menerima trafik masuk - termasuk perkhidmatan ECS, definisi tugas, rangkaian, pengimbang beban, dan auto-scaling. Ia menyediakan domain lalai dan menguruskan penggunaan sambil mencipta semua sumber dalam akaun AWS anda untuk keterlihatan penuh. Secara lalai, Express Mode mencipta perkhidmatan menggunakan AWS Fargate dan merangkumi Application Load Balancer (ALB) untuk mengendalikan trafik masuk. Perkhidmatan Express Mode yang menggunakan konfigurasi rangkaian subnet yang sama boleh berkongsi ALB, sehingga 25 perkhidmatan setiap pengimbang beban. ALB mengagihkan trafik kepada perkhidmatan anda melalui peraturan pendengar berasaskan header, dan Express Mode akan menyediakan atau menyah-peruntukkan ALB mengikut keperluan.


[User] Adakah saya boleh memanfaatkan kolam identiti Cognito bagi menggabungkan identiti serta mengamankan akses kepada sumber AWS?

[Assistant] Ya, kolam identiti Cognito membolehkan anda mengesahkan pengguna melalui pembekal identiti luaran dan menyediakan kelayakan keselamatan sementara untuk mengakses sumber backend aplikasi anda dalam AWS atau mana-mana perkhidmatan di belakang Amazon API Gateway. Amazon Cognito berfungsi dengan pembekal identiti luaran yang menyokong SAML atau OpenID Connect, pembekal identiti sosial (seperti Facebook, Twitter, Amazon) dan anda juga boleh menyepadukan pembekal identiti anda sendiri.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan kolam identiti Cognito untuk menggabungkan identiti dan mengamankan akses kepada sumber AWS?

[Assistant] Ya, kolam identiti Cognito membolehkan anda mengesahkan pengguna melalui pembekal identiti luaran dan menyediakan kelayakan keselamatan sementara untuk mengakses sumber backend aplikasi anda dalam AWS atau mana-mana perkhidmatan di belakang Amazon API Gateway. Amazon Cognito berfungsi dengan pembekal identiti luaran yang menyokong SAML atau OpenID Connect, pembekal identiti sosial (seperti Facebook, Twitter, Amazon) dan anda juga boleh menyepadukan pembekal identiti anda sendiri.


[User] Boleh tak guna kolam identiti Cognito untuk gabungkan identiti dan amankan akses ke sumber AWS?

[Assistant] Ya, kolam identiti Cognito membolehkan anda mengesahkan pengguna melalui pembekal identiti luaran dan menyediakan kelayakan keselamatan sementara untuk mengakses sumber backend aplikasi anda dalam AWS atau mana-mana perkhidmatan di belakang Amazon API Gateway. Amazon Cognito berfungsi dengan pembekal identiti luaran yang menyokong SAML atau OpenID Connect, pembekal identiti sosial (seperti Facebook, Twitter, Amazon) dan anda juga boleh menyepadukan pembekal identiti anda sendiri.


[User] Pasukan anda sedang melancarkan aplikasi mudah alih di mana pengguna boleh log masuk melalui penyedia identiti sosial, dan anda perlu memastikan mereka hanya boleh mengakses sumber AWS tertentu seperti S3. Adakah kolam identiti Cognito boleh digunakan dalam konfigurasi ini untuk menggabungkan identiti pengguna dan mengamankan akses kepada sumber AWS?

[Assistant] Ya, kolam identiti Cognito membolehkan anda mengesahkan pengguna melalui pembekal identiti luaran dan menyediakan kelayakan keselamatan sementara untuk mengakses sumber backend aplikasi anda dalam AWS atau mana-mana perkhidmatan di belakang Amazon API Gateway. Amazon Cognito berfungsi dengan pembekal identiti luaran yang menyokong SAML atau OpenID Connect, pembekal identiti sosial (seperti Facebook, Twitter, Amazon) dan anda juga boleh menyepadukan pembekal identiti anda sendiri.


[User] AWS CloudFormation ada jenis resource apa je?

[Assistant] Pembekal sumber ialah satu set jenis sumber dengan spesifikasi dan pengendali yang mengawal kitaran hayat sumber asas melalui operasi create, read, update, delete, dan list. Anda boleh menggunakan pembekal sumber untuk memodelkan dan menyediakan sumber menggunakan CloudFormation. Contohnya, AWS::EC2::Instance ialah jenis sumber daripada pembekal Amazon EC2. Anda boleh menggunakan jenis ini untuk memodelkan dan menyediakan instans Amazon EC2 menggunakan CloudFormation. Dengan menggunakan CloudFormation Registry, anda boleh membina dan menggunakan pembekal sumber untuk memodelkan dan menyediakan sumber pihak ketiga seperti pemantauan SaaS, produktiviti pasukan, atau sumber pengurusan kod sumber.


[User] Apakah implikasinya jika saya tidak memahami jenis-jenis sumber yang tersedia dalam AWS CloudFormation?

[Assistant] Pembekal sumber ialah satu set jenis sumber dengan spesifikasi dan pengendali yang mengawal kitaran hayat sumber asas melalui operasi create, read, update, delete, dan list. Anda boleh menggunakan pembekal sumber untuk memodelkan dan menyediakan sumber menggunakan CloudFormation. Contohnya, AWS::EC2::Instance ialah jenis sumber daripada pembekal Amazon EC2. Anda boleh menggunakan jenis ini untuk memodelkan dan menyediakan instans Amazon EC2 menggunakan CloudFormation. Dengan menggunakan CloudFormation Registry, anda boleh membina dan menggunakan pembekal sumber untuk memodelkan dan menyediakan sumber pihak ketiga seperti pemantauan SaaS, produktiviti pasukan, atau sumber pengurusan kod sumber.


[User] Boleh anda terangkan maksud pemboleh ubah persekitaran dan tunjukkan cara saya boleh menggunakannya?

[Assistant] Pemboleh ubah persekitaran ialah konfigurasi yang diperlukan oleh aplikasi pada masa jalan (runtime). Konfigurasi ini boleh termasuk butiran sambungan pangkalan data, kunci API pihak ketiga, pelbagai parameter penyesuaian dan rahsia. Cara terbaik untuk mendedahkan konfigurasi ini adalah dengan menggunakan pemboleh ubah persekitaran. Anda boleh menambah pemboleh ubah persekitaran semasa mencipta aplikasi atau dengan pergi ke tetapan aplikasi. Semua pemboleh ubah persekitaran disulitkan untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran. Tambahkan semua pemboleh ubah persekitaran aplikasi anda dalam kotak teks kunci dan nilai. Secara lalai, AWS Amplify menggunakan pemboleh ubah persekitaran merentas semua cawangan, jadi anda tidak perlu memasukkan semula pemboleh ubah apabila anda menyambungkan cawangan baharu. Setelah anda memasukkan semua pemboleh ubah, tekan Simpan.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan pemboleh ubah persekitaran dalam aplikasi saya? Mengapa pemboleh ubah persekitaran penting untuk konfigurasi saya?

[Assistant] Pemboleh ubah persekitaran ialah konfigurasi yang diperlukan oleh aplikasi pada masa jalan (runtime). Konfigurasi ini boleh termasuk butiran sambungan pangkalan data, kunci API pihak ketiga, pelbagai parameter penyesuaian dan rahsia. Cara terbaik untuk mendedahkan konfigurasi ini adalah dengan menggunakan pemboleh ubah persekitaran. Anda boleh menambah pemboleh ubah persekitaran semasa mencipta aplikasi atau dengan pergi ke tetapan aplikasi. Semua pemboleh ubah persekitaran disulitkan untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran. Tambahkan semua pemboleh ubah persekitaran aplikasi anda dalam kotak teks kunci dan nilai. Secara lalai, AWS Amplify menggunakan pemboleh ubah persekitaran merentas semua cawangan, jadi anda tidak perlu memasukkan semula pemboleh ubah apabila anda menyambungkan cawangan baharu. Setelah anda memasukkan semua pemboleh ubah, tekan Simpan.


[User] Anda baru menyertai sebuah syarikat sebagai cloud engineer dan ditugaskan untuk deploy infrastruktur aplikasi baharu menggunakan AWS CloudFormation. Semasa sesi perancangan template, ketua pasukan bertanya untuk menguji kefahaman anda tentang komponen yang boleh diisytiharkan. Apakah jenis sumber dalam AWS CloudFormation?

[Assistant] Pembekal sumber ialah satu set jenis sumber dengan spesifikasi dan pengendali yang mengawal kitaran hayat sumber asas melalui operasi create, read, update, delete, dan list. Anda boleh menggunakan pembekal sumber untuk memodelkan dan menyediakan sumber menggunakan CloudFormation. Contohnya, AWS::EC2::Instance ialah jenis sumber daripada pembekal Amazon EC2. Anda boleh menggunakan jenis ini untuk memodelkan dan menyediakan instans Amazon EC2 menggunakan CloudFormation. Dengan menggunakan CloudFormation Registry, anda boleh membina dan menggunakan pembekal sumber untuk memodelkan dan menyediakan sumber pihak ketiga seperti pemantauan SaaS, produktiviti pasukan, atau sumber pengurusan kod sumber.


[User] Environment variables tu apa sebenarnya? Camne nak guna?

[Assistant] Pemboleh ubah persekitaran ialah konfigurasi yang diperlukan oleh aplikasi pada masa jalan (runtime). Konfigurasi ini boleh termasuk butiran sambungan pangkalan data, kunci API pihak ketiga, pelbagai parameter penyesuaian dan rahsia. Cara terbaik untuk mendedahkan konfigurasi ini adalah dengan menggunakan pemboleh ubah persekitaran. Anda boleh menambah pemboleh ubah persekitaran semasa mencipta aplikasi atau dengan pergi ke tetapan aplikasi. Semua pemboleh ubah persekitaran disulitkan untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran. Tambahkan semua pemboleh ubah persekitaran aplikasi anda dalam kotak teks kunci dan nilai. Secara lalai, AWS Amplify menggunakan pemboleh ubah persekitaran merentas semua cawangan, jadi anda tidak perlu memasukkan semula pemboleh ubah apabila anda menyambungkan cawangan baharu. Setelah anda memasukkan semua pemboleh ubah, tekan Simpan.


[User] Apakah cara yang boleh saya gunakan bagi menentukan saiz beban kerja apabila menggunakan AWS Fargate?

[Assistant] Adalah disyorkan untuk menguji beban aplikasi secara tempatan, atau dalam persekitaran pembangunan, untuk memahami keperluan aplikasi bagi menentukan saiz permintaan dengan sesuai. AWS Compute Optimizer boleh digunakan untuk memberikan cadangan jika beban kerja bersaiz kurang atau berlebihan.


[User] Apakah yang berlaku jika saya salah menentukan saiz beban kerja untuk AWS Fargate, dan mengapa penentuan saiz yang betul penting?

[Assistant] Adalah disyorkan untuk menguji beban aplikasi secara tempatan, atau dalam persekitaran pembangunan, untuk memahami keperluan aplikasi bagi menentukan saiz permintaan dengan sesuai. AWS Compute Optimizer boleh digunakan untuk memberikan cadangan jika beban kerja bersaiz kurang atau berlebihan.


[User] Pasukan saya akan deploy aplikasi kontena ke AWS Fargate minggu depan, dan saya perlu mengkonfigurasi task definition untuk persekitaran produksi. Bagaimana saya menentukan saiz beban kerja untuk AWS Fargate supaya aplikasi mendapat sumber CPU dan memori yang mencukupi?

[Assistant] Adalah disyorkan untuk menguji beban aplikasi secara tempatan, atau dalam persekitaran pembangunan, untuk memahami keperluan aplikasi bagi menentukan saiz permintaan dengan sesuai. AWS Compute Optimizer boleh digunakan untuk memberikan cadangan jika beban kerja bersaiz kurang atau berlebihan.


[User] Dengan menggunakan IAM, apakah cara bagi saya untuk memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber?

[Assistant] Untuk memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber menggunakan AWS Identity and Access Management (IAM), lampirkan IAM policies kepada peranan atau sumber. Anda boleh bermula dengan melampirkan AWS managed policies, yang dimiliki dan dikemas kini oleh AWS dan tersedia dalam semua akaun AWS. Jika anda mengetahui kebenaran khusus yang diperlukan untuk kes penggunaan anda, anda boleh mencipta customer managed policies dan melampirkannya kepada peranan. Sesetengah sumber AWS menyediakan cara untuk memberikan akses dengan mentakrifkan policy yang dilampirkan kepada sumber, seperti bucket Amazon S3. Resource-based policies ini membolehkan anda memberikan akses langsung merentas akaun kepada sumber yang dilampirkan. Untuk maklumat lanjut, lihat Access management for AWS resources.


[User] Macam mana nak size beban kerja untuk AWS Fargate?

[Assistant] Adalah disyorkan untuk menguji beban aplikasi secara tempatan, atau dalam persekitaran pembangunan, untuk memahami keperluan aplikasi bagi menentukan saiz permintaan dengan sesuai. AWS Compute Optimizer boleh digunakan untuk memberikan cadangan jika beban kerja bersaiz kurang atau berlebihan.


[User] Macam mana nak bagi akses ke services dan resources guna IAM?

[Assistant] Untuk memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber menggunakan AWS Identity and Access Management (IAM), lampirkan IAM policies kepada peranan atau sumber. Anda boleh bermula dengan melampirkan AWS managed policies, yang dimiliki dan dikemas kini oleh AWS dan tersedia dalam semua akaun AWS. Jika anda mengetahui kebenaran khusus yang diperlukan untuk kes penggunaan anda, anda boleh mencipta customer managed policies dan melampirkannya kepada peranan. Sesetengah sumber AWS menyediakan cara untuk memberikan akses dengan mentakrifkan policy yang dilampirkan kepada sumber, seperti bucket Amazon S3. Resource-based policies ini membolehkan anda memberikan akses langsung merentas akaun kepada sumber yang dilampirkan. Untuk maklumat lanjut, lihat Access management for AWS resources.


[User] Apakah yang berlaku jika saya memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber tanpa menggunakan IAM?

[Assistant] Untuk memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber menggunakan AWS Identity and Access Management (IAM), lampirkan IAM policies kepada peranan atau sumber. Anda boleh bermula dengan melampirkan AWS managed policies, yang dimiliki dan dikemas kini oleh AWS dan tersedia dalam semua akaun AWS. Jika anda mengetahui kebenaran khusus yang diperlukan untuk kes penggunaan anda, anda boleh mencipta customer managed policies dan melampirkannya kepada peranan. Sesetengah sumber AWS menyediakan cara untuk memberikan akses dengan mentakrifkan policy yang dilampirkan kepada sumber, seperti bucket Amazon S3. Resource-based policies ini membolehkan anda memberikan akses langsung merentas akaun kepada sumber yang dilampirkan. Untuk maklumat lanjut, lihat Access management for AWS resources.


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk menarik imej awam daripada Amazon ECR?

[Assistant] Anda menarik menggunakan arahan 'docker pull' yang biasa dengan URL imej tersebut. Anda boleh mencari URL ini dengan mudah dengan mencari imej menggunakan alias penerbit, nama imej, atau perihalan imej melalui galeri awam Amazon ECR. URL imej adalah dalam format public.ecr.aws/<alias>/<image>:<tag>, contohnya public.ecr.aws/eks/aws-alb-ingress-controller:v1.1.5


[User] Syarikat anda baru sahaja mendeploy aplikasi ke persekitaran pengeluaran, dan pasukan operasi perlu diberikan kebenaran untuk mengakses pelbagai perkhidmatan dan sumber AWS. Sebagai pentadbir yang bertanggungjawab menguruskan kebenaran akses, bagaimanakah anda memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber tersebut dengan menggunakan IAM?

[Assistant] Untuk memberikan akses kepada perkhidmatan dan sumber menggunakan AWS Identity and Access Management (IAM), lampirkan IAM policies kepada peranan atau sumber. Anda boleh bermula dengan melampirkan AWS managed policies, yang dimiliki dan dikemas kini oleh AWS dan tersedia dalam semua akaun AWS. Jika anda mengetahui kebenaran khusus yang diperlukan untuk kes penggunaan anda, anda boleh mencipta customer managed policies dan melampirkannya kepada peranan. Sesetengah sumber AWS menyediakan cara untuk memberikan akses dengan mentakrifkan policy yang dilampirkan kepada sumber, seperti bucket Amazon S3. Resource-based policies ini membolehkan anda memberikan akses langsung merentas akaun kepada sumber yang dilampirkan. Untuk maklumat lanjut, lihat Access management for AWS resources.


[User] Saya sedang deploy aplikasi di AWS dan perlu menyimpan kredensial pangkalan data serta API key tanpa hardcode terus dalam kod. Rakan sekerja mencadangkan saya menggunakan pemboleh ubah persekitaran (environment variables). Apakah sebenarnya pemboleh ubah persekitaran itu, dan bagaimana cara saya menggunakannya semasa proses deploy ini?

[Assistant] Pemboleh ubah persekitaran ialah konfigurasi yang diperlukan oleh aplikasi pada masa jalan (runtime). Konfigurasi ini boleh termasuk butiran sambungan pangkalan data, kunci API pihak ketiga, pelbagai parameter penyesuaian dan rahsia. Cara terbaik untuk mendedahkan konfigurasi ini adalah dengan menggunakan pemboleh ubah persekitaran. Anda boleh menambah pemboleh ubah persekitaran semasa mencipta aplikasi atau dengan pergi ke tetapan aplikasi. Semua pemboleh ubah persekitaran disulitkan untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran. Tambahkan semua pemboleh ubah persekitaran aplikasi anda dalam kotak teks kunci dan nilai. Secara lalai, AWS Amplify menggunakan pemboleh ubah persekitaran merentas semua cawangan, jadi anda tidak perlu memasukkan semula pemboleh ubah apabila anda menyambungkan cawangan baharu. Setelah anda memasukkan semua pemboleh ubah, tekan Simpan.


[User] Apakah yang berlaku jika saya cuba menarik imej awam daripada Amazon ECR?

[Assistant] Anda menarik menggunakan arahan 'docker pull' yang biasa dengan URL imej tersebut. Anda boleh mencari URL ini dengan mudah dengan mencari imej menggunakan alias penerbit, nama imej, atau perihalan imej melalui galeri awam Amazon ECR. URL imej adalah dalam format public.ecr.aws/<alias>/<image>:<tag>, contohnya public.ecr.aws/eks/aws-alb-ingress-controller:v1.1.5


[User] Macam mana nak tarik imej awam dari Amazon ECR?

[Assistant] Anda menarik menggunakan arahan 'docker pull' yang biasa dengan URL imej tersebut. Anda boleh mencari URL ini dengan mudah dengan mencari imej menggunakan alias penerbit, nama imej, atau perihalan imej melalui galeri awam Amazon ECR. URL imej adalah dalam format public.ecr.aws/<alias>/<image>:<tag>, contohnya public.ecr.aws/eks/aws-alb-ingress-controller:v1.1.5


[User] Apakah kesannya jika saya tidak menggunakan generasi baharu SageMaker?

[Assistant] Dengan menggabungkan keupayaan AWS ML dan analitik yang digunakan secara meluas, generasi baharu SageMaker menyampaikan pengalaman bersepadu untuk analitik dan AI dengan akses bersatu kepada semua data anda. Pendekatan bersatu ini membantu anda bekerja dengan lebih cekap dengan data anda, meningkatkan kerjasama merentas pasukan, dan meningkatkan produktiviti keseluruhan. SageMaker membolehkan anda: Bekerjasama dan membina dengan lebih pantas melalui persekitaran pembangunan data dan AI yang tunggal, menggunakan perkhidmatan AWS yang biasa untuk pembangunan model, AI generatif, pemprosesan data, dan analitik SQL. Membangunkan dan menskalakan kes penggunaan AI anda dengan pelbagai alat untuk melatih, menyesuaikan, dan menggunakan ML dan FM, serta mencipta aplikasi AI generatif dengan pantas yang disesuaikan dengan perniagaan anda. Mengurangkan silo data dengan lakehouse terbuka untuk menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, dan sumber data pihak ketiga atau federated. Memenuhi keperluan keselamatan perusahaan anda dengan tadbir urus data dan AI terbina dalam untuk mengawal akses kepada data yang betul, model ML, artifak pembangunan AI generatif, dan sumber pengiraan, oleh pengguna yang betul untuk tujuan yang betul.


[User] Kenapa nak pakai generasi baharu SageMaker?

[Assistant] Dengan menggabungkan keupayaan AWS ML dan analitik yang digunakan secara meluas, generasi baharu SageMaker menyampaikan pengalaman bersepadu untuk analitik dan AI dengan akses bersatu kepada semua data anda. Pendekatan bersatu ini membantu anda bekerja dengan lebih cekap dengan data anda, meningkatkan kerjasama merentas pasukan, dan meningkatkan produktiviti keseluruhan. SageMaker membolehkan anda: Bekerjasama dan membina dengan lebih pantas melalui persekitaran pembangunan data dan AI yang tunggal, menggunakan perkhidmatan AWS yang biasa untuk pembangunan model, AI generatif, pemprosesan data, dan analitik SQL. Membangunkan dan menskalakan kes penggunaan AI anda dengan pelbagai alat untuk melatih, menyesuaikan, dan menggunakan ML dan FM, serta mencipta aplikasi AI generatif dengan pantas yang disesuaikan dengan perniagaan anda. Mengurangkan silo data dengan lakehouse terbuka untuk menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, dan sumber data pihak ketiga atau federated. Memenuhi keperluan keselamatan perusahaan anda dengan tadbir urus data dan AI terbina dalam untuk mengawal akses kepada data yang betul, model ML, artifak pembangunan AI generatif, dan sumber pengiraan, oleh pengguna yang betul untuk tujuan yang betul.


[User] Apakah sebabnya saya patut memilih untuk menggunakan generasi baharu SageMaker?

[Assistant] Dengan menggabungkan keupayaan AWS ML dan analitik yang digunakan secara meluas, generasi baharu SageMaker menyampaikan pengalaman bersepadu untuk analitik dan AI dengan akses bersatu kepada semua data anda. Pendekatan bersatu ini membantu anda bekerja dengan lebih cekap dengan data anda, meningkatkan kerjasama merentas pasukan, dan meningkatkan produktiviti keseluruhan. SageMaker membolehkan anda: Bekerjasama dan membina dengan lebih pantas melalui persekitaran pembangunan data dan AI yang tunggal, menggunakan perkhidmatan AWS yang biasa untuk pembangunan model, AI generatif, pemprosesan data, dan analitik SQL. Membangunkan dan menskalakan kes penggunaan AI anda dengan pelbagai alat untuk melatih, menyesuaikan, dan menggunakan ML dan FM, serta mencipta aplikasi AI generatif dengan pantas yang disesuaikan dengan perniagaan anda. Mengurangkan silo data dengan lakehouse terbuka untuk menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, dan sumber data pihak ketiga atau federated. Memenuhi keperluan keselamatan perusahaan anda dengan tadbir urus data dan AI terbina dalam untuk mengawal akses kepada data yang betul, model ML, artifak pembangunan AI generatif, dan sumber pengiraan, oleh pengguna yang betul untuk tujuan yang betul.


[User] Apakah cara yang boleh saya gunakan untuk mengesahkan kelakuan kod JavaScript saya?

[Assistant] Anda boleh mengesahkan kelakuan kod anda terus daripada konsol. Daripada konsol, anda boleh menggunakan data mock untuk menguji penilaian resolver anda tanpa berinteraksi dengan sumber data anda. AppSync juga menyediakan API jauh yang boleh anda gunakan untuk menilai kod JavaScript anda dengan data mock. Anda boleh memanfaatkan API ini daripada AWS CLI atau AWS SDK. Ini membolehkan anda menilai resolver anda dalam rangka kerja ujian kegemaran anda dan menjalankan ujian unit. Anda juga boleh menggunakan editor pertanyaan konsol untuk menguji pertanyaan GraphQL, mutasi, dan langganan serta menyiarkan data log secara langsung untuk setiap permintaan dalam masa nyata.


[User] Pasukan data science anda sedang merancang untuk melancarkan model machine learning ke produksi, dan ketua pasukan mencadangkan berhijrah kepada generasi baharu SageMaker. Sebelum anda bersetuju dengan keputusan migrasi ini, apakah sebab-sebab saya perlu menggunakan generasi baharu SageMaker?

[Assistant] Dengan menggabungkan keupayaan AWS ML dan analitik yang digunakan secara meluas, generasi baharu SageMaker menyampaikan pengalaman bersepadu untuk analitik dan AI dengan akses bersatu kepada semua data anda. Pendekatan bersatu ini membantu anda bekerja dengan lebih cekap dengan data anda, meningkatkan kerjasama merentas pasukan, dan meningkatkan produktiviti keseluruhan. SageMaker membolehkan anda: Bekerjasama dan membina dengan lebih pantas melalui persekitaran pembangunan data dan AI yang tunggal, menggunakan perkhidmatan AWS yang biasa untuk pembangunan model, AI generatif, pemprosesan data, dan analitik SQL. Membangunkan dan menskalakan kes penggunaan AI anda dengan pelbagai alat untuk melatih, menyesuaikan, dan menggunakan ML dan FM, serta mencipta aplikasi AI generatif dengan pantas yang disesuaikan dengan perniagaan anda. Mengurangkan silo data dengan lakehouse terbuka untuk menyatukan semua data anda merentas data lake Amazon S3, gudang data Amazon Redshift, dan sumber data pihak ketiga atau federated. Memenuhi keperluan keselamatan perusahaan anda dengan tadbir urus data dan AI terbina dalam untuk mengawal akses kepada data yang betul, model ML, artifak pembangunan AI generatif, dan sumber pengiraan, oleh pengguna yang betul untuk tujuan yang betul.


[User] Apakah yang berlaku jika saya tidak mengesahkan kelakuan kod JavaScript saya?

[Assistant] Anda boleh mengesahkan kelakuan kod anda terus daripada konsol. Daripada konsol, anda boleh menggunakan data mock untuk menguji penilaian resolver anda tanpa berinteraksi dengan sumber data anda. AppSync juga menyediakan API jauh yang boleh anda gunakan untuk menilai kod JavaScript anda dengan data mock. Anda boleh memanfaatkan API ini daripada AWS CLI atau AWS SDK. Ini membolehkan anda menilai resolver anda dalam rangka kerja ujian kegemaran anda dan menjalankan ujian unit. Anda juga boleh menggunakan editor pertanyaan konsol untuk menguji pertanyaan GraphQL, mutasi, dan langganan serta menyiarkan data log secara langsung untuk setiap permintaan dalam masa nyata.


[User] Macam mana nak uji kelakuan kod JavaScript aku?

[Assistant] Anda boleh mengesahkan kelakuan kod anda terus daripada konsol. Daripada konsol, anda boleh menggunakan data mock untuk menguji penilaian resolver anda tanpa berinteraksi dengan sumber data anda. AppSync juga menyediakan API jauh yang boleh anda gunakan untuk menilai kod JavaScript anda dengan data mock. Anda boleh memanfaatkan API ini daripada AWS CLI atau AWS SDK. Ini membolehkan anda menilai resolver anda dalam rangka kerja ujian kegemaran anda dan menjalankan ujian unit. Anda juga boleh menggunakan editor pertanyaan konsol untuk menguji pertanyaan GraphQL, mutasi, dan langganan serta menyiarkan data log secara langsung untuk setiap permintaan dalam masa nyata.


[User] Pasukan anda sedang menyediakan deployment untuk aplikasi container baharu, dan imej container yang diperlukan dihoskan secara awam di Amazon ECR Public Gallery. Sebagai engineer yang bertanggungjawab untuk tugasan deploy ini, bagaimanakah anda menarik (pull) imej awam tersebut daripada Amazon ECR?

[Assistant] Anda menarik menggunakan arahan 'docker pull' yang biasa dengan URL imej tersebut. Anda boleh mencari URL ini dengan mudah dengan mencari imej menggunakan alias penerbit, nama imej, atau perihalan imej melalui galeri awam Amazon ECR. URL imej adalah dalam format public.ecr.aws/<alias>/<image>:<tag>, contohnya public.ecr.aws/eks/aws-alb-ingress-controller:v1.1.5


[User] Pengurus teknikal anda melaporkan bahawa aplikasi web syarikat kadangkala gagal berfungsi selepas kemas kini dideploy, tetapi isu ini hanya dikesan apabila pengguna membuat aduan. Anda ditugaskan untuk memastikan fungsi kritikal aplikasi sentiasa beroperasi seperti yang dijangka tanpa perlu memeriksa secara manual setiap kali. Bagaimanakah anda mengesahkan kelakuan kod JavaScript anda dalam situasi ini?

[Assistant] Anda boleh mengesahkan kelakuan kod anda terus daripada konsol. Daripada konsol, anda boleh menggunakan data mock untuk menguji penilaian resolver anda tanpa berinteraksi dengan sumber data anda. AppSync juga menyediakan API jauh yang boleh anda gunakan untuk menilai kod JavaScript anda dengan data mock. Anda boleh memanfaatkan API ini daripada AWS CLI atau AWS SDK. Ini membolehkan anda menilai resolver anda dalam rangka kerja ujian kegemaran anda dan menjalankan ujian unit. Anda juga boleh menggunakan editor pertanyaan konsol untuk menguji pertanyaan GraphQL, mutasi, dan langganan serta menyiarkan data log secara langsung untuk setiap permintaan dalam masa nyata.


[User] Apa aku boleh buat dengan AWS Secrets Manager?

[Assistant] AWS Secrets Manager membolehkan anda menyimpan, mendapatkan semula, mengawal akses kepada, memutar, mengaudit, dan memantau rahsia secara berpusat. Anda boleh menyulitkan rahsia semasa tidak digunakan untuk mengurangkan kemungkinan pengguna yang tidak dibenarkan melihat maklumat sensitif. Untuk mendapatkan semula rahsia, anda hanya menggantikan rahsia dalam teks biasa dalam aplikasi anda dengan kod untuk menarik rahsia tersebut secara programatik menggunakan API Secrets Manager. Anda menggunakan policy AWS Identity and Access Management (IAM) untuk mengawal pengguna dan aplikasi yang boleh mengakses rahsia ini. Anda boleh memutar kata laluan, mengikut jadual atau atas permintaan, untuk jenis pangkalan data yang disokong yang dihoskan di AWS, tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Anda boleh melanjutkan fungsi ini untuk memutar rahsia lain, seperti kata laluan untuk pangkalan data Oracle yang dihoskan di Amazon EC2 atau token refresh OAuth, dengan mengubah suai fungsi Lambda contoh. Anda juga boleh mengaudit dan memantau rahsia kerana Secrets Manager disepadukan dengan AWS CloudTrail, Amazon CloudWatch, dan Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan AWS Secrets Manager, dan mengapa servis ini penting untuk pengurusan rahsia saya?

[Assistant] AWS Secrets Manager membolehkan anda menyimpan, mendapatkan semula, mengawal akses kepada, memutar, mengaudit, dan memantau rahsia secara berpusat. Anda boleh menyulitkan rahsia semasa tidak digunakan untuk mengurangkan kemungkinan pengguna yang tidak dibenarkan melihat maklumat sensitif. Untuk mendapatkan semula rahsia, anda hanya menggantikan rahsia dalam teks biasa dalam aplikasi anda dengan kod untuk menarik rahsia tersebut secara programatik menggunakan API Secrets Manager. Anda menggunakan policy AWS Identity and Access Management (IAM) untuk mengawal pengguna dan aplikasi yang boleh mengakses rahsia ini. Anda boleh memutar kata laluan, mengikut jadual atau atas permintaan, untuk jenis pangkalan data yang disokong yang dihoskan di AWS, tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Anda boleh melanjutkan fungsi ini untuk memutar rahsia lain, seperti kata laluan untuk pangkalan data Oracle yang dihoskan di Amazon EC2 atau token refresh OAuth, dengan mengubah suai fungsi Lambda contoh. Anda juga boleh mengaudit dan memantau rahsia kerana Secrets Manager disepadukan dengan AWS CloudTrail, Amazon CloudWatch, dan Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).


[User] Pasukan saya sedang deploy aplikasi ke production, dan kami tidak mahu lagi hardcode kredensial database dalam configuration file kerana risiko keselamatan. Ketua pasukan mencadangkan agar kami menilai AWS Secrets Manager terlebih dahulu. Dalam konteks tugasan deploy ini, apakah yang boleh saya lakukan dengan AWS Secrets Manager?

[Assistant] AWS Secrets Manager membolehkan anda menyimpan, mendapatkan semula, mengawal akses kepada, memutar, mengaudit, dan memantau rahsia secara berpusat. Anda boleh menyulitkan rahsia semasa tidak digunakan untuk mengurangkan kemungkinan pengguna yang tidak dibenarkan melihat maklumat sensitif. Untuk mendapatkan semula rahsia, anda hanya menggantikan rahsia dalam teks biasa dalam aplikasi anda dengan kod untuk menarik rahsia tersebut secara programatik menggunakan API Secrets Manager. Anda menggunakan policy AWS Identity and Access Management (IAM) untuk mengawal pengguna dan aplikasi yang boleh mengakses rahsia ini. Anda boleh memutar kata laluan, mengikut jadual atau atas permintaan, untuk jenis pangkalan data yang disokong yang dihoskan di AWS, tanpa risiko menjejaskan aplikasi. Anda boleh melanjutkan fungsi ini untuk memutar rahsia lain, seperti kata laluan untuk pangkalan data Oracle yang dihoskan di Amazon EC2 atau token refresh OAuth, dengan mengubah suai fungsi Lambda contoh. Anda juga boleh mengaudit dan memantau rahsia kerana Secrets Manager disepadukan dengan AWS CloudTrail, Amazon CloudWatch, dan Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).


[User] Apakah yang akan berlaku jika pemadatan tidak dijalankan untuk S3 Tables saya?

[Assistant] Pemadatan menggabungkan objek yang lebih kecil menjadi objek yang lebih sedikit dan lebih besar untuk meningkatkan prestasi pertanyaan Iceberg. Secara lalai, S3 Tables menggunakan strategi pemadatan binpack. Anda juga boleh menggunakan strategi pemadatan lanjutan seperti sort dan z-order untuk mengoptimumkan prestasi selanjutnya. Fail yang dipadatkan ditulis sebagai snapshot terkini jadual anda. Amazon S3 memadatkan jadual berdasarkan saiz fail sasaran yang optimum untuk corak akses data anda, atau nilai yang anda tentukan, dengan saiz fail sasaran lalai 512MB. Anda boleh menukar saiz fail sasaran daripada 64MB kepada 512MB menggunakan API PutTableMaintenanceConfiguration.


[User] Boleh anda terangkan mekanisme di sebalik cara pemadatan beroperasi pada S3 Tables?

[Assistant] Pemadatan menggabungkan objek yang lebih kecil menjadi objek yang lebih sedikit dan lebih besar untuk meningkatkan prestasi pertanyaan Iceberg. Secara lalai, S3 Tables menggunakan strategi pemadatan binpack. Anda juga boleh menggunakan strategi pemadatan lanjutan seperti sort dan z-order untuk mengoptimumkan prestasi selanjutnya. Fail yang dipadatkan ditulis sebagai snapshot terkini jadual anda. Amazon S3 memadatkan jadual berdasarkan saiz fail sasaran yang optimum untuk corak akses data anda, atau nilai yang anda tentukan, dengan saiz fail sasaran lalai 512MB. Anda boleh menukar saiz fail sasaran daripada 64MB kepada 512MB menggunakan API PutTableMaintenanceConfiguration.


[User] Compaction untuk S3 Tables ni macam mana jalan?

[Assistant] Pemadatan menggabungkan objek yang lebih kecil menjadi objek yang lebih sedikit dan lebih besar untuk meningkatkan prestasi pertanyaan Iceberg. Secara lalai, S3 Tables menggunakan strategi pemadatan binpack. Anda juga boleh menggunakan strategi pemadatan lanjutan seperti sort dan z-order untuk mengoptimumkan prestasi selanjutnya. Fail yang dipadatkan ditulis sebagai snapshot terkini jadual anda. Amazon S3 memadatkan jadual berdasarkan saiz fail sasaran yang optimum untuk corak akses data anda, atau nilai yang anda tentukan, dengan saiz fail sasaran lalai 512MB. Anda boleh menukar saiz fail sasaran daripada 64MB kepada 512MB menggunakan API PutTableMaintenanceConfiguration.


[User] Apabila fitur log akses standard didayakan pada CloudFront, adakah pengguna akan dikenakan sebarang caj berasingan?

[Assistant] CloudFront tidak mengenakan caj untuk mendayakan log standard, walaupun anda akan dikenakan caj untuk penghantaran, storan dan akses kepada log tersebut bergantung pada destinasi penghantaran log. Sila rujuk bahagian 'Ciri Tambahan' pada halaman harga CloudFront untuk mengetahui lebih lanjut.


[User] Pasukan data anda baru sahaja selesai deploy S3 Tables untuk data lake syarikat, dan semasa proses troubleshooting, anda perasan prestasi query semakin menurun disebabkan terlalu banyak fail kecil yang terhasil. Sebelum memilih konfigurasi yang sesuai, ketua pasukan meminta anda menjelaskan: bagaimanakah pemadatan (compaction) berfungsi untuk S3 Tables?

[Assistant] Pemadatan menggabungkan objek yang lebih kecil menjadi objek yang lebih sedikit dan lebih besar untuk meningkatkan prestasi pertanyaan Iceberg. Secara lalai, S3 Tables menggunakan strategi pemadatan binpack. Anda juga boleh menggunakan strategi pemadatan lanjutan seperti sort dan z-order untuk mengoptimumkan prestasi selanjutnya. Fail yang dipadatkan ditulis sebagai snapshot terkini jadual anda. Amazon S3 memadatkan jadual berdasarkan saiz fail sasaran yang optimum untuk corak akses data anda, atau nilai yang anda tentukan, dengan saiz fail sasaran lalai 512MB. Anda boleh menukar saiz fail sasaran daripada 64MB kepada 512MB menggunakan API PutTableMaintenanceConfiguration.


[User] Apakah kesannya kepada bil saya sekiranya saya mendayakan log akses standard untuk CloudFront?

[Assistant] CloudFront tidak mengenakan caj untuk mendayakan log standard, walaupun anda akan dikenakan caj untuk penghantaran, storan dan akses kepada log tersebut bergantung pada destinasi penghantaran log. Sila rujuk bahagian 'Ciri Tambahan' pada halaman harga CloudFront untuk mengetahui lebih lanjut.


[User] CloudFront ada caj berasingan tak bila on kan log akses standard?

[Assistant] CloudFront tidak mengenakan caj untuk mendayakan log standard, walaupun anda akan dikenakan caj untuk penghantaran, storan dan akses kepada log tersebut bergantung pada destinasi penghantaran log. Sila rujuk bahagian 'Ciri Tambahan' pada halaman harga CloudFront untuk mengetahui lebih lanjut.


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk mengimport data ke dalam instance DB Amazon RDS?

[Assistant]
Berikut adalah beberapa cara untuk mengimport data ke dalam Amazon RDS:
MySQL: utiliti mysqldump atau mysqlimport
Oracle: Data Pump, import/export, atau SQL Loader
SQL Server: Import/Export Wizard, fail sandaran penuh (.bak), atau Bulk Copy Program (BCP)
PostgreSQL: pg_dump
Untuk maklumat lanjut mengenai import dan eksport data, rujuk Panduan Import Data untuk MySQL, Panduan Import Data untuk Oracle, Panduan Import Data untuk SQL Server, Panduan Import Data untuk PostgreSQL, atau Panduan Import Data untuk Db2. Selain itu, AWS Database Migration Service boleh membantu anda memindahkan pangkalan data ke AWS dengan selamat.


[User] Pasukan anda sedang deploy sebuah distribution CloudFront baharu untuk aplikasi web, dan anda ditugaskan memilih konfigurasi sama ada untuk mendayakan log akses standard bagi tujuan pemantauan trafik. Sebelum melaksanakan konfigurasi tersebut, anda perlu mengesahkan dengan pasukan kewangan terlebih dahulu: adakah terdapat caj berasingan untuk mendayakan log akses standard untuk CloudFront?

[Assistant] CloudFront tidak mengenakan caj untuk mendayakan log standard, walaupun anda akan dikenakan caj untuk penghantaran, storan dan akses kepada log tersebut bergantung pada destinasi penghantaran log. Sila rujuk bahagian 'Ciri Tambahan' pada halaman harga CloudFront untuk mengetahui lebih lanjut.


[User] Macam mana nak import data ke dalam DB instance Amazon RDS?

[Assistant]
Berikut adalah beberapa cara untuk mengimport data ke dalam Amazon RDS:
MySQL: utiliti mysqldump atau mysqlimport
Oracle: Data Pump, import/export, atau SQL Loader
SQL Server: Import/Export Wizard, fail sandaran penuh (.bak), atau Bulk Copy Program (BCP)
PostgreSQL: pg_dump
Untuk maklumat lanjut mengenai import dan eksport data, rujuk Panduan Import Data untuk MySQL, Panduan Import Data untuk Oracle, Panduan Import Data untuk SQL Server, Panduan Import Data untuk PostgreSQL, atau Panduan Import Data untuk Db2. Selain itu, AWS Database Migration Service boleh membantu anda memindahkan pangkalan data ke AWS dengan selamat.


[User] Pasukan anda baru sahaja melancarkan (deploy) satu instance DB Amazon RDS untuk aplikasi pengeluaran syarikat, dan anda ditugaskan untuk memindahkan data sedia ada daripada pangkalan data di premis (on-premises) ke dalam instance tersebut sebelum aplikasi mula beroperasi. Apakah langkah-langkah yang perlu anda ambil untuk mengimport data tersebut ke dalam instance DB Amazon RDS?

[Assistant]
Berikut adalah beberapa cara untuk mengimport data ke dalam Amazon RDS:
MySQL: utiliti mysqldump atau mysqlimport
Oracle: Data Pump, import/export, atau SQL Loader
SQL Server: Import/Export Wizard, fail sandaran penuh (.bak), atau Bulk Copy Program (BCP)
PostgreSQL: pg_dump
Untuk maklumat lanjut mengenai import dan eksport data, rujuk Panduan Import Data untuk MySQL, Panduan Import Data untuk Oracle, Panduan Import Data untuk SQL Server, Panduan Import Data untuk PostgreSQL, atau Panduan Import Data untuk Db2. Selain itu, AWS Database Migration Service boleh membantu anda memindahkan pangkalan data ke AWS dengan selamat.


[User] Apakah yang berlaku atau implikasi apa yang perlu saya ambil kira apabila saya mengimport data ke dalam instance DB Amazon RDS?

[Assistant]
Berikut adalah beberapa cara untuk mengimport data ke dalam Amazon RDS:
MySQL: utiliti mysqldump atau mysqlimport
Oracle: Data Pump, import/export, atau SQL Loader
SQL Server: Import/Export Wizard, fail sandaran penuh (.bak), atau Bulk Copy Program (BCP)
PostgreSQL: pg_dump
Untuk maklumat lanjut mengenai import dan eksport data, rujuk Panduan Import Data untuk MySQL, Panduan Import Data untuk Oracle, Panduan Import Data untuk SQL Server, Panduan Import Data untuk PostgreSQL, atau Panduan Import Data untuk Db2. Selain itu, AWS Database Migration Service boleh membantu anda memindahkan pangkalan data ke AWS dengan selamat.


[User] Dengan cara yang bagaimanakah status semakan kesihatan yang telah saya cipta itu boleh dilihat?

[Assistant] Anda boleh melihat status semasa semakan kesihatan, serta butiran tentang sebab ia gagal, dalam konsol Amazon Route 53 dan melalui API Route 53. Selain itu, keputusan setiap semakan kesihatan diterbitkan sebagai metrik Amazon CloudWatch yang menunjukkan kesihatan endpoint dan, secara pilihan, kependaman respons endpoint. Anda boleh melihat graf metrik Amazon CloudWatch dalam tab semakan kesihatan konsol Amazon Route 53 untuk melihat status semasa dan sejarah semakan kesihatan tersebut. Anda juga boleh mencipta penggera Amazon CloudWatch pada metrik tersebut untuk menghantar pemberitahuan jika status semakan kesihatan berubah. Metrik Amazon CloudWatch untuk semua semakan kesihatan Amazon Route 53 anda juga boleh dilihat dalam konsol Amazon CloudWatch. Setiap metrik Amazon CloudWatch mengandungi ID Semakan Kesihatan (contohnya, 01beb6a3-e1c2-4a2b-a0b7-7031e9060a6a) yang boleh anda gunakan untuk mengenal pasti semakan kesihatan yang dijejaki oleh metrik tersebut.


[User] Macam mana nak tengok status health check yang aku dah buat?

[Assistant] Anda boleh melihat status semasa semakan kesihatan, serta butiran tentang sebab ia gagal, dalam konsol Amazon Route 53 dan melalui API Route 53. Selain itu, keputusan setiap semakan kesihatan diterbitkan sebagai metrik Amazon CloudWatch yang menunjukkan kesihatan endpoint dan, secara pilihan, kependaman respons endpoint. Anda boleh melihat graf metrik Amazon CloudWatch dalam tab semakan kesihatan konsol Amazon Route 53 untuk melihat status semasa dan sejarah semakan kesihatan tersebut. Anda juga boleh mencipta penggera Amazon CloudWatch pada metrik tersebut untuk menghantar pemberitahuan jika status semakan kesihatan berubah. Metrik Amazon CloudWatch untuk semua semakan kesihatan Amazon Route 53 anda juga boleh dilihat dalam konsol Amazon CloudWatch. Setiap metrik Amazon CloudWatch mengandungi ID Semakan Kesihatan (contohnya, 01beb6a3-e1c2-4a2b-a0b7-7031e9060a6a) yang boleh anda gunakan untuk mengenal pasti semakan kesihatan yang dijejaki oleh metrik tersebut.


[User] Pada peringkat control plane, adakah sebarang keterlihatan disediakan oleh Container Insights?

[Assistant] Ya. Dengan menggunakan Container Insights dengan kebolehcerapan yang dipertingkatkan untuk Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), anda boleh memantau status control plane anda. Anda boleh menggunakannya untuk memahami status autoscaling dan merancang kitaran hayat kluster ujian anda dalam keupayaan ujian automatik anda, sebagai contoh.


[User] Semasa troubleshooting failover dalam environment pengeluaran, saya telah mencipta health check untuk endpoint saya dan perlu mengesahkan keadaannya sebelum membuat perubahan konfigurasi DNS. Bagaimanakah saya boleh melihat status health check yang telah saya cipta itu?

[Assistant] Anda boleh melihat status semasa semakan kesihatan, serta butiran tentang sebab ia gagal, dalam konsol Amazon Route 53 dan melalui API Route 53. Selain itu, keputusan setiap semakan kesihatan diterbitkan sebagai metrik Amazon CloudWatch yang menunjukkan kesihatan endpoint dan, secara pilihan, kependaman respons endpoint. Anda boleh melihat graf metrik Amazon CloudWatch dalam tab semakan kesihatan konsol Amazon Route 53 untuk melihat status semasa dan sejarah semakan kesihatan tersebut. Anda juga boleh mencipta penggera Amazon CloudWatch pada metrik tersebut untuk menghantar pemberitahuan jika status semakan kesihatan berubah. Metrik Amazon CloudWatch untuk semua semakan kesihatan Amazon Route 53 anda juga boleh dilihat dalam konsol Amazon CloudWatch. Setiap metrik Amazon CloudWatch mengandungi ID Semakan Kesihatan (contohnya, 01beb6a3-e1c2-4a2b-a0b7-7031e9060a6a) yang boleh anda gunakan untuk mengenal pasti semakan kesihatan yang dijejaki oleh metrik tersebut.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan Container Insights dengan mengharapkan keterlihatan pada peringkat control plane?

[Assistant] Ya. Dengan menggunakan Container Insights dengan kebolehcerapan yang dipertingkatkan untuk Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), anda boleh memantau status control plane anda. Anda boleh menggunakannya untuk memahami status autoscaling dan merancang kitaran hayat kluster ujian anda dalam keupayaan ujian automatik anda, sebagai contoh.


[User] Container Insights boleh tengok sampai control plane level tak?

[Assistant] Ya. Dengan menggunakan Container Insights dengan kebolehcerapan yang dipertingkatkan untuk Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), anda boleh memantau status control plane anda. Anda boleh menggunakannya untuk memahami status autoscaling dan merancang kitaran hayat kluster ujian anda dalam keupayaan ujian automatik anda, sebagai contoh.


[User] Mengapakah penting bagi saya untuk melihat status semakan kesihatan yang telah saya cipta?

[Assistant] Anda boleh melihat status semasa semakan kesihatan, serta butiran tentang sebab ia gagal, dalam konsol Amazon Route 53 dan melalui API Route 53. Selain itu, keputusan setiap semakan kesihatan diterbitkan sebagai metrik Amazon CloudWatch yang menunjukkan kesihatan endpoint dan, secara pilihan, kependaman respons endpoint. Anda boleh melihat graf metrik Amazon CloudWatch dalam tab semakan kesihatan konsol Amazon Route 53 untuk melihat status semasa dan sejarah semakan kesihatan tersebut. Anda juga boleh mencipta penggera Amazon CloudWatch pada metrik tersebut untuk menghantar pemberitahuan jika status semakan kesihatan berubah. Metrik Amazon CloudWatch untuk semua semakan kesihatan Amazon Route 53 anda juga boleh dilihat dalam konsol Amazon CloudWatch. Setiap metrik Amazon CloudWatch mengandungi ID Semakan Kesihatan (contohnya, 01beb6a3-e1c2-4a2b-a0b7-7031e9060a6a) yang boleh anda gunakan untuk mengenal pasti semakan kesihatan yang dijejaki oleh metrik tersebut.


[User] Apakah yang membezakan Amazon VPC traffic mirroring daripada Amazon VPC flow logs?

[Assistant] Amazon VPC flow logs membolehkan pelanggan mengumpul, menyimpan, dan menganalisis log aliran rangkaian. Maklumat yang ditangkap dalam flow logs termasuk maklumat tentang trafik yang dibenarkan dan ditolak, alamat IP sumber dan destinasi, port, nombor protokol, kiraan paket dan bait, serta tindakan (terima atau tolak). Anda boleh menggunakan ciri ini untuk menyelesaikan masalah sambungan dan isu keselamatan serta untuk memastikan peraturan akses rangkaian berfungsi seperti yang diharapkan. Amazon VPC traffic mirroring pula memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang trafik rangkaian dengan membolehkan anda menganalisis kandungan trafik sebenar, termasuk payload, dan disasarkan untuk kes penggunaan apabila anda perlu menganalisis paket sebenar untuk menentukan punca masalah prestasi, kejuruteraan songsang serangan rangkaian yang canggih, atau mengesan dan menghentikan penyalahgunaan dalaman atau beban kerja yang terjejas.


[User] Pasukan anda sedang men-deploy kluster Amazon EKS di AWS, dan ketua pasukan meminta anda melaksanakan penyelesaian pemantauan untuk beban kerja kontena. Semasa menilai Container Insights sebagai pilihan, pasukan operasi menimbulkan kebimbangan tentang mengesan isu prestasi yang mungkin berpunca daripada komponen Kubernetes teras. Sebelum membuat keputusan konfigurasi, anda perlu mengesahkan kemampuan alat tersebut. Adakah Container Insights memberikan keterlihatan pada peringkat control plane?

[Assistant] Ya. Dengan menggunakan Container Insights dengan kebolehcerapan yang dipertingkatkan untuk Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), anda boleh memantau status control plane anda. Anda boleh menggunakannya untuk memahami status autoscaling dan merancang kitaran hayat kluster ujian anda dalam keupayaan ujian automatik anda, sebagai contoh.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan Amazon VPC traffic mirroring dan bukannya Amazon VPC flow logs untuk memantau trafik rangkaian saya?

[Assistant] Amazon VPC flow logs membolehkan pelanggan mengumpul, menyimpan, dan menganalisis log aliran rangkaian. Maklumat yang ditangkap dalam flow logs termasuk maklumat tentang trafik yang dibenarkan dan ditolak, alamat IP sumber dan destinasi, port, nombor protokol, kiraan paket dan bait, serta tindakan (terima atau tolak). Anda boleh menggunakan ciri ini untuk menyelesaikan masalah sambungan dan isu keselamatan serta untuk memastikan peraturan akses rangkaian berfungsi seperti yang diharapkan. Amazon VPC traffic mirroring pula memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang trafik rangkaian dengan membolehkan anda menganalisis kandungan trafik sebenar, termasuk payload, dan disasarkan untuk kes penggunaan apabila anda perlu menganalisis paket sebenar untuk menentukan punca masalah prestasi, kejuruteraan songsang serangan rangkaian yang canggih, atau mengesan dan menghentikan penyalahgunaan dalaman atau beban kerja yang terjejas.


[User] Apa beza Amazon VPC traffic mirroring dengan Amazon VPC flow logs?

[Assistant] Amazon VPC flow logs membolehkan pelanggan mengumpul, menyimpan, dan menganalisis log aliran rangkaian. Maklumat yang ditangkap dalam flow logs termasuk maklumat tentang trafik yang dibenarkan dan ditolak, alamat IP sumber dan destinasi, port, nombor protokol, kiraan paket dan bait, serta tindakan (terima atau tolak). Anda boleh menggunakan ciri ini untuk menyelesaikan masalah sambungan dan isu keselamatan serta untuk memastikan peraturan akses rangkaian berfungsi seperti yang diharapkan. Amazon VPC traffic mirroring pula memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang trafik rangkaian dengan membolehkan anda menganalisis kandungan trafik sebenar, termasuk payload, dan disasarkan untuk kes penggunaan apabila anda perlu menganalisis paket sebenar untuk menentukan punca masalah prestasi, kejuruteraan songsang serangan rangkaian yang canggih, atau mengesan dan menghentikan penyalahgunaan dalaman atau beban kerja yang terjejas.


[User] Anda bekerja sebagai cloud engineer di sebuah syarikat yang mengendalikan infrastruktur di AWS. Pasukan anda sedang troubleshoot kejadian trafik rangkaian yang mencurigakan dalam Amazon VPC, dan ketua pasukan meminta anda menghuraikan dua pilihan pemantauan trafik sebelum memilih konfigurasi yang sesuai untuk siasatan tersebut. Bagaimanakah Amazon VPC traffic mirroring berbeza daripada Amazon VPC flow logs?

[Assistant] Amazon VPC flow logs membolehkan pelanggan mengumpul, menyimpan, dan menganalisis log aliran rangkaian. Maklumat yang ditangkap dalam flow logs termasuk maklumat tentang trafik yang dibenarkan dan ditolak, alamat IP sumber dan destinasi, port, nombor protokol, kiraan paket dan bait, serta tindakan (terima atau tolak). Anda boleh menggunakan ciri ini untuk menyelesaikan masalah sambungan dan isu keselamatan serta untuk memastikan peraturan akses rangkaian berfungsi seperti yang diharapkan. Amazon VPC traffic mirroring pula memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang trafik rangkaian dengan membolehkan anda menganalisis kandungan trafik sebenar, termasuk payload, dan disasarkan untuk kes penggunaan apabila anda perlu menganalisis paket sebenar untuk menentukan punca masalah prestasi, kejuruteraan songsang serangan rangkaian yang canggih, atau mengesan dan menghentikan penyalahgunaan dalaman atau beban kerja yang terjejas.


[User] Apabila pengguna membuat pilihan untuk menarik diri (opt out), adakah penyahlangganan automatik nombor tersebut daripada Topik SNS akan berlaku?

[Assistant] Tidak. Opt-out tidak menyahlanggan nombor daripada topik Amazon SNS, tetapi melumpuhkan langganan tersebut. Ini bermakna jika anda mendaftar masuk (opt in) nombor telefon, anda tidak perlu melanggan semula nombor telefon tersebut ke topik.


[User] Kalau user opt out, nombor tu auto-unsubscribe dari Topik SNS ke?

[Assistant] Tidak. Opt-out tidak menyahlanggan nombor daripada topik Amazon SNS, tetapi melumpuhkan langganan tersebut. Ini bermakna jika anda mendaftar masuk (opt in) nombor telefon, anda tidak perlu melanggan semula nombor telefon tersebut ke topik.


[User] Apakah kesannya kepada langganan nombor tersebut dalam Topik SNS apabila pengguna menarik diri (opt out)? Adakah ia dinyahlanggan secara automatik, atau keadaan sebaliknya berlaku di mana nombor tersebut masih lagi menerima mesej daripada Topik SNS?

[Assistant] Tidak. Opt-out tidak menyahlanggan nombor daripada topik Amazon SNS, tetapi melumpuhkan langganan tersebut. Ini bermakna jika anda mendaftar masuk (opt in) nombor telefon, anda tidak perlu melanggan semula nombor telefon tersebut ke topik.


[User] Apakah yang berlaku sekiranya saya tersilap deploy ke satu stage?

[Assistant] Amazon API Gateway menyimpan sejarah deployment anda. Pada bila-bila masa, menggunakan API Amazon API Gateway atau konsol, anda boleh rollback stage ke deployment sebelumnya.


[User] Anda sedang menguruskan sistem pemberitahuan SMS melalui Amazon SNS untuk aplikasi syarikat anda. Pasukan sokongan melaporkan bahawa beberapa pelanggan telah menarik diri (opt out) selepas menerima mesej promosi. Semasa anda menyemak konfigurasi langganan sebelum kempen seterusnya, adakah nombor tersebut akan dinyahlanggan secara automatik daripada Topik SNS?

[Assistant] Tidak. Opt-out tidak menyahlanggan nombor daripada topik Amazon SNS, tetapi melumpuhkan langganan tersebut. Ini bermakna jika anda mendaftar masuk (opt in) nombor telefon, anda tidak perlu melanggan semula nombor telefon tersebut ke topik.


[User] Kalau aku tersilap deploy ke satu stage macam mana?

[Assistant] Amazon API Gateway menyimpan sejarah deployment anda. Pada bila-bila masa, menggunakan API Amazon API Gateway atau konsol, anda boleh rollback stage ke deployment sebelumnya.


[User] Apakah kesan atau implikasinya jika saya tersilap deploy ke satu stage?

[Assistant] Amazon API Gateway menyimpan sejarah deployment anda. Pada bila-bila masa, menggunakan API Amazon API Gateway atau konsol, anda boleh rollback stage ke deployment sebelumnya.


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya cuba melaksanakan bilangan fungsi AWS Lambda yang terlalu banyak pada satu masa?

[Assistant] Tidak. AWS Lambda direka bentuk untuk menjalankan banyak contoh fungsi anda secara selari. Walau bagaimanapun, AWS Lambda mempunyai pendikit keselamatan lalai untuk bilangan pelaksanaan serentak bagi setiap akaun dan setiap rantau (layari di sini untuk maklumat tentang had pendikit keselamatan lalai). Anda juga boleh mengawal pelaksanaan serentak maksimum untuk fungsi AWS Lambda individu, yang boleh anda gunakan untuk menempah subset had konkurensi akaun anda untuk fungsi kritikal, atau mengehadkan kadar trafik kepada sumber hiliran. Jika anda ingin menghantar permintaan untuk meningkatkan had pelaksanaan serentak, anda boleh menggunakan Service Quotas untuk meminta kenaikan had.


[User] Anda baru selesai membuat perubahan pada API dalam Amazon API Gateway, tetapi tersilap deploy ke stage production sedangkan anda sepatutnya deploy ke stage dev terlebih dahulu untuk pengujian. Sebagai seorang pembangun yang sedang troubleshoot situasi ini, apakah langkah yang boleh anda ambil untuk mengatasi masalah deploy yang salah ke stage tersebut?

[Assistant] Amazon API Gateway menyimpan sejarah deployment anda. Pada bila-bila masa, menggunakan API Amazon API Gateway atau konsol, anda boleh rollback stage ke deployment sebelumnya.


[User] Ada tak had untuk berapa banyak fungsi AWS Lambda yang boleh run serentak?

[Assistant] Tidak. AWS Lambda direka bentuk untuk menjalankan banyak contoh fungsi anda secara selari. Walau bagaimanapun, AWS Lambda mempunyai pendikit keselamatan lalai untuk bilangan pelaksanaan serentak bagi setiap akaun dan setiap rantau (layari di sini untuk maklumat tentang had pendikit keselamatan lalai). Anda juga boleh mengawal pelaksanaan serentak maksimum untuk fungsi AWS Lambda individu, yang boleh anda gunakan untuk menempah subset had konkurensi akaun anda untuk fungsi kritikal, atau mengehadkan kadar trafik kepada sumber hiliran. Jika anda ingin menghantar permintaan untuk meningkatkan had pelaksanaan serentak, anda boleh menggunakan Service Quotas untuk meminta kenaikan had.


[User] Berapakah had bilangan fungsi AWS Lambda yang boleh saya laksanakan secara serentak pada satu masa?

[Assistant] Tidak. AWS Lambda direka bentuk untuk menjalankan banyak contoh fungsi anda secara selari. Walau bagaimanapun, AWS Lambda mempunyai pendikit keselamatan lalai untuk bilangan pelaksanaan serentak bagi setiap akaun dan setiap rantau (layari di sini untuk maklumat tentang had pendikit keselamatan lalai). Anda juga boleh mengawal pelaksanaan serentak maksimum untuk fungsi AWS Lambda individu, yang boleh anda gunakan untuk menempah subset had konkurensi akaun anda untuk fungsi kritikal, atau mengehadkan kadar trafik kepada sumber hiliran. Jika anda ingin menghantar permintaan untuk meningkatkan had pelaksanaan serentak, anda boleh menggunakan Service Quotas untuk meminta kenaikan had.


[User] Pasukan DevOps anda sedang merancang deployment seni bina serverless baharu yang melibatkan berpuluh-puluh fungsi AWS Lambda yang perlu dikeluarkan serentak. Sebelum melaksanakan deployment tersebut ke persekitaran produksi, anda perlu mengesahkan terlebih dahulu: adakah terdapat had untuk bilangan fungsi AWS Lambda yang boleh dilaksanakan pada satu masa?

[Assistant] Tidak. AWS Lambda direka bentuk untuk menjalankan banyak contoh fungsi anda secara selari. Walau bagaimanapun, AWS Lambda mempunyai pendikit keselamatan lalai untuk bilangan pelaksanaan serentak bagi setiap akaun dan setiap rantau (layari di sini untuk maklumat tentang had pendikit keselamatan lalai). Anda juga boleh mengawal pelaksanaan serentak maksimum untuk fungsi AWS Lambda individu, yang boleh anda gunakan untuk menempah subset had konkurensi akaun anda untuk fungsi kritikal, atau mengehadkan kadar trafik kepada sumber hiliran. Jika anda ingin menghantar permintaan untuk meningkatkan had pelaksanaan serentak, anda boleh menggunakan Service Quotas untuk meminta kenaikan had.


[User] Untuk menggunakan carian vektor DynamoDB, apakah langkah-langkah yang perlu saya ambil?

[Assistant] Pertama, anda 'vektorisasikan' atau jana pembenaman vektor (vector embeddings) untuk data anda menggunakan model pilihan anda seperti Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Titan Multimodal Embeddings, Cohere Embed, Model Pembenaman Teks OpenAI, atau model tersuai. Anda boleh vektorisasikan data yang sedia ada dalam DynamoDB atau membawa pembenaman anda sendiri. Anda boleh menyimpan pembenaman vektor ini dalam DynamoDB sebagai atribut menggunakan jenis data DynamoDB sedia ada, seperti tatasusunan nombor (float). Dengan hanya beberapa klik pada Konsol Pengurusan AWS, atau menggunakan AWS SDK, AWS CLI, atau AWS CloudFormation, anda mencipta indeks vektor baharu pada atribut yang mempunyai pembenaman vektor dan secara pilihan memilih untuk menentukan atribut yang anda mahu tapis, supaya anda boleh mengurangkan ruang carian untuk pertanyaan yang lebih pantas. Setelah indeks dicipta, anda boleh menggunakan API carian untuk melakukan carian persamaan pada indeks dengan prestasi yang boleh diramal pada skala. Untuk melakukan carian, anda vektorisasikan istilah carian menggunakan model yang sama yang anda gunakan untuk vektorisasikan data. Anda kemudiannya membuat pertanyaan pada indeks vektor menggunakan istilah carian yang telah divektorisasikan dan kriteria penapisan, jika berkenaan.


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan carian vektor DynamoDB?

[Assistant] Pertama, anda 'vektorisasikan' atau jana pembenaman vektor (vector embeddings) untuk data anda menggunakan model pilihan anda seperti Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Titan Multimodal Embeddings, Cohere Embed, Model Pembenaman Teks OpenAI, atau model tersuai. Anda boleh vektorisasikan data yang sedia ada dalam DynamoDB atau membawa pembenaman anda sendiri. Anda boleh menyimpan pembenaman vektor ini dalam DynamoDB sebagai atribut menggunakan jenis data DynamoDB sedia ada, seperti tatasusunan nombor (float). Dengan hanya beberapa klik pada Konsol Pengurusan AWS, atau menggunakan AWS SDK, AWS CLI, atau AWS CloudFormation, anda mencipta indeks vektor baharu pada atribut yang mempunyai pembenaman vektor dan secara pilihan memilih untuk menentukan atribut yang anda mahu tapis, supaya anda boleh mengurangkan ruang carian untuk pertanyaan yang lebih pantas. Setelah indeks dicipta, anda boleh menggunakan API carian untuk melakukan carian persamaan pada indeks dengan prestasi yang boleh diramal pada skala. Untuk melakukan carian, anda vektorisasikan istilah carian menggunakan model yang sama yang anda gunakan untuk vektorisasikan data. Anda kemudiannya membuat pertanyaan pada indeks vektor menggunakan istilah carian yang telah divektorisasikan dan kriteria penapisan, jika berkenaan.


[User] Macam mana nak guna carian vektor kat DynamoDB?

[Assistant] Pertama, anda 'vektorisasikan' atau jana pembenaman vektor (vector embeddings) untuk data anda menggunakan model pilihan anda seperti Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Titan Multimodal Embeddings, Cohere Embed, Model Pembenaman Teks OpenAI, atau model tersuai. Anda boleh vektorisasikan data yang sedia ada dalam DynamoDB atau membawa pembenaman anda sendiri. Anda boleh menyimpan pembenaman vektor ini dalam DynamoDB sebagai atribut menggunakan jenis data DynamoDB sedia ada, seperti tatasusunan nombor (float). Dengan hanya beberapa klik pada Konsol Pengurusan AWS, atau menggunakan AWS SDK, AWS CLI, atau AWS CloudFormation, anda mencipta indeks vektor baharu pada atribut yang mempunyai pembenaman vektor dan secara pilihan memilih untuk menentukan atribut yang anda mahu tapis, supaya anda boleh mengurangkan ruang carian untuk pertanyaan yang lebih pantas. Setelah indeks dicipta, anda boleh menggunakan API carian untuk melakukan carian persamaan pada indeks dengan prestasi yang boleh diramal pada skala. Untuk melakukan carian, anda vektorisasikan istilah carian menggunakan model yang sama yang anda gunakan untuk vektorisasikan data. Anda kemudiannya membuat pertanyaan pada indeks vektor menggunakan istilah carian yang telah divektorisasikan dan kriteria penapisan, jika berkenaan.


[User] Boleh anda terangkan cara GuardDuty RDS Protection beroperasi?

[Assistant] GuardDuty RDS Protection boleh diaktifkan dengan satu tindakan dalam konsol GuardDuty, tanpa ejen untuk digunakan secara manual, tanpa sumber data untuk diaktifkan, dan tanpa kebenaran untuk dikonfigurasikan. Menggunakan model ML yang disesuaikan, GuardDuty RDS Protection bermula dengan menganalisis dan memprofilkan percubaan log masuk ke pangkalan data Amazon Aurora sedia ada dan baharu. Apabila tingkah laku mencurigakan atau percubaan oleh pelaku berniat jahat yang diketahui dikenal pasti, GuardDuty mengeluarkan penemuan keselamatan yang boleh diambil tindakan ke konsol GuardDuty dan Amazon Relational Database Service (RDS), Security Hub, dan Amazon EventBridge, membolehkan integrasi dengan sistem pengurusan acara keselamatan atau aliran kerja sedia ada. Ketahui lebih lanjut tentang cara GuardDuty RDS Protection menggunakan pemantauan aktiviti log masuk RDS.


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya mengaktifkan GuardDuty RDS Protection pada pangkalan data saya?

[Assistant] GuardDuty RDS Protection boleh diaktifkan dengan satu tindakan dalam konsol GuardDuty, tanpa ejen untuk digunakan secara manual, tanpa sumber data untuk diaktifkan, dan tanpa kebenaran untuk dikonfigurasikan. Menggunakan model ML yang disesuaikan, GuardDuty RDS Protection bermula dengan menganalisis dan memprofilkan percubaan log masuk ke pangkalan data Amazon Aurora sedia ada dan baharu. Apabila tingkah laku mencurigakan atau percubaan oleh pelaku berniat jahat yang diketahui dikenal pasti, GuardDuty mengeluarkan penemuan keselamatan yang boleh diambil tindakan ke konsol GuardDuty dan Amazon Relational Database Service (RDS), Security Hub, dan Amazon EventBridge, membolehkan integrasi dengan sistem pengurusan acara keselamatan atau aliran kerja sedia ada. Ketahui lebih lanjut tentang cara GuardDuty RDS Protection menggunakan pemantauan aktiviti log masuk RDS.


[User] Saya sedang membina aplikasi sistem cadangan yang menyimpan embedding vektor, dan pasukan saya memilih DynamoDB sebagai pangkalan data utama. Sebelum saya deploy aplikasi ini ke produksi, bagaimana saya menggunakan carian vektor DynamoDB untuk melaksanakan carian similariti dalam kes ini?

[Assistant] Pertama, anda 'vektorisasikan' atau jana pembenaman vektor (vector embeddings) untuk data anda menggunakan model pilihan anda seperti Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Titan Multimodal Embeddings, Cohere Embed, Model Pembenaman Teks OpenAI, atau model tersuai. Anda boleh vektorisasikan data yang sedia ada dalam DynamoDB atau membawa pembenaman anda sendiri. Anda boleh menyimpan pembenaman vektor ini dalam DynamoDB sebagai atribut menggunakan jenis data DynamoDB sedia ada, seperti tatasusunan nombor (float). Dengan hanya beberapa klik pada Konsol Pengurusan AWS, atau menggunakan AWS SDK, AWS CLI, atau AWS CloudFormation, anda mencipta indeks vektor baharu pada atribut yang mempunyai pembenaman vektor dan secara pilihan memilih untuk menentukan atribut yang anda mahu tapis, supaya anda boleh mengurangkan ruang carian untuk pertanyaan yang lebih pantas. Setelah indeks dicipta, anda boleh menggunakan API carian untuk melakukan carian persamaan pada indeks dengan prestasi yang boleh diramal pada skala. Untuk melakukan carian, anda vektorisasikan istilah carian menggunakan model yang sama yang anda gunakan untuk vektorisasikan data. Anda kemudiannya membuat pertanyaan pada indeks vektor menggunakan istilah carian yang telah divektorisasikan dan kriteria penapisan, jika berkenaan.


[User] GuardDuty RDS Protection ni macam mana dia berfungsi?

[Assistant] GuardDuty RDS Protection boleh diaktifkan dengan satu tindakan dalam konsol GuardDuty, tanpa ejen untuk digunakan secara manual, tanpa sumber data untuk diaktifkan, dan tanpa kebenaran untuk dikonfigurasikan. Menggunakan model ML yang disesuaikan, GuardDuty RDS Protection bermula dengan menganalisis dan memprofilkan percubaan log masuk ke pangkalan data Amazon Aurora sedia ada dan baharu. Apabila tingkah laku mencurigakan atau percubaan oleh pelaku berniat jahat yang diketahui dikenal pasti, GuardDuty mengeluarkan penemuan keselamatan yang boleh diambil tindakan ke konsol GuardDuty dan Amazon Relational Database Service (RDS), Security Hub, dan Amazon EventBridge, membolehkan integrasi dengan sistem pengurusan acara keselamatan atau aliran kerja sedia ada. Ketahui lebih lanjut tentang cara GuardDuty RDS Protection menggunakan pemantauan aktiviti log masuk RDS.