в настоящее время мое приложение может загружать изображения в корзину в APSE1 (Сингапур), и мое приложение в основном используется в Юго-Восточной Азии, поэтому все происходит довольно быстро. Мне интересно, как я могу поддерживать несколько регионов? Допустим, я хочу, чтобы люди в США также использовали мое приложение, прямо сейчас их загрузки будут медленными, так как местоположение корзины находится в Сингапуре. Я знаю, что есть эта функция S3 для репликации данных по регионам, но мне интересно, как я могу определить местоположение пользователя и получить предварительно подписанный URL-адрес загрузки в ближайшее ведро для этого конкретного пользователя? Прямо сейчас я жестко закодировал его в Сингапур... Есть идеи? Спасибо!
Предварительно подписанный URL-адрес загрузки S3 для поддержки нескольких регионов?
05.12.2015
Ответы:
1
Лучше всего, вероятно, поставить раздача CloudFront перед корзиной.
Тем не менее, вы сравнивали это? Насколько я понимаю, задержка больше беспокоит шквал небольших запросов, чем что-то вроде одной или пары больших загрузок изображений.
05.12.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..