특전 유보트 다운로드

다운로드에 액세스 하려면 위험 요소 식별 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 이동 합니다. 보안 정책을 적용 합니다. 라이프 사이클 관리에 액세스 합니다. 권한 액세스 관리. AWS 환경 전반의 보안 및 규정 준수 위험에 대 한 VTune™ 증폭기 OS X * 뷰어 RedLock 모니터를 다운로드 하 고 평가 하는 방법 문서를 참조 하십시오. 레드 록 클라우드 360™ 플랫폼을 통해 조직은 퍼블릭 클라우드 인프라로 마이그레이션하는 동안 새로운 아키텍처를 검증 하 고, 규정 준수 위반에 대 한 클라우드 환경을 모니터링 하 고, 보안 운영 팀이 신속한 조사를 수행할 수 있도록 지원 합니다. 또한, aws Config, AWS CloudTrail 및 VPC 흐름 로그 외에도 RedLock은 Amazon Inspector의 취약성 데이터를 수집 하 여 조직에 클라우드의 위험에 대 한 추가 컨텍스트를 제공 합니다. 예를 들어 통합을 통해 알려진 취약점이 있는 데이터베이스와 같이 중요 한 워크 로드에 대 한 의심 스러운 트래픽을 식별할 수 있습니다. AI와 IoT의 교차점은 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 새로운 기회를 제시 하 고, 사용 가능한 방대한 IoT 데이터 로부터 새로운 통찰력을 포착 하 여 고객 관계를 강화 하 고 새로운 효율성을 창출 합니다.

이 세션에서는 AI와 IoT가 신속 하 고 더 나은 자율 의사 결정을 내릴 수 있도록 운영 및 제품 개발의 미래에 대해 논의 합니다. AWS IoT 서비스는 디바이스를 AWS 서비스 및 기타 디바이스에 연결 하 고, 데이터, 상호 작용 및 프로세스를 보호 하 고, 디바이스 데이터에 대해 작동 하 고, 애플리케이션이 오프 라인 상태일 때도 디바이스와 상호 작용할 수 있도록 지원 합니다. 이 세션에서는 포트폴리오를 사용 하 여 응용 프로그램을 더 빠르게 만들고에 지에 응용 프로그램을 배포 하기 위한 팁을 제공 합니다. 새 종류의 장치를 응용 프로그램에 추가할 때 시간을 절약 하는 방법을 보여 줍니다. DAT205: AWS 기반 데이터베이스: 올바른 작업을 위한 적합 한 도구 STG203: Amazon S3 및 Amazon Glacier MFG301에 대 한 모범 사례: 데이터 레이크를 사용 하 여 스마트 팩토리를 최적화 하 고 AWS에서 기계 학습 사기 감지를 위한 정보를 분석할 때 작업을 실행 해야 합니다. 정기적 으로. 사기 감지 시스템을 구축할 때는 먼저 데이터를 준비 하 고 소량의 데이터를 사용 하 여 작업 하 고 병렬 작업을 실행 하 여 기계 학습 (ML) 모델에서 사기성 활동을 예측할 수 있도록 합니다. 이를 위해 컴퓨터 리소스와 물론 스크립트를 예약 합니다. AWS Batch를 사용 하면 애플리케이션 작업에 대해 걱정할 필요가 없으며 대규모로 실행할 수 있습니다. 컨테이너를 사용 하면 작은 프로세스에서 생각 하 고 AWS Batch가 동시에 실행 하도록 할 수 있습니다. 이 세션에서는 사기 감지 시스템을 구축 하 고이를 다른 AWS 서비스와 통합 하는 방법을 배웁니다. 이 세션은 re의 일부입니다.

개발자 커뮤니티의 날, 인기 토픽에 대 한 기술적 통찰력을 직접 공유 하는 AWS 매니아가 이끄는 시리즈입니다. API306: Amazon SQS, SNS로 높은 처리량의 데이터 애플리케이션을 구축 하 고, 현재 현실과는 대조적으로 딥 러닝 스탠드의 속도를 기하급수적으로 증가 시킬 수 있는 Lambda 양자 컴퓨팅의 이론적 잠재력. 구현은 불완전 하 고 소음과 잘못 된 일관성 시간 및 확장성 제한으로 고통 받고 있습니다. 이 강연에서, 우리는 양자 강화 기계 학습이 대체 역할을 하는 것이 아니라 고전적 기법에 대 한 상호 보완적인 역활을 하는 방법을 탐구 합니다.