في هذا المنصب تقديم أداة AWS ProServe Hadoop Migration Delivery Kit TCO، قدمنا AWS ProServe Hadoop Migration Delivery Kit (HMDK) أداة TCO وفوائد ترحيل أعباء عمل Hadoop المحلية إلى أمازون EMR. في هذا المنشور ، نتعمق في الأداة ، ونتنقل عبر جميع الخطوات من استيعاب السجل ، والتحول ، والتصور ، والتصميم المعماري لحساب التكلفة الإجمالية للملكية.
حل نظرة عامة
دعنا نزور بإيجاز الميزات الرئيسية لأداة HMDK TCO. توفر الأداة أداة تجميع سجلات YARN لتوصيل Hadoop Resource Manager لتجميع سجلات YARN. يقوم محلل عبء العمل Hadoop المستند إلى Python ، والذي يسمى محلل سجل YARN ، بفحص تطبيقات Hadoop. أمازون QuickSight تعرض لوحات المعلومات النتائج من المحلل. تعمل النتائج نفسها أيضًا على تسريع تصميم مثيلات EMR المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك ، تُنشئ حاسبة التكلفة الإجمالية للملكية TCO تقدير إجمالي تكلفة الملكية لمجموعة EMR المحسّنة لتسهيل الترحيل.
الآن دعونا نلقي نظرة على كيفية عمل الأداة. يوضح الرسم التخطيطي التالي سير العمل من طرف إلى طرف.
في الأقسام التالية ، نتصفح الخطوات الخمس الرئيسية للأداة:
- جمع سجلات تاريخ وظيفة YARN.
- قم بتحويل سجلات محفوظات الوظيفة من JSON إلى CSV.
- تحليل سجلات تاريخ العمل.
- تصميم مجموعة السجلات الطبية الإلكترونية (EMR) للهجرة.
- احسب التكلفة الإجمالية للملكية.
المتطلبات الأساسية المسبقة
قبل البدء ، تأكد من إكمال المتطلبات الأساسية التالية:
- استنساخ مستودع hadoop -igration-Evaluation-tco.
- قم بتثبيت Python 3 على جهازك المحلي.
- لديك حساب AWS بإذن تشغيل AWS لامداو QuickSight (إصدار Enterprise) و تكوين سحابة AWS.
جمع سجلات تاريخ وظيفة YARN
أولاً ، عليك تشغيل ملف جامع سجل الغزل، start-collector.sh ، على جهازك المحلي. تجمع هذه الخطوة سجلات Hadoop YARN وتضع السجلات على جهازك المحلي. يقوم البرنامج النصي بتوصيل جهازك المحلي بعقدة Hadoop الأساسية ويتواصل مع Resource Manager. ثم يقوم باسترداد معلومات محفوظات الوظيفة (سجلات YARN من مديري التطبيقات) عن طريق استدعاء واجهة برمجة تطبيقات YARN ResourceManager.
قبل تشغيل أداة تجميع سجلات YARN ، تحتاج إلى تكوين وإنشاء الاتصال (HTTP: 8088 أو HTTPS: 8090 ؛ يوصى باستخدام الأخير) للتحقق من إمكانية الوصول إلى YARN ResourceManager وتمكين YARN Timeline Server (Timeline Server v1 أو أحدث مدعوم ). قد تحتاج إلى تحديد الفاصل الزمني لتجميع سجلات YARN وسياسة الاحتفاظ بها. لضمان جمع سجلات YARN المتتالية ، يمكنك استخدام وظيفة cron لجدولة أداة تجميع السجلات في فترة زمنية مناسبة. على سبيل المثال ، بالنسبة لمجموعة Hadoop التي تحتوي على 2,000 تطبيق يوميًا وإعداد yarn.resourcemanager.max-complete-applications ، تم تعيينها على 1,000 ، نظريًا ، يجب عليك تشغيل أداة تجميع السجلات مرتين على الأقل للحصول على جميع سجلات YARN. بالإضافة إلى ذلك ، نوصي بجمع 7 أيام على الأقل من سجلات YARN لتحليل أعباء العمل الشاملة.
لمزيد من التفاصيل حول كيفية تكوين وجدولة أداة تجميع السجلات ، ارجع إلى جامع الغزل والسجلات GitHub repo.
قم بتحويل سجلات محفوظات وظيفة YARN من JSON إلى CSV
بعد الحصول على سجلات YARN ، يمكنك تشغيل منظم سجل YARN ، yarn-log-organizer.py ، وهو محلل لتحويل السجلات المستندة إلى JSON إلى ملفات CSV. ملفات CSV هذه هي المدخلات لمحلل سجل YARN. يحتوي المحلل اللغوي أيضًا على إمكانيات أخرى ، بما في ذلك فرز الأحداث حسب الوقت ، وإزالة الإهداءات ، ودمج سجلات متعددة.
لمزيد من المعلومات حول كيفية استخدام منظم سجل YARN ، ارجع إلى yarn-log-Organizer GitHub repo.
تحليل سجلات تاريخ الوظيفة YARN
بعد ذلك ، تقوم بتشغيل محلل سجل YARN لتحليل سجلات YARN بتنسيق CSV.
باستخدام QuickSight ، يمكنك تصور بيانات سجل YARN وإجراء تحليل لمجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة قوالب لوحة معلومات مسبقة الإنشاء وعناصر واجهة مستخدم. تُنشئ الأداة تلقائيًا لوحات معلومات QuickSight في حساب AWS المستهدف ، والذي تم تكوينه في قالب CloudFormation.
يوضح الرسم البياني التالي بنية HMDK TCO.
يوفر محلل سجل YARN أربع وظائف رئيسية:
- تحميل سجلات محفوظات وظائف YARN المحولة بتنسيق CSV (على سبيل المثال ،
cluster_yarn_logs_*.csv
) إلى خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) دلاء. تعد ملفات CSV هذه نواتج من منظم سجل YARN. - أنشئ ملف JSON بيان (على سبيل المثال ،
yarn-log-manifest.json
) لبرنامج QuickSight وتحميله إلى حاوية S3: - انشر لوحات معلومات QuickSight باستخدام قالب CloudFormation بتنسيق YAML. بعد النشر ، اختر أيقونة التحديث حتى ترى حالة المكدس كـ
CREATE_COMPLETE
. تُنشئ هذه الخطوة مجموعات بيانات على لوحات معلومات QuickSight في حسابك المستهدف على AWS. - في لوحة معلومات QuickSight ، يمكنك العثور على رؤى لأحمال عمل Hadoop التي تم تحليلها من المخططات المختلفة. تساعدك هذه الأفكار في تصميم مثيلات EMR المستقبلية لتسريع الترحيل ، كما هو موضح في الخطوة التالية.
تصميم مجموعة السجلات الطبية الإلكترونية (EMR) للهجرة
تساعدك نتائج محلل سجل YARN على فهم أحمال عمل Hadoop الفعلية على النظام الحالي. تعمل هذه الخطوة على تسريع تصميم مثيلات EMR المستقبلية للترحيل باستخدام ملف قالب اكسل. يحتوي النموذج على قائمة تحقق لإجراء تحليل عبء العمل وتخطيط السعة:
- هل يتم استخدام التطبيقات التي تعمل على الكتلة بشكل مناسب مع سعتها الحالية؟
- هل الكتلة تحت الحمل في وقت معين أم لا؟ إذا كان الأمر كذلك ، ما هو الوقت المناسب؟
- ما أنواع التطبيقات والمحركات (مثل MR أو TEZ أو Spark) التي تعمل على الكتلة ، وما هو استخدام الموارد لكل نوع؟
- هل دورات تشغيل الوظائف المختلفة (في الوقت الفعلي ، دفعة ، مخصصة) تعمل في مجموعة واحدة؟
- هل يتم تشغيل أي وظائف على دفعات منتظمة ، وإذا كان الأمر كذلك ، فما هي فترات الجدول هذه؟ (على سبيل المثال ، كل 10 دقائق ، ساعة واحدة ، يوم واحد). هل لديك وظائف تستهلك الكثير من الموارد خلال فترة زمنية طويلة؟
- هل تحتاج أي وظائف إلى تحسين الأداء؟
- هل هناك منظمات أو أفراد معينون يحتكرون الكتلة؟
- هل هناك وظائف تطوير وتشغيل مختلطة تعمل في مجموعة واحدة؟
بعد إكمال قائمة التحقق ، سيكون لديك فهم أفضل لكيفية تصميم الهندسة المعمارية المستقبلية. لتحسين فعالية تكلفة مجموعة EMR ، يوفر الجدول التالي إرشادات عامة لاختيار النوع المناسب من مجموعة EMR و الأمازون الحوسبة المرنة السحابية (Amazon EC2) عائلة.
لاختيار نوع المجموعة المناسب ومجموعة المثيلات ، تحتاج إلى إجراء عدة جولات من التحليل مقابل سجلات YARN بناءً على معايير مختلفة. دعونا نلقي نظرة على بعض المقاييس الرئيسية.
Timeline
يمكنك العثور على أنماط عبء العمل بناءً على عدد تطبيقات Hadoop التي يتم تشغيلها في نافذة زمنية. على سبيل المثال ، توفر المخططات اليومية أو الرسوم البيانية لكل ساعة "عدد السجلات حسب وقت البدء" الإحصاءات التالية:
- في مخططات السلاسل الزمنية اليومية ، يمكنك مقارنة عدد تشغيل التطبيق بين أيام العمل والعطلات وبين أيام التقويم. إذا كانت الأرقام متشابهة ، فهذا يعني أن الاستخدامات اليومية للكتلة قابلة للمقارنة. من ناحية أخرى ، إذا كان الانحراف كبيرًا ، فإن نسبة الوظائف المخصصة تكون كبيرة. يمكنك أيضًا معرفة الوظائف الأسبوعية أو الشهرية المحتملة في أيام معينة. في هذه الحالة ، يمكنك بسهولة رؤية أيام محددة في الأسبوع أو الشهر مع تركيز عبء العمل العالي.
- في مخططات السلاسل الزمنية للساعة ، ستفهم بشكل أكبر كيفية تشغيل التطبيقات في نوافذ كل ساعة. يمكنك العثور على ساعات الذروة وخارج أوقات الذروة في اليوم.
المستخدمين
تحتوي سجلات YARN على معرف المستخدم لكل تطبيق. تساعدك هذه المعلومات على فهم من يرسل تطبيقًا إلى قائمة انتظار. استنادًا إلى إحصائيات تشغيل التطبيق الفردي والمجمع لكل قائمة انتظار ولكل مستخدم ، يمكنك تحديد توزيع عبء العمل الحالي حسب المستخدم. عادةً ما يكون المستخدمون في نفس الفريق لديهم قوائم انتظار مشتركة. في وقت ما ، تشارك العديد من الفرق قوائم الانتظار. عند تصميم قوائم الانتظار للمستخدمين ، لديك الآن رؤى لمساعدتك في تصميم وتوزيع أحمال عمل التطبيق التي تكون أكثر توازناً عبر قوائم الانتظار مما كانت عليه في السابق.
أنواع التطبيقات
يمكنك تقسيم أحمال العمل بناءً على أنواع التطبيقات المختلفة (مثل Hive أو Spark أو Presto أو HBase) وتشغيل المحركات (مثل MR أو Spark أو Tez). لأحمال العمل كثيفة الحوسبة مثل مهام MapReduce أو Hive-on-MR ، استخدم المثيلات المحسّنة لوحدة المعالجة المركزية. لأحمال العمل كثيفة الذاكرة مثل Hive-on-TEZ و Presto و Spark ، استخدم مثيلات الذاكرة المحسنة.
الوقت المنقضي
يمكنك تصنيف التطبيقات حسب وقت التشغيل. يقوم قالب CloudFormation المضمن تلقائيًا بإنشاء حقل مجموعة منقضية في لوحة معلومات QuickSight. يتيح هذا ميزة رئيسية للسماح لك بمراقبة المهام طويلة المدى في واحد من أربعة مخططات على لوحات معلومات QuickSight. لذلك ، يمكنك تصميم بنى مستقبلية مخصصة لهذه الوظائف الكبيرة.
تتضمن لوحات معلومات QuickSight المقابلة أربعة مخططات. يمكنك التنقل لأسفل في كل مخطط مرتبط بمجموعة واحدة.
تجمع رقم الهاتف |
وقت التشغيل / الوقت المنقضي لوظيفة |
1 | أقل من 10 دقيقة |
2 | بين 10 دقيقة و 30 دقيقة |
3 | بين 30 دقيقة و 1 ساعة |
4 | أكثر من ساعة واحدة |
في مخطط المجموعة 4 ، يمكنك التركيز على التدقيق في الوظائف الكبيرة بناءً على مقاييس مختلفة ، بما في ذلك المستخدم وقائمة الانتظار ونوع التطبيق والجدول الزمني واستخدام الموارد وما إلى ذلك. بناءً على هذا الاعتبار ، قد يكون لديك قوائم انتظار مخصصة على مجموعة أو مجموعة EMR مخصصة للوظائف الكبيرة. في غضون ذلك ، يمكنك إرسال وظائف صغيرة إلى قوائم الانتظار المشتركة.
الموارد
استنادًا إلى أنماط استهلاك الموارد (وحدة المعالجة المركزية والذاكرة) ، يمكنك اختيار الحجم والعائلة المناسبين لمثيلات EC2 للأداء وفعالية التكلفة. بالنسبة للتطبيقات كثيفة الحوسبة ، نوصي بمثيلات العائلات المحسّنة لوحدة المعالجة المركزية. بالنسبة للتطبيقات ذات الذاكرة المكثفة ، يوصى بعائلات المثيلات المحسّنة للذاكرة.
بالإضافة إلى ذلك ، بناءً على طبيعة أعباء عمل التطبيق واستخدام الموارد بمرور الوقت ، يمكنك اختيار مجموعة EMR دائمة أو عابرة ، Amazon EMR على EKSالطرق أو أمازون EMR بدون خادم.
بعد تحليل سجلات YARN بمقاييس مختلفة ، فأنت جاهز لتصميم بنى EMR مستقبلية. يسرد الجدول التالي أمثلة لمجموعات السجلات الطبية الإلكترونية المقترحة. يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل في الأمثل-tco-calculator GitHub repo.
احسب TCO
أخيرًا ، على جهازك المحلي ، قم بتشغيل tco-input-generator.py لتجميع سجلات سجل وظائف YARN على أساس كل ساعة قبل استخدام قالب Excel لحساب التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) المحسّن. هذه الخطوة حاسمة لأن النتائج تحاكي أحمال عمل Hadoop في حالات EMR المستقبلية.
الشرط الأساسي لمحاكاة التكلفة الإجمالية للملكية هو التشغيل tco-input-generator.py
، الذي ينشئ سجلات مجمعة كل ساعة. بعد ذلك ، يمكنك فتح ملف قالب Excel لتمكين وحدات الماكرو وتوفير مدخلاتك في الخلايا الخضراء لحساب التكلفة الإجمالية للملكية. فيما يتعلق ببيانات الإدخال ، تقوم بإدخال حجم البيانات الفعلي دون النسخ المتماثل ، ومواصفات الأجهزة (vCore ، mem) لعقدة Hadoop الأساسية وعقد البيانات. تحتاج أيضًا إلى تحديد وتحميل السجلات المجمعة التي تم إنشاؤها كل ساعة مسبقًا. بعد تعيين متغيرات محاكاة التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) ، مثل المنطقة ، ونوع EC2 ، والتوافر العالي لـ Amazon EMR ، وتأثير المحرك ، و Amazon EC2 ، وخصم Amazon EBS (EDP) ، وخصم حجم Amazon S3 ، ومعدل العملة المحلية ، ونسبة تسعير المهام / الأساسية EMR EC2 والسعر / الساعة ، يحسب محاكي التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) تلقائيًا التكلفة المثلى لمثيلات EMR المستقبلية على Amazon EC2. تُظهر لقطات الشاشة التالية مثالاً لنتائج HMDK TCO.
للحصول على معلومات وإرشادات إضافية حول حسابات HMDK TCO ، راجع الأمثل-tco-calculator GitHub repo.
تنظيف
بعد إكمال جميع الخطوات والانتهاء من الاختبار ، أكمل الخطوات التالية لحذف الموارد لتجنب تكبد التكاليف:
- في وحدة تحكم AWS CloudFormation ، اختر الحزمة التي أنشأتها.
- اختار حذف.
- اختار حذف المكدس.
- قم بتحديث الصفحة حتى ترى الحالة
DELETE_COMPLETE
. - في وحدة التحكم Amazon S3 ، احذف حاوية S3 التي أنشأتها.
وفي الختام
تقلل أداة AWS ProServe HMDK TCO بشكل كبير من جهود تخطيط الترحيل ، وهي مهام تستغرق وقتًا طويلاً وتتسم بالتحدي لتقييم أحمال عمل Hadoop لديك. باستخدام أداة HMDK TCO ، يستغرق التقييم عادةً من 2 إلى 3 أسابيع. يمكنك أيضًا تحديد التكلفة الإجمالية للملكية المحسوبة لهياكل EMR المستقبلية. باستخدام أداة HMDK TCO ، يمكنك فهم أحمال العمل وأنماط استخدام الموارد بسرعة. باستخدام الرؤى التي تم إنشاؤها بواسطة الأداة ، فأنت جاهز لتصميم هياكل EMR المستقبلية المثلى. في العديد من حالات الاستخدام ، يوفر إجمالي التكلفة الإجمالية للملكية لمدة عام واحد للبنية المُعاد بناؤها المُحسَّنة وفورات كبيرة في التكاليف (تقليل بنسبة 1-64٪) على الحوسبة والتخزين ، مقارنةً بعمليات ترحيل Hadoop ذات الرفع والتحويل.
لمعرفة المزيد حول تسريع عمليات ترحيل Hadoop إلى Amazon EMR وأداة HMDK CTO ، ارجع إلى مجموعة تسليم الهجرة Hadoop TCO GitHub repoأو التواصل معه AWS-HMDK@amazon.com.
عن المؤلفين
حديقة سنغيول هو مدير ممارسة أول في AWS ProServe. يساعد العملاء على ابتكار أعمالهم من خلال خدمات AWS Analytics و IoT و AI / ML. لديه تخصص في خدمات وتقنيات البيانات الضخمة ومصلحة في بناء نتائج أعمال العملاء معًا.
جيسونغ كيم هو مهندس بيانات أول في AWS ProServe. يعمل بشكل أساسي مع عملاء المؤسسات للمساعدة في ترحيل بحيرة البيانات وتحديثها ، ويقدم التوجيه والمساعدة الفنية في مشاريع البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark وتخزين البيانات ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي على نطاق واسع. كما أنه يفهم كيفية تطبيق التقنيات لحل مشاكل البيانات الضخمة وبناء بنية بيانات جيدة التصميم.
جورج جاو هو مهندس بيانات أول في AWS ProServe. إنه قائد تحليلي متمرس يعمل مع عملاء AWS لتقديم حلول بيانات حديثة. وهو أيضًا متخصص في مجال ProServe Amazon EMR والذي يمكّن مستشاري ProServe من أفضل الممارسات ومجموعات التسليم لترحيل Hadoop إلى Amazon EMR. مجال اهتماماته هو بحيرات البيانات وتسليم هندسة البيانات السحابية الحديثة.
كالين تشانغ كان القائد التقني للشرائح العالمية لبيانات الشركاء والتحليلات في AWS. بصفتها مستشارة موثوقة للبيانات والتحليلات ، قامت برعاية المبادرات الإستراتيجية لتحويل البيانات ، وقادت برامج تحديث وترحيل عبء العمل والتحليل ، وتسريع رحلات ترحيل العملاء مع الشركاء على نطاق واسع. وهي متخصصة في الأنظمة الموزعة وإدارة بيانات المؤسسة والتحليلات المتقدمة والمبادرات الإستراتيجية واسعة النطاق.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/big-data/deep-dive-into-the-aws-proserve-hadoop-migration-delivery-kit-tco-tool/
- 000
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- ماهرون
- من نحن
- تسريع
- معجل
- يسرع
- تسريع
- تسارع
- إمكانية الوصول
- حسابي
- في
- Ad
- إضافة
- إضافي
- معلومات اضافية
- وبالإضافة إلى ذلك
- متقدم
- المستشار
- بعد
- ضد
- AI / ML
- الكل
- أمازون
- Amazon EC2
- أمازون EMR
- من بين
- تحليل
- تحليلات
- تحليل
- تحليل
- و
- API
- تطبيق
- التطبيقات
- التقديم
- بشكل مناسب
- هندسة معمارية
- المنطقة
- التقييم المناسبين
- مساعدة
- أسوشيتد
- تلقائيا
- توفر
- AWS
- تكوين سحابة AWS
- على أساس
- أساس
- لان
- يجري
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- ما بين
- كبير
- البيانات الكبيرة
- موجز
- نساعدك في بناء
- ابني
- الأعمال
- حساب
- محسوب
- تحسب
- حساب
- التقويم السنوي
- تسمى
- دعوة
- قدرات
- الطاقة الإنتاجية
- الحالات
- خلايا
- معين
- تحدي
- رسم
- الرسوم البيانية
- اختار
- اختيار
- سحابة
- كتلة
- جمع
- جمع
- مجموعة شتاء XNUMX
- جامع
- يجمع
- COM
- مماثل
- قارن
- مقارنة
- إكمال
- إحصاء
- تركز
- من التركيز
- إدارة
- إجراء
- التواصل
- صلة
- يربط
- على التوالي
- نظر
- كنسولات
- الاستشاريين
- استهلاك
- يحتوي
- المقابلة
- التكلفة
- وفورات في التكاليف
- التكاليف
- وحدة المعالجة المركزية:
- خلق
- يخلق
- المعايير
- حاسم
- CTO
- من تنسيق
- العملة
- حالياًّ
- زبون
- العملاء
- دورات
- يوميا
- لوحة أجهزة القياس
- البيانات
- بحيرة البيانات
- إدارة البيانات
- معالجة المعلومات
- قواعد البيانات
- يوم
- أيام
- مخصصة
- عميق
- غوص عميق
- نقل
- التوصيل
- تظاهر
- نشر
- تصميم
- تصميم
- تفاصيل
- حدد
- التطوير التجاري
- الانحراف
- مختلف
- خصم الإخوة الإضافي
- نشر
- وزعت
- الانظمة الموزعة
- توزيع
- نطاق
- إلى أسفل
- أثناء
- كل
- بسهولة
- EBS
- طبعة
- تأثير
- فعالية
- جهود
- جزءا لا يتجزأ من
- تمكين
- تمكين
- تمكن
- النهائي إلى نهاية
- محرك
- محركات
- ضمان
- أدخل
- مشروع
- عملاء المؤسسة
- مسلح
- إنشاء
- الأثير (ETH)
- أحداث
- كل
- مثال
- أمثلة
- Excel
- القائمة
- تمكنت
- تيسير
- الأسر
- للعائلات
- الميزات
- المميزات
- حقل
- الشكل
- قم بتقديم
- ملفات
- نهاية
- متابعيك
- شكل
- تبدأ من
- وظائف
- إضافي
- مستقبل
- العلاجات العامة
- ولدت
- يولد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الحصول على
- GitHub جيثب:
- العالمية
- أخضر
- تجمع
- المبادئ التوجيهية
- Hadoop
- أجهزة التبخير
- مساعدة
- يساعد
- مرتفع
- تاريخ
- خلية النحل
- العطل
- كلي
- ساعات العمل
- كيفية
- كيفية
- HTML
- HTTPS
- اي كون
- تحسين
- in
- تتضمن
- بما فيه
- فرد
- الأفراد
- معلومات
- المبادرات
- الابتكار
- إدخال
- رؤى
- مثل
- تعليمات
- مصلحة
- السريرية
- أدخلت
- قام المحفل
- IT
- وظيفة
- المشــاريــع
- الرحلات
- جسون
- القفل
- عدة
- بحيرة
- كبير
- على نطاق واسع
- إطلاق
- قيادة
- زعيم
- تعلم
- تعلم
- ليد
- بيانات الصمام
- قوائم
- تحميل
- محلي
- طويل
- وقت طويل
- بحث
- الكثير
- آلة
- آلة التعلم
- وحدات الماكرو
- الرئيسية
- جعل
- إدارة
- مدير
- مديرو
- كثير
- يعني
- في غضون
- مكبر الصوت : يدعم، مع دعم ميكروفون مدمج لمنع الضوضاء
- دمج
- المقاييس
- هجرة
- دقائق
- مختلط
- تقدم
- تحديث
- شهر
- شهريا
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- الطبيعة
- حاجة
- التالي
- العقدة
- العقد
- عدد
- أرقام
- رصد
- الحصول على
- ONE
- جاكيت
- تعمل
- عملية
- الأمثل
- الأمثل
- تحسين
- الأمثل
- المنظمات
- أخرى
- خاص
- الشريكة
- شركاء
- أنماط
- قمة
- نفذ
- أداء
- فترة
- إذن
- وجهات
- تخطيط
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- سياسة
- ممكن
- منشور
- ممارسة
- الممارسات
- الشروط
- سابقا
- التسعير
- ابتدائي
- قبل
- مشاكل
- معالجة
- البرامج
- مشروع ناجح
- لائق
- المقترح
- تزود
- ويوفر
- بايثون
- بسرعة
- معدل
- نسبة
- الوصول
- استعداد
- في الوقت الحقيقي
- معلومات الوقت الحقيقي
- نوصي
- موصى به
- تسجيل
- يقلل
- بخصوص
- منطقة
- منتظم
- إزالة
- تكرار
- مورد
- الموارد
- النتائج
- استبقاء
- جولات
- يجري
- تشغيل
- نفسه
- مدخرات
- حجم
- جدول
- لقطات
- أقسام
- قطعة
- كبير
- مسلسلات
- خدماتنا
- طقم
- ضبط
- عدة
- شاركت
- إظهار
- عرض
- هام
- بشكل ملحوظ
- مماثل
- الاشارات
- محاكاة
- محاكاة
- حالة
- المقاس
- صغير
- So
- الحلول
- حل
- بعض
- شرارة
- متخصص
- تتخصص
- تخصص
- محدد
- مواصفات
- كومة
- بدأت
- إحصائيات
- الحالة
- خطوة
- خطوات
- تخزين
- إستراتيجي
- تقدم
- هذه
- مدعومة
- نظام
- أنظمة
- جدول
- تناسب
- يأخذ
- الهدف
- المهام
- فريق
- فريق
- التكنولوجيا
- تقني
- التكنولوجيا
- قالب
- النماذج
- الاختبار
- •
- المستقبل
- من مشاركة
- وبالتالي
- عبر
- الوقت
- السلاسل الزمنية
- استهلاك الوقت
- الجدول الزمني
- إلى
- سويا
- أداة
- تحول
- تحول
- تحول
- صحيح
- افضل
- أنواع
- مع
- فهم
- فهم
- يفهم
- الأستعمال
- تستخدم
- مستخدم
- المستخدمين
- عادة
- مختلف
- تحقق من
- التصور
- حجم
- المشي
- وحدات التخزين
- أسبوع
- أسبوعي
- أسابيع
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- التي
- من الذى
- نوافذ
- بدون
- سير العمل
- عامل
- أعمال
- يامل
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت