可以说，这个问题在考试中和实际情况中很常见。比如：如何给那些缴费的会员显示相应的资源？或者如何给登陆用户展示相应的内容？
这里用到的一个核心技术，是CloudFront signed-URL和signed-cookie。
简单来说，我们假设需要访问的资源在S3上，也就是所谓的CloudFront Origin is S3。那么在启用配置Origin的时候，务必要限制S3 bucket的访问。从此以后，只能是CloudFront能够访问到S3的这个bucket，其他地方都不行。这个，就是所谓的OAI（Origin Access Identity）。
配置好后，那只有访问Clou[……]
是的。RDS可有On-Demand，也可以Reserved。
和EC2一样，在Reserved时，可以选1年或者3年合约，有很大的折扣。
当然，RDS没有spot类型，更没有saving plan或者dedicated Instance/Host。[……]
这个话题明显是个IT部门的话题。
设想你管理着公司所有的办公机，一般你会接到两种普遍的需求：装软件和打Patch。
我不做IT，因此我可能说的不对。我记得这两种需求一般流程都会是：IT部分发个信，通知某个时间做这些操作，然后到时间，通过Windows的域管理（？）实现所有办公机一起升级。
在AWS里，这样的需求也是类似的，对象就是EC2。
但是，管理的“品种”可能要覆盖Windows、Linux和Mac。
AWS推出的组件，叫System Manager。名字简单粗暴。
怎么做？这个图画的同样简单粗暴：
用Cache的好处这里就不赘述了，如果你不懂，请自己查一查。
我一直很好奇，AWS里究竟哪些地方给你选项，可以用Cache。
首先一个组件，CloudFront，为Cache而生。
CloudFront关注的是将返回的结果快速地分发到客户端，可以简单理解为HTTP Content Cache。
多说一句，配置CloudFront Cache的时候，记得static和dynamic分别处理。static可以cache，dynamic request嘛，只能尽力了。
另外对于Header的匹配也要注意，包括cookie，容易变的，就不要当做匹配条件。比如传说中的Dat[……]
首先要明白一点，Redshift就是列数据库，跟clickhouse是一样的。
列数据库的优势在于分析，所以Redshift是OLAP，不是OLTP。
再一点，Cross-region Replica这个东西仅用于S3，和RDS或者Redshift毫无关联。
好，现在开始说多AZ部署和灾难恢复。
先前说了，Redshift是分析型数据库，所以也就不像RDS那样分什么Read-Replica之类的。
Redshift就是列数据库的Cluster，所以基本来说，备份全靠Snapshot。
Redshift的snapshot分为自动和手动两种，自动的每8小时，或者[……]
首次听到VPC sharing的时候，我以为它和VPC peering是一个意思。
但这里的sharing，是和同一个AWS Organization 下其他Account分享VPC的意思。
【特别注意】VPC Sharing中Sharing的是Subnet，不是VPC（因为就变成一个VPC了）。
理解了这个，就知道它和VPC peering完全不一样。
VPC peering，简单理解就是搭建了路由，让两个VPC可以互通。
而且还是最初级的那种两个网段的单跳路由。高级一点的现在都用Transit Gateway。
而VPC Endpoint[……]
对于AWS中存放数据的模块选择，根本上还是看需求。比如S3存Object-based的数据，EBS装EC2的操作系统，EFS主要用来当网络盘方便多个EC2 mount。但有时候如果存哪里都可以，那么就要考虑开销了。
S3，作为主要的数据存储模块，其自己有多个tier：（仅举例）
Standard，存50TB以下，按月收费，$0.023 per GB。存的更多更便宜。
IA，存$0.0125 per GB。但取贵。而且存在128kb的最小限制，以及30天的存储时间限制（也就是所谓的不满30天按30天计费）。
S3 Glacier，存$0.004 per GB。
所以[……]
SNS和Lambda一起用，可以吗？
这里指的是SNS的输出，作为Lambda的输入。
首先答案肯定是可以的，但有一些需要注意的事项，尤其是：限制。
SNS和SQS不同，SNS是push的策略，也就是，通知发出去了，就不管了。
那可以设想一个场景。你的SNS拼命地发，你的lambda拼命地处理……那Lambda会不会跟不上？
答案也是肯定的，我的意思是，肯定会有情况下跟不上。
这就得说说Lambda自己的限制了。
首先Lambda自己有内存啊CPU啊文件大小等限制。但这些限制不涉及这里讨论的问题。
我们主要拿出来Lambda Concurrent[……]
不知道大家在用Lambda时有没有想过一点：Lambda运行在哪？
首先它肯定不属于你，它不像EC2或者RDS之类的，你知道他们都在你VPC里，因为你知道他们都是”一台机器“，因此需要你部署在VPC里。
但Lambda致力于serverless，因此你不用为它创建主机。但你也知道，它必然在一个地方，创建了一个Container，并且接入着网络。
默认情况下，当一个Lambda实例创建后，它接入的是AWS的VPC，并且是public的。
但如果它接入的网络是public的话，那么它如何和你自己创建的private VPC交互呢？
如果想这样做，那就需要指定Lambd[……]
首先，这些组件都和数据传输有关。
按照我自己的理解，我会给这三个组件各自打一个标签。
对于Data Sync，我给的标签是“拷贝”。Data Sync给我的感觉只是一个tool，一个可以简单、自动、并且自加速的工具，让你可以非常快速地把数据从一个地方，拷贝到另一个地方。基于这样的特点，那适用的因素有：
默认情况下，在安装Ubuntu后，即使你给了一块很大的硬盘，但逻辑上，Ubuntu并不使用全部。
举例，我给ubuntu分了100G的硬盘，但实际上其只用了50G。
root@test:~# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/mapper/ubuntu–vg-ubuntu–lv 49G 47G 0 100% /
怎么办呢？其实不需要重新分区和挂载什么的，只需要告诉Ubuntu“需要都用上”即可：
root@test:~# lvm
lvm> lvextend -l +100%FREE /dev/[……]
昨天是2020年11月3日，美国大选。由已经执政4年的特朗普对阵奥巴马时期的前副总统拜登。
之前的民调一直都是拜登有利，而且大幅领先约10多个百分点。
前两场总统辩论，双方在各个小命题下虽有胜负，但总体难分伯仲。
美国新冠疫情跳跃式增长，一日就有10万人确诊，这是川普政府严重渎职。
抖音、FB、Twitter平台上，反川普的声音不断。
美国提前投票人数相较以往有大幅提升，说明更多人更加重视和参与大选。
在摇摆州的民调中，拜登在佛罗里达和德克萨斯两个大州的表现均好于2016年的希拉里。
……
因此在我的预期中，拜登应该会赢得很轻松。人们能够看清楚川[……]
