[User] Dalam situasi bagaimanakah penggunaan Step Functions lebih wajar dipilih oleh saya berbanding Amazon Simple Queue Service (SQS)?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya memilih Step Functions berbanding Amazon Simple Queue Service (SQS) untuk aliran kerja saya?

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


[User] Bila nak guna Step Functions vs Amazon Simple Queue Service (SQS)?

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


[User] Pasukan anda sedang merancang arkitektur untuk aplikasi pemprosesan pesanan baharu yang melibatkan beberapa langkah berurutan: validasi data, panggilan ke microservice pembayaran, dan penjanaan resit. Semasa sesi pemilihan konfigurasi, sebahagian rakan sepasukan mencadangkan Amazon Simple Queue Service (SQS) manakala yang lain mencadangkan Step Functions. Dalam senario kerja ini, bilakah anda patut memilih Step Functions berbanding Amazon Simple Queue Service (SQS)?

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


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya tidak memantau prestasi kluster gudang data Amazon Redshift saya?

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


[User] Apakah kaedah yang boleh saya gunakan untuk memantau prestasi kluster gudang data Amazon Redshift saya?

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


[User] Macam mana nak monitor prestasi kluster gudang data Amazon Redshift aku?

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


[User] Saya baru sahaja melancarkan kluster gudang data Amazon Redshift dalam persekitaran pengeluaran untuk menyokong laporan analitik harian. Ketua pasukan meminta saya memastikan kluster tersebut sentiasa berprestasi optimum dan mengesan sebarang kemerosotan prestasi sebelum ia menjejaskan pengguna. Bagaimanakah saya memantau prestasi kluster gudang data Amazon Redshift saya?

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


[User] Apakah akibatnya jika saya tidak mengendalikan masa tamat (timeout) dengan betul dalam panggilan API antara perkhidmatan?

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


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk mengendalikan masa tamat (timeout) semasa melakukan panggilan API antara perkhidmatan?

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


[User] Macam mana nak handle timeout untuk panggilan API antara perkhidmatan?

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


[User] Semasa deploy seni bina microservices di AWS, pasukan saya mendapati satu perkhidmatan kerap gagal memanggil perkhidmatan lain kerana masa tamat (timeout) apabila trafik meningkat. Dalam proses troubleshoot isu ini, bagaimana saya seharusnya menangani masa tamat (timeout) dalam panggilan API antara perkhidmatan?

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


[User] Apakah kesan atau akibatnya kepada saya jika saya tidak mempunyai akses kepada keupayaan pertanyaan CloudWatch Logs Insights melalui penyelesaian Rakan ISV AWS?

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


[User] Apa benefit dapat dari akses query CloudWatch Logs Insights melalui solution Rakan ISV AWS?

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


[User] Sebagai jurutera operasi yang bertanggungjawab memantau aplikasi kritikal dalam persekitaran produksi, anda memilih untuk menggunakan penyelesaian Rakan ISV AWS untuk membantu kerja harian pemantauan dan penyelesaian masalah. Anda mendapati penyelesaian tersebut memberikan akses kepada keupayaan pertanyaan CloudWatch Logs Insights. Bagaimanakah anda boleh mendapat manfaat daripada akses kepada keupayaan pertanyaan CloudWatch Logs Insights melalui penyelesaian Rakan ISV AWS ini?

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


[User] Apakah yang mampu saya lakukan apabila menggunakan Athena?

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


[User] Athena ni boleh buat apa je?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan Athena, dan mengapa servis ini penting?

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


[User] Bagaimanakah kunci KMS yang saya cipta sendiri berbeza daripada kunci KMS yang dicipta secara automatik untuk saya oleh perkhidmatan AWS yang lain?

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


[User] Saya baru menyertai pasukan data di syarikat saya, dan penyelia mencadangkan saya menggunakan Athena untuk tugasan analitik akan datang. Sebelum mula menggunakannya dalam kerja harian saya, apakah yang boleh saya lakukan dengan Athena?

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


[User] Apa beza kunci KMS yang saya cipta sendiri dengan kunci KMS yang auto-dicipta oleh servis AWS lain?

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


[User] Apakah cara yang boleh digunakan oleh pemilik untuk memberikan atau membatalkan kebenaran menerbit atau melanggan pada topik?

[Assistant] API AddPermission dan RemovePermission menyediakan antara muka mudah untuk pembangun menambah dan mengalih keluar kebenaran untuk topik. Walau bagaimanapun, untuk akses bersyarat dan kes penggunaan yang lebih lanjut, pengguna harus menggunakan dasar kawalan akses untuk menguruskan kebenaran. Cara paling mudah untuk menguruskan kebenaran ialah menggunakan Konsol Pengurusan AWS. Konsol Pengurusan AWS tersedia di: http://aws.amazon.com/console


[User] Apakah implikasi bagi saya jika saya menggunakan kunci KMS yang dicipta secara automatik oleh perkhidmatan AWS yang lain, berbanding kunci KMS yang saya cipta sendiri?

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


[User] Apakah kesannya kepada caj saya apabila saya menggunakan API WebSocket pada Amazon API Gateway?

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


[User] Anda baru selesai mendepoy aplikasi dan sedang menyemak tetapan keselamatan dalam akaun AWS syarikat. Anda perasan terdapat kunci KMS yang anda cipta sendiri, manakala beberapa kunci KMS lain pula telah dicipta secara automatik oleh perkhidmatan AWS yang digunakan oleh pasukan anda. Sebelum memilih konfigurasi enkripsi yang bersesuaian untuk data pengeluaran, jelaskan apakah perbezaan antara kunci KMS yang anda cipta dengan kunci KMS yang dicipta secara automatik untuk anda oleh perkhidmatan AWS yang lain?

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


[User] Caj guna API WebSocket kat Amazon API Gateway macam mana?

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


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

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


[User] Pasukan saya sedang merancang untuk deploy aplikasi masa nyata menggunakan API WebSocket pada Amazon API Gateway. Sebelum saya pilih konfigurasi dan sediakan anggaran kos bulanan untuk pengurusan, saya perlu memahami model pengebilannya terlebih dahulu. Bagaimanakah saya dicaj untuk menggunakan API WebSocket pada Amazon API Gateway?

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


[User] Adakah metadata mesej disokong oleh Amazon SQS?

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


[User] Amazon SQS ada support metadata mesej tak?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya cuba melampirkan metadata mesej apabila menggunakan Amazon SQS, dan setakat mana sokongan metadata ini mempengaruhi cara saya membina aplikasi saya?

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


[User] Apakah yang berlaku kepada prestasi penghantaran kandungan saya jika pengguna saya berada jauh daripada lokasi rangkaian edge yang digunakan oleh Amazon CloudFront?

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


[User] Pasukan anda sedang membina sistem pemprosesan pesanan yang menggunakan Amazon SQS sebagai message queue antara microservices. Untuk tujuan penapisan dan penjejakan, pasukan ingin melampirkan maklumat tambahan seperti ID pengguna dan jenis transaksi pada setiap mesej yang dihantar. Sebelum meneruskan reka bentuk ini, anda perlu mengesahkan: adakah Amazon SQS menyokong metadata mesej?

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


[User] Apakah lokasi bagi rangkaian edge yang digunakan oleh Amazon CloudFront?

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


[User] Rangkaian edge yang Amazon CloudFront guna tu kat mana?

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


[User] Dari segi penghalaan peristiwa, bagaimanakah EventBridge dan SQS dibezakan antara satu sama lain?

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


[User] Syarikat anda sedang melancarkan aplikasi web kepada pengguna di seluruh dunia dan pasukan anda memilih Amazon CloudFront bagi mempercepatkan penghantaran kandungan. Semasa sesi perancangan deployment, rakan sekerja bertanya bagaimana CloudFront mampu menyampaikan kandungan dengan pantas kepada pengguna global. Untuk menjelaskan senario tersebut, di manakah lokasi rangkaian edge yang digunakan oleh Amazon CloudFront terletak?

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


[User] EventBridge vs SQS untuk penghalaan peristiwa — apa beza dia?

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


[User] Apakah kesannya terhadap seni bina saya jika saya memilih SQS berbanding EventBridge untuk penghalaan peristiwa?

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


[User] Pasukan anda sedang merancang seni bina microservices di AWS dan perlu memilih mekanisme untuk penghalaan peristiwa antara perkhidmatan yang berbeza sebelum deployment berminggu depan. Ketua pasukan meminta anda menerangkan asas perbandingan sebelum keputusan konfigurasi dibuat. Apakah perbezaan antara EventBridge dan SQS untuk penghalaan peristiwa?

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


[User] Apa beza trigger dengan event source dalam Lambda?

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


[User] Dalam konteks Lambda, bagaimanakah pencetus (trigger) dibezakan daripada sumber peristiwa (event source)?

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


[User] Apakah yang mungkin berlaku kepada fungsi Lambda saya jika saya mengelirukan pencetus (trigger) dengan sumber peristiwa (event source) semasa konfigurasi?

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


[User] Sekiranya Lambda digunakan bersama Amazon Cognito Events, berapakah jumlah kos yang terlibat?

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


[User] Apakah kesannya kepada kos saya jika saya menggunakan Lambda bersama Amazon Cognito Events?

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


[User] Berapa kos nak guna Lambda dengan Amazon Cognito Events?

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


[User] Pasukan anda sedang menyiapkan konfigurasi supaya satu fungsi Lambda berjalan secara automatik setiap kali fail baharu dimuat naik ke S3. Semasa menyemak tetapan dalam konsol AWS, rakan sepasukan anda keliru antara istilah 'trigger' dan 'event source' yang dipaparkan pada halaman konfigurasi tersebut. Untuk menyelesaikan kekeliruan ini sebelum proses deploy diteruskan, jelaskan apakah perbezaan antara pencetus (trigger) dan sumber peristiwa (event source) dalam Lambda.

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


[User] Pasukan anda sedang merancang untuk melaksanakan (deploy) satu aplikasi yang menggunakan Amazon Cognito Events untuk mencetuskan fungsi Lambda bagi setiap pendaftaran pengguna baharu. Sebelum menghantar permohonan bajet kepada pengurusan, anda perlu menganggarkan perbelanjaan operasi penyelesaian ini. Apakah kos yang terlibat apabila menggunakan Lambda bersama Amazon Cognito Events?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan AWS CloudFormation untuk menanda sumber Amazon EC2 saya?

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


[User] Bolehkah penandaan Amazon EC2 dilakukan melalui AWS CloudFormation?

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


[User] AWS CloudFormation boleh buat tagging Amazon EC2 tak?

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


[User] Pasukan anda sedang menggunakan AWS CloudFormation untuk deploy infrastruktur yang merangkumi instance Amazon EC2. Jabatan kewangan meminta setiap instance EC2 ditandakan dengan tag bagi memudahkan penjejakan kos dan pengurusan sumber. Sebelum anda menulis template, adakah AWS CloudFormation menyokong penandaan Amazon EC2?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan AmazonSQSBufferedAsyncClient dalam aplikasi Java saya?

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


[User] AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java tu apa sebenarnya?

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


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

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


[User] Dalam konteks Java, boleh anda terangkan apakah yang dimaksudkan dengan AmazonSQSBufferedAsyncClient?

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


[User] Anda baru menyertai pasukan pembangunan yang sedang membina aplikasi Java yang berintegrasi dengan Amazon SQS. Semasa menyemak kod sedia ada untuk tujuan troubleshoot, anda terjumpa kelas AmazonSQSBufferedAsyncClient yang digunakan dalam projek tersebut. Untuk memahami kod ini sebelum membuat sebarang perubahan konfigurasi, apakah AmazonSQSBufferedAsyncClient untuk Java?

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


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya cuba menggunakan fungsi yang ditakrifkan pengguna (UDF) dalam Athena?

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


[User] Athena ada support UDF tak?

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


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

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


[User] Apa beza CloudWatch Database Insights dengan Amazon RDS Performance Insights?

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


[User] Apakah kesannya jika saya menggunakan CloudWatch Database Insights berbanding Amazon RDS Performance Insights untuk memantau prestasi pangkalan data saya?

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


[User] Pasukan data anda sedang membina pipeline analitik dengan menggunakan Athena untuk bertanya data yang disimpan di Amazon S3. Untuk memproses data tersebut, anda memerlukan logik transformasi tersuai yang tidak tersedia dalam fungsi SQL standard. Sebelum anda mula membina penyelesaian, anda perlu mengesahkan terlebih dahulu sama ada Athena menyokong fungsi yang ditakrifkan pengguna (UDF) dalam pertanyaan tersebut.

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


[User] Pasukan anda sedang merancang strategi pemantauan pangkalan data di AWS selepas menerima aduan mengenai prestasi aplikasi yang perlahan. Ketua pasukan meminta anda membandingkan dua pilihan pemantauan sebelum membuat keputusan konfigurasi. Bagaimanakah CloudWatch Database Insights berbeza daripada Amazon RDS Performance Insights dalam situasi ini?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan AWS Lambda, dan mengapa ia penting untuk beban kerja saya?

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


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan AWS Lambda?

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


[User] AWS Lambda tu apa sebenarnya?

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


[User] Dengan menggunakan AWS Snowball Edge, apakah jumlah data yang mampu saya pindahkan?

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


[User] Pasukan pembangunan anda merancang untuk deploy kod yang dipicu oleh event tanpa perlu mengurus atau mengekalkan sebarang server. Ketua pasukan mencadangkan penggunaan AWS Lambda sebagai penyelesaian. Apakah itu AWS Lambda?

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


[User] Apakah yang berlaku jika jumlah data yang ingin saya pindahkan melebihi kapasiti AWS Snowball Edge?

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


[User] Guna AWS Snowball Edge ni, berapa banyak data boleh pindah?

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


[User] Pasukan anda bertanggungjawab merancang migrasi data daripada pusat data premis ke AWS, dan anda sedang menilai AWS Snowball Edge sebagai penyelesaian pemindahan data. Sebelum membuat pesanan peranti, ketua pasukan meminta anda mengesahkan had kapasitinya terlebih dahulu. Berapa banyak data yang boleh anda pindahkan menggunakan AWS Snowball Edge?

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


[User] Apakah langkah awal yang perlu saya ambil untuk mula menggunakan CloudFront SaaS Manager?

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


[User] Macam mana nak mula guna CloudFront SaaS Manager?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya mula menggunakan CloudFront SaaS Manager, dan mengapa ia penting untuk saya bermula dengannya?

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


[User] Saya seorang DevOps engineer yang baru ditugaskan untuk melancarkan aplikasi multi-tenant di syarikat SaaS, dan pengurus pasukan mencadangkan penggunaan CloudFront SaaS Manager untuk menguruskan pengedaran kandungan kepada pelanggan semasa proses deploy. Apakah langkah pertama yang perlu saya ambil untuk bermula dengan CloudFront SaaS Manager?

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


[User] Apabila panggilan PutRecord atau PutRecords dibuat, data manakah yang diambil kira dalam pengiraan daya pemprosesan bagi strim data Amazon Kinesis?

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


[User] Apakah yang berlaka kepada daya pemprosesan strim data Amazon Kinesis jika saya membuat panggilan PutRecord atau PutRecords — data yang manakah akan dikira terhadapnya?

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


[User] Bila kita call PutRecord atau PutRecords, data apa yang dikira terhadap daya pemprosesan strim data Amazon Kinesis?

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


[User] Bagi sesuatu pekerjaan tertentu, apakah tempoh yang dibenarkan untuk saya menyimpan AWS Snowball Edge?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menyimpan AWS Snowball Edge melebihi tempoh yang dibenarkan untuk pekerjaan tertentu?

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


[User] AWS Snowball Edge ni ble simpan berapa lama untuk satu job?

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


[User] Anda sedang troubleshoot aplikasi pengeluaran (production) yang kerap menghadapi ralat had throughput apabila menghantar rekod ke Amazon Kinesis data stream. Untuk merancang kapasiti shard yang betul semasa proses deploy, anda perlu memahami: apakah data yang dikira terhadap daya pemprosesan (throughput) Amazon Kinesis data stream semasa panggilan PutRecord atau PutRecords dilakukan?

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


[User] Berkenaan DynamoDB, jelaskan konsep TTL (Time to Live) serta cara ciri ini diaplikasikan.

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


[User] Pasukan saya sedang menjalankan migrasi data ke AWS menggunakan AWS Snowball Edge bagi satu pekerjaan (job) import data yang besar. Untuk merancang jadual deploy dan penghantaran semula peranti ini, saya perlu tahu: berapa lama saya boleh menyimpan AWS Snowball Edge untuk pekerjaan tersebut?

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


[User] Apakah yang berlaku pada data saya jika saya tidak menggunakan ciri TTL (Time to Live) dalam DynamoDB, dan mengapa ciri ini penting untuk pengurusan data?

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


[User] TTL (Time to Live) dalam DynamoDB tu apa sebenarnya? Camne nak guna?

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


[User] Dalam API Gateway, bagaimanakah REST, HTTP, dan WebSocket API dibezakan antara satu sama lain?

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


[User] Pasukan anda sedang melaksanakan aplikasi yang menyimpan data sesi pengguna dalam jadual DynamoDB, dan pihak pengurusan mahu rekod yang telah tamat tempoh dipadamkan secara automatik untuk mengawal kos penyimpanan tanpa perlu menjalankan skrip pembersihan manually. Semasa sesi perancangan konfigurasi, ketua pasukan mencadangkan agar anda menilai penggunaan ciri TTL (Time to Live) dalam DynamoDB. Untuk membantu pasukan membuat keputusan, jelaskan apakah itu TTL (Time to Live) dalam DynamoDB dan bagaimana ia digunakan dalam senario ini.

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


[User] Apakah kesan atau implikasi kepada aplikasi saya jika saya memilih untuk menggunakan REST, HTTP, atau WebSocket API dalam API Gateway?

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


[User] Apa beza REST, HTTP, dan WebSocket API dalam API Gateway?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch?

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


[User] Pasukan anda sedang merancang untuk melaksanakan API bagi sebuah aplikasi baharu menggunakan API Gateway. Sebelum membuat keputusan konfigurasi akhir untuk deployment ke persekitaran production, ketua projek meminta anda menjelaskan apakah perbezaan antara REST, HTTP, dan WebSocket API dalam API Gateway supaya jenis API yang dipilih adalah bersesuaian dengan keperluan aplikasi tersebut.

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


[User] Dalam CloudWatch, apakah yang dimaksudkan dengan kebolehcerapan merentas akaun?

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


[User] Kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch tu apa sebenarnya?

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


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

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


[User] Anda bekerja sebagai operations engineer di sebuah syarikat yang mengendalikan aplikasi merentas berbilang akaun AWS. Pasukan anda ingin memantau metrik dan log daripada semua akaun tersebut secara berpusat daripada satu akaun pemantauan tunggal. Semasa menilai pilihan konfigurasi, anda terjumpa ciri kebolehcerapan merentas akaun (cross-account observability) dalam CloudWatch. Apakah yang dimaksudkan dengan kebolehcerapan merentas akaun dalam CloudWatch?

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


[User] Amazon ECR ada support akses bersekutu tak?

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


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya cuba mengakses Amazon ECR menggunakan akses bersekutu?

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


[User] Pasukan DevOps anda sedang merancang strategi capaian untuk repositori imej kontena dalam Amazon ECR. Pembangun dari syarikat rakan kongsi perlu menarik imej Docker menggunakan kredensial korporat mereka sendiri, tanpa perlu mencipta pengguna IAM berasingan bagi setiap seorang. Semasa menilai pilihan konfigurasi capaian ini, adakah Amazon ECR menyokong akses bersekutu?

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


[User] Macam mana nak buat authentication untuk API internal yang service lain je boleh access?

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


[User] Apakah yang akan berlaku jika API dalaman saya yang hanya boleh diakses oleh perkhidmatan lain tidak dilengkapi autentikasi, dan mengapa autentikasi penting dalam senario ini?

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


[User] Adakah fungsi AWS Lambda yang sama yang saya gunakan bersama perkhidmatan lain seperti Amazon S3 turut boleh digunakan oleh Amazon SNS?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya menggunakan semula fungsi AWS Lambda yang sama yang saya gunakan dengan perkhidmatan lain (contohnya Amazon S3) bersama Amazon SNS?

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


[User] Semasa sesi deploy hari ini, pasukan saya perlu melancarkan sebuah API dalaman yang hanya boleh dipanggil oleh perkhidmatan lain dalam sistem, bukan oleh pengguna awam. Dalam proses memilih konfigurasi yang betul, bagaimana saya melaksanakan autentikasi bagi API dalaman tersebut supaya hanya perkhidmatan lain yang dibenarkan mengaksesnya?

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


[User] Amazon SNS boleh guna fungsi AWS Lambda yang sama yang aku dah pakai dengan servis lain (macam Amazon S3) tak?

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


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan istilah pengguna yang tidak disahkan?

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


[User] Semasa saya sedang deploy sistem pemberitahuan untuk aplikasi pasukan saya, saya mempunyai satu fungsi AWS Lambda yang sudah dikonfigurasi dan digunakan oleh Amazon S3. Untuk konfigurasi baharu ini, bolehkah Amazon SNS menggunakan fungsi AWS Lambda yang sama yang saya gunakan dengan perkhidmatan lain (contohnya Amazon S3)?

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


[User] Apakah yang berlaku jika pengguna tidak disahkan, dan mengapakah keadaan ini penting?

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


[User] Pengguna tak disahkan tu apa sebenarnya?

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


[User] Jelaskan maksud Amazon ECS serta nyatakan hubung kaitnya dengan Fargate dan konsep serverless.

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


[User] Apakah yang berlaku kepada pengurusan infrastruktur saya jika saya menjalankan Amazon ECS menggunakan Fargate, dan mengapa hubungan ini penting untuk beban kerja serverless?

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


[User] Anda sedang men-deploy aplikasi mudah alih menggunakan Amazon Cognito dan mempertimbangkan untuk mengaktifkan akses bagi unauthenticated users supaya pengguna baharu boleh mencuba aplikasi tanpa perlu log masuk terlebih dahulu. Sebelum melaksanakan konfigurasi tersebut, rakan sepasukan anda bertanya: apakah yang dimaksudkan dengan pengguna yang tidak disahkan (unauthenticated user)?

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


[User] Amazon ECS tu apa sebenarnya? Macam mana pulak dia berkaitan dengan Fargate dan serverless?

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


[User] Apakah yang menjadi tanggungjawab AWS apabila kluster EKS berjalan dengan Amazon EKS Auto Mode?

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


[User] Apakah yang berlaku kepada tanggungjawab AWS apabila saya menggunakan Amazon EKS Auto Mode dalam kluster EKS saya?

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


[User] Pasukan DevOps anda telah diminta untuk deploy aplikasi berkontena ke AWS tanpa perlu menguruskan sebarang infrastruktur server. Ketua pasukan mencadangkan Amazon ECS bersama Fargate, tetapi beberapa rakan sekerja keliru mengenai kedua-dua teknologi tersebut. Dalam mesyuarat teknikal, jelaskan apakah itu Amazon ECS dan bagaimana ia berkaitan dengan Fargate serta konsep serverless dalam konteks deploy ini.

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


[User] AWS urus apa dalam kluster EKS yang guna Amazon EKS Auto Mode?

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


[User] Bagi mengelakkan keadaan menjadi bertali-tali, apakah cara yang boleh saya gunakan untuk menguruskan banyak fungsi Lambda?

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


[User] Anda bekerja sebagai jurutera DevOps dan pasukan anda sedang deploy kluster Amazon EKS baharu untuk beban kerja production, dengan Amazon EKS Auto Mode diaktifkan. Semasa sesi semakan reka bentuk, pengurus anda bertanya tentang pembahagian tanggungjawab pengurusan antara pasukan anda dan AWS supaya perancangan operasi lebih jelas. Dalam senario ini, apakah tanggungjawab AWS dalam kluster EKS yang menggunakan Amazon EKS Auto Mode?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya gagal menguruskan banyak fungsi Lambda dengan betul, sehingga ia menjadi bertali-tali?

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


[User] Macam mana korang urus banyak fungsi Lambda tanpa jadi huru-hara?

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


[User] Dalam konteks aplikasi serverless, apakah langkah-langkah yang perlu saya ambil untuk mencapai ketersediaan tinggi?

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


[User] Saya seorang DevOps engineer yang bertanggungjawab untuk deploy aplikasi berasaskan mikro-servis di AWS. Setelah beberapa bulan, projek kami kini mempunyai lebih 40 fungsi Lambda yang tersebar merentas environment development, staging dan production. Setiap kali nak melancarkan kemas kini, dependencies dan konfigurasi mula bercelaru sehingga saya sukar menjejak versi mana sedang berjalan di production. Apakah cara terbaik untuk menguruskan banyak fungsi Lambda ini supaya tidak menjadi bertali-tali?

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


[User] Macam mana nak capai ketersediaan tinggi dalam aplikasi serverless?

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


[User] Saya sedang deploy aplikasi serverless menggunakan AWS Lambda dan Amazon API Gateway untuk sistem tempahan dalam talian syarikat yang perlu beroperasi 24/7. Ketua teknikal saya menetapkan supaya aplikasi ini mempunyai ketersediaan tinggi untuk mengelakkan downtime semasa tempoh puncak pengguna. Bagaimana saya mencapai ketersediaan tinggi dalam aplikasi serverless ini?

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


[User] Apakah yang berlaku jika saya tidak melakukan debugging aplikasi serverless secara end-to-end, dan mengapa amalan ini penting?

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


[User] Apakah langkah-langkah yang perlu saya ambil untuk melakukan debugging secara end-to-end terhadap aplikasi serverless saya?

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


[User] Macam mana nak debug aplikasi serverless secara end-to-end?

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


[User] Apakah alasan di sebalik keperluan saya untuk menggunakan Large Data Migration Manager?

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


[User] Pasukan saya baru sahaja selesai deploy aplikasi serverless ke persekitaran production, dan kini pengguna melaporkan ralat yang berlaku merentasi beberapa fungsi serta servis yang berinteraksi antara satu sama lain, menyebabkan kami sukar mengesan punca sebenar melalui log yang berasingan. Dalam proses troubleshoot situasi begini, bagaimanakah saya melakukan debugging aplikasi serverless secara end-to-end?

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


[User] Apakah yang akan berlaku jika saya tidak menggunakan Large Data Migration Manager?

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