问题标签 [aws-cloud9]

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？

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。

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。

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。

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。

我正在试验Cloud 9

这是我当前的代码（在 Vehicle.java 中）

Eclipse 有这个快捷方式，您可以在其中滚动您尚未导入的类（在本例中为 List），IDE 将就导入该类的位置提出建议。

我正在 Cloud9 中寻找类似的功能，因为我相信这将在未来节省大量时间。

我查看了 Cloud9 IDE指南并看到了代码自动完成 cloud9功能。

但是我找不到任何类似于 Eclipse 具有的“智能”导入类功能的东西。有谁知道到目前为止 Cloud9 是否提供此功能？

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。

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：

我忘记了如何在 Cloud 9 上确认进程。如何在 Cloud 9 上确认进程？

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？