Мне нужно настроить «AWS :: Events :: Rule» в cloudwatch с помощью ScheduleExpression (10 дней) и написать код для его проверки, но я не могу изменить «10 дней» на 1 минуту или напрямую вызвать лямбда-функцию. Я знаю, что мы можем вызвать событие put для вызова правила с помощью EventPattern. Но не знаю, как это сделать для ScheduleExpression. Любые комментарии приветствуются, спасибо.
Как вручную запустить правило облачного наблюдения с помощью ScheduleExpression (10 дней)
12.01.2020
Ответы:
1
Насколько мне известно, у вас нет возможности вручную запустить правило и заставить его выполнять лямбда-функцию. Что вы можете сделать, так это изменить частоту с 10 дней до 1 минуты, позволить ей выполнить, а когда она выполнится, переключить ее обратно на 10 дней.
02.09.2020
2
Я тоже столкнулся с этой проблемой. Я проверил документ AWS, и в нем говорится, что правило может содержать только либо EventPattern, либо ScheduleExpression. Но чтобы вызвать aws events put-events, мы должны предоставить Source для соответствия EventPattern. Поэтому я думаю, что мы не можем вручную запустить запланированное событие.
Не знаю, какой у вас вариант использования, но я решил перейти на Вызов API клиента AWSLambda.
22.10.2020
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..