AWS Snowball Guia Del Usuario página 148

AWS X-Ray
B
Numbers and symbols (p. 124)
| G (p. 155) | H (p. 156) |
O (p. 165) | P (p. 166) | Q (p. 169)
W (p. 183) | X, Y, Z (p. 184)
monitorización básica
lote
BGP ASN
predicción por lotes
facturación
atributo binario
modelo de clasificación binaria
bloque
dispositivo de bloque
asignación de dispositivos de
bloque
implementación "blue/
green" (azul/verde)
AWS Snowball Guía del usuario
Un servicio web que recopila datos sobre las solicitudes que su aplicación atiende.
X-Ray proporciona herramientas que puede utilizar para consultar, filtrar y obtener
información sobre dichos datos para identificar problemas y oportunidades de
optimización.
See Also https://aws.amazon.com/: xray/.
| A (p. 124) | B (p. 142)
I (p. 157) | J (p. 159) | K (p. 159)
| R (p. 170) | S (p. 173)
Monitorización de las métricas proporcionadas por AWS generadas con una
frecuencia de cinco minutos.
See lote de documentos.
Número de sistema autónomo (ASN) para protocolo de gateway fronteriza (BGP).
Identificador único para una red que se usa en el enrutamiento de BGP.
EC2 (p. 128) admite todos los números ASN de 2 bytes comprendidos entre 1 y
65535 , con la excepción de 7224, que está reservado.–
Amazon Machine Learning: operación que procesa varias observaciones de datos
de entrada a la vez (de forma asincrónica). A diferencia de las predicciones en
tiempo real, las predicciones por lotes no están disponibles hasta que se han
procesado todas las predicciones.
See Also predicciones en tiempo
See AWS Billing and Cost
Amazon Machine Learning: atributo que puede tomar uno de los dos valores
posibles. Los valores válidos son 1, y, yes (sí), t y true (verdadero). Los valores
negativos válidos son 0, n, no, f y false (falso). Amazon Machine Learning devuelve
1 para los valores positivos y 0 para los negativos.
See Also atributo.
Amazon Machine Learning: modelo de aprendizaje automático que predice la
respuesta a las preguntas cuya respuesta se puede expresar como una variable
binaria. Las preguntas cuya respuesta pueda ser "1" o "0", "sí" o "no", "hacer clic" o
"no hacer clic" son preguntas con respuestas binarias. El resultado de un modelo
de clasificación binaria siempre es un "1" (para las respuestas de "verdadero" o
afirmativas) o un "0" (para las respuestas de "falso" o negativas).
Conjunto de datos.
en subconjuntos. Cada subconjunto se denomina un bloque de datos. Amazon
EMR asigna un ID a cada bloque y utiliza una tabla hash para llevar el seguimiento
del procesamiento de los bloques.
Dispositivo de almacenamiento que admite la lectura y (opcionalmente) la escritura
de datos en sectores, clústeres o bloques de tamaño fijo.
Estructura de asignación para cada
especifica los dispositivos de bloque adjuntos a la instancia.
CodeDeploy: método de implementación en el que las instancias de un grupo de
implementación (el entorno original) se sustituye por otro conjunto de instancias (el
entorno de sustitución).
| C (p. 143) | D (p. 148) |
| L (p. 160) | M (p. 161)
| T (p. 179) | U (p. 181)
real.
Management.
Amazon EMR (p. 129) divide los conjuntos de datos grandes
AMI (p. 130)
142
E (p. 151) | F (p. 154)
| N (p. 164) |
| V (p. 182) |
y instancia (p. 158) que
Amazon