AWS Snowball Guia Del Usuario página 179

identificador de fila
regla
S
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)
S3
periodo de muestreo
entorno de prueba
escalado descendente
escalado ascendente
política de escalado
actividad de escalado
programador
esquema
valor de corte de puntuación
AWS Snowball Guía del usuario
una misma tabla de rutas, pero una subred puede asociarse con una sola tabla de
rutas a la vez.
Amazon Machine Learning: atributo de los datos de entrada que se puede incluir
en los resultados de evaluación o predicción para que sea más fácil asociar una
predicción a una observación.
AWS WAF (p. 141): conjunto de condiciones que AWS WAF busca en las
solicitudes web a
Amazon CloudFront (p.
a continuación, se especifica si se desea permitir o bloquear las solicitudes web
basadas en cada regla.
| A (p. 124) | B (p. 142)
I (p. 157) | J (p. 159) | K (p. 159)
| R (p. 170) | S (p. 173)
See Amazon Simple Storage Service (Amazon
Periodo definido como, por ejemplo, un minuto, durante el cual
CloudWatch (p. 126)
Ubicación de pruebas donde podrá comprobar la funcionalidad de la aplicación
sin que ello afecte a la producción, se devenguen cargos ni haya que comprar
productos.
Amazon SES (p.
y evalúen el servicio. En el entorno de prueba, se dispone de acceso pleno a las
API de Amazon SES, pero solo se pueden enviar mensajes a las direcciones de
correo electrónico comprobadas y al simulador de bandeja de correo. Para salir
del entorno de prueba, es preciso solicitar acceso al entorno de producción. Las
cuentas del entorno de prueba también poseen
que las cuentas de producción.
Eliminación de instancias EC2 de un
Adición de instancias EC2 a un
Descripción de cómo Auto Scaling deberá escalar automáticamente un
Auto Scaling (p. 134)
See Also escalado
Proceso que cambia el tamaño, la configuración o la composición de un
Auto Scaling (p. 134)
Método utilizado para colocar
contenedor (p.
Amazon Machine Learning: información necesaria para interpretar los datos de
entrada de un modelo de aprendizaje automático, incluidos los nombres de los
atributos y sus tipos de datos asignados, así como los nombres de los atributos
especiales.
Amazon Machine Learning: un modelo de clasificación binaria produce una
puntuación que oscila entre 0 y 1. Para decidir si una observación debe clasificarse
recurso (p. 171)s de AWS, tales como las distribuciones de
126). Se añaden reglas a una
| C (p. 143) | D (p. 148)
| L (p. 160) | M (p. 161)
| T (p. 179) | U (p. 181)
calcula una estadística (p.
131): entorno diseñado para que los desarrolladores prueben
grupo de Auto Scaling (p.
grupo de Auto Scaling (p.
en respuesta a cambios en la demanda.
descendente, escalado
mediante el lanzamiento o la finalización de instancias.
tarea (p. 180)s en las
146).
173
ACL web (p. 184)
| E (p. 151) | F (p. 154)
| N (p. 164) |
| V (p. 182) |
S3).
Amazon
177).
límites de envío (p. 175)
134).
134).
ascendente.
instancia de
y,
inferiores
grupo de
grupo de