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# Defina horários padrão em todo o ambiente
<a name="setting-default-schedules"></a>

A programação padrão pode ser atualizada no [DynamoDB:](https://console.aws.amazon.com/dynamodbv2)

1. Pesquise a tabela de configurações de cluster do seu ambiente:`{{<env-name>}}.cluster-settings`.

1. Selecione **Explorar itens**.

1. Em **Filtros**, insira os dois filtros a seguir:

   Filtro 1 
   + **Nome do atributo** = **key**
   + **Condição** = **Contains**
   + **Tipo** = **String**
   + **Valor** = **vdc.dcv\_session.schedule**

   Filtro 2 
   + **Nome do atributo** = **key**
   + **Condição** = **Contains**
   + **Tipo** = **String**
   + **Valor** = **type**  
![Exibição de filtros com opção de adicionar filtros](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/res/latest/ug/images/vdi-default-schedule-filter-keys.PNG)

   Isso exibirá sete entradas que representam os tipos de agendamento padrão para cada dia do formulário`vdc.dcv_session.schedule.{{<day>}}.type`. Os valores válidos são:
   + `NO_SCHEDULE`
   + `STOP_ALL_DAY`
   + `START_ALL_DAY`
   + `WORKING_HOURS`
   + `CUSTOM_SCHEDULE`

1. Se `CUSTOM_SCHEDULE` estiver definido, você deverá fornecer os horários de início e término personalizados. Para fazer isso, use o filtro a seguir na tabela de configurações do cluster:
   + **Nome do atributo** = **key**
   + **Condição** = **Contains**
   + **Tipo** = **String**
   + **Valor** = **vdc.dcv\_session.schedule**

1. Pesquise o item formatado como `vdc.dcv_session.schedule.{{<day>}}.start_up_time` e `vdc.dcv_session.schedule.{{<day>}}.shut_down_time` para os respectivos dias em que você deseja definir sua programação personalizada. Dentro do item, exclua a entrada Null e substitua-a por uma entrada String da seguinte forma:
   + **Nome do atributo** = **value**
   + **Valor** = **{{<The time>}}**
   + **Tipo** = **String**

   O valor da hora deve ser formatado como XX:XX usando um relógio de 24 horas. Por exemplo, 9h seriam 09:00 enquanto 17:00 seriam 17:00. A hora inserida sempre corresponde à hora local da AWS região em que o ambiente RES está implantado.