[User] Adakah Amazon SQS digunakan oleh Amazon bagi aplikasi dalaman mereka sendiri?

[Assistant] Ya. Pembangun di Amazon menggunakan Amazon SQS untuk pelbagai aplikasi yang memproses sejumlah besar mesej setiap hari. Proses perniagaan utama dalam kedua-dua Amazon.com dan AWS menggunakan Amazon SQS.


[User] Sama ada Amazon mengguna pakai Amazon SQS untuk aplikasi miliknya sendiri?

[Assistant] Ya. Pembangun di Amazon menggunakan Amazon SQS untuk pelbagai aplikasi yang memproses sejumlah besar mesej setiap hari. Proses perniagaan utama dalam kedua-dua Amazon.com dan AWS menggunakan Amazon SQS.


[User] AWS Region manakah yang menyokong Internet Monitor?

[Assistant] Untuk Internet Monitor, sokongan serantau bergantung pada jenis sumber yang anda tambahkan ke monitor anda. Untuk pengedaran Amazon CloudFront dan direktori Amazon WorkSpaces, Internet Monitor tersedia di semua Region yang disokong. Untuk Amazon Virtual Private Clouds (VPC), VPC daripada Region opt-in hanya boleh ditambahkan ke monitor yang dicipta di Region yang sama. Untuk senarai lengkap AWS Region yang disokong, lihat endpoint Amazon CloudWatch Internet Monitor.


[User] Di Region AWS yang manakah Internet Monitor boleh didapati?

[Assistant] Untuk Internet Monitor, sokongan serantau bergantung pada jenis sumber yang anda tambahkan ke monitor anda. Untuk pengedaran Amazon CloudFront dan direktori Amazon WorkSpaces, Internet Monitor tersedia di semua Region yang disokong. Untuk Amazon Virtual Private Clouds (VPC), VPC daripada Region opt-in hanya boleh ditambahkan ke monitor yang dicipta di Region yang sama. Untuk senarai lengkap AWS Region yang disokong, lihat endpoint Amazon CloudWatch Internet Monitor.


[User] Internet Monitor tersedia di AWS Region yang mana satu?

[Assistant] Untuk Internet Monitor, sokongan serantau bergantung pada jenis sumber yang anda tambahkan ke monitor anda. Untuk pengedaran Amazon CloudFront dan direktori Amazon WorkSpaces, Internet Monitor tersedia di semua Region yang disokong. Untuk Amazon Virtual Private Clouds (VPC), VPC daripada Region opt-in hanya boleh ditambahkan ke monitor yang dicipta di Region yang sama. Untuk senarai lengkap AWS Region yang disokong, lihat endpoint Amazon CloudWatch Internet Monitor.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan Anycast Static IP?

[Assistant] Anycast Static IP daripada Amazon CloudFront ialah satu set alamat IP statik yang membolehkan anda menyambung ke semua lokasi edge CloudFront di seluruh dunia. Ia menyediakan senarai IP statik yang kecil yang boleh digunakan untuk kes penggunaan seperti pengebilan sifar (zero-rated billing), di mana penyedia rangkaian mengetepikan caj data untuk alamat IP tertentu dengan perjanjian yang sesuai, dan penyenaraian putih di sisi klien untuk meningkatkan postur keselamatan. Dengan menggunakan Anycast Static IP, anda menghapuskan cabaran operasi untuk sentiasa mengemas kini senarai putih atau pemetaan IP, kerana set IP yang sama berfungsi untuk keseluruhan rangkaian global CloudFront sambil masih menikmati semua ciri CloudFront.


[User] Boleh anda terangkan apakah itu Anycast Static IP?

[Assistant] Anycast Static IP daripada Amazon CloudFront ialah satu set alamat IP statik yang membolehkan anda menyambung ke semua lokasi edge CloudFront di seluruh dunia. Ia menyediakan senarai IP statik yang kecil yang boleh digunakan untuk kes penggunaan seperti pengebilan sifar (zero-rated billing), di mana penyedia rangkaian mengetepikan caj data untuk alamat IP tertentu dengan perjanjian yang sesuai, dan penyenaraian putih di sisi klien untuk meningkatkan postur keselamatan. Dengan menggunakan Anycast Static IP, anda menghapuskan cabaran operasi untuk sentiasa mengemas kini senarai putih atau pemetaan IP, kerana set IP yang sama berfungsi untuk keseluruhan rangkaian global CloudFront sambil masih menikmati semua ciri CloudFront.


[User] Apakah definisi Anycast Static IP?

[Assistant] Anycast Static IP daripada Amazon CloudFront ialah satu set alamat IP statik yang membolehkan anda menyambung ke semua lokasi edge CloudFront di seluruh dunia. Ia menyediakan senarai IP statik yang kecil yang boleh digunakan untuk kes penggunaan seperti pengebilan sifar (zero-rated billing), di mana penyedia rangkaian mengetepikan caj data untuk alamat IP tertentu dengan perjanjian yang sesuai, dan penyenaraian putih di sisi klien untuk meningkatkan postur keselamatan. Dengan menggunakan Anycast Static IP, anda menghapuskan cabaran operasi untuk sentiasa mengemas kini senarai putih atau pemetaan IP, kerana set IP yang sama berfungsi untuk keseluruhan rangkaian global CloudFront sambil masih menikmati semua ciri CloudFront.


[User] Boleh anda terangkan apakah yang dimaksudkan dengan EventBridge Scheduler serta apakah perbezaannya berbanding CloudWatch Events yang terdahulu?

[Assistant] EventBridge Scheduler ialah perkhidmatan penjadualan yang membolehkan anda menjadualkan tindakan secara berkala atau pada masa tertentu, seperti menjalankan fungsi Lambda, menghantar mesej ke SQS/SNS, atau memulakan tugas lain. Ia menggantikan fungsi penjadualan lama CloudWatch Events. Anda boleh menetapkan jadual menggunakan ungkapan cron atau rate. Ia berguna untuk tugas automatik berkala seperti pembersihan data atau laporan harian.


[User] Apakah definisi EventBridge Scheduler dan bagaimana ia dibezakan daripada CloudWatch Events versi lama?

[Assistant] EventBridge Scheduler ialah perkhidmatan penjadualan yang membolehkan anda menjadualkan tindakan secara berkala atau pada masa tertentu, seperti menjalankan fungsi Lambda, menghantar mesej ke SQS/SNS, atau memulakan tugas lain. Ia menggantikan fungsi penjadualan lama CloudWatch Events. Anda boleh menetapkan jadual menggunakan ungkapan cron atau rate. Ia berguna untuk tugas automatik berkala seperti pembersihan data atau laporan harian.


[User] Jelaskan konsep EventBridge Scheduler serta bezanya jika dibandingkan dengan CloudWatch Events yang telah sedia ada sebelum ini.

[Assistant] EventBridge Scheduler ialah perkhidmatan penjadualan yang membolehkan anda menjadualkan tindakan secara berkala atau pada masa tertentu, seperti menjalankan fungsi Lambda, menghantar mesej ke SQS/SNS, atau memulakan tugas lain. Ia menggantikan fungsi penjadualan lama CloudWatch Events. Anda boleh menetapkan jadual menggunakan ungkapan cron atau rate. Ia berguna untuk tugas automatik berkala seperti pembersihan data atau laporan harian.


[User] Apakah sebabnya saya patut menggunakan Amazon CloudWatch Logs Anomaly Detection?

[Assistant] Amazon CloudWatch Logs Anomaly Detection membantu mengesan secara automatik tingkah laku luar biasa dalam log aplikasi anda. Walaupun alat seperti Metric Filters membolehkan anda memantau pembolehubah tertentu yang diketahui, pengesanan anomali boleh mengenal pasti keadaan yang tidak diketahui sebelum ini seperti kod ralat yang baru berlaku dalam log anda atau peningkatan mendadak dalam mesej log tertentu. Logs Anomaly Detection berkembang secara fleksibel dengan log aplikasi anda dari semasa ke semasa dan tidak memerlukan anda untuk menentukan parameter konfigurasi yang rumit seperti sintaks pertanyaan atau penapis. Logs Anomaly Detection menyediakan tahap jaminan tambahan untuk kumpulan log aplikasi anda yang paling kritikal.


[User] Apa alasan saya perlu memanfaatkan Amazon CloudWatch Logs Anomaly Detection?

[Assistant] Amazon CloudWatch Logs Anomaly Detection membantu mengesan secara automatik tingkah laku luar biasa dalam log aplikasi anda. Walaupun alat seperti Metric Filters membolehkan anda memantau pembolehubah tertentu yang diketahui, pengesanan anomali boleh mengenal pasti keadaan yang tidak diketahui sebelum ini seperti kod ralat yang baru berlaku dalam log anda atau peningkatan mendadak dalam mesej log tertentu. Logs Anomaly Detection berkembang secara fleksibel dengan log aplikasi anda dari semasa ke semasa dan tidak memerlukan anda untuk menentukan parameter konfigurasi yang rumit seperti sintaks pertanyaan atau penapis. Logs Anomaly Detection menyediakan tahap jaminan tambahan untuk kumpulan log aplikasi anda yang paling kritikal.


[User] Mengapa saya wajar memilih Amazon CloudWatch Logs Anomaly Detection untuk digunakan?

[Assistant] Amazon CloudWatch Logs Anomaly Detection membantu mengesan secara automatik tingkah laku luar biasa dalam log aplikasi anda. Walaupun alat seperti Metric Filters membolehkan anda memantau pembolehubah tertentu yang diketahui, pengesanan anomali boleh mengenal pasti keadaan yang tidak diketahui sebelum ini seperti kod ralat yang baru berlaku dalam log anda atau peningkatan mendadak dalam mesej log tertentu. Logs Anomaly Detection berkembang secara fleksibel dengan log aplikasi anda dari semasa ke semasa dan tidak memerlukan anda untuk menentukan parameter konfigurasi yang rumit seperti sintaks pertanyaan atau penapis. Logs Anomaly Detection menyediakan tahap jaminan tambahan untuk kumpulan log aplikasi anda yang paling kritikal.


[User] Bagaimana topik SNS beroperasi bersama Mobile Push?

[Assistant] Topik SNS boleh mempunyai pelanggan daripada mana-mana platform pemberitahuan tolak yang disokong, serta sebarang jenis endpoint lain seperti SMS atau e-mel. Apabila anda menerbitkan pemberitahuan kepada topik, SNS akan menghantar salinan yang sama bagi mesej tersebut kepada setiap endpoint yang melanggan topik itu. Jika anda menggunakan muatan khusus platform untuk menentukan muatan tepat yang dihantar ke setiap platform tolak, penerbitan akan gagal jika ia melebihi saiz muatan maksimum yang dikenakan oleh platform pemberitahuan tolak yang berkaitan.


[User] Dengan cara yang bagaimanakah topik SNS berfungsi apabila digunakan bersama Mobile Push?

[Assistant] Topik SNS boleh mempunyai pelanggan daripada mana-mana platform pemberitahuan tolak yang disokong, serta sebarang jenis endpoint lain seperti SMS atau e-mel. Apabila anda menerbitkan pemberitahuan kepada topik, SNS akan menghantar salinan yang sama bagi mesej tersebut kepada setiap endpoint yang melanggan topik itu. Jika anda menggunakan muatan khusus platform untuk menentukan muatan tepat yang dihantar ke setiap platform tolak, penerbitan akan gagal jika ia melebihi saiz muatan maksimum yang dikenakan oleh platform pemberitahuan tolak yang berkaitan.


[User] Apakah cara kerja topik SNS apabila digunakan dengan Mobile Push?

[Assistant] Topik SNS boleh mempunyai pelanggan daripada mana-mana platform pemberitahuan tolak yang disokong, serta sebarang jenis endpoint lain seperti SMS atau e-mel. Apabila anda menerbitkan pemberitahuan kepada topik, SNS akan menghantar salinan yang sama bagi mesej tersebut kepada setiap endpoint yang melanggan topik itu. Jika anda menggunakan muatan khusus platform untuk menentukan muatan tepat yang dihantar ke setiap platform tolak, penerbitan akan gagal jika ia melebihi saiz muatan maksimum yang dikenakan oleh platform pemberitahuan tolak yang berkaitan.


[User] Dengan cara apa S3 Files menguruskan perbezaan antara kaedah pengemaskinian data pada sistem fail berbanding kaedah pengemaskinian data pada S3?

[Assistant] Sistem fail dan S3 mengendalikan operasi kemas kini secara berbeza. Sistem fail menyokong operasi seperti kemas kini separa fail dan operasi append, manakala S3 direka untuk kemas kini objek penuh. Sistem fail juga menyokong penamaan semula direktori, manakala menamakan semula prefix pada S3 memerlukan penamaan semula setiap objek yang mengandungi prefix tersebut. Kemas kini fail yang dibuat pada data dalam sistem fail S3 anda ditempatkan sementara dalam sistem fail sebelum disegerakkan ke S3. Dengan berbuat demikian, sistem fail secara pintar mengagregatkan kemas kini (seperti pelbagai kemas kini pada satu fail yang dilakukan dalam masa yang singkat) untuk mengurangkan panggilan API S3.


[User] Apakah pendekatan yang digunakan oleh S3 Files untuk menangani percanggahan antara cara data dimutakhirkan dalam sistem fail dan cara ia dimutakhirkan dalam S3?

[Assistant] Sistem fail dan S3 mengendalikan operasi kemas kini secara berbeza. Sistem fail menyokong operasi seperti kemas kini separa fail dan operasi append, manakala S3 direka untuk kemas kini objek penuh. Sistem fail juga menyokong penamaan semula direktori, manakala menamakan semula prefix pada S3 memerlukan penamaan semula setiap objek yang mengandungi prefix tersebut. Kemas kini fail yang dibuat pada data dalam sistem fail S3 anda ditempatkan sementara dalam sistem fail sebelum disegerakkan ke S3. Dengan berbuat demikian, sistem fail secara pintar mengagregatkan kemas kini (seperti pelbagai kemas kini pada satu fail yang dilakukan dalam masa yang singkat) untuk mengurangkan panggilan API S3.


[User] Bagaimanakah S3 Files menyelaraskan perbezaan yang wujud antara mekanisme pengemaskinian data pada sistem fail dengan mekanisme pengemaskinian data pada S3?

[Assistant] Sistem fail dan S3 mengendalikan operasi kemas kini secara berbeza. Sistem fail menyokong operasi seperti kemas kini separa fail dan operasi append, manakala S3 direka untuk kemas kini objek penuh. Sistem fail juga menyokong penamaan semula direktori, manakala menamakan semula prefix pada S3 memerlukan penamaan semula setiap objek yang mengandungi prefix tersebut. Kemas kini fail yang dibuat pada data dalam sistem fail S3 anda ditempatkan sementara dalam sistem fail sebelum disegerakkan ke S3. Dengan berbuat demikian, sistem fail secara pintar mengagregatkan kemas kini (seperti pelbagai kemas kini pada satu fail yang dilakukan dalam masa yang singkat) untuk mengurangkan panggilan API S3.


[User] Boleh anda terangkan apakah itu CloudFront Regional Edge Cache?

[Assistant] CloudFront menyampaikan kandungan anda melalui rangkaian pusat data di seluruh dunia yang dipanggil edge locations. Regional edge caches terletak di antara pelayan web asal anda dan edge locations global yang menyampaikan kandungan secara terus kepada penonton anda. Ini membantu meningkatkan prestasi untuk penonton anda sambil mengurangkan beban operasi dan kos untuk menskalakan sumber asal anda.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan CloudFront Regional Edge Cache?

[Assistant] CloudFront menyampaikan kandungan anda melalui rangkaian pusat data di seluruh dunia yang dipanggil edge locations. Regional edge caches terletak di antara pelayan web asal anda dan edge locations global yang menyampaikan kandungan secara terus kepada penonton anda. Ini membantu meningkatkan prestasi untuk penonton anda sambil mengurangkan beban operasi dan kos untuk menskalakan sumber asal anda.


[User] Sila jelaskan konsep CloudFront Regional Edge Cache.

[Assistant] CloudFront menyampaikan kandungan anda melalui rangkaian pusat data di seluruh dunia yang dipanggil edge locations. Regional edge caches terletak di antara pelayan web asal anda dan edge locations global yang menyampaikan kandungan secara terus kepada penonton anda. Ini membantu meningkatkan prestasi untuk penonton anda sambil mengurangkan beban operasi dan kos untuk menskalakan sumber asal anda.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan bucket vektor S3?

[Assistant] Bucket vektor dibina khusus untuk menyimpan dan menanyakan vektor. Dalam bucket vektor, anda tidak menggunakan API objek S3, tetapi API vektor khusus untuk menulis data vektor dan menanyakannya berdasarkan makna semantik dan kesamaan. Anda boleh mengawal akses kepada data vektor anda dengan mekanisme kawalan akses sedia ada dalam Amazon S3, termasuk dasar bucket dan IAM. Semua tulis ke bucket vektor adalah konsisten kuat, yang bermaksud anda boleh mengakses vektor yang paling baru ditambah dengan serta-merta. Apabila anda menulis, mengemas kini, dan memadam vektor dari semasa ke semasa, bucket vektor S3 secara automatik mengoptimumkan data vektor yang disimpan di dalamnya untuk mencapai prestasi harga yang optimum, walaupun set data berskala dan berkembang.


[User] Boleh anda terangkan apa itu bucket vektor S3?

[Assistant] Bucket vektor dibina khusus untuk menyimpan dan menanyakan vektor. Dalam bucket vektor, anda tidak menggunakan API objek S3, tetapi API vektor khusus untuk menulis data vektor dan menanyakannya berdasarkan makna semantik dan kesamaan. Anda boleh mengawal akses kepada data vektor anda dengan mekanisme kawalan akses sedia ada dalam Amazon S3, termasuk dasar bucket dan IAM. Semua tulis ke bucket vektor adalah konsisten kuat, yang bermaksud anda boleh mengakses vektor yang paling baru ditambah dengan serta-merta. Apabila anda menulis, mengemas kini, dan memadam vektor dari semasa ke semasa, bucket vektor S3 secara automatik mengoptimumkan data vektor yang disimpan di dalamnya untuk mencapai prestasi harga yang optimum, walaupun set data berskala dan berkembang.


[User] Terangkan konsep bucket vektor S3.

[Assistant] Bucket vektor dibina khusus untuk menyimpan dan menanyakan vektor. Dalam bucket vektor, anda tidak menggunakan API objek S3, tetapi API vektor khusus untuk menulis data vektor dan menanyakannya berdasarkan makna semantik dan kesamaan. Anda boleh mengawal akses kepada data vektor anda dengan mekanisme kawalan akses sedia ada dalam Amazon S3, termasuk dasar bucket dan IAM. Semua tulis ke bucket vektor adalah konsisten kuat, yang bermaksud anda boleh mengakses vektor yang paling baru ditambah dengan serta-merta. Apabila anda menulis, mengemas kini, dan memadam vektor dari semasa ke semasa, bucket vektor S3 secara automatik mengoptimumkan data vektor yang disimpan di dalamnya untuk mencapai prestasi harga yang optimum, walaupun set data berskala dan berkembang.


[User] Apakah sebabnya saya patut menggunakan S3 Access Grants?

[Assistant] Anda perlu menggunakan S3 Access Grants jika data S3 anda dikongsi dan diakses oleh ramai pengguna dan aplikasi, di mana sebahagian identiti mereka berada dalam direktori korporat anda seperti Okta atau Entra ID, dan anda memerlukan cara yang berskala, mudah, dan boleh diaudit untuk memberikan akses kepada set data S3 ini pada skala besar.


[User] Untuk apa tujuan saya perlu gunakan S3 Access Grants?

[Assistant] Anda perlu menggunakan S3 Access Grants jika data S3 anda dikongsi dan diakses oleh ramai pengguna dan aplikasi, di mana sebahagian identiti mereka berada dalam direktori korporat anda seperti Okta atau Entra ID, dan anda memerlukan cara yang berskala, mudah, dan boleh diaudit untuk memberikan akses kepada set data S3 ini pada skala besar.


[User] Apakah rasionalnya saya menggunakan S3 Access Grants?

[Assistant] Anda perlu menggunakan S3 Access Grants jika data S3 anda dikongsi dan diakses oleh ramai pengguna dan aplikasi, di mana sebahagian identiti mereka berada dalam direktori korporat anda seperti Okta atau Entra ID, dan anda memerlukan cara yang berskala, mudah, dan boleh diaudit untuk memberikan akses kepada set data S3 ini pada skala besar.


[User] Rantau manakah yang menawarkan queue dengan SSE?

[Assistant] Penyulitan sisi pelayan (SSE) untuk Amazon SQS tersedia di semua rantau AWS yang Amazon SQS tersedia. Lihat di sini untuk butiran mengenai ketersediaan rantau Amazon SQS.


[User] Di rantau mana queue dengan SSE boleh didapati?

[Assistant] Penyulitan sisi pelayan (SSE) untuk Amazon SQS tersedia di semua rantau AWS yang Amazon SQS tersedia. Lihat di sini untuk butiran mengenai ketersediaan rantau Amazon SQS.


[User] Queue yang dilengkapi dengan SSE tersedia di rantau manakah?

[Assistant] Penyulitan sisi pelayan (SSE) untuk Amazon SQS tersedia di semua rantau AWS yang Amazon SQS tersedia. Lihat di sini untuk butiran mengenai ketersediaan rantau Amazon SQS.


[User] Adakah saya boleh memanfaatkan AWS Management Console untuk mentadbir dan mengendalikan Amazon VPC?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan AWS Management Console untuk menguruskan objek Amazon VPC seperti VPC, subnet, jadual laluan, Internet gateway, dan sambungan VPN IPSec. Selain itu, anda boleh menggunakan wizard mudah untuk mencipta VPC.


[User] Bolehkah Amazon VPC dikawal dan diurus melalui AWS Management Console?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan AWS Management Console untuk menguruskan objek Amazon VPC seperti VPC, subnet, jadual laluan, Internet gateway, dan sambungan VPN IPSec. Selain itu, anda boleh menggunakan wizard mudah untuk mencipta VPC.


[User] Adakah AWS Management Console membolehkan saya mengawal serta menguruskan Amazon VPC?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan AWS Management Console untuk menguruskan objek Amazon VPC seperti VPC, subnet, jadual laluan, Internet gateway, dan sambungan VPN IPSec. Selain itu, anda boleh menggunakan wizard mudah untuk mencipta VPC.


[User] Bagaimanakah cara saya untuk membuat pertanyaan ke atas data saya yang berada dalam Amazon S3?

[Assistant] Terdapat pelbagai cara untuk membuat pertanyaan ke atas data anda dalam S3 yang boleh anda pilih bergantung pada kes penggunaan khusus anda. Gunakan penapisan sisi-klien untuk memuat turun objek Amazon S3 ke AWS compute anda dan menapis kandungan menggunakan pustaka analisis data pada aplikasi klien anda. Sebagai contoh, dalam aplikasi Python yang membuat pertanyaan ke atas objek Parquet dalam Amazon S3, anda boleh menggunakan API GET Amazon S3 untuk memuat turun objek dan menapis kandungan menggunakan pustaka 'Pandas'. Gunakan Amazon Athena untuk memproses berbilang objek S3 dalam satu pertanyaan atau gunakan operasi join dan fungsi tetingkap untuk membuat pertanyaan ke atas objek S3 anda. Gunakan S3 Object Lambda dengan menambahkan kod anda sendiri pada permintaan GET S3 untuk menapis data semasa ia dikembalikan kepada aplikasi. Anda patut menggunakan S3 Object Lambda jika anda ingin menambah transformasi semasa menapis data. Baca siaran blog untuk mempelajari lebih lanjut tentang kaedah-kaedah ini untuk membuat pertanyaan ke atas data anda dalam Amazon S3.


[User] Apakah kaedah yang boleh saya gunakan untuk menanya data saya di Amazon S3?

[Assistant] Terdapat pelbagai cara untuk membuat pertanyaan ke atas data anda dalam S3 yang boleh anda pilih bergantung pada kes penggunaan khusus anda. Gunakan penapisan sisi-klien untuk memuat turun objek Amazon S3 ke AWS compute anda dan menapis kandungan menggunakan pustaka analisis data pada aplikasi klien anda. Sebagai contoh, dalam aplikasi Python yang membuat pertanyaan ke atas objek Parquet dalam Amazon S3, anda boleh menggunakan API GET Amazon S3 untuk memuat turun objek dan menapis kandungan menggunakan pustaka 'Pandas'. Gunakan Amazon Athena untuk memproses berbilang objek S3 dalam satu pertanyaan atau gunakan operasi join dan fungsi tetingkap untuk membuat pertanyaan ke atas objek S3 anda. Gunakan S3 Object Lambda dengan menambahkan kod anda sendiri pada permintaan GET S3 untuk menapis data semasa ia dikembalikan kepada aplikasi. Anda patut menggunakan S3 Object Lambda jika anda ingin menambah transformasi semasa menapis data. Baca siaran blog untuk mempelajari lebih lanjut tentang kaedah-kaedah ini untuk membuat pertanyaan ke atas data anda dalam Amazon S3.


[User] Dengan cara bagaimana saya boleh menjalankan pertanyaan terhadap data saya dalam Amazon S3?

[Assistant] Terdapat pelbagai cara untuk membuat pertanyaan ke atas data anda dalam S3 yang boleh anda pilih bergantung pada kes penggunaan khusus anda. Gunakan penapisan sisi-klien untuk memuat turun objek Amazon S3 ke AWS compute anda dan menapis kandungan menggunakan pustaka analisis data pada aplikasi klien anda. Sebagai contoh, dalam aplikasi Python yang membuat pertanyaan ke atas objek Parquet dalam Amazon S3, anda boleh menggunakan API GET Amazon S3 untuk memuat turun objek dan menapis kandungan menggunakan pustaka 'Pandas'. Gunakan Amazon Athena untuk memproses berbilang objek S3 dalam satu pertanyaan atau gunakan operasi join dan fungsi tetingkap untuk membuat pertanyaan ke atas objek S3 anda. Gunakan S3 Object Lambda dengan menambahkan kod anda sendiri pada permintaan GET S3 untuk menapis data semasa ia dikembalikan kepada aplikasi. Anda patut menggunakan S3 Object Lambda jika anda ingin menambah transformasi semasa menapis data. Baca siaran blog untuk mempelajari lebih lanjut tentang kaedah-kaedah ini untuk membuat pertanyaan ke atas data anda dalam Amazon S3.


[User] Apakah cara untuk saya membina bot atau aplikasi sembang secara serverless?

[Assistant] Anda boleh membina bot atau aplikasi sembang dengan Amazon Lex untuk memahami bahasa semula jadi, digabungkan dengan fungsi Lambda untuk logik perniagaan, dan Amazon Bedrock atau model untuk penjanaan respons. API Gateway WebSocket atau platform sembang seperti Slack dapat menghubungkan pengguna. Setiap komponen adalah serverless dan skala automatik. Anda boleh menyimpan keadaan perbualan dalam DynamoDB dan memantau dengan CloudWatch.


[User] Bagaimanakah saya boleh membina aplikasi sembang atau bot dengan menggunakan pendekatan serverless?

[Assistant] Anda boleh membina bot atau aplikasi sembang dengan Amazon Lex untuk memahami bahasa semula jadi, digabungkan dengan fungsi Lambda untuk logik perniagaan, dan Amazon Bedrock atau model untuk penjanaan respons. API Gateway WebSocket atau platform sembang seperti Slack dapat menghubungkan pengguna. Setiap komponen adalah serverless dan skala automatik. Anda boleh menyimpan keadaan perbualan dalam DynamoDB dan memantau dengan CloudWatch.


[User] Apakah langkah-langkah untuk membina bot atau aplikasi sembang berasaskan serverless?

[Assistant] Anda boleh membina bot atau aplikasi sembang dengan Amazon Lex untuk memahami bahasa semula jadi, digabungkan dengan fungsi Lambda untuk logik perniagaan, dan Amazon Bedrock atau model untuk penjanaan respons. API Gateway WebSocket atau platform sembang seperti Slack dapat menghubungkan pengguna. Setiap komponen adalah serverless dan skala automatik. Anda boleh menyimpan keadaan perbualan dalam DynamoDB dan memantau dengan CloudWatch.


[User] Apakah perbezaan antara pelan kadar tetap Percuma dengan Free Tier CloudFront?

[Assistant] Pelan kadar tetap Percuma menggabungkan CloudFront, WAF, DNS, perlindungan DDoS, dan keupayaan pengkomputeran edge tanpa pelayan, serta kredit storan S3, ke dalam satu harga $0/bulan. Seperti semua pelan kadar tetap, jika anda melebihi elaun penggunaan anda, anda tidak akan dikenakan caj untuk sebarang lebihan. Free Tier CloudFront adalah berbeza – ia hanya terpakai untuk penggunaan CloudFront di bawah harga bayar-semasa-anda-guna. Walaupun ia menyediakan 1TB pemindahan data dan 10 juta permintaan secara percuma setiap bulan merentas akaun anda, sebarang penggunaan melebihi had ini akan dicaj pada kadar bayar-semasa-anda-guna standard. Tambahan pula, perkhidmatan lain yang termasuk dalam pelan seperti WAF, DNS, dan perlindungan DDoS dicaj secara berasingan berdasarkan penggunaan individu masing-masing.


[User] Dalam aspek apakah pelan kadar tetap Percuma berlainan daripada Free Tier CloudFront?

[Assistant] Pelan kadar tetap Percuma menggabungkan CloudFront, WAF, DNS, perlindungan DDoS, dan keupayaan pengkomputeran edge tanpa pelayan, serta kredit storan S3, ke dalam satu harga $0/bulan. Seperti semua pelan kadar tetap, jika anda melebihi elaun penggunaan anda, anda tidak akan dikenakan caj untuk sebarang lebihan. Free Tier CloudFront adalah berbeza – ia hanya terpakai untuk penggunaan CloudFront di bawah harga bayar-semasa-anda-guna. Walaupun ia menyediakan 1TB pemindahan data dan 10 juta permintaan secara percuma setiap bulan merentas akaun anda, sebarang penggunaan melebihi had ini akan dicaj pada kadar bayar-semasa-anda-guna standard. Tambahan pula, perkhidmatan lain yang termasuk dalam pelan seperti WAF, DNS, dan perlindungan DDoS dicaj secara berasingan berdasarkan penggunaan individu masing-masing.


[User] Apakah yang membezakan pelan kadar tetap Percuma daripada Free Tier CloudFront?

[Assistant] Pelan kadar tetap Percuma menggabungkan CloudFront, WAF, DNS, perlindungan DDoS, dan keupayaan pengkomputeran edge tanpa pelayan, serta kredit storan S3, ke dalam satu harga $0/bulan. Seperti semua pelan kadar tetap, jika anda melebihi elaun penggunaan anda, anda tidak akan dikenakan caj untuk sebarang lebihan. Free Tier CloudFront adalah berbeza – ia hanya terpakai untuk penggunaan CloudFront di bawah harga bayar-semasa-anda-guna. Walaupun ia menyediakan 1TB pemindahan data dan 10 juta permintaan secara percuma setiap bulan merentas akaun anda, sebarang penggunaan melebihi had ini akan dicaj pada kadar bayar-semasa-anda-guna standard. Tambahan pula, perkhidmatan lain yang termasuk dalam pelan seperti WAF, DNS, dan perlindungan DDoS dicaj secara berasingan berdasarkan penggunaan individu masing-masing.


[User] Adakah saya boleh menggunakan Managed Rules sekaligus dengan peraturan AWS WAF yang telah sedia ada milik saya?

[Assistant] Ya, anda boleh menggunakan Managed Rules bersama-sama dengan peraturan AWS WAF tersuai anda. Anda boleh menambah Managed Rules ke web ACL AWS WAF sedia ada anda yang mungkin telah anda tambahkan peraturan anda sendiri.


[User] Bolehkah Managed Rules digunakan bersama-sama peraturan AWS WAF yang sudah wujud dalam persekitaran saya?

[Assistant] Ya, anda boleh menggunakan Managed Rules bersama-sama dengan peraturan AWS WAF tersuai anda. Anda boleh menambah Managed Rules ke web ACL AWS WAF sedia ada anda yang mungkin telah anda tambahkan peraturan anda sendiri.


[User] Adakah mungkin bagi saya untuk menggabungkan penggunaan Managed Rules dengan peraturan AWS WAF sedia ada saya?

[Assistant] Ya, anda boleh menggunakan Managed Rules bersama-sama dengan peraturan AWS WAF tersuai anda. Anda boleh menambah Managed Rules ke web ACL AWS WAF sedia ada anda yang mungkin telah anda tambahkan peraturan anda sendiri.


[User] Adakah metrik tersuai resolusi tinggi dikenakan caj yang berbeza berbanding metrik tersuai biasa?

[Assistant] Tidak, metrik tersuai resolusi tinggi berharga dengan cara yang sama seperti metrik tersuai satu minit standard.


[User] Bolehkah saya tahu jika terdapat perbezaan kos antara metrik tersuai resolusi tinggi dan metrik tersuai biasa?

[Assistant] Tidak, metrik tersuai resolusi tinggi berharga dengan cara yang sama seperti metrik tersuai satu minit standard.


[User] Samakah kadar harga bagi metrik tersuai resolusi tinggi dengan metrik tersuai biasa?

[Assistant] Tidak, metrik tersuai resolusi tinggi berharga dengan cara yang sama seperti metrik tersuai satu minit standard.


[User] Perlukah saya membuat sebarang perubahan pada aplikasi saya berikutan penamatan sokongan protokol binari APNS bermula November 2020?

[Assistant] Amazon SNS menggunakan HTTP/2 dengan sijil p12. Oleh kerana ia tidak bergantung pada protokol binari warisan, tiada perubahan diperlukan dalam aplikasi anda yang menghantar pemberitahuan tolak melalui Amazon SNS.


[User] Adakah pengubahsuaian diperlukan untuk aplikasi saya ekoran protokol binari APNS tidak lagi disokong mulai November 2020?

[Assistant] Amazon SNS menggunakan HTTP/2 dengan sijil p12. Oleh kerana ia tidak bergantung pada protokol binari warisan, tiada perubahan diperlukan dalam aplikasi anda yang menghantar pemberitahuan tolak melalui Amazon SNS.


[User] Perlukah aplikasi saya diubah ekoran penghentian penggunaan protokol binari APNS yang berkuat kuasa pada November 2020?

[Assistant] Amazon SNS menggunakan HTTP/2 dengan sijil p12. Oleh kerana ia tidak bergantung pada protokol binari warisan, tiada perubahan diperlukan dalam aplikasi anda yang menghantar pemberitahuan tolak melalui Amazon SNS.


[User] Bagaimanakah cara saya memberikan akses menggunakan RBAC?

[Assistant] Sebagai amalan terbaik, berikan akses hanya kepada tindakan perkhidmatan dan sumber tertentu yang diperlukan untuk melaksanakan setiap tugas. Ini dikenali sebagai memberikan keistimewaan paling minimum. Apabila pekerja menambah sumber baharu, anda mesti mengemas kini polisi untuk membenarkan akses kepada sumber tersebut.


[User] Apakah langkah-langkah untuk memberi akses melalui RBAC?

[Assistant] Sebagai amalan terbaik, berikan akses hanya kepada tindakan perkhidmatan dan sumber tertentu yang diperlukan untuk melaksanakan setiap tugas. Ini dikenali sebagai memberikan keistimewaan paling minimum. Apabila pekerja menambah sumber baharu, anda mesti mengemas kini polisi untuk membenarkan akses kepada sumber tersebut.


[User] Bagaimana saya boleh menetapkan akses dengan menggunakan RBAC?

[Assistant] Sebagai amalan terbaik, berikan akses hanya kepada tindakan perkhidmatan dan sumber tertentu yang diperlukan untuk melaksanakan setiap tugas. Ini dikenali sebagai memberikan keistimewaan paling minimum. Apabila pekerja menambah sumber baharu, anda mesti mengemas kini polisi untuk membenarkan akses kepada sumber tersebut.


[User] Apakah cara untuk saya memuatkan metadata saya ke dalam Data Catalog?

[Assistant] AWS Glue menyediakan pelbagai cara untuk mengisi metadata ke dalam Data Catalog. Crawler AWS Glue mengimbas pelbagai stor data yang anda miliki untuk menyimpulkan skema dan struktur partition secara automatik, serta mengisi Data Catalog dengan definisi jadual dan statistik yang sepadan. Anda juga boleh menjadualkan crawler untuk berjalan secara berkala supaya metadata anda sentiasa terkini dan segerak dengan data asas. Sebagai alternatif, anda boleh menambah dan mengemas kini butiran jadual secara manual menggunakan konsol AWS Glue atau dengan memanggil API. Anda juga boleh menjalankan pernyataan Hive DDL melalui konsol Amazon Athena atau klien Hive pada kluster Amazon EMR. Akhir sekali, jika anda sudah mempunyai Apache Hive Metastore yang berterusan, anda boleh melakukan import pukal metadata tersebut ke dalam Data Catalog menggunakan skrip import kami.


[User] Bagaimana cara saya menghantar metadata saya ke dalam Data Catalog?

[Assistant] AWS Glue menyediakan pelbagai cara untuk mengisi metadata ke dalam Data Catalog. Crawler AWS Glue mengimbas pelbagai stor data yang anda miliki untuk menyimpulkan skema dan struktur partition secara automatik, serta mengisi Data Catalog dengan definisi jadual dan statistik yang sepadan. Anda juga boleh menjadualkan crawler untuk berjalan secara berkala supaya metadata anda sentiasa terkini dan segerak dengan data asas. Sebagai alternatif, anda boleh menambah dan mengemas kini butiran jadual secara manual menggunakan konsol AWS Glue atau dengan memanggil API. Anda juga boleh menjalankan pernyataan Hive DDL melalui konsol Amazon Athena atau klien Hive pada kluster Amazon EMR. Akhir sekali, jika anda sudah mempunyai Apache Hive Metastore yang berterusan, anda boleh melakukan import pukal metadata tersebut ke dalam Data Catalog menggunakan skrip import kami.


[User] Apakah langkah yang boleh saya ambil untuk memasukkan metadata saya ke dalam Data Catalog?

[Assistant] AWS Glue menyediakan pelbagai cara untuk mengisi metadata ke dalam Data Catalog. Crawler AWS Glue mengimbas pelbagai stor data yang anda miliki untuk menyimpulkan skema dan struktur partition secara automatik, serta mengisi Data Catalog dengan definisi jadual dan statistik yang sepadan. Anda juga boleh menjadualkan crawler untuk berjalan secara berkala supaya metadata anda sentiasa terkini dan segerak dengan data asas. Sebagai alternatif, anda boleh menambah dan mengemas kini butiran jadual secara manual menggunakan konsol AWS Glue atau dengan memanggil API. Anda juga boleh menjalankan pernyataan Hive DDL melalui konsol Amazon Athena atau klien Hive pada kluster Amazon EMR. Akhir sekali, jika anda sudah mempunyai Apache Hive Metastore yang berterusan, anda boleh melakukan import pukal metadata tersebut ke dalam Data Catalog menggunakan skrip import kami.


[User] Sekiranya saya telah menggunakan trails sebelum ini, adakah saya boleh memindahkan log CloudTrail sedia ada ke dalam event data store CloudTrail Lake yang baharu atau sedia ada milik saya?

[Assistant] Ya. Keupayaan import CloudTrail Lake menyokong penyalinan log CloudTrail daripada bucket S3 yang menyimpan log daripada pelbagai akaun (dari organization trail) dan pelbagai Wilayah AWS. Anda juga boleh mengimport log daripada akaun individu dan trails wilayah tunggal. Keupayaan import juga membolehkan anda menentukan julat tarikh import, supaya anda hanya mengimport subset log yang diperlukan untuk penyimpanan jangka panjang dan analisis dalam CloudTrail Lake. Selepas anda menyatukan log anda, anda boleh menjalankan pertanyaan pada log anda, daripada acara terkini yang dikumpul selepas anda mendayakan CloudTrail Lake, kepada acara bersejarah yang dibawa dari trails anda.


[User] Saya pernah menggunakan trails sebelum ini; bolehkah log CloudTrail yang sedia ada saya dimasukkan ke dalam event data store CloudTrail Lake, sama ada yang baharu atau yang telah wujud?

[Assistant] Ya. Keupayaan import CloudTrail Lake menyokong penyalinan log CloudTrail daripada bucket S3 yang menyimpan log daripada pelbagai akaun (dari organization trail) dan pelbagai Wilayah AWS. Anda juga boleh mengimport log daripada akaun individu dan trails wilayah tunggal. Keupayaan import juga membolehkan anda menentukan julat tarikh import, supaya anda hanya mengimport subset log yang diperlukan untuk penyimpanan jangka panjang dan analisis dalam CloudTrail Lake. Selepas anda menyatukan log anda, anda boleh menjalankan pertanyaan pada log anda, daripada acara terkini yang dikumpul selepas anda mendayakan CloudTrail Lake, kepada acara bersejarah yang dibawa dari trails anda.


[User] Andaikan saya telah menggunakan trails sebelum ini, adakah log CloudTrail sedia ada dapat dibawa masuk ke dalam event data store CloudTrail Lake baharu atau sedia ada saya?

[Assistant] Ya. Keupayaan import CloudTrail Lake menyokong penyalinan log CloudTrail daripada bucket S3 yang menyimpan log daripada pelbagai akaun (dari organization trail) dan pelbagai Wilayah AWS. Anda juga boleh mengimport log daripada akaun individu dan trails wilayah tunggal. Keupayaan import juga membolehkan anda menentukan julat tarikh import, supaya anda hanya mengimport subset log yang diperlukan untuk penyimpanan jangka panjang dan analisis dalam CloudTrail Lake. Selepas anda menyatukan log anda, anda boleh menjalankan pertanyaan pada log anda, daripada acara terkini yang dikumpul selepas anda mendayakan CloudTrail Lake, kepada acara bersejarah yang dibawa dari trails anda.


[User] Adakah penciptaan stack dapat menunggu sehingga aplikasi saya bermula?

[Assistant] Ya. Salah satu pilihan yang disediakan oleh CloudFormation ialah sumber WaitCondition yang bertindak sebagai penghalang, menyekat penciptaan sumber lain sehingga isyarat penyempurnaan diterima daripada sumber luaran seperti aplikasi atau sistem pengurusan anda. Pilihan lain termasuk mencipta logik tersuai dengan fungsi AWS Lambda.


[User] Bolehkah proses pembuatan stack menunggu aplikasi saya selesai dimulakan?

[Assistant] Ya. Salah satu pilihan yang disediakan oleh CloudFormation ialah sumber WaitCondition yang bertindak sebagai penghalang, menyekat penciptaan sumber lain sehingga isyarat penyempurnaan diterima daripada sumber luaran seperti aplikasi atau sistem pengurusan anda. Pilihan lain termasuk mencipta logik tersuai dengan fungsi AWS Lambda.


[User] Adakah pembentukan stack boleh menunggu sehingga aplikasi saya telah dimulakan?

[Assistant] Ya. Salah satu pilihan yang disediakan oleh CloudFormation ialah sumber WaitCondition yang bertindak sebagai penghalang, menyekat penciptaan sumber lain sehingga isyarat penyempurnaan diterima daripada sumber luaran seperti aplikasi atau sistem pengurusan anda. Pilihan lain termasuk mencipta logik tersuai dengan fungsi AWS Lambda.


[User] Kes penggunaan apa yang disokong oleh Athena untuk ML terbenam?

[Assistant] Kes penggunaan Athena untuk ML merangkumi pelbagai industri, seperti dalam contoh berikut. Penganalisis data risiko kewangan boleh menjalankan analisis what-if dan simulasi Monte Carlo. Penganalisis perniagaan mungkin menjalankan model regresi linear atau ramalan untuk meramalkan nilai masa hadapan bagi membantu mereka mencipta papan pemuka perniagaan yang lebih kaya dan berpandangan ke hadapan yang meramalkan hasil. Penganalisis pemasaran boleh menggunakan model pengelompokan k-means untuk membantu menentukan segmen pelanggan mereka yang berbeza. Penganalisis keselamatan boleh menggunakan model regresi logistik untuk mencari anomali dan mengesan insiden keselamatan daripada log.


[User] Apakah senario penggunaan yang Athena sokong bagi ML terbenam?

[Assistant] Kes penggunaan Athena untuk ML merangkumi pelbagai industri, seperti dalam contoh berikut. Penganalisis data risiko kewangan boleh menjalankan analisis what-if dan simulasi Monte Carlo. Penganalisis perniagaan mungkin menjalankan model regresi linear atau ramalan untuk meramalkan nilai masa hadapan bagi membantu mereka mencipta papan pemuka perniagaan yang lebih kaya dan berpandangan ke hadapan yang meramalkan hasil. Penganalisis pemasaran boleh menggunakan model pengelompokan k-means untuk membantu menentukan segmen pelanggan mereka yang berbeza. Penganalisis keselamatan boleh menggunakan model regresi logistik untuk mencari anomali dan mengesan insiden keselamatan daripada log.


[User] Untuk ML terbenam, apakah kes penggunaan yang disokong oleh Athena?

[Assistant] Kes penggunaan Athena untuk ML merangkumi pelbagai industri, seperti dalam contoh berikut. Penganalisis data risiko kewangan boleh menjalankan analisis what-if dan simulasi Monte Carlo. Penganalisis perniagaan mungkin menjalankan model regresi linear atau ramalan untuk meramalkan nilai masa hadapan bagi membantu mereka mencipta papan pemuka perniagaan yang lebih kaya dan berpandangan ke hadapan yang meramalkan hasil. Penganalisis pemasaran boleh menggunakan model pengelompokan k-means untuk membantu menentukan segmen pelanggan mereka yang berbeza. Penganalisis keselamatan boleh menggunakan model regresi logistik untuk mencari anomali dan mengesan insiden keselamatan daripada log.


[User] Bagaimanakah cara saya mengesahkan bahawa panggilan ke backend saya datang daripada API Gateway?

[Assistant] Ya. Amazon API Gateway boleh menjana sijil SSL sisi klien dan menyediakan kunci awam sijil tersebut kepada anda. Panggilan ke backend anda boleh dibuat dengan sijil yang dijana, dan anda boleh mengesahkan panggilan yang berasal daripada Amazon API Gateway menggunakan kunci awam sijil tersebut.


[User] Adakah terdapat cara untuk saya memastikan bahawa yang memanggil backend saya ialah API Gateway?

[Assistant] Ya. Amazon API Gateway boleh menjana sijil SSL sisi klien dan menyediakan kunci awam sijil tersebut kepada anda. Panggilan ke backend anda boleh dibuat dengan sijil yang dijana, dan anda boleh mengesahkan panggilan yang berasal daripada Amazon API Gateway menggunakan kunci awam sijil tersebut.


[User] Bagaimana saya boleh memastikan bahawa backend saya dipanggil oleh API Gateway?

[Assistant] Ya. Amazon API Gateway boleh menjana sijil SSL sisi klien dan menyediakan kunci awam sijil tersebut kepada anda. Panggilan ke backend anda boleh dibuat dengan sijil yang dijana, dan anda boleh mengesahkan panggilan yang berasal daripada Amazon API Gateway menggunakan kunci awam sijil tersebut.


[User] Adakah stack saya boleh dikemas kini selepas ia dicipta?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan CloudFormation untuk mengubah suai dan mengemas kini sumber dalam stack sedia ada anda secara terkawal dan boleh diramal. Dengan menggunakan templat untuk menguruskan perubahan stack anda, anda mempunyai keupayaan untuk menggunakan kawalan versi pada infrastruktur AWS anda sama seperti yang anda lakukan pada perisian yang berjalan di atasnya.


[User] Selepas penciptaannya, bolehkah saya melakukan pengemas kini pada stack tersebut?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan CloudFormation untuk mengubah suai dan mengemas kini sumber dalam stack sedia ada anda secara terkawal dan boleh diramal. Dengan menggunakan templat untuk menguruskan perubahan stack anda, anda mempunyai keupayaan untuk menggunakan kawalan versi pada infrastruktur AWS anda sama seperti yang anda lakukan pada perisian yang berjalan di atasnya.


[User] Adakah mungkin untuk mengemas kini stack saya setelah ia dibuat?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan CloudFormation untuk mengubah suai dan mengemas kini sumber dalam stack sedia ada anda secara terkawal dan boleh diramal. Dengan menggunakan templat untuk menguruskan perubahan stack anda, anda mempunyai keupayaan untuk menggunakan kawalan versi pada infrastruktur AWS anda sama seperti yang anda lakukan pada perisian yang berjalan di atasnya.


[User] Adakah AWS Management Console boleh digunakan bersama Amazon CloudFront?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan AWS Management Console untuk mengonfigurasi dan menguruskan Amazon CloudFront melalui antara muka web yang ringkas dan menggunakan kaedah tunjuk-dan-klik. AWS Management Console menyokong kebanyakan ciri Amazon CloudFront, membolehkan anda mendapatkan penghantaran latensi rendah Amazon CloudFront tanpa menulis sebarang kod atau memasang sebarang perisian. Akses kepada AWS Management Console disediakan secara percuma di https://console.aws.amazon.com .


[User] Bolehkah Amazon CloudFront digunakan melalui AWS Management Console?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan AWS Management Console untuk mengonfigurasi dan menguruskan Amazon CloudFront melalui antara muka web yang ringkas dan menggunakan kaedah tunjuk-dan-klik. AWS Management Console menyokong kebanyakan ciri Amazon CloudFront, membolehkan anda mendapatkan penghantaran latensi rendah Amazon CloudFront tanpa menulis sebarang kod atau memasang sebarang perisian. Akses kepada AWS Management Console disediakan secara percuma di https://console.aws.amazon.com .


[User] Adakah saya boleh gunakan AWS Management Console untuk Amazon CloudFront?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan AWS Management Console untuk mengonfigurasi dan menguruskan Amazon CloudFront melalui antara muka web yang ringkas dan menggunakan kaedah tunjuk-dan-klik. AWS Management Console menyokong kebanyakan ciri Amazon CloudFront, membolehkan anda mendapatkan penghantaran latensi rendah Amazon CloudFront tanpa menulis sebarang kod atau memasang sebarang perisian. Akses kepada AWS Management Console disediakan secara percuma di https://console.aws.amazon.com .


[User] Berapakah tempoh Amazon CloudFront menyimpan fail saya di lokasi tepi?

[Assistant] Secara lalai, jika tiada pengepala kawalan cache ditetapkan, setiap lokasi tepi akan menyemak versi terkini fail anda apabila ia menerima permintaan lebih daripada 24 jam selepas kali terakhir ia menyemak origin untuk perubahan pada fail tersebut. Ini dipanggil "tempoh luput." Anda boleh menetapkan tempoh luput ini sesingkat 0 saat, atau selama yang anda mahu, dengan menetapkan pengepala kawalan cache pada fail anda di origin anda. Amazon CloudFront menggunakan pengepala kawalan cache ini untuk menentukan kekerapan ia perlu menyemak origin untuk versi terkini fail tersebut. Untuk tempoh luput yang ditetapkan kepada 0 saat, Amazon CloudFront akan mengesahkan semula setiap permintaan dengan pelayan origin. Jika fail anda tidak kerap berubah, amalan terbaik ialah menetapkan tempoh luput yang panjang dan melaksanakan sistem versi untuk menguruskan kemas kini pada fail anda.


[User] Untuk berapa lamakah fail saya akan disimpan oleh Amazon CloudFront di lokasi tepi?

[Assistant] Secara lalai, jika tiada pengepala kawalan cache ditetapkan, setiap lokasi tepi akan menyemak versi terkini fail anda apabila ia menerima permintaan lebih daripada 24 jam selepas kali terakhir ia menyemak origin untuk perubahan pada fail tersebut. Ini dipanggil "tempoh luput." Anda boleh menetapkan tempoh luput ini sesingkat 0 saat, atau selama yang anda mahu, dengan menetapkan pengepala kawalan cache pada fail anda di origin anda. Amazon CloudFront menggunakan pengepala kawalan cache ini untuk menentukan kekerapan ia perlu menyemak origin untuk versi terkini fail tersebut. Untuk tempoh luput yang ditetapkan kepada 0 saat, Amazon CloudFront akan mengesahkan semula setiap permintaan dengan pelayan origin. Jika fail anda tidak kerap berubah, amalan terbaik ialah menetapkan tempoh luput yang panjang dan melaksanakan sistem versi untuk menguruskan kemas kini pada fail anda.


[User] Berapa lamakah tempoh penyimpanan fail saya di lokasi tepi oleh Amazon CloudFront?

[Assistant] Secara lalai, jika tiada pengepala kawalan cache ditetapkan, setiap lokasi tepi akan menyemak versi terkini fail anda apabila ia menerima permintaan lebih daripada 24 jam selepas kali terakhir ia menyemak origin untuk perubahan pada fail tersebut. Ini dipanggil "tempoh luput." Anda boleh menetapkan tempoh luput ini sesingkat 0 saat, atau selama yang anda mahu, dengan menetapkan pengepala kawalan cache pada fail anda di origin anda. Amazon CloudFront menggunakan pengepala kawalan cache ini untuk menentukan kekerapan ia perlu menyemak origin untuk versi terkini fail tersebut. Untuk tempoh luput yang ditetapkan kepada 0 saat, Amazon CloudFront akan mengesahkan semula setiap permintaan dengan pelayan origin. Jika fail anda tidak kerap berubah, amalan terbaik ialah menetapkan tempoh luput yang panjang dan melaksanakan sistem versi untuk menguruskan kemas kini pada fail anda.


[User] Apakah langkah-langkah untuk memindahkan nama domain saya ke Route 53?

[Assistant] Untuk memulakan, log masuk ke akaun anda dan klik pada 'Domains'. Kemudian, klik butang 'Transfer Domain' di bahagian atas skrin dan lengkapkan proses pemindahan. Sila pastikan sebelum anda memulakan proses pemindahan, (1) nama domain anda tidak dikunci di pendaftar semasa anda, (2) anda telah melumpuhkan perlindungan privasi pada nama domain anda (jika berkenaan), dan (3) anda telah mendapatkan Kod Kebenaran ('authcode') yang sah daripada pendaftar semasa anda yang perlu anda masukkan sebagai sebahagian daripada proses pemindahan.


[User] Bagaimana cara saya mengalihkan nama domain saya ke Route 53?

[Assistant] Untuk memulakan, log masuk ke akaun anda dan klik pada 'Domains'. Kemudian, klik butang 'Transfer Domain' di bahagian atas skrin dan lengkapkan proses pemindahan. Sila pastikan sebelum anda memulakan proses pemindahan, (1) nama domain anda tidak dikunci di pendaftar semasa anda, (2) anda telah melumpuhkan perlindungan privasi pada nama domain anda (jika berkenaan), dan (3) anda telah mendapatkan Kod Kebenaran ('authcode') yang sah daripada pendaftar semasa anda yang perlu anda masukkan sebagai sebahagian daripada proses pemindahan.


[User] Apakah proses yang perlu saya ikuti untuk memindahkan nama domain saya ke Route 53?

[Assistant] Untuk memulakan, log masuk ke akaun anda dan klik pada 'Domains'. Kemudian, klik butang 'Transfer Domain' di bahagian atas skrin dan lengkapkan proses pemindahan. Sila pastikan sebelum anda memulakan proses pemindahan, (1) nama domain anda tidak dikunci di pendaftar semasa anda, (2) anda telah melumpuhkan perlindungan privasi pada nama domain anda (jika berkenaan), dan (3) anda telah mendapatkan Kod Kebenaran ('authcode') yang sah daripada pendaftar semasa anda yang perlu anda masukkan sebagai sebahagian daripada proses pemindahan.


[User] Adakah dasar berasaskan sumber disokong oleh DynamoDB?

[Assistant] Ya, DynamoDB menyokong dasar berasaskan sumber untuk jadual dan strim. Dasar berasaskan sumber untuk setiap jadual juga merangkumi kebenaran akses untuk indeks jadual (Indeks Sekunder Global dan Indeks Sekunder Setempat). Dengan dasar berasaskan sumber, pelanggan boleh mentakrifkan kebenaran akses terperinci untuk jadual DynamoDB dan sumber lain tanpa perlu memberikan akses penuh di peringkat akaun AWS. Dasar ini membolehkan pelanggan mengawal pengguna, peranan, dan pengguna berfederasi yang boleh melakukan tindakan seperti membaca, menulis, atau memadam pada jadual, indeks, dan strim DynamoDB tertentu. Dasar berasaskan sumber dilampirkan dan diuruskan dalam setiap sumber DynamoDB. Dasar berasaskan sumber menyokong integrasi dengan AWS Identity and Access Management (IAM) Access Analyzer dan Block Public Access (BPA). IAM Access Analyzer membantu pelanggan memperhalusi kebenaran dan mematuhi prinsip keistimewaan minimum. BPA membantu pelanggan mencegah akses awam kepada jadual, indeks, dan strim DynamoDB, dan sentiasa didayakan dengan DynamoDB.


[User] Adakah DynamoDB mempunyai sokongan untuk dasar berasaskan sumber?

[Assistant] Ya, DynamoDB menyokong dasar berasaskan sumber untuk jadual dan strim. Dasar berasaskan sumber untuk setiap jadual juga merangkumi kebenaran akses untuk indeks jadual (Indeks Sekunder Global dan Indeks Sekunder Setempat). Dengan dasar berasaskan sumber, pelanggan boleh mentakrifkan kebenaran akses terperinci untuk jadual DynamoDB dan sumber lain tanpa perlu memberikan akses penuh di peringkat akaun AWS. Dasar ini membolehkan pelanggan mengawal pengguna, peranan, dan pengguna berfederasi yang boleh melakukan tindakan seperti membaca, menulis, atau memadam pada jadual, indeks, dan strim DynamoDB tertentu. Dasar berasaskan sumber dilampirkan dan diuruskan dalam setiap sumber DynamoDB. Dasar berasaskan sumber menyokong integrasi dengan AWS Identity and Access Management (IAM) Access Analyzer dan Block Public Access (BPA). IAM Access Analyzer membantu pelanggan memperhalusi kebenaran dan mematuhi prinsip keistimewaan minimum. BPA membantu pelanggan mencegah akses awam kepada jadual, indeks, dan strim DynamoDB, dan sentiasa didayakan dengan DynamoDB.


[User] Bolehkah DynamoDB menggunakan dasar berasaskan sumber?

[Assistant] Ya, DynamoDB menyokong dasar berasaskan sumber untuk jadual dan strim. Dasar berasaskan sumber untuk setiap jadual juga merangkumi kebenaran akses untuk indeks jadual (Indeks Sekunder Global dan Indeks Sekunder Setempat). Dengan dasar berasaskan sumber, pelanggan boleh mentakrifkan kebenaran akses terperinci untuk jadual DynamoDB dan sumber lain tanpa perlu memberikan akses penuh di peringkat akaun AWS. Dasar ini membolehkan pelanggan mengawal pengguna, peranan, dan pengguna berfederasi yang boleh melakukan tindakan seperti membaca, menulis, atau memadam pada jadual, indeks, dan strim DynamoDB tertentu. Dasar berasaskan sumber dilampirkan dan diuruskan dalam setiap sumber DynamoDB. Dasar berasaskan sumber menyokong integrasi dengan AWS Identity and Access Management (IAM) Access Analyzer dan Block Public Access (BPA). IAM Access Analyzer membantu pelanggan memperhalusi kebenaran dan mematuhi prinsip keistimewaan minimum. BPA membantu pelanggan mencegah akses awam kepada jadual, indeks, dan strim DynamoDB, dan sentiasa didayakan dengan DynamoDB.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan data events?

[Assistant] Data events memberikan cerapan tentang operasi sumber (data plane) yang dilakukan pada atau dalam sumber itu sendiri. Data events selalunya merupakan aktiviti volum tinggi dan termasuk operasi seperti operasi API peringkat objek S3 dan API invoke fungsi AWS Lambda. Data events dinyahaktifkan secara lalai apabila anda mengkonfigurasi trail. Untuk merakam data events CloudTrail, anda mesti menambah secara eksplisit sumber atau jenis sumber yang disokong yang anda ingin kumpulkan aktivitinya. Tidak seperti management events, data events melibatkan kos tambahan. Untuk maklumat lanjut, lihat harga CloudTrail.


[User] Boleh anda jelaskan apa itu data events?

[Assistant] Data events memberikan cerapan tentang operasi sumber (data plane) yang dilakukan pada atau dalam sumber itu sendiri. Data events selalunya merupakan aktiviti volum tinggi dan termasuk operasi seperti operasi API peringkat objek S3 dan API invoke fungsi AWS Lambda. Data events dinyahaktifkan secara lalai apabila anda mengkonfigurasi trail. Untuk merakam data events CloudTrail, anda mesti menambah secara eksplisit sumber atau jenis sumber yang disokong yang anda ingin kumpulkan aktivitinya. Tidak seperti management events, data events melibatkan kos tambahan. Untuk maklumat lanjut, lihat harga CloudTrail.


[User] Apa maksud data events?

[Assistant] Data events memberikan cerapan tentang operasi sumber (data plane) yang dilakukan pada atau dalam sumber itu sendiri. Data events selalunya merupakan aktiviti volum tinggi dan termasuk operasi seperti operasi API peringkat objek S3 dan API invoke fungsi AWS Lambda. Data events dinyahaktifkan secara lalai apabila anda mengkonfigurasi trail. Untuk merakam data events CloudTrail, anda mesti menambah secara eksplisit sumber atau jenis sumber yang disokong yang anda ingin kumpulkan aktivitinya. Tidak seperti management events, data events melibatkan kos tambahan. Untuk maklumat lanjut, lihat harga CloudTrail.


[User] Apakah wilayah Origin Shield yang sesuai untuk saya gunakan?

[Assistant] Amazon CloudFront menawarkan Origin Shield di Wilayah AWS di mana CloudFront mempunyai cache pinggir wilayah. Apabila anda mendayakan Origin Shield, anda patut memilih Wilayah AWS untuk Origin Shield yang mempunyai latensi paling rendah ke origin anda. Anda boleh menggunakan Origin Shield dengan origin yang berada di Wilayah AWS, dan dengan origin yang tidak berada di AWS. Untuk maklumat lanjut, lihat Memilih Wilayah AWS untuk Origin Shield dalam Panduan Pembangun Amazon CloudFront.


[User] Wilayah Origin Shield yang mana satu patut saya pilih?

[Assistant] Amazon CloudFront menawarkan Origin Shield di Wilayah AWS di mana CloudFront mempunyai cache pinggir wilayah. Apabila anda mendayakan Origin Shield, anda patut memilih Wilayah AWS untuk Origin Shield yang mempunyai latensi paling rendah ke origin anda. Anda boleh menggunakan Origin Shield dengan origin yang berada di Wilayah AWS, dan dengan origin yang tidak berada di AWS. Untuk maklumat lanjut, lihat Memilih Wilayah AWS untuk Origin Shield dalam Panduan Pembangun Amazon CloudFront.


[User] Wilayah apa yang patut saya gunakan untuk Origin Shield?

[Assistant] Amazon CloudFront menawarkan Origin Shield di Wilayah AWS di mana CloudFront mempunyai cache pinggir wilayah. Apabila anda mendayakan Origin Shield, anda patut memilih Wilayah AWS untuk Origin Shield yang mempunyai latensi paling rendah ke origin anda. Anda boleh menggunakan Origin Shield dengan origin yang berada di Wilayah AWS, dan dengan origin yang tidak berada di AWS. Untuk maklumat lanjut, lihat Memilih Wilayah AWS untuk Origin Shield dalam Panduan Pembangun Amazon CloudFront.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan VPC IP Address Manager (IPAM)?

[Assistant] Amazon VPC IP Address Manager (IPAM) ialah perkhidmatan terurus yang memudahkan anda merancang, menjejak, dan memantau alamat IP untuk beban kerja AWS anda. Dengan menggunakan IPAM, anda boleh menyusun alamat IP dengan mudah berdasarkan keperluan penghalaan dan keselamatan anda, dan menetapkan peraturan perniagaan yang mudah untuk mengawal penugasan alamat IP. Anda juga boleh mengautomasikan penugasan alamat IP ke VPC, menghapuskan keperluan untuk menggunakan aplikasi perancangan alamat IP berasaskan hamparan atau buatan sendiri, yang sukar diselenggara dan memakan masa. IPAM menyediakan paparan operasi bersatu, yang boleh digunakan sebagai sumber kebenaran tunggal anda, membolehkan anda melaksanakan aktiviti pengurusan alamat IP rutin dengan cepat dan cekap seperti menjejak penggunaan IP, penyelesaian masalah, dan pengauditan.


[User] Boleh jelaskan apakah itu VPC IP Address Manager (IPAM)?

[Assistant] Amazon VPC IP Address Manager (IPAM) ialah perkhidmatan terurus yang memudahkan anda merancang, menjejak, dan memantau alamat IP untuk beban kerja AWS anda. Dengan menggunakan IPAM, anda boleh menyusun alamat IP dengan mudah berdasarkan keperluan penghalaan dan keselamatan anda, dan menetapkan peraturan perniagaan yang mudah untuk mengawal penugasan alamat IP. Anda juga boleh mengautomasikan penugasan alamat IP ke VPC, menghapuskan keperluan untuk menggunakan aplikasi perancangan alamat IP berasaskan hamparan atau buatan sendiri, yang sukar diselenggara dan memakan masa. IPAM menyediakan paparan operasi bersatu, yang boleh digunakan sebagai sumber kebenaran tunggal anda, membolehkan anda melaksanakan aktiviti pengurusan alamat IP rutin dengan cepat dan cekap seperti menjejak penggunaan IP, penyelesaian masalah, dan pengauditan.


[User] Terangkan konsep VPC IP Address Manager (IPAM).

[Assistant] Amazon VPC IP Address Manager (IPAM) ialah perkhidmatan terurus yang memudahkan anda merancang, menjejak, dan memantau alamat IP untuk beban kerja AWS anda. Dengan menggunakan IPAM, anda boleh menyusun alamat IP dengan mudah berdasarkan keperluan penghalaan dan keselamatan anda, dan menetapkan peraturan perniagaan yang mudah untuk mengawal penugasan alamat IP. Anda juga boleh mengautomasikan penugasan alamat IP ke VPC, menghapuskan keperluan untuk menggunakan aplikasi perancangan alamat IP berasaskan hamparan atau buatan sendiri, yang sukar diselenggara dan memakan masa. IPAM menyediakan paparan operasi bersatu, yang boleh digunakan sebagai sumber kebenaran tunggal anda, membolehkan anda melaksanakan aktiviti pengurusan alamat IP rutin dengan cepat dan cekap seperti menjejak penggunaan IP, penyelesaian masalah, dan pengauditan.


[User] Apakah cara untuk saya menjalankan pertanyaan terhadap data vektor saya?

[Assistant] Anda boleh menjalankan pertanyaan persamaan dengan API QueryVectors, dengan menyatakan vektor pertanyaan, bilangan hasil relevan yang ingin dipulangkan (k jiran terdekat teratas), dan ARN indeks. Apabila menjana vektor pertanyaan, anda harus menggunakan model pembenaman yang sama yang digunakan untuk menjana vektor awal yang disimpan dalam indeks vektor. Contohnya, jika anda menggunakan Amazon Titan Text Embeddings v2 dalam Amazon Bedrock untuk menjana pembenaman dokumen anda, adalah disyorkan agar anda menggunakan model yang sama untuk menukar soalan kepada vektor. Selain itu, anda boleh menggunakan penapis metadata dalam pertanyaan untuk mencari vektor yang sepadan dengan penapis tersebut. Apabila anda menjalankan pertanyaan persamaan, secara lalai kunci vektor akan dipulangkan. Anda boleh memasukkan jarak dan metadata dalam respons secara pilihan.


[User] Bagaimanakah kaedah yang boleh saya gunakan untuk membuat pertanyaan pada data vektor saya?

[Assistant] Anda boleh menjalankan pertanyaan persamaan dengan API QueryVectors, dengan menyatakan vektor pertanyaan, bilangan hasil relevan yang ingin dipulangkan (k jiran terdekat teratas), dan ARN indeks. Apabila menjana vektor pertanyaan, anda harus menggunakan model pembenaman yang sama yang digunakan untuk menjana vektor awal yang disimpan dalam indeks vektor. Contohnya, jika anda menggunakan Amazon Titan Text Embeddings v2 dalam Amazon Bedrock untuk menjana pembenaman dokumen anda, adalah disyorkan agar anda menggunakan model yang sama untuk menukar soalan kepada vektor. Selain itu, anda boleh menggunakan penapis metadata dalam pertanyaan untuk mencari vektor yang sepadan dengan penapis tersebut. Apabila anda menjalankan pertanyaan persamaan, secara lalai kunci vektor akan dipulangkan. Anda boleh memasukkan jarak dan metadata dalam respons secara pilihan.


[User] Apakah langkah yang perlu saya ambil untuk membuat pertanyaan bagi data vektor saya?

[Assistant] Anda boleh menjalankan pertanyaan persamaan dengan API QueryVectors, dengan menyatakan vektor pertanyaan, bilangan hasil relevan yang ingin dipulangkan (k jiran terdekat teratas), dan ARN indeks. Apabila menjana vektor pertanyaan, anda harus menggunakan model pembenaman yang sama yang digunakan untuk menjana vektor awal yang disimpan dalam indeks vektor. Contohnya, jika anda menggunakan Amazon Titan Text Embeddings v2 dalam Amazon Bedrock untuk menjana pembenaman dokumen anda, adalah disyorkan agar anda menggunakan model yang sama untuk menukar soalan kepada vektor. Selain itu, anda boleh menggunakan penapis metadata dalam pertanyaan untuk mencari vektor yang sepadan dengan penapis tersebut. Apabila anda menjalankan pertanyaan persamaan, secara lalai kunci vektor akan dipulangkan. Anda boleh memasukkan jarak dan metadata dalam respons secara pilihan.


[User] Bagaimana cara saya mengenal pasti versi enjin DB yang disokong untuk instance DB saya gunakan?

[Assistant] Anda boleh menentukan sebarang versi yang disokong semasa (utama dan kecil) apabila mencipta instance DB baharu melalui operasi Launch DB Instance dalam AWS Management Console atau API CreateDBInstance. Sila ambil perhatian bahawa tidak setiap versi enjin pangkalan data tersedia di setiap rantau AWS.


[User] Apakah langkah untuk saya mengetahui versi enjin DB yang disokong yang akan dijalankan oleh instance DB saya?

[Assistant] Anda boleh menentukan sebarang versi yang disokong semasa (utama dan kecil) apabila mencipta instance DB baharu melalui operasi Launch DB Instance dalam AWS Management Console atau API CreateDBInstance. Sila ambil perhatian bahawa tidak setiap versi enjin pangkalan data tersedia di setiap rantau AWS.


[User] Dengan cara apa saya boleh menentukan versi enjin DB yang disokong bagi instance DB yang saya mahu jalankan?

[Assistant] Anda boleh menentukan sebarang versi yang disokong semasa (utama dan kecil) apabila mencipta instance DB baharu melalui operasi Launch DB Instance dalam AWS Management Console atau API CreateDBInstance. Sila ambil perhatian bahawa tidak setiap versi enjin pangkalan data tersedia di setiap rantau AWS.


[User] Bagaimanakah mekanisme pengelogan dan pemantauan beroperasi dalam Step Functions?

[Assistant] AWS Step Functions menghantar metrik kepada Amazon CloudWatch dan AWS CloudTrail untuk pemantauan aplikasi. CloudWatch mengumpul dan menjejak metrik, menetapkan penggera, dan bertindak balas secara automatik terhadap perubahan dalam AWS Step Functions. CloudTrail menangkap semua panggilan API untuk Step Functions sebagai peristiwa, termasuk panggilan daripada konsol Step Functions dan daripada panggilan kod ke API Step Functions. Step Functions juga menyokong peraturan terurus CloudWatch Events untuk setiap perkhidmatan bersepadu dalam aliran kerja anda, dan akan mencipta serta menguruskan peraturan CloudWatch Events dalam akaun AWS anda mengikut keperluan. Untuk maklumat lanjut, lihat pemantauan dan pengelogan dalam panduan pembangun Step Functions.


[User] Dengan cara bagaimanakah pengelogan dan pemantauan dilaksanakan pada Step Functions?

[Assistant] AWS Step Functions menghantar metrik kepada Amazon CloudWatch dan AWS CloudTrail untuk pemantauan aplikasi. CloudWatch mengumpul dan menjejak metrik, menetapkan penggera, dan bertindak balas secara automatik terhadap perubahan dalam AWS Step Functions. CloudTrail menangkap semua panggilan API untuk Step Functions sebagai peristiwa, termasuk panggilan daripada konsol Step Functions dan daripada panggilan kod ke API Step Functions. Step Functions juga menyokong peraturan terurus CloudWatch Events untuk setiap perkhidmatan bersepadu dalam aliran kerja anda, dan akan mencipta serta menguruskan peraturan CloudWatch Events dalam akaun AWS anda mengikut keperluan. Untuk maklumat lanjut, lihat pemantauan dan pengelogan dalam panduan pembangun Step Functions.


[User] Bagaimanakah proses pengelogan dan pemantauan dijalankan untuk Step Functions?

[Assistant] AWS Step Functions menghantar metrik kepada Amazon CloudWatch dan AWS CloudTrail untuk pemantauan aplikasi. CloudWatch mengumpul dan menjejak metrik, menetapkan penggera, dan bertindak balas secara automatik terhadap perubahan dalam AWS Step Functions. CloudTrail menangkap semua panggilan API untuk Step Functions sebagai peristiwa, termasuk panggilan daripada konsol Step Functions dan daripada panggilan kod ke API Step Functions. Step Functions juga menyokong peraturan terurus CloudWatch Events untuk setiap perkhidmatan bersepadu dalam aliran kerja anda, dan akan mencipta serta menguruskan peraturan CloudWatch Events dalam akaun AWS anda mengikut keperluan. Untuk maklumat lanjut, lihat pemantauan dan pengelogan dalam panduan pembangun Step Functions.


[User] Bagaimanakah tahap prestasi yang boleh saya jangkakan daripada S3 Tables?

[Assistant] S3 Tables memberikan sehingga 10 kali ganda lebih tinggi transaksi sesaat (TPS) berbanding menyimpan jadual Iceberg dalam bucket Amazon S3 tujuan umum. S3 Tables secara automatik melakukan pemadatan pada data asas untuk terus mengoptimumkan jadual anda bagi prestasi pertanyaan yang optimum. Bergantung pada beban kerja dan corak pertanyaan anda, anda juga boleh memilih daripada strategi pemadatan lanjutan seperti pemadatan isihan dan pemadatan z-order untuk mengoptimumkan jadual anda dengan lebih lanjut. Pemadatan isihan menyusun data berdasarkan lajur yang ditentukan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan bagi operasi yang ditapis, manakala pemadatan z-order mengoptimumkan penyusunan data merentas pelbagai dimensi, menjadikannya sesuai apabila anda perlu membuat pertanyaan pada data merentas pelbagai lajur secara serentak.


[User] Apakah prestasi yang mampu saya peroleh daripada S3 Tables?

[Assistant] S3 Tables memberikan sehingga 10 kali ganda lebih tinggi transaksi sesaat (TPS) berbanding menyimpan jadual Iceberg dalam bucket Amazon S3 tujuan umum. S3 Tables secara automatik melakukan pemadatan pada data asas untuk terus mengoptimumkan jadual anda bagi prestasi pertanyaan yang optimum. Bergantung pada beban kerja dan corak pertanyaan anda, anda juga boleh memilih daripada strategi pemadatan lanjutan seperti pemadatan isihan dan pemadatan z-order untuk mengoptimumkan jadual anda dengan lebih lanjut. Pemadatan isihan menyusun data berdasarkan lajur yang ditentukan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan bagi operasi yang ditapis, manakala pemadatan z-order mengoptimumkan penyusunan data merentas pelbagai dimensi, menjadikannya sesuai apabila anda perlu membuat pertanyaan pada data merentas pelbagai lajur secara serentak.


[User] Sejauh manakah prestasi yang boleh saya harapkan daripada S3 Tables?

[Assistant] S3 Tables memberikan sehingga 10 kali ganda lebih tinggi transaksi sesaat (TPS) berbanding menyimpan jadual Iceberg dalam bucket Amazon S3 tujuan umum. S3 Tables secara automatik melakukan pemadatan pada data asas untuk terus mengoptimumkan jadual anda bagi prestasi pertanyaan yang optimum. Bergantung pada beban kerja dan corak pertanyaan anda, anda juga boleh memilih daripada strategi pemadatan lanjutan seperti pemadatan isihan dan pemadatan z-order untuk mengoptimumkan jadual anda dengan lebih lanjut. Pemadatan isihan menyusun data berdasarkan lajur yang ditentukan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan bagi operasi yang ditapis, manakala pemadatan z-order mengoptimumkan penyusunan data merentas pelbagai dimensi, menjadikannya sesuai apabila anda perlu membuat pertanyaan pada data merentas pelbagai lajur secara serentak.


[User] Adakah Amazon ECR menyokong pengehosan imej kontena awam?

[Assistant] Ya. Amazon ECR mempunyai container registry dan laman web yang sangat tersedia yang memudahkan anda untuk berkongsi atau mencari perisian kontena awam. Sesiapa sahaja dengan atau tanpa akaun AWS boleh menggunakan galeri awam Amazon ECR untuk mencari dan memuat turun imej kontena yang biasa digunakan seperti sistem pengendalian, imej yang diterbitkan AWS, dan fail, seperti Helm charts, untuk Kubernetes.


[User] Bolehkah imej kontena awam dihoskan menggunakan Amazon ECR?

[Assistant] Ya. Amazon ECR mempunyai container registry dan laman web yang sangat tersedia yang memudahkan anda untuk berkongsi atau mencari perisian kontena awam. Sesiapa sahaja dengan atau tanpa akaun AWS boleh menggunakan galeri awam Amazon ECR untuk mencari dan memuat turun imej kontena yang biasa digunakan seperti sistem pengendalian, imej yang diterbitkan AWS, dan fail, seperti Helm charts, untuk Kubernetes.


[User] Benarkah Amazon ECR mampu menghoskan imej kontena awam?

[Assistant] Ya. Amazon ECR mempunyai container registry dan laman web yang sangat tersedia yang memudahkan anda untuk berkongsi atau mencari perisian kontena awam. Sesiapa sahaja dengan atau tanpa akaun AWS boleh menggunakan galeri awam Amazon ECR untuk mencari dan memuat turun imej kontena yang biasa digunakan seperti sistem pengendalian, imej yang diterbitkan AWS, dan fail, seperti Helm charts, untuk Kubernetes.


[User] Apakah tujuan "Query in Place"?

[Assistant] Amazon S3 membenarkan pelanggan menjalankan pertanyaan yang canggih terhadap data yang disimpan tanpa perlu memindahkan data ke platform analitik yang berasingan. Keupayaan untuk membuat pertanyaan ke atas data ini secara in-place di Amazon S3 boleh meningkatkan prestasi dengan ketara dan mengurangkan kos untuk penyelesaian analitik yang menggunakan S3 sebagai data lake. S3 menawarkan pelbagai pilihan query in place, termasuk Amazon Athena dan Amazon Redshift Spectrum, membolehkan anda memilih yang paling sesuai dengan kes penggunaan anda.


[User] Apakah yang dilakukan oleh "Query in Place"?

[Assistant] Amazon S3 membenarkan pelanggan menjalankan pertanyaan yang canggih terhadap data yang disimpan tanpa perlu memindahkan data ke platform analitik yang berasingan. Keupayaan untuk membuat pertanyaan ke atas data ini secara in-place di Amazon S3 boleh meningkatkan prestasi dengan ketara dan mengurangkan kos untuk penyelesaian analitik yang menggunakan S3 sebagai data lake. S3 menawarkan pelbagai pilihan query in place, termasuk Amazon Athena dan Amazon Redshift Spectrum, membolehkan anda memilih yang paling sesuai dengan kes penggunaan anda.


[User] Jelaskan fungsi "Query in Place".

[Assistant] Amazon S3 membenarkan pelanggan menjalankan pertanyaan yang canggih terhadap data yang disimpan tanpa perlu memindahkan data ke platform analitik yang berasingan. Keupayaan untuk membuat pertanyaan ke atas data ini secara in-place di Amazon S3 boleh meningkatkan prestasi dengan ketara dan mengurangkan kos untuk penyelesaian analitik yang menggunakan S3 sebagai data lake. S3 menawarkan pelbagai pilihan query in place, termasuk Amazon Athena dan Amazon Redshift Spectrum, membolehkan anda memilih yang paling sesuai dengan kes penggunaan anda.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan idempotent dan apakah sebab ia penting dalam serverless?

[Assistant] Operasi idempotent bermaksud menjalankannya beberapa kali menghasilkan kesan yang sama seperti menjalankannya sekali. Ini penting dalam serverless kerana Lambda dan sumber peristiwa (seperti SQS, S3) menyampaikan mesej dengan sekurang-kurangnya sekali (at-least-once), bermakna fungsi mungkin dipanggil lebih daripada sekali untuk peristiwa yang sama. Jika fungsi bukan idempotent, ia boleh menyebabkan kesan berganda, contohnya memproses pesanan dua kali. Reka kod supaya mengendalikan pendua dengan selamat, contohnya menggunakan kunci unik atau semakan kewujudan.


[User] Boleh anda terangkan maksud idempotent dan kenapa ia menjadi penting dalam serverless?

[Assistant] Operasi idempotent bermaksud menjalankannya beberapa kali menghasilkan kesan yang sama seperti menjalankannya sekali. Ini penting dalam serverless kerana Lambda dan sumber peristiwa (seperti SQS, S3) menyampaikan mesej dengan sekurang-kurangnya sekali (at-least-once), bermakna fungsi mungkin dipanggil lebih daripada sekali untuk peristiwa yang sama. Jika fungsi bukan idempotent, ia boleh menyebabkan kesan berganda, contohnya memproses pesanan dua kali. Reka kod supaya mengendalikan pendua dengan selamat, contohnya menggunakan kunci unik atau semakan kewujudan.


[User] Apakah definisi idempotent dan mengapakah konsep ini penting dalam serverless?

[Assistant] Operasi idempotent bermaksud menjalankannya beberapa kali menghasilkan kesan yang sama seperti menjalankannya sekali. Ini penting dalam serverless kerana Lambda dan sumber peristiwa (seperti SQS, S3) menyampaikan mesej dengan sekurang-kurangnya sekali (at-least-once), bermakna fungsi mungkin dipanggil lebih daripada sekali untuk peristiwa yang sama. Jika fungsi bukan idempotent, ia boleh menyebabkan kesan berganda, contohnya memproses pesanan dua kali. Reka kod supaya mengendalikan pendua dengan selamat, contohnya menggunakan kunci unik atau semakan kewujudan.


[User] Bagaimanakah saya dapat menentukan sama ada REST API sedia ada saya boleh beroperasi sebagai HTTP API?

[Assistant] Pertama, pergi ke REST API anda dan eksport definisi OpenAPI daripada REST API anda. Kemudian, pergi ke HTTP API anda dan import definisi OpenAPI daripada langkah sebelumnya. Walaupun API anda mungkin berfungsi, anda mungkin menyedari beberapa ciri yang hilang. Untuk mengenal pasti sebarang ciri yang hilang, semak medan Info, Warning, dan Error daripada operasi Import. AWS CLI akan mengembalikan maklumat tentang API anda dalam medan info dan warning anda. Untuk maklumat lanjut, baca dokumentasi kami.


[User] Apakah cara untuk menyemak jika REST API semasa saya serasi untuk digunakan sebagai HTTP API?

[Assistant] Pertama, pergi ke REST API anda dan eksport definisi OpenAPI daripada REST API anda. Kemudian, pergi ke HTTP API anda dan import definisi OpenAPI daripada langkah sebelumnya. Walaupun API anda mungkin berfungsi, anda mungkin menyedari beberapa ciri yang hilang. Untuk mengenal pasti sebarang ciri yang hilang, semak medan Info, Warning, dan Error daripada operasi Import. AWS CLI akan mengembalikan maklumat tentang API anda dalam medan info dan warning anda. Untuk maklumat lanjut, baca dokumentasi kami.


[User] Bagaimana saya boleh mengesahkan bahawa REST API yang telah sedia ada ini dapat berfungsi sebagai HTTP API?

[Assistant] Pertama, pergi ke REST API anda dan eksport definisi OpenAPI daripada REST API anda. Kemudian, pergi ke HTTP API anda dan import definisi OpenAPI daripada langkah sebelumnya. Walaupun API anda mungkin berfungsi, anda mungkin menyedari beberapa ciri yang hilang. Untuk mengenal pasti sebarang ciri yang hilang, semak medan Info, Warning, dan Error daripada operasi Import. AWS CLI akan mengembalikan maklumat tentang API anda dalam medan info dan warning anda. Untuk maklumat lanjut, baca dokumentasi kami.


[User] Bagaimana cara saya memanfaatkan DynamoDB untuk checkpointing aliran kerja ejen? Bagaimanakah ia boleh berintegrasi dengan LangGraph?

[Assistant] LangGraph ialah rangka kerja untuk membina aplikasi AI berbilang ejen yang berkeadaan dengan Model Bahasa Besar (LLM). Ejen yang dibina dengan LangGraph memerlukan storan kekal untuk mengekalkan keadaan perbualan, membolehkan aliran kerja manusia-dalam-gelung, menyokong toleransi kegagalan, dan menyediakan keupayaan penyahpepijatan perjalanan masa. Seni bina tanpa pelayan DynamoDB, kependaman milisaat satu digit, dan penskalaan automatik menjadikannya stor checkpoint yang ideal untuk penggunaan LangGraph pengeluaran di AWS. Untuk mengetahui lebih lanjut, rujuk dokumentasi kami DynamoDB sebagai stor checkpoint untuk ejen LangGraph dan baca blog Membina ejen AI yang tahan lasak dengan LangGraph dan Amazon DynamoDB.


[User] Apakah langkah-langkah untuk menggunakan DynamoDB bagi tujuan checkpointing aliran kerja ejen? Adakah terdapat integrasi yang tersedia bersama LangGraph?

[Assistant] LangGraph ialah rangka kerja untuk membina aplikasi AI berbilang ejen yang berkeadaan dengan Model Bahasa Besar (LLM). Ejen yang dibina dengan LangGraph memerlukan storan kekal untuk mengekalkan keadaan perbualan, membolehkan aliran kerja manusia-dalam-gelung, menyokong toleransi kegagalan, dan menyediakan keupayaan penyahpepijatan perjalanan masa. Seni bina tanpa pelayan DynamoDB, kependaman milisaat satu digit, dan penskalaan automatik menjadikannya stor checkpoint yang ideal untuk penggunaan LangGraph pengeluaran di AWS. Untuk mengetahui lebih lanjut, rujuk dokumentasi kami DynamoDB sebagai stor checkpoint untuk ejen LangGraph dan baca blog Membina ejen AI yang tahan lasak dengan LangGraph dan Amazon DynamoDB.


[User] Boleh terangkan bagaimana DynamoDB digunakan untuk checkpointing aliran kerja ejen? Integrasi seperti apakah yang wujud dengan LangGraph?

[Assistant] LangGraph ialah rangka kerja untuk membina aplikasi AI berbilang ejen yang berkeadaan dengan Model Bahasa Besar (LLM). Ejen yang dibina dengan LangGraph memerlukan storan kekal untuk mengekalkan keadaan perbualan, membolehkan aliran kerja manusia-dalam-gelung, menyokong toleransi kegagalan, dan menyediakan keupayaan penyahpepijatan perjalanan masa. Seni bina tanpa pelayan DynamoDB, kependaman milisaat satu digit, dan penskalaan automatik menjadikannya stor checkpoint yang ideal untuk penggunaan LangGraph pengeluaran di AWS. Untuk mengetahui lebih lanjut, rujuk dokumentasi kami DynamoDB sebagai stor checkpoint untuk ejen LangGraph dan baca blog Membina ejen AI yang tahan lasak dengan LangGraph dan Amazon DynamoDB.


[User] Di lokasi manakah data saya disimpan?

[Assistant] Anda menentukan AWS Region semasa mencipta bucket tujuan umum Amazon S3 anda. Untuk kelas storan S3 Standard, S3 Standard-IA, S3 Intelligent-Tiering, S3 Glacier Instant Retrieval, S3 Glacier Flexible Retrieval, dan S3 Glacier Deep Archive, objek anda disimpan secara automatik merentas pelbagai peranti merangkumi sekurang-kurangnya tiga Availability Zones (AZ). AZ dipisahkan secara fizikal dengan jarak yang bermakna, beberapa kilometer, daripada mana-mana AZ lain, walaupun semuanya berada dalam lingkungan 100 km (60 batu) antara satu sama lain. Objek yang disimpan dalam kelas storan S3 One Zone-IA disimpan secara redundan dalam satu Availability Zone dalam AWS Region yang anda pilih. Anda menentukan satu Availability Zone atau AWS Local Zone semasa mencipta bucket direktori anda. Objek dalam bucket direktori disimpan secara redundan dalam satu Availability Zone atau satu Local Zone. Apabila menggunakan Local Zones, objek anda kekal dalam Local Zone melainkan anda memindahkannya ke AWS Region. Untuk S3 on Outposts, data anda disimpan dalam persekitaran on-premises Outpost anda, melainkan anda memilih secara manual untuk memindahkannya ke AWS Region. Rujuk senarai perkhidmatan serantau AWS untuk butiran ketersediaan perkhidmatan Amazon S3 mengikut AWS Region.


[User] Apakah lokasi penyimpanan bagi data saya?

[Assistant] Anda menentukan AWS Region semasa mencipta bucket tujuan umum Amazon S3 anda. Untuk kelas storan S3 Standard, S3 Standard-IA, S3 Intelligent-Tiering, S3 Glacier Instant Retrieval, S3 Glacier Flexible Retrieval, dan S3 Glacier Deep Archive, objek anda disimpan secara automatik merentas pelbagai peranti merangkumi sekurang-kurangnya tiga Availability Zones (AZ). AZ dipisahkan secara fizikal dengan jarak yang bermakna, beberapa kilometer, daripada mana-mana AZ lain, walaupun semuanya berada dalam lingkungan 100 km (60 batu) antara satu sama lain. Objek yang disimpan dalam kelas storan S3 One Zone-IA disimpan secara redundan dalam satu Availability Zone dalam AWS Region yang anda pilih. Anda menentukan satu Availability Zone atau AWS Local Zone semasa mencipta bucket direktori anda. Objek dalam bucket direktori disimpan secara redundan dalam satu Availability Zone atau satu Local Zone. Apabila menggunakan Local Zones, objek anda kekal dalam Local Zone melainkan anda memindahkannya ke AWS Region. Untuk S3 on Outposts, data anda disimpan dalam persekitaran on-premises Outpost anda, melainkan anda memilih secara manual untuk memindahkannya ke AWS Region. Rujuk senarai perkhidmatan serantau AWS untuk butiran ketersediaan perkhidmatan Amazon S3 mengikut AWS Region.


[User] Di mana tempat data saya disimpan?

[Assistant] Anda menentukan AWS Region semasa mencipta bucket tujuan umum Amazon S3 anda. Untuk kelas storan S3 Standard, S3 Standard-IA, S3 Intelligent-Tiering, S3 Glacier Instant Retrieval, S3 Glacier Flexible Retrieval, dan S3 Glacier Deep Archive, objek anda disimpan secara automatik merentas pelbagai peranti merangkumi sekurang-kurangnya tiga Availability Zones (AZ). AZ dipisahkan secara fizikal dengan jarak yang bermakna, beberapa kilometer, daripada mana-mana AZ lain, walaupun semuanya berada dalam lingkungan 100 km (60 batu) antara satu sama lain. Objek yang disimpan dalam kelas storan S3 One Zone-IA disimpan secara redundan dalam satu Availability Zone dalam AWS Region yang anda pilih. Anda menentukan satu Availability Zone atau AWS Local Zone semasa mencipta bucket direktori anda. Objek dalam bucket direktori disimpan secara redundan dalam satu Availability Zone atau satu Local Zone. Apabila menggunakan Local Zones, objek anda kekal dalam Local Zone melainkan anda memindahkannya ke AWS Region. Untuk S3 on Outposts, data anda disimpan dalam persekitaran on-premises Outpost anda, melainkan anda memilih secara manual untuk memindahkannya ke AWS Region. Rujuk senarai perkhidmatan serantau AWS untuk butiran ketersediaan perkhidmatan Amazon S3 mengikut AWS Region.


[User] Saya telah membuat event data store menggunakan pilihan harga pengekalan boleh lanjutan selama satu tahun. Adakah mungkin untuk saya menukar event data store tersebut kepada pilihan harga pengekalan tujuh tahun?

[Assistant] Tidak. Pada masa ini kami tidak menyokong pemindahan event data store daripada harga pengekalan boleh lanjutan satu tahun kepada harga pengekalan tujuh tahun. Walau bagaimanapun, anda akan dapat mematikan log untuk event data store semasa, sambil mencipta event data store baharu dengan harga pengekalan tujuh tahun untuk data yang baru diambil. Anda masih akan dapat mengekalkan dan menganalisis data dalam kedua-dua event data store dengan pilihan harga masing-masing dan tempoh pengekalan yang dikonfigurasikan.


[User] Event data store saya dibina dengan konfigurasi harga pengekalan boleh lanjutan tempoh satu tahun. Bolehkah event data store itu ditukar kepada pilihan harga pengekalan selama tujuh tahun?

[Assistant] Tidak. Pada masa ini kami tidak menyokong pemindahan event data store daripada harga pengekalan boleh lanjutan satu tahun kepada harga pengekalan tujuh tahun. Walau bagaimanapun, anda akan dapat mematikan log untuk event data store semasa, sambil mencipta event data store baharu dengan harga pengekalan tujuh tahun untuk data yang baru diambil. Anda masih akan dapat mengekalkan dan menganalisis data dalam kedua-dua event data store dengan pilihan harga masing-masing dan tempoh pengekalan yang dikonfigurasikan.


[User] Saya menghasilkan event data store yang menggunakan harga pengekalan boleh lanjutan untuk tempoh setahun. Adakah saya boleh menukar event data store yang sama itu kepada pilihan harga pengekalan tempoh tujuh tahun?

[Assistant] Tidak. Pada masa ini kami tidak menyokong pemindahan event data store daripada harga pengekalan boleh lanjutan satu tahun kepada harga pengekalan tujuh tahun. Walau bagaimanapun, anda akan dapat mematikan log untuk event data store semasa, sambil mencipta event data store baharu dengan harga pengekalan tujuh tahun untuk data yang baru diambil. Anda masih akan dapat mengekalkan dan menganalisis data dalam kedua-dua event data store dengan pilihan harga masing-masing dan tempoh pengekalan yang dikonfigurasikan.


[User] Adakah saya dapat menyemak Zon Ketersediaan (Availability Zone) tempat primary saya berada sekarang?

[Assistant] Ya, anda boleh mendapatkan keterlihatan tentang lokasi primary semasa dengan menggunakan AWS Management Console atau API DescribeDBInstances.


[User] Boleh saya ketahui Zon Ketersediaan (Availability Zone) yang menempatkan primary saya pada ketika ini?

[Assistant] Ya, anda boleh mendapatkan keterlihatan tentang lokasi primary semasa dengan menggunakan AWS Management Console atau API DescribeDBInstances.


[User] Adakah terdapat cara untuk saya melihat Zon Ketersediaan (Availability Zone) di mana primary saya berada buat masa ini?

[Assistant] Ya, anda boleh mendapatkan keterlihatan tentang lokasi primary semasa dengan menggunakan AWS Management Console atau API DescribeDBInstances.


[User] Boleh anda terangkan apakah itu Kinesis Data Streams for DynamoDB serta bagaimana saya boleh menggunakannya?

[Assistant] Kinesis Data Streams menangkap pengubahsuaian peringkat item dalam mana-mana jadual DynamoDB dan mereplikasikannya ke strim data Kinesis. Aplikasi anda boleh mengakses strim ini dan melihat perubahan peringkat item dalam masa hampir nyata. Dengan Kinesis Data Streams, anda boleh membina aplikasi tersuai yang memproses atau menganalisis data penstriman untuk keperluan khusus. Tidak seperti DynamoDB Streams, Kinesis Data Streams for DynamoDB tidak menyediakan jaminan susunan rekod atau penyahduplikasian. Susunan rekod dan penyahduplikasian mesti dilaksanakan oleh aplikasi klien, menggunakan medan ApproximateCreationDateTime dalam rekod peringkat item. Kinesis Data Streams for DynamoDB berguna jika anda memerlukan integrasi dengan keupayaan Kinesis yang lebih luas (seperti Kinesis Client Library, Amazon Managed Service for Apache Flink, atau Amazon Data Firehose), pengekalan data yang lebih lama dan kebolehmain semula (sehingga 365 hari), serta pengurusan shard tersuai untuk penggunaan hiliran dan analitik penstriman.


[User] Apakah yang dimaksudkan dengan Kinesis Data Streams for DynamoDB dan apakah kegunaannya bagi saya?

[Assistant] Kinesis Data Streams menangkap pengubahsuaian peringkat item dalam mana-mana jadual DynamoDB dan mereplikasikannya ke strim data Kinesis. Aplikasi anda boleh mengakses strim ini dan melihat perubahan peringkat item dalam masa hampir nyata. Dengan Kinesis Data Streams, anda boleh membina aplikasi tersuai yang memproses atau menganalisis data penstriman untuk keperluan khusus. Tidak seperti DynamoDB Streams, Kinesis Data Streams for DynamoDB tidak menyediakan jaminan susunan rekod atau penyahduplikasian. Susunan rekod dan penyahduplikasian mesti dilaksanakan oleh aplikasi klien, menggunakan medan ApproximateCreationDateTime dalam rekod peringkat item. Kinesis Data Streams for DynamoDB berguna jika anda memerlukan integrasi dengan keupayaan Kinesis yang lebih luas (seperti Kinesis Client Library, Amazon Managed Service for Apache Flink, atau Amazon Data Firehose), pengekalan data yang lebih lama dan kebolehmain semula (sehingga 365 hari), serta pengurusan shard tersuai untuk penggunaan hiliran dan analitik penstriman.


[User] Sila jelaskan konsep Kinesis Data Streams for DynamoDB serta fungsi-fungsi yang tersedia melaluinya.

[Assistant] Kinesis Data Streams menangkap pengubahsuaian peringkat item dalam mana-mana jadual DynamoDB dan mereplikasikannya ke strim data Kinesis. Aplikasi anda boleh mengakses strim ini dan melihat perubahan peringkat item dalam masa hampir nyata. Dengan Kinesis Data Streams, anda boleh membina aplikasi tersuai yang memproses atau menganalisis data penstriman untuk keperluan khusus. Tidak seperti DynamoDB Streams, Kinesis Data Streams for DynamoDB tidak menyediakan jaminan susunan rekod atau penyahduplikasian. Susunan rekod dan penyahduplikasian mesti dilaksanakan oleh aplikasi klien, menggunakan medan ApproximateCreationDateTime dalam rekod peringkat item. Kinesis Data Streams for DynamoDB berguna jika anda memerlukan integrasi dengan keupayaan Kinesis yang lebih luas (seperti Kinesis Client Library, Amazon Managed Service for Apache Flink, atau Amazon Data Firehose), pengekalan data yang lebih lama dan kebolehmain semula (sehingga 365 hari), serta pengurusan shard tersuai untuk penggunaan hiliran dan analitik penstriman.


[User] Apakah jenis-jenis peraturan yang disokong oleh AWS Glue Data Quality?

[Assistant] AWS Glue Data Quality kini menyokong 18 jenis peraturan terbina dalam di bawah empat kategori: Peraturan konsistensi menyemak sama ada data merentas lajur yang berbeza adalah konsisten dengan melihat korelasi lajur. Peraturan ketepatan menyemak sama ada kiraan rekod memenuhi ambang yang ditetapkan dan sama ada lajur tidak kosong, memadankan corak tertentu, mempunyai jenis data yang sah, dan mempunyai nilai yang sah. Peraturan integriti menyemak sama ada pendua wujud dalam set data. Peraturan kelengkapan menyemak sama ada data dalam set data anda tidak mempunyai nilai yang hilang. Jenis peraturan ini ialah pengelompokan peringkat tinggi bagi peraturan kualiti data yang menangani beberapa kes penggunaan. Untuk sebarang keperluan yang tidak diliputi, anda boleh menulis peraturan tersuai menggunakan SQL.


[User] Peraturan apakah yang disokong dalam AWS Glue Data Quality?

[Assistant] AWS Glue Data Quality kini menyokong 18 jenis peraturan terbina dalam di bawah empat kategori: Peraturan konsistensi menyemak sama ada data merentas lajur yang berbeza adalah konsisten dengan melihat korelasi lajur. Peraturan ketepatan menyemak sama ada kiraan rekod memenuhi ambang yang ditetapkan dan sama ada lajur tidak kosong, memadankan corak tertentu, mempunyai jenis data yang sah, dan mempunyai nilai yang sah. Peraturan integriti menyemak sama ada pendua wujud dalam set data. Peraturan kelengkapan menyemak sama ada data dalam set data anda tidak mempunyai nilai yang hilang. Jenis peraturan ini ialah pengelompokan peringkat tinggi bagi peraturan kualiti data yang menangani beberapa kes penggunaan. Untuk sebarang keperluan yang tidak diliputi, anda boleh menulis peraturan tersuai menggunakan SQL.


[User] Peraturan yang manakah disokong oleh AWS Glue Data Quality?

[Assistant] AWS Glue Data Quality kini menyokong 18 jenis peraturan terbina dalam di bawah empat kategori: Peraturan konsistensi menyemak sama ada data merentas lajur yang berbeza adalah konsisten dengan melihat korelasi lajur. Peraturan ketepatan menyemak sama ada kiraan rekod memenuhi ambang yang ditetapkan dan sama ada lajur tidak kosong, memadankan corak tertentu, mempunyai jenis data yang sah, dan mempunyai nilai yang sah. Peraturan integriti menyemak sama ada pendua wujud dalam set data. Peraturan kelengkapan menyemak sama ada data dalam set data anda tidak mempunyai nilai yang hilang. Jenis peraturan ini ialah pengelompokan peringkat tinggi bagi peraturan kualiti data yang menangani beberapa kes penggunaan. Untuk sebarang keperluan yang tidak diliputi, anda boleh menulis peraturan tersuai menggunakan SQL.


[User] Adakah terdapat sebarang caj yang perlu saya bayar untuk menggunakan Lambda SnapStart?

[Assistant] Ya, anda akan dikenakan caj untuk caching snapshot sepanjang tempoh versi fungsi anda aktif, untuk minimum 3 jam dan setiap milisaat selepas itu. Harga bergantung pada jumlah memori yang anda peruntukkan kepada fungsi anda. Anda juga akan dikenakan caj setiap kali Lambda menyambung semula persekitaran pelaksanaan dengan memulihkan snapshot anda, dengan harga bergantung pada jumlah memori yang anda peruntukkan kepada fungsi anda. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang harga untuk SnapStart, lawati Harga AWS Lambda. Harga SnapStart tidak terpakai kepada runtime terurus Java yang disokong, yang hanya boleh cache snapshot sehingga 14 hari.


[User] Boleh saya tahu sama ada penggunaan Lambda SnapStart melibatkan kos atau tidak?

[Assistant] Ya, anda akan dikenakan caj untuk caching snapshot sepanjang tempoh versi fungsi anda aktif, untuk minimum 3 jam dan setiap milisaat selepas itu. Harga bergantung pada jumlah memori yang anda peruntukkan kepada fungsi anda. Anda juga akan dikenakan caj setiap kali Lambda menyambung semula persekitaran pelaksanaan dengan memulihkan snapshot anda, dengan harga bergantung pada jumlah memori yang anda peruntukkan kepada fungsi anda. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang harga untuk SnapStart, lawati Harga AWS Lambda. Harga SnapStart tidak terpakai kepada runtime terurus Java yang disokong, yang hanya boleh cache snapshot sehingga 14 hari.


[User] Adakah saya akan dikenakan bayaran apabila menggunakan Lambda SnapStart?

[Assistant] Ya, anda akan dikenakan caj untuk caching snapshot sepanjang tempoh versi fungsi anda aktif, untuk minimum 3 jam dan setiap milisaat selepas itu. Harga bergantung pada jumlah memori yang anda peruntukkan kepada fungsi anda. Anda juga akan dikenakan caj setiap kali Lambda menyambung semula persekitaran pelaksanaan dengan memulihkan snapshot anda, dengan harga bergantung pada jumlah memori yang anda peruntukkan kepada fungsi anda. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang harga untuk SnapStart, lawati Harga AWS Lambda. Harga SnapStart tidak terpakai kepada runtime terurus Java yang disokong, yang hanya boleh cache snapshot sehingga 14 hari.


[User] Boleh anda terangkan apa itu Amazon Bedrock dan bagaimana ia berfungsi bersama aplikasi serverless?

[Assistant] Amazon Bedrock ialah perkhidmatan yang menyediakan akses kepada model asas (foundation models) daripada pelbagai pembekal seperti Anthropic, Meta, dan Amazon melalui API, tanpa menguruskan infrastruktur. Dalam aplikasi serverless, anda boleh memanggil Bedrock dari fungsi Lambda untuk membina aplikasi AI generatif, seperti chatbot atau penjanaan ringkasan, sambil mengekalkan semua prinsip serverless — Lambda mencetuskan dan memproses, Bedrock menjana. Ia menyokong penyepaduan dengan API Gateway, SQS, dan Step Functions.


[User] Apakah maksud Amazon Bedrock serta cara ia dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi serverless?

[Assistant] Amazon Bedrock ialah perkhidmatan yang menyediakan akses kepada model asas (foundation models) daripada pelbagai pembekal seperti Anthropic, Meta, dan Amazon melalui API, tanpa menguruskan infrastruktur. Dalam aplikasi serverless, anda boleh memanggil Bedrock dari fungsi Lambda untuk membina aplikasi AI generatif, seperti chatbot atau penjanaan ringkasan, sambil mengekalkan semua prinsip serverless — Lambda mencetuskan dan memproses, Bedrock menjana. Ia menyokong penyepaduan dengan API Gateway, SQS, dan Step Functions.


[User] Terangkan tentang Amazon Bedrock dan peluang penggunaannya dalam aplikasi serverless.

[Assistant] Amazon Bedrock ialah perkhidmatan yang menyediakan akses kepada model asas (foundation models) daripada pelbagai pembekal seperti Anthropic, Meta, dan Amazon melalui API, tanpa menguruskan infrastruktur. Dalam aplikasi serverless, anda boleh memanggil Bedrock dari fungsi Lambda untuk membina aplikasi AI generatif, seperti chatbot atau penjanaan ringkasan, sambil mengekalkan semua prinsip serverless — Lambda mencetuskan dan memproses, Bedrock menjana. Ia menyokong penyepaduan dengan API Gateway, SQS, dan Step Functions.


[User] Bolehkah saya mencuba GuardDuty S3 Protection secara percuma?

[Assistant] Ya, terdapat percubaan percuma selama 30 hari. Setiap akaun di setiap Region mendapat percubaan tanpa kos selama 30 hari untuk GuardDuty yang merangkumi ciri S3 Protection. Akaun yang telah mendayakan GuardDuty juga akan mendapat percubaan percuma selama 30 hari untuk ciri S3 Protection apabila mereka mula-mula mengaktifkannya.


[User] Adakah GuardDuty S3 Protection menawarkan tempoh percubaan tanpa bayaran?

[Assistant] Ya, terdapat percubaan percuma selama 30 hari. Setiap akaun di setiap Region mendapat percubaan tanpa kos selama 30 hari untuk GuardDuty yang merangkumi ciri S3 Protection. Akaun yang telah mendayakan GuardDuty juga akan mendapat percubaan percuma selama 30 hari untuk ciri S3 Protection apabila mereka mula-mula mengaktifkannya.


[User] Bolehkah GuardDuty S3 Protection dicuba tanpa sebarang kos pada mulanya?

[Assistant] Ya, terdapat percubaan percuma selama 30 hari. Setiap akaun di setiap Region mendapat percubaan tanpa kos selama 30 hari untuk GuardDuty yang merangkumi ciri S3 Protection. Akaun yang telah mendayakan GuardDuty juga akan mendapat percubaan percuma selama 30 hari untuk ciri S3 Protection apabila mereka mula-mula mengaktifkannya.


[User] Adakah saya boleh membuat sambungan ke VPC saya dengan menggunakan VPN perisian?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan VPN perisian pihak ketiga untuk membuat sambungan VPN tapak ke tapak atau akses jauh dengan VPC anda melalui Internet gateway.


[User] Samakah saya dibenarkan mengakses VPC saya melalui VPN perisian?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan VPN perisian pihak ketiga untuk membuat sambungan VPN tapak ke tapak atau akses jauh dengan VPC anda melalui Internet gateway.


[User] Adakah mungkin untuk saya berhubung dengan VPC saya secara VPN perisian?

[Assistant] Ya. Anda boleh menggunakan VPN perisian pihak ketiga untuk membuat sambungan VPN tapak ke tapak atau akses jauh dengan VPC anda melalui Internet gateway.


[User] Bagaimanakah model penetapan harga bagi Kinesis Data Streams?

[Assistant] Kinesis Data Streams menggunakan harga bayar mengikut penggunaan yang mudah. Harga dan caj minimum adalah berbeza berdasarkan mod yang digunakan. Kinesis Data Streams mempunyai tiga mod—On-demand Standard, On-demand Advantage, dan Provisioned—dan semuanya datang dengan pilihan pengebilan yang khusus.