问题标签 [aws-cloud9]
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amazon-web-services - Cloud9 AWS Lambda 中的意外令牌函数
我正在使用节点 v8.11.3 npm v5.10.0 在 AWS lambda 函数中尝试异步/等待方法。当我运行它时,它会给我以下响应:
lambda函数是:
如何解决这个问题?
aws-lambda - AWS Cloud9 和 Lambda 别名
我试图了解 AWS Cloud9 如何与 AWS Lambda 别名和版本系统一起使用。
从 Cloud9 部署 lambda 时,它是否总是部署在 $LATEST 上?在 Cloud9 中导入 lambda 时,是否总是导入 $LATEST ?
我们可以选择版本吗?我们可以选择别名吗?
如果这是某个地方的文档,对不起,我找不到它。
amazon-web-services - 如何在 AWS Cloud 9 中实时重新加载
当我保存类似于 BrowserSync 或 LiveReload 的文件时,如何让 AWS Cloud 9 实时重新加载我的网页。
amazon-web-services - 如何从 AWS Cloud9 部署站点/应用程序
我有一个简单的 Web 应用程序项目,它有一个用 NodeJS 编写的后端 API,我使用 AWS Cloud9 IDE 进行工作。我想将它部署到公共网络,以便我可以将它包含在我的投资组合中。但是,我似乎找不到部署选项,并且文档在这方面没有帮助。
我发现的最接近的东西是在互联网上共享我的环境的选项,但这涉及大量设置,最终结果是一个本质上只是一个 IP 地址的 URL。
我正在寻找的是托管在 AWS 服务器上的东西(我不需要自定义域)。我不确定 AWS 的开箱即用 URL 会是什么样子(projectname.aws.com?),但我希望类似于 heroku 域的样子。
amazon-web-services - AWS Cloud9 ...很好,但我只能从默认 VPC 中的根账户启动它
我已经尝试在我的根账户中使用默认 VPC 使用 Cloud9,效果很好。我喜欢它。但是,这不是很安全。
当我尝试模拟一个更现实的场景时——以应用 Cloud9administrators 策略的 IAM 用户身份登录时,它似乎允许我创建一个 C9 环境,但该实例似乎从未真正开始运行。它只是与消息超时
“这花费的时间比预期的要长。如果您认为可能存在问题,请联系 AWS Support。这可能是由 VPC 配置问题引起的。请查看文档。”
这几乎是一个表演停止者。有什么办法吗?我也尝试过使用更大的实例大小——小,但这似乎并没有改变任何东西。
我还注意到,如果我在另一个 VPC 中创建 C9 环境(公共子网,所以应该没问题,但事实并非如此),我似乎会遇到类似的错误。
我为此尝试了不同的配置:
- 在新的 VPC 中(具有要匹配的设置)
- 默认 VPC
- 不同地区:俄勒冈州和北弗吉尼亚州(支持 C9 的 2 个大地区)
我由此得出的结论是,即使在不同的环境中,它似乎也需要很长时间才能启动。如果我能得到确认在所有情况下都可以工作的“黄金设置”,那将会很有帮助。同时,我计划测试 EC2 实例配置。
python - AWS Cloud9:Python 虚拟环境实际上并未激活。使用系统范围的 python
刚开始使用 AWS Cloud9。开始了一个新项目(带有 Beanstalk 的 Django)。
打开Cloud9环境,输入virtualenv --python=/usr/bin/python3.6 venv
然后,当我输入:sourse venv/bin/activate
我明白:(venv) USERNAME:$
所以,它看起来不错,但
python --version
给了我 2.7。
更重要的是,当我安装带有“已激活”虚拟环境的软件包时,我会将它们安装在系统范围的 python 2.7 中。
node.js - AWS cloud9 无法创建新的 ssh 环境
我正在尝试为新创建的 ec2 实例创建 ssh 环境,但安装程序每次都失败。
步骤:启动一个新的 ec2 实例,安装 node.js,添加 c9 ssh 密钥,创建新的 c9 ssh 环境。
似乎它安装了另一个版本的 nodejs,并在创建文件夹时失败。这应该是例行操作,但我不知道如何使它工作。
输出日志:
amazon-web-services - 如何确认 AWS Cloud9 上的流程
我忘记了如何在 Cloud 9 上确认进程。如何在 Cloud 9 上确认进程?
amazon-web-services - AWS 上的机器学习 (NLP)。云9?贤者制造者?EC2-AMI?
我终于来到云端,将我的 NLP 工作提升到一个新的水平,但我对我拥有的所有可能性有点不知所措。所以我来找你咨询。
目前我看到了三种可能性:
- 贤者制造者
- Jupyter 笔记本很棒
- 快速简单
- 节省大量管理时间,您可以非常轻松地将模型投入生产
- 花费更多
- 没有版本控制
- 云9
- EC2(-AMI)
嗯,这就是我现在的位置。我真的很喜欢 SageMaker,虽然我不喜欢缺乏版本控制(至少我现在还没有找到任何东西)。
Cloud9 似乎只是 EC2 实例的 IDE。我还没有发现 Cloud9 与 SageMaker 机器学习的任何比较。可能是因为 Cloud9 没有被宣传为 ML 解决方案。但这似乎是一种选择。
你对这个问题有什么看法?我错过了什么?你会建议我去做什么?你的工作流程是什么,为什么?