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Gestire la coerenza dei dati in CloudTrail
CloudTrail utilizza un modello di calcolo distribuito chiamato coerenza finale
È necessario progettare le applicazioni in modo da tenere in considerazione questi potenziali ritardi e assicurarsi che funzionino come previsto, anche quando una modifica apportata in una posizione non è immediatamente visibile in un'altra. Tali modifiche includono la creazione o l'aggiornamento di trail o archivi di dati degli eventi, l'aggiornamento dei selettori di eventi e l'avvio o l'interruzione della registrazione. Quando crei o aggiorni un trail o event data store, CloudTrail invia i log al bucket S3 o al data store degli eventi in base all'ultima configurazione nota fino a quando le modifiche non si propagano in tutte le posizioni.
Per ulteriori informazioni su come ciò influisce sugli altri Servizi AWS, consulta le seguenti risorse:
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Amazon DynamoDB: Cos'è il modello di consistenza di DynamoDB?
nelle Domande frequenti su DynamoDB e Read consistency (Coerenza di lettura) nella Guida per gli sviluppatori di Amazon DynamoDB. -
Amazon EC2: Eventual consistency (Coerenza finale) nella Documentazione di riferimento dell'API Amazon Elastic Compute Cloud.
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Amazon EMR: garantire la coerenza nell'utilizzo di Amazon S3 e MapReduce Amazon Elastic for
ETL Workflows AWS nel blog sui Big Data. -
AWS Identity and Access Management (IAM): Le modifiche che apporto non sono sempre immediatamente visibili nella IAM User Guide.
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Amazon Redshift: Managing data consistency (Gestione della coerenza dei dati) nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Redshift Database.
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Amazon S3: Amazon S3 data consistency model (Modello di consistenza dei dati di Amazon S3) nella Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service.