تمت مشاركة هذا المنشور مع Girish Kumar Chidananda من redBus.
باص احمر اللون هي واحدة من أوائل مستخدمي AWS في الهند ، ويتم استضافة معظم خدماتها وتطبيقاتها على سحابة AWS. قدمت AWS مرونة لـ RedBus لتوسيع نطاق بنيتها التحتية بسرعة مع الحفاظ على انخفاض التكاليف للغاية. لدى AWS مجموعة شاملة من الخدمات لتلبية معظم احتياجاتهم ، بما في ذلك توفير دعم العملاء الذي يمكن أن تضمنه redBus.
في هذا المنشور ، نشارك بنية النظام الأساسي للبيانات في redBus ، وكيف ترتبط المكونات المختلفة لتشكيل طريق البيانات السريع. نناقش أيضًا التحديات التي واجهتها redBus في بناء لوحات معلومات لحالات استخدام ذكاء الأعمال في الوقت الفعلي (BI) ، وكيفية استخدامها أمازون QuickSight، خدمة تحليلات أعمال سريعة وسهلة الاستخدام ومدعومة بالسحابة تسهل على جميع الموظفين داخل redBus إنشاء تصورات وإجراء تحليل مخصص لاكتساب رؤى تجارية من بياناتهم ، في أي وقت وعلى أي جهاز.
حول redBus
باص احمر اللون هي أكبر منصة لحجز تذاكر الحافلات عبر الإنترنت في العالم تم إنشاؤها في الهند وتخدم أكثر من 36 مليون عميل سعيد حول العالم. جنبًا إلى جنب مع عمودي تذاكر الحافلات ، تدير redBus أيضًا خدمة حجز تذاكر القطارات تسمى سكك حديدية ودعا خدمة تأجير الحافلات والسيارات ص. إنها جزء من مجموعة GO-MMT ، وهي شركة السفر عبر الإنترنت الرائدة في الهند ، مع مجموعة واسعة من العلامات التجارية التي تشمل علامات تجارية بارزة أخرى للسفر عبر الإنترنت مثل MakeMyTrip و Goibibo.
الطريق السريع redBus's data 1.0 تحديث
تعتمد redBus بشكل كبير على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات على كل المستويات ، بدءًا من تتبع رحلة المسافر ، والتنبؤ بالطلب أثناء حركة المرور المرتفعة ، وتحديد ومعالجة الاختناقات في عملية الاشتراك في مشغلي الحافلات ، والمزيد. مع بدء نمو أعمال redBus من حيث عدد المدن والبلدان التي تعمل فيها وعدد مشغلي الحافلات والمسافرين الذين يستخدمون الخدمة في كل مدينة ، زاد أيضًا مقدار البيانات الواردة. كانت الحاجة إلى الوصول إلى البيانات وتحليلها في مكان واحد تتطلب منهم بناء منصة البيانات الخاصة بهم ، كما هو موضح في الرسم البياني التالي.
في الأقسام التالية ، نلقي نظرة على كل مكون بمزيد من التفصيل.
مصادر استيعاب البيانات
باستخدام منصة البيانات 1.0 ، يتم استيعاب البيانات من مصادر مختلفة:
- الوقت الحقيقي - تتدفق البيانات في الوقت الفعلي من تطبيقات redBus للهاتف المحمول ، والخدمات الصغيرة الخلفية ، وعندما يقوم أحد الركاب أو مشغل الحافلة أو التطبيق بأي عملية مثل حجز تذاكر الحافلة ، والبحث في مخزون الحافلات ، وتحميل مستند اعرف عميلك ، والمزيد
- دفعة واسطة - تجلب الوظائف المجدولة البيانات من العديد من مخازن البيانات المستمرة مثل خدمة قاعدة بيانات الأمازون (Amazon RDS) ، حيث يتم تخزين بيانات OLTP من جميع تطبيقاتها ، ومجموعات Apache Cassandra ، حيث يتم تخزين مخزون الناقل من مختلف المشغلين ، و Arango DB ، حيث يتم تخزين الرسوم البيانية لهوية المستخدم ، والمزيد
فهرسة البيانات
يتم استيعاب البيانات في الوقت الفعلي في مجموعات Apache Nifi المُدارة ذاتيًا ، وهي منصة بيانات مفتوحة المصدر تُستخدم لتنظيف البيانات وتحليلها وفهرستها من خلال إمكانات التوجيه الخاصة بها قبل إرسال البيانات إلى وجهتها.
التخزين والتحليلات
تستخدم redBus الخدمات التالية لاحتياجاتها التخزينية والتحليلية:
- خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) ، خدمة تخزين كائنات توفر الأساس لبحيرة البيانات الخاصة بهم نظرًا لقابلية التوسع غير المحدودة تقريبًا ومتانتها العالية. تتدفق البيانات في الوقت الفعلي من Apache Druid وتتدفق البيانات من مخازن البيانات على فترات منتظمة بناءً على الجداول الزمنية.
- Apache Druid ، وهو مخزن بيانات على نمط OLAP (يتدفق البيانات عبر أداة تحميل بيانات Kafka Druid) ، والذي يحسب الحقائق والمقاييس مقابل أبعاد مختلفة أثناء عملية تحميل البيانات.
- الأمازون الأحمر، خدمة مستودع بيانات سحابية تساعدك على تحليل إكسابايت من البيانات وتشغيل استعلامات تحليلية معقدة. تستخدم redBus خدمة Amazon Redshift لتخزين البيانات المعالجة من Amazon S3 والبيانات المجمعة من Apache Druid.
الاستعلام والتصور
لجعل redBus تعتمد على البيانات قدر الإمكان ، تأكدوا من أن البيانات يمكن الوصول إليها لمهندسي SRE ومهندسي البيانات ومحللي الأعمال عبر طبقة التصور. تتميز هذه الطبقة بلوحات معلومات يتم تقديمها باستخدام Apache SuperSet ، وهو تطبيق مفتوح المصدر لتصور البيانات و أمازون أثينا، خدمة استعلام تفاعلية لتحليل البيانات في Amazon S3 باستخدام لغة SQL القياسية لمتطلبات الاستعلام المخصصة.
التحديات
في البداية ، تعاملت redBus مع البيانات التي تم استيعابها بمعدل 10 ملايين حدث يوميًا. بمرور الوقت ، مع بدء نمو أعمالها ، زاد حجم البيانات (من الجيجابايت إلى تيرابايت إلى البيتابايت) ، واستيعاب البيانات يوميًا (من 10 ملايين إلى 320 مليون حدث) ، واحتياجات لوحة معلومات الأعمال. بعد فترة وجيزة ، بدأوا في مواجهة تحديات مع قدرات ذكاء الأعمال الخاصة بشركة Superset ذاتية الإدارة ، والتعقيدات التشغيلية المتزايدة.
قدرات ذكاء الأعمال المحدودة
واجهت redBus قيود BI التالية:
- عدم القدرة على إنشاء تصورات من مصادر بيانات متعددة - لا تسمح مجموعة Superset بإنشاء تصورات من جداول متعددة داخل طبقة استكشاف البيانات الخاصة بها. كان على مهندسي بيانات redBus ربط الجداول مسبقًا على مستوى مصدر البيانات نفسه. من أجل إنشاء عرض 360 درجة لأصحاب المصلحة التجاريين في redBus ، أصبح من غير الملائم لمهندسي البيانات الاحتفاظ بجداول متعددة تدعم طبقة التصور.
- لا يوجد مرشح عام للعناصر المرئية في لوحة المعلومات - لا يتم دعم عامل التصفية العام أو الأساسي عبر العناصر المرئية في لوحة المعلومات في مجموعة Superset. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك أن هناك عناصر مرئية مثل المبيعات المربحة حسب المنطقة ، وإيرادات حتى تاريخه المحققة حسب المنطقة ، وخط أنابيب المبيعات حسب المنطقة ، والمزيد في لوحة المعلومات ، ويتم إضافة عامل تصفية المنطقة إلى لوحة المعلومات بقيم مثل أوروبا والشرق الأوسط وإفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ والولايات المتحدة. سيتم تطبيق منطقة عامل التصفية على أحد العناصر المرئية فقط ، وليس على لوحة المعلومات بأكملها. ومع ذلك ، توقع مستخدمو لوحة المعلومات إجراء تصفية عبر لوحة المعلومات.
- ليست أداة سهلة الاستخدام للأعمال - Superset تتمحور حول المطورين بشكل كبير عندما يتعلق الأمر بالتخصيص. على سبيل المثال ، إذا كان على محلل الأعمال في redBus تخصيص تحديث موقوت يقوم تلقائيًا بإعادة الاستعلام عن كل شريحة على لوحة المعلومات وفقًا لقيمة محددة مسبقًا ، فيجب على المحلل تحديث حقل البيانات الوصفية JSON الخاص بلوحة المعلومات. لذلك ، فإن معرفة JSON وصياغته أمر إلزامي لإجراء أي تخصيص على المرئيات أو لوحة القيادة.
زيادة التكلفة التشغيلية
على الرغم من أن Superset مفتوح المصدر ، مما يعني عدم وجود تكاليف ترخيص ، إلا أنه يعني أيضًا أن هناك المزيد من الجهد في الحفاظ على جميع المكونات المطلوبة لتعمل كأداة ذكاء الأعمال على مستوى المؤسسة. قامت redBus بنشر وصيانة خادم ويب (Nginx) في مواجهة ملف موازن تحميل التطبيق للقيام بموازنة الحمل ؛ خادم قاعدة بيانات البيانات الوصفية (MySQL) حيث يقوم Superset بتخزين معلوماته الداخلية مثل المستخدمين والشرائح وتعريفات لوحة المعلومات ؛ قائمة انتظار المهام غير المتزامنة (الكرفس) لدعم الاستعلامات طويلة المدى ؛ وسيط الرسائل (RabbitMQ) ؛ وخادم التخزين المؤقت الموزع (Redis) لتخزين النتائج وتخطيط البيانات والمزيد الأمازون الحوسبة المرنة السحابية (Amazon EC2) مثيلات. الرسم البياني التالي يوضح هذه العمارة.
كان على فريق DevOps في redBus أن يقوم بالرفع الثقيل لتوفير البنية التحتية ، وأخذ النسخ الاحتياطية ، وتوسيع نطاق المكونات يدويًا حسب الحاجة ، وترقية المكونات بشكل فردي ، والمزيد. كما تطلب الأمر أيضًا وجود مطور ويب Python لإجراء التغييرات التكوينية حتى تعمل جميع المكونات معًا بسلاسة. أدت كل هذه العمليات اليدوية إلى زيادة التكلفة الإجمالية لملكية redBus.
رحلة نحو QuickSight
بدأت redBus في استكشاف حلول ذكاء الأعمال بشكل أساسي حول اثنين من متطلبات لوحة القيادة:
- لوحات معلومات ذكاء الأعمال لأصحاب المصلحة التجاريين والمحللين ، حيث يتم الحصول على البيانات عبر Amazon S3 و Amazon Redshift.
- لوحة معلومات لمراقبة أداء التطبيق في الوقت الفعلي (APM) لمساعدة مهندسي ومطوري SRE على تحديد السبب الجذري لمشكلة في نشر الخدمات المصغرة الخاصة بهم حتى يتمكنوا من إصلاح المشكلات قبل أن تؤثر على تجربة عملائهم. في هذه الحالة ، يتم الحصول على البيانات من خلال Druid.
تتلاءم ميزة QuickSight مع معظم متطلبات لوحة معلومات ذكاء الأعمال في redBus ، وفي وقت قصير بدأ فريق منصة البيانات لديهم بإثبات مفهوم (POC) لبضع لوحات معلومات معقدة. في نهاية اختبار الرعاية الصحية (POC) ، الذي امتد لمدة شهر ، شارك الفريق النتائج التي توصلوا إليها.
أولاً ، يعد QuickSight غنيًا بقدرات ذكاء الأعمال ، بما في ذلك ما يلي:
- إنه حل ذكاء الأعمال بالخدمة الذاتية مع ميزات السحب والإفلات التي يمكن أن تساعد محللي redBus في استخدامه بشكل مريح دون أي جهود ترميز.
- يمكن أن تساعد التصورات من مصادر بيانات متعددة في لوحة معلومات واحدة أصحاب المصلحة في redBus في الحصول على عرض 360 درجة للمبيعات والتنبؤ والرؤى في جزء واحد من الزجاج.
- تعد المرشحات المتتالية عبر المرئيات وعبر الأوراق في لوحة المعلومات من الميزات التي تشتد الحاجة إليها لمتطلبات RedBus's BI.
- يوفر QuickSight مرئيات تشبه Excel - تعد الجداول التي تحتوي على حسابات وجداول محورية مع تجميع الخلايا وأنماط جذابة للمشاهدين.
- يمكن لمحرك الحساب الفائق السرعة والمتوازي في الذاكرة (SPICE) في QuickSight أن يساعد redBus على توسيع نطاقه ليشمل مئات الآلاف من المستخدمين ، الذين يمكنهم جميعًا إجراء تحليل تفاعلي سريع في وقت واحد عبر مجموعة متنوعة من مصادر بيانات AWS.
- ستسمح رؤى تعلم الآلة الجاهزة والتنبؤ بها دون أي تكلفة إضافية لفريق علوم البيانات في redBus بالتركيز على نماذج تعلم الآلة إلى جانب التنبؤ بالمبيعات والنماذج المماثلة.
- يمكن للأمن المدمج على مستوى الصف (RLS) أن يسمح لـ redBus بمنح وصول مفلتر لمشاهديهم. على سبيل المثال ، لدى redBus العديد من محللي الأعمال الذين يديرون بلدانًا مختلفة. باستخدام RLS ، يرى كل محلل أعمال فقط البيانات المتعلقة بالبلد المعين له داخل لوحة معلومات واحدة.
- تستخدم redBus OneLogin كموفر الهوية الخاص بها ، والذي يدعم Security Assertion Markup Language 2.0 (SAML 2.0). بمساعدة اتحاد الهوية ودعم تسجيل الدخول الأحادي من QuickSight ، يمكن أن توفر redBus تدفقًا بسيطًا على متن الطائرة لمستخدمي QuickSight.
- يوفر QuickSight تنبيهات مدمجة وقدرات إخطارات البريد الإلكتروني.
ثانيًا ، QuickSight عبارة عن خدمة ذكاء أعمال مُدارة بالكامل ، وسحابة أصلية ، وبدون خوادم تقدم من AWS ، مع الميزات التالية:
- لا يحتاج مهندسو redBus إلى التركيز على الرفع الثقيل للتزويد والتوسع والحفاظ على حل BI الخاص بهم في مثيلات EC2.
- يوفر QuickSight تكاملاً أصليًا مع خدمات AWS مثل Amazon Redshift و Amazon S3 و Athena وغيرها من الأطر الشائعة مثل Presto و Snowflake و Teradata والمزيد. يتصل QuickSight بمعظم مصادر البيانات التي تمتلكها redBus بالفعل باستثناء Apache Druid ، لأن التكامل الأصلي مع Druid لم يكن متاحًا اعتبارًا من ديسمبر 2022. للحصول على قائمة كاملة بمصادر البيانات المدعومة ، راجع مصادر البيانات المدعومة.
النتيجة
بالنظر إلى جميع الميزات الغنية والتكلفة الإجمالية المنخفضة للملكية ، اختارت redBus QuickSight لمتطلبات لوحة معلومات BI الخاصة بهم. باستخدام QuickSight ، قام مهندسو البيانات في redBus ببناء عدد من لوحات المعلومات في أي وقت من الأوقات لإعطاء رؤى من بيتابايت من البيانات إلى أصحاب المصلحة والمحللين التجاريين. تم تطوير طريق البيانات السريع redBus لتقديم ذكاء الأعمال إلى جمهور أوسع بكثير في مؤسستهم ، مع أداء أفضل ووقت أسرع للقيمة. اعتبارًا من نوفمبر 2022 ، تجمع بين QuickSight لمستخدمي الأعمال ومجموعة Superset للوحات معلومات APM في الوقت الفعلي (في وقت كتابة هذا التقرير ، لا تقدم QuickSight موصلًا أصليًا لـ Druid) ، كما هو موضح في الرسم التخطيطي التالي.
لوحة أجهزة كشف شذوذ المبيعات
على الرغم من وجود العديد من لوحات المعلومات التي نشرتها redBus للإنتاج ، إلا أن اكتشاف الشذوذ في المبيعات هو أحد لوحات المعلومات المثيرة للاهتمام التي أنشأتها redBus. يستخدم نموذج التنبؤ بالمبيعات الخاص بـ redBus ، والذي يتم الحصول عليه بدوره من بيانات المبيعات التاريخية من جداول Amazon Redshift وبيانات المبيعات في الوقت الفعلي من جداول Druid ، كما هو موضح في الشكل التالي.
على فترات منتظمة ، تغذي الوظائف المجدولة نموذج التنبؤ في redBus ببيانات المبيعات التاريخية والوقت الفعلي ، ثم يتم دفع البيانات المتوقعة إلى جدول Amazon Redshift. يتم تقديم لوحة معلومات اكتشاف أخطاء المبيعات في QuickSight من خلال جدول Amazon Redshift الناتج.
فيما يلي أحد العناصر المرئية من لوحة معلومات اكتشاف أخطاء المبيعات. تم إنشاؤه باستخدام مخطط خطي يمثل المبيعات الفعلية لكل ساعة ، والمبيعات المتوقعة ، وعتبة التنبيه لسلسلة زمنية لمجموعة أعمال معينة في redBus.
في هذا المرئي ، يمثل كل شريط عدد الحالات الشاذة في المبيعات التي تم تشغيلها في نقطة معينة في السلسلة الزمنية.
يمكن لمحللي redBus التعمق أكثر في تفاصيل المبيعات والشذوذ على مستوى الدقائق ، كما هو موضح في الرسم البياني التالي. تأتي ميزة الحفر هذه خارج الصندوق باستخدام QuickSight.
لمزيد من التفاصيل حول إضافة عمليات التعمق إلى مرئيات لوحة معلومات QuickSight ، راجع إضافة عمليات البحث إلى البيانات المرئية في Amazon QuickSight.
بصرف النظر عن المرئيات ، فقد أصبحت واحدة من لوحات المعلومات المفضلة لدى المشاهدين في redBus بسبب الميزات البارزة التالية:
- نظرًا لأن التصفية عبر المرئيات هي ميزة خارجة عن المألوف في QuickSight ، تتم إضافة عامل تصفية مستند إلى الطابع الزمني إلى لوحة المعلومات. يساعد هذا في تصفية مرئيات متعددة في لوحة المعلومات بنقرة واحدة.
- تساعد إجراءات عنوان URL التي تم تكوينها على العناصر المرئية المشاهدين على الانتقال إلى التطبيقات الداخلية الحساسة للسياق.
- تساعد تنبيهات البريد الإلكتروني التي تم تكوينها على مؤشرات الأداء الرئيسية والمقاييس المرئية المشاهدين في الحصول على الإشعارات في الوقت المحدد.
الخطوات التالية
بصرف النظر عن إنشاء لوحات معلومات جديدة لاحتياجات لوحة معلومات BI الخاصة بهم ، فإن redBus تتخذ الخطوات التالية:
- استكشاف تحليلات QuickSight المضمنة لبضعة من متطلبات التطبيق الخاصة بهم لتسريع وقت الوصول إلى الرؤى للمستخدمين من خلال مرئيات البيانات في السياق ، ولوحات المعلومات التفاعلية ، والمزيد مباشرة داخل التطبيقات
- استكشاف QuickSight س، والتي يمكن أن تمكن أصحاب المصلحة التجاريين من طرح الأسئلة بلغة طبيعية وتلقي إجابات دقيقة مع التصورات ذات الصلة التي يمكن أن تساعدهم في اكتساب رؤى من البيانات
- بناء حل لوحة معلومات موحد باستخدام QuickSight يغطي جميع مصادر البيانات الخاصة بهم عندما تصبح عمليات الدمج متاحة
وفي الختام
في هذا المنشور ، أوضحنا لك كيف قامت redBus ببناء نظامها الأساسي للبيانات باستخدام خدمات AWS المتنوعة وأطر عمل Apache ، والتحديات التي مرت بها المنصة (خاصة في متطلبات لوحة معلومات BI والتحديات أثناء التوسع) ، وكيف استخدموا QuickSight وخفضوا التكلفة الإجمالية من الملكية.
لمعرفة المزيد عن الهندسة في redBus ، تحقق من مشاركات مدونة متوسطة. لمعرفة المزيد حول ما يحدث في QuickSight أو إذا كانت لديك أي أسئلة ، فاتصل بـ مجتمع QuickSight، وهي نشطة للغاية وتوفر العديد من الموارد.
حول المؤلف
جيريش كومار تشيداناندا يعمل كمدير هندسة أول - هندسة البيانات في redBus ، حيث عمل على إنشاء تطبيقات ومكونات مختلفة لهندسة البيانات لشركة redBus على مدار السنوات الخمس الماضية. قبل أن يبدأ رحلته في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، عمل كمهندس ميكانيكي وأنظمة تحكم في مؤسسات مختلفة ، وهو حاصل على درجة الماجستير في هندسة السوائل من جامعة باث.
كايالفيزي كانداسامي تعمل مع الشركات الرقمية الأصلية لدعم ابتكاراتها. بصفتها كبيرة مهندسي الحلول (APAC) في Amazon Web Services ، فإنها تستخدم خبرتها لمساعدة الأشخاص على إحياء أفكارهم ، مع التركيز بشكل أساسي على هياكل الخدمات الصغيرة والحلول السحابية الأصلية باستخدام خدمات AWS. خارج العمل ، تحب لعب الشطرنج وهي لاعبة شطرنج حاصلة على تصنيف FIDE. كما أنها تدرب بناتها على فن لعب الشطرنج ، وتهيئهن لبطولات الشطرنج المختلفة.
- 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/a-dive-into-redbuss-data-platform-and-how-they-used-amazon-quicksight-to-accelerate-business-insights/
- 10 مليون دولار
- 1
- 10
- 100
- 2022
- 360 درجة
- a
- من نحن
- تسريع
- الوصول
- يمكن الوصول
- وفقا
- دقيق
- في
- الإجراءات
- نشط
- Ad
- وأضاف
- إضافي
- معالجة
- متبنين
- تؤثر
- بعد
- ضد
- ملاحظه
- الكل
- سابقا
- أمازون
- Amazon EC2
- أمازون QuickSight
- أمازون RDS
- أمازون ويب سيرفيسز
- كمية
- تحليل
- المحلل
- المحللين
- تحليلية
- تحليلات
- تحليل
- و
- إكتشاف عيب خلقي
- الأجوبة
- اباك
- أباتشي
- تطبيق
- التطبيقات
- التقديم
- التطبيقات
- هندسة معمارية
- حول
- فنـون
- تعيين
- جذاب
- جمهور
- المؤلفة
- تلقائيا
- متاح
- AWS
- الخلفية
- النسخ الاحتياطي
- شريط
- على أساس
- لان
- أصبح
- قبل
- يجري
- أفضل
- المدونة
- صندوق
- العلامة تجارية
- العلامات التجارية
- جلب
- وسيط
- نساعدك في بناء
- ابني
- بنيت
- مدمج
- حافلة
- الأعمال
- ذكاء الأعمال
- تسمى
- قدرات
- سيارة
- حقيبة
- الحالات
- الأقسام
- سبب
- التحديات
- التغييرات
- رسم
- رسم
- التحقق
- شطرنج
- اختار
- مدن
- المدينة
- سحابة
- البرمجة
- جماعة
- يجمع بين
- الشركات
- حول الشركة
- إكمال
- مجمع
- التعقيدات
- عنصر
- مكونات
- شامل
- إحصاء
- مفهوم
- متصل
- يربط
- نظر
- مراقبة
- التكلفة
- التكاليف
- استطاع
- دولة
- البلد
- زوجان
- تغطية
- خلق
- خلق
- زبون
- دعم العملاء
- العملاء
- التخصيص
- تصميم
- لوحة أجهزة القياس
- البيانات
- بحيرة البيانات
- منصة البيانات
- علم البيانات
- عرض مرئي للمعلومات
- مستودع البيانات
- تعتمد على البيانات
- قاعدة البيانات
- يوم
- ديسمبر
- القرارات
- الدرجة العلمية
- الطلب
- نشر
- نشر
- افضل الرحلات السياحية
- التفاصيل
- تفاصيل
- كشف
- المطور
- المطورين
- جهاز
- DevOps
- فعل
- مختلف
- الأبعاد
- مباشرة
- بحث
- وزعت
- وثيقة
- لا
- فعل
- لا
- إلى أسفل
- الكاهن
- متانة
- أثناء
- كل
- سهلة الاستخدام
- جهد
- جهود
- البريد الإلكتروني
- جزءا لا يتجزأ من
- EMEA
- الموظفين
- تمكين
- محرك
- مهندس
- الهندسة
- المهندسين
- على مستوى المؤسسة
- كامل
- خاصة
- الأثير (ETH)
- أحداث
- تطورت
- مثال
- إلا
- متوقع
- الخبره في مجال الغطس
- استكشاف
- استكشاف
- واسع
- جدا
- واجه
- مواجهة
- FAST
- أسرع
- المفضلة—الحقيبة
- الميزات
- المميزات
- اتحاد
- حقل
- الشكل
- تصفية
- تصفية
- مرشحات
- تناسب
- حل
- مرونة
- تدفق
- يطفو
- تركز
- التركيز
- متابعيك
- النموذج المرفق
- دورة تأسيسية
- الأطر
- ودود
- تبدأ من
- واجهة
- تماما
- وظيفة
- إضافي
- ربح
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- منح
- زجاج
- العالمية
- منح
- الرسوم البيانية
- تجمع
- متزايد
- سعيد
- وجود
- بشكل كبير
- مساعدة
- يساعد
- مرتفع
- أعلى
- جدا
- طريق سريع
- تاريخي
- يحمل
- استضافت
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- مئات
- الأفكار
- تحديد
- تحديد
- هوية
- in
- يشمل
- بما فيه
- الوارد
- زيادة
- الهند
- بشكل فردي
- العالمية
- معلومات
- البنية التحتية
- الابتكار
- رؤى
- التكامل
- التكاملات
- رؤيتنا
- التفاعلية
- وكتابة مواضيع مثيرة للاهتمام
- داخلي
- المخزون
- قضية
- مسائل
- IT
- صناعة تكنولوجيا المعلومات
- نفسها
- المشــاريــع
- انضم
- رحلة
- جسون
- كافكا
- حفظ
- علم
- المعرفة
- KYC
- بحيرة
- لغة
- أكبر
- اسم العائلة
- طبقة
- قيادة
- تعلم
- مستوى
- الترخيص
- الحياة
- تجميل
- القيود
- خط
- قائمة
- تحميل
- محمل
- جار التحميل
- بحث
- منخفض
- المحافظة
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- تمكن
- مدير
- إلزامي
- كتيب
- يدويا
- كثير
- يعني
- ميكانيكي
- الرسالة
- البيانات الوصفية
- المقاييس
- microservices
- مليون
- دقيقة
- ML
- الجوال
- تطبيقات الموبايل
- نموذج
- عارضات ازياء
- مراقبة
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- MS
- متعدد
- MySQL
- محلي
- طبيعي
- اللغة الطبيعية
- التنقل
- حاجة
- بحاجة
- إحتياجات
- جديد
- التالي
- NGINX
- جدير بالذكر
- إعلام
- الإخطارات
- نوفمبر
- عدد
- موضوع
- تخزين الكائنات
- عرض
- الوهب
- عروض
- التأهيل ل
- ONE
- online
- جاكيت
- المصدر المفتوح
- تعمل
- عملية
- تشغيل
- عمليات
- عامل
- مشغلي
- طلب
- منظمة
- المنظمات
- أخرى
- في الخارج
- الخاصة
- ملكية
- خبز
- موازية
- جزء
- خاص
- مجتمع
- نفذ
- أداء
- خط أنابيب
- محور
- المكان
- المنصة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- لاعب
- لعب
- اضغط لتتحدث
- البوينت
- الرائج
- محفظة
- ممكن
- منشور
- قوة
- وتوقع
- يستعد
- في المقام الأول
- ابتدائي
- قبل
- عملية المعالجة
- الإنتــاج
- بارز
- دليل
- دليل على المفهوم
- الملكية
- تزود
- المقدمة
- مزود
- ويوفر
- توفير
- دفع
- بايثون
- الأسئلة المتكررة
- السكة الحديدية
- بسرعة
- معدل
- الوصول
- في الوقت الحقيقي
- معلومات الوقت الحقيقي
- أدركت
- تسلم
- منطقة
- منتظم
- ذات صلة
- ذات الصلة
- تمثل
- يمثل
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- الموارد
- النتائج
- إيرادات
- النوادي الثرية
- جذر
- يجري
- الأملاح
- التدرجية
- حجم
- التحجيم
- المقرر
- الوظائف المجدولة
- علوم
- بسلاسة
- البحث
- أقسام
- أمن
- يرى
- خدمة ذاتية، إخدم نفسك بنفسك
- إرسال
- كبير
- مسلسلات
- Serverless
- الخدمة
- خدماتنا
- خدمة
- عدة
- مشاركة
- شاركت
- أظهرت
- مماثل
- الاشارات
- معا
- عزباء
- شريحة
- So
- حل
- الحلول
- قريبا
- مصدر
- مصادر
- تابل
- SQL
- أصحاب المصلحة
- معيار
- بدأت
- ابتداء
- خطوات
- تخزين
- متجر
- تخزين
- فروعنا
- جناح
- الدعم
- مدعومة
- دعم
- الدعم
- بناء الجملة
- أنظمة
- جدول
- مع الأخذ
- مهمة
- فريق
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- •
- العالم
- من مشاركة
- وبالتالي
- الآلاف
- عتبة
- عبر
- التذاكر
- تذاكر
- الوقت
- السلاسل الزمنية
- موقوت
- إلى
- سويا
- أداة
- الإجمالي
- البطولات
- نحو
- تتبع الشحنة
- حركة المرور
- سفر
- المسافر
- مسافرين
- أثار
- منعطف أو دور
- موحد
- جامعة
- غير محدود
- تحديث
- تحميل
- us
- تستخدم
- مستخدم
- المستخدمين
- قيمنا
- القيم
- تشكيلة
- مختلف
- بواسطة
- المزيد
- المشاهدين
- عمليا
- التصور
- حجم
- المخزن
- الويب
- خادم الويب
- خدمات ويب
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- التي
- في حين
- من الذى
- واسع
- على نطاق أوسع
- سوف
- يفوز
- في غضون
- بدون
- للعمل
- العمل معا
- عمل
- أعمال
- العالم
- العالم
- سوف
- جاري الكتابة
- سنوات
- زفيرنت