Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Mengelola konsistensi data di CloudTrail
<a name="cloudtrail-data-consistency"></a>

CloudTrail menggunakan model komputasi terdistribusi yang disebut [konsistensi akhirnya](https://en.wikipedia.org/wiki/Eventual_consistency). Setiap perubahan yang Anda buat pada CloudTrail konfigurasi Anda (atau AWS layanan lainnya), termasuk tag yang digunakan dalam [kontrol akses berbasis atribut (ABAC)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction_attribute-based-access-control.html), membutuhkan waktu untuk terlihat dari semua titik akhir yang mungkin. Beberapa keterlambatan hasil dari waktu yang diperlukan untuk mengirim data dari server ke server, dan dari Wilayah ke Wilayah di seluruh dunia. CloudTrail juga menggunakan caching untuk meningkatkan kinerja, tetapi dalam beberapa kasus ini dapat menambah waktu. Perubahan mungkin tidak terlihat sampai waktu data yang disimpan di-cache sebelumnya habis. 

 Anda harus merancang aplikasi Anda untuk memperhitungkan potensi penundaan ini. Pastikan aplikasi bekerja sesuai harapan, bahkan ketika perubahan yang dilakukan di satu lokasi tidak secara langsung terlihat di lokasi lain. Perubahan tersebut termasuk [mengaktifkan Wilayah keikutsertaan](cloudtrail-multi-region-trails.md#cloudtrail-multi-region-trails-optin), membuat atau memperbarui jejak atau penyimpanan data peristiwa, memperbarui pemilih acara, dan memulai atau menghentikan pencatatan. Saat Anda membuat atau memperbarui penyimpanan data jejak atau peristiwa, CloudTrail mengirimkan log ke bucket S3 atau penyimpanan data peristiwa berdasarkan konfigurasi terakhir yang diketahui hingga perubahan menyebar ke semua lokasi. 

 Untuk informasi selengkapnya tentang bagaimana hal ini memengaruhi orang lain Layanan AWS, lihat sumber daya berikut: 
+  **Amazon DynamoDB**[: Apa model konsistensi DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/faqs/)? di FAQ *DynamoDB, [dan Baca](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadConsistency.html) konsistensi di Panduan Pengembang Amazon *DynamoDB**. 
+  **Amazon EC2**: [Konsistensi akhirnya dalam Referensi](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/query-api-troubleshooting.html#eventual-consistency) *API Amazon Elastic Compute Cloud*. 
+  **Amazon EMR***: [Memastikan Konsistensi Saat Menggunakan Amazon S3 dan MapReduce Amazon Elastic untuk](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/ensuring-consistency-when-using-amazon-s3-and-amazon-elastic-mapreduce-for-etl-workflows/) Alur Kerja AWS ETL di Blog Big Data.* 
+  **AWS Identity and Access Management (IAM)**: [Perubahan yang saya buat tidak selalu langsung terlihat](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/troubleshoot_general.html#troubleshoot_general_eventual-consistency) di *Panduan Pengguna IAM*. 
+  **Amazon Redshift**: [Mengelola konsistensi data dalam Panduan Pengembang](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/managing-data-consistency.html) *Database Amazon Redshift*. 
+  **Amazon S3: Model** [konsistensi data Amazon S3 di Panduan](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html#ConsistencyModel) Pengguna Layanan *Penyimpanan Sederhana Amazon*.