আমরা রিয়েল-টাইম ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টির যুগে বাস করছি, কম লেটেন্সি ডেটা স্ট্রিমিং অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা চালিত৷ আজ, প্রত্যেকেই যে কোনও অ্যাপ্লিকেশনে একটি ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা আশা করে এবং সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসা পরিচালনা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার গতি বাড়াতে ক্রমাগত উদ্ভাবন করছে। নতুন ব্যবসা এবং গ্রাহকের ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটার বিভিন্ন বিন্যাস চালু হওয়ার সাথে উৎপাদিত সময়-সংবেদনশীল ডেটার পরিমাণ দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। অতএব, রিয়েল-টাইম ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও ভাল গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য সংস্থাগুলির জন্য একটি কম-বিলম্বিত, মাপযোগ্য এবং নির্ভরযোগ্য ডেটা স্ট্রিমিং অবকাঠামো গ্রহণ করা গুরুত্বপূর্ণ।
এটি একটি ব্লগ সিরিজের প্রথম পোস্ট যা বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমিং পরিকাঠামো তৈরিতে সাধারণ স্থাপত্য নিদর্শন সরবরাহ করে। এটি AWS ক্লাউড ব্যবহার করে কম-লেটেন্সি স্ট্রিমিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য একটি কাঠামো প্রদানের লক্ষ্য অ্যামাজন কিনসিস ডেটা স্ট্রিম এবং AWS উদ্দেশ্য-নির্মিত ডেটা বিশ্লেষণ পরিষেবা.
এই পোস্টে, আমরা দুটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে সাধারণ স্থাপত্য নিদর্শন পর্যালোচনা করব: টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং ইভেন্ট চালিত মাইক্রোসার্ভিসেস। আমাদের সিরিজের পরবর্তী পোস্টে, আমরা রিয়েল-টাইম BI ড্যাশবোর্ড, যোগাযোগ কেন্দ্র এজেন্ট, লেজার ডেটা, ব্যক্তিগতকৃত রিয়েল-টাইম সুপারিশ, লগ অ্যানালিটিক্স, IoT ডেটা, পরিবর্তন ডেটা ক্যাপচার এবং বাস্তবের জন্য স্ট্রিমিং পাইপলাইন তৈরির স্থাপত্য নিদর্শনগুলি অন্বেষণ করব। -সময় মার্কেটিং ডেটা। এই সমস্ত আর্কিটেকচার প্যাটার্নগুলি অ্যামাজন কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাথে একীভূত।
কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাথে রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং
Amazon Kinesis Data Strems হল একটি ক্লাউড-নেটিভ, সার্ভারহীন স্ট্রিমিং ডেটা পরিষেবা যা যেকোনো স্কেলে রিয়েল-টাইম ডেটা ক্যাপচার, প্রক্রিয়া এবং সংরক্ষণ করা সহজ করে তোলে। কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীমগুলির সাহায্যে, আপনি হাজার হাজার উত্স থেকে প্রতি সেকেন্ডে শত শত গিগাবাইট ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে পারেন, যা আপনাকে রিয়েল-টাইমে তথ্য প্রক্রিয়া করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সহজেই লিখতে দেয়। সংগৃহীত ডেটা মিলিসেকেন্ডে পাওয়া যায় রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স ব্যবহারের ক্ষেত্রে, যেমন রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড, রিয়েল-টাইম অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এবং গতিশীল মূল্য। ডিফল্টরূপে, Kinesis ডেটা স্ট্রীমের মধ্যে ডেটা 24 ঘন্টার জন্য সংরক্ষণ করা হয় যাতে ডেটা ধারণ 365 দিনে বাড়ানো যায়। গ্রাহকরা যদি একাধিক অ্যাপ্লিকেশনের সাথে একই ডেটা রিয়েল-টাইমে প্রক্রিয়া করতে চান, তাহলে তারা এনহ্যান্সড ফ্যান-আউট (EFO) বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করতে পারেন। এই বৈশিষ্ট্যের আগে, স্ট্রীম থেকে ডেটা গ্রহণকারী প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন 2MB/সেকেন্ড/শার্ড আউটপুট ভাগ করে নেয়। উন্নত ফ্যান-আউট ব্যবহার করার জন্য স্ট্রীম গ্রাহকদের কনফিগার করার মাধ্যমে, প্রতিটি ডেটা ভোক্তা ডেটা পুনরুদ্ধারের লেটেন্সি আরও কমাতে শর্ড প্রতি রিড থ্রুপুটের ডেডিকেটেড 2MB/সেকেন্ড পাইপ পায়।
উচ্চ প্রাপ্যতা এবং স্থায়িত্বের জন্য, কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলি একটি AWS অঞ্চলে তিনটি প্রাপ্যতা অঞ্চলে স্ট্রিম করা ডেটা সিঙ্ক্রোনাসভাবে প্রতিলিপি করে উচ্চ স্থায়িত্ব অর্জন করে এবং আপনাকে 365 দিন পর্যন্ত ডেটা ধরে রাখার বিকল্প দেয়৷ নিরাপত্তার জন্য, Kinesis ডেটা স্ট্রীম সার্ভার-সাইড এনক্রিপশন প্রদান করে যাতে আপনি আপনার আমাজন VPC এবং Kinesis ডেটা স্ট্রীমের মধ্যে ট্রাফিককে ব্যক্তিগত রাখতে বিশ্রামে আপনার ডেটা এবং Amazon Virtual Private Cloud (VPC) ইন্টারফেস এন্ডপয়েন্ট এনক্রিপ্ট করে কঠোর ডেটা ম্যানেজমেন্টের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারেন।
কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির অন্যান্য AWS পরিষেবাগুলির সাথে নেটিভ ইন্টিগ্রেশন রয়েছে যেমন এডাব্লুএস আঠালো এবং অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ AWS-এ রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে। অতিরিক্ত বিবরণের জন্য Amazon Kinesis ডেটা স্ট্রীম ইন্টিগ্রেশন পড়ুন।
কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম সহ আধুনিক ডেটা স্ট্রিমিং আর্কিটেকচার
কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম সহ একটি আধুনিক স্ট্রিমিং ডেটা আর্কিটেকচার পাঁচটি যৌক্তিক স্তরের স্ট্যাক হিসাবে ডিজাইন করা যেতে পারে; প্রতিটি স্তর একাধিক উদ্দেশ্য-নির্মিত উপাদানগুলির সমন্বয়ে গঠিত যা নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সম্বোধন করে, যেমনটি নিম্নলিখিত চিত্রে চিত্রিত হয়েছে:
আর্কিটেকচার নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলি নিয়ে গঠিত:
- স্ট্রিমিং সূত্র - আপনার স্ট্রিমিং ডেটার উৎসের মধ্যে রয়েছে ক্লিকস্ট্রিম ডেটা, সেন্সর, সোশ্যাল মিডিয়া, ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) ডিভাইস, আপনার ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে তৈরি করা লগ ফাইল এবং ক্রমাগত স্ট্রীম হিসাবে আধা-কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা তৈরি করে এমন মোবাইল ডিভাইসগুলির মতো ডেটা উত্স অন্তর্ভুক্ত। উচ্চ বেগে।
- স্ট্রিম ইনজেশন - স্ট্রীম ইনজেশন লেয়ার স্ট্রিম স্টোরেজ লেয়ারে ডেটা ইনজেস্ট করার জন্য দায়ী। এটি হাজার হাজার ডেটা উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করার এবং রিয়েল টাইমে খাওয়ার ক্ষমতা সরবরাহ করে। আপনি ব্যবহার করতে পারেন Kinesis SDK API-এর মাধ্যমে স্ট্রিমিং ডেটা ইনজেস্ট করার জন্য, কাইনেসিস প্রডিউসার লাইব্রেরি উচ্চ-কর্মক্ষমতা এবং দীর্ঘ-চলমান স্ট্রিমিং প্রযোজক তৈরির জন্য, বা ক কাইনেসিস এজেন্ট ফাইলের একটি সেট সংগ্রহ করার জন্য এবং সেগুলি কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীমগুলিতে ইনজেস্ট করার জন্য। উপরন্তু, আপনি যেমন অনেক প্রি-বিল্ড ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারেন AWS ডাটাবেস মাইগ্রেশন সার্ভিস (AWS DMS), আমাজন ডায়নামোডিবি, এবং এডাব্লুএস আইওটি কোর নো-কোড ফ্যাশনে ডেটা ইনজেস্ট করতে। এছাড়াও আপনি Apache Spark এবং Apache Kafka Connect এর মত তৃতীয় পক্ষের প্ল্যাটফর্ম থেকে ডেটা গ্রহণ করতে পারেন
- স্ট্রিম স্টোরেজ - কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীমগুলি ডেটা থ্রুপুট সমর্থন করার জন্য দুটি মোড অফার করে: অন-ডিমান্ড এবং প্রভিশনড। অন-ডিমান্ড মোড, এখন ডিফল্ট পছন্দ, পরিবর্তনশীল থ্রুপুটগুলিকে শোষণ করতে স্থিতিস্থাপকভাবে স্কেল করতে পারে, যাতে গ্রাহকদের ক্ষমতা পরিচালনার বিষয়ে চিন্তা করতে হবে না এবং ডেটা থ্রুপুট দ্বারা অর্থ প্রদান করতে হবে না। অন-ডিমান্ড মোড স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ইনজেশনে অপ্রত্যাশিত স্পাইকের জন্য পর্যাপ্ত ক্ষমতা প্রদানের জন্য তার ঐতিহাসিক সর্বাধিক ডেটা ইনজেশনের তুলনায় স্ট্রিম ক্ষমতাকে 2x বাড়িয়ে দেয়। বিকল্পভাবে, যে গ্রাহকরা স্ট্রিম রিসোর্সের উপর দানাদার নিয়ন্ত্রণ চান তারা প্রভিশনড মোড ব্যবহার করতে পারেন এবং তাদের থ্রুপুট প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে সক্রিয়ভাবে শার্ডের সংখ্যা বাড়াতে এবং কমাতে পারেন। অতিরিক্তভাবে, কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলি ডিফল্টরূপে 24 ঘন্টা পর্যন্ত স্ট্রিমিং ডেটা সঞ্চয় করতে পারে তবে ব্যবহারের ক্ষেত্রে 7 দিন বা 365 দিন পর্যন্ত প্রসারিত হতে পারে। একাধিক অ্যাপ্লিকেশন একই স্ট্রীম গ্রাস করতে পারে।
- স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণ - স্ট্রীম প্রসেসিং লেয়ার ডাটা ভ্যালিডেশন, ক্লিনআপ, নরমালাইজেশন, ট্রান্সফরমেশন এবং সমৃদ্ধকরণের মাধ্যমে ডাটাকে ব্যবহারযোগ্য অবস্থায় রূপান্তরিত করার জন্য দায়ী। স্ট্রিমিং রেকর্ডগুলি যেভাবে তৈরি করা হয় সেই ক্রমে পড়া হয়, রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স, ইভেন্ট-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা বা ETL স্ট্রিমিং (এক্সট্রাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড) করার অনুমতি দেয়। তুমি ব্যবহার করতে পার Apache Flink এর জন্য Amazon পরিচালিত পরিষেবা জটিল স্ট্রিম ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য, এডাব্লুএস ল্যাম্বদা স্টেটলেস স্ট্রিম ডেটা প্রসেসিং এর জন্য, এবং এডাব্লুএস আঠালো & আমাজন ইএমআর কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম গণনার জন্য। আপনি এর সাথে কাস্টমাইজড ভোক্তা অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন কাইনেসিস কনজিউমার লাইব্রেরি, যা ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং এর সাথে যুক্ত অনেক জটিল কাজের যত্ন নেবে।
- গন্তব্য - গন্তব্য স্তরটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্ভর করে একটি উদ্দেশ্য-নির্মিত গন্তব্যের মতো। আপনি সরাসরি ডেটা স্ট্রিম করতে পারেন আমাজন রেডশিফ্ট ইভেন্ট-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য ডেটা গুদামজাতকরণ এবং অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজের জন্য। আপনিও ব্যবহার করতে পারেন আমাজন কিনেস ডেটা ফায়ারহোজ ose স্ট্রিমিং ইন্টিগ্রেশনের জন্য যেখানে আপনি AWS Lambda এর সাথে স্ট্রিম প্রসেসিং হালকা করতে পারেন এবং তারপরে গন্তব্যে প্রসেসড স্ট্রিমিং ডেলিভারি করতে পারেন আমাজন S3 ডেটা লেক, অপারেশনাল অ্যানালিটিক্সের জন্য ওপেনসার্চ পরিষেবা, একটি রেডশিফ্ট ডেটা গুদাম, অ্যামাজন ডায়নামোডিবি-র মতো নো-এসকিউএল ডেটাবেস এবং রিলেশনাল ডেটাবেসগুলির মতো অ্যামাজন আরডিএস ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে রিয়েল-টাইম স্ট্রিমগুলি গ্রাস করতে। গন্তব্যটি রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড, প্রক্রিয়াকৃত স্ট্রিমিং ডেটার উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত, রিয়েল-টাইম পরিবর্তন এবং আরও অনেক কিছুর জন্য একটি ইভেন্ট-চালিত অ্যাপ্লিকেশন হতে পারে।
টাইম সিরিজের জন্য রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স আর্কিটেকচার
টাইম সিরিজ ডেটা হল সময়ের সাথে পরিবর্তিত ঘটনাগুলি পরিমাপের জন্য একটি সময়ের ব্যবধানে রেকর্ড করা ডেটা পয়েন্টগুলির একটি ক্রম। উদাহরণ হল সময়ের সাথে সাথে স্টকের দাম, ওয়েবপেজ ক্লিকস্ট্রিম এবং সময়ের সাথে সাথে ডিভাইস লগ। গ্রাহকরা সময়ের সাথে পরিবর্তনগুলি নিরীক্ষণ করতে টাইম সিরিজ ডেটা ব্যবহার করতে পারেন, যাতে তারা অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে পারে, নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং সময়ের সাথে নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলগুলি কীভাবে প্রভাবিত হয় তা বিশ্লেষণ করতে পারে। টাইম সিরিজ ডেটা সাধারণত উচ্চ ভলিউমের একাধিক উত্স থেকে তৈরি করা হয় এবং এটি প্রায় বাস্তব সময়ে খরচ-কার্যকরভাবে সংগ্রহ করা প্রয়োজন।
সাধারণত, তিনটি প্রাথমিক লক্ষ্য রয়েছে যা গ্রাহকরা সময়-সিরিজ ডেটা প্রক্রিয়াকরণে অর্জন করতে চায়:
- সিস্টেমের কর্মক্ষমতা সম্পর্কে রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি লাভ করুন এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করুন৷
- প্রবণতা ট্র্যাক করতে এবং এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি থেকে ক্যোয়ারী/বিল্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন করতে শেষ-ব্যবহারকারীর আচরণ বুঝুন
- সংরক্ষণাগার এবং ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটা উভয়ই গ্রহণ এবং সঞ্চয় করার জন্য একটি টেকসই স্টোরেজ সমাধান আছে।
কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাহায্যে গ্রাহকরা পরিষ্কার, সমৃদ্ধকরণ, সঞ্চয়স্থান, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য হাজার হাজার উত্স থেকে ক্রমাগত টেরাবাইট টাইম সিরিজ ডেটা ক্যাপচার করতে পারে৷
নিম্নলিখিত আর্কিটেকচার প্যাটার্নটি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাথে টাইম সিরিজ ডেটার জন্য বাস্তব সময় বিশ্লেষণগুলি অর্জন করা যেতে পারে:
কর্মপ্রবাহের ধাপগুলি নিম্নরূপ:
- ডেটা ইনজেশন এবং স্টোরেজ - Kinesis ডেটা স্ট্রিমগুলি হাজার হাজার উত্স থেকে ক্রমাগত টেরাবাইট ডেটা ক্যাপচার এবং সঞ্চয় করতে পারে।
- স্ট্রিম প্রসেসিং - একটি অ্যাপ্লিকেশন দিয়ে তৈরি Apache Flink এর জন্য Amazon পরিচালিত পরিষেবা টাইম সিরিজ ডেটাতে যেকোন ত্রুটি সনাক্ত করতে এবং পরিষ্কার করতে ডেটা স্ট্রিম থেকে রেকর্ডগুলি পড়তে পারে এবং অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স অপ্টিমাইজ করার জন্য নির্দিষ্ট মেটাডেটা দিয়ে ডেটা সমৃদ্ধ করতে পারে। মাঝখানে একটি ডেটা স্ট্রিম ব্যবহার করা একই সময়ে অন্যান্য প্রক্রিয়া এবং সমাধানগুলিতে টাইম সিরিজ ডেটা ব্যবহার করার সুবিধা প্রদান করে। একটি Lambda ফাংশন তারপর এই ইভেন্টগুলির সাথে আহ্বান করা হয়, এবং মেমরিতে সময় সিরিজ গণনা করতে পারে।
- গন্তব্য - পরিষ্কার এবং সমৃদ্ধ করার পরে, প্রক্রিয়াকৃত সময় সিরিজের ডেটা স্ট্রিম করা যেতে পারে আমাজন টাইমস্ট্রিম রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ডিং এবং বিশ্লেষণের জন্য ডাটাবেস, অথবা শেষ-ব্যবহারকারীর প্রশ্নের জন্য DynamoDB-এর মতো ডেটাবেসে সংরক্ষিত। আর্কাইভ করার জন্য কাঁচা ডেটা Amazon S3 এ স্ট্রিম করা যেতে পারে।
- ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং অন্তর্দৃষ্টি লাভ - গ্রাহকরা ব্যবহার করে প্রশ্ন করতে, ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং সতর্কতা তৈরি করতে পারে Grafana জন্য Amazon পরিচালিত পরিষেবা. Grafana ডেটা উত্সগুলিকে সমর্থন করে যা টাইম সিরিজ ডেটার জন্য স্টোরেজ ব্যাকএন্ড। Timestream থেকে আপনার ডেটা অ্যাক্সেস করতে, আপনাকে Grafana-এর জন্য Timestream প্লাগইন ইনস্টল করতে হবে। শেষ-ব্যবহারকারীরা ডায়নামোডিবি টেবিল থেকে ডেটা জিজ্ঞাসা করতে পারে অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে একটি প্রক্সি হিসাবে অভিনয়।
নির্দেশ করে Amazon Kinesis, Amazon Timestream, এবং Grafana এর সাথে রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণের কাছাকাছি অ্যামাজন টাইমস্ট্রিমের মতো একটি টাইম সিরিজ অপ্টিমাইজ করা ডেটা স্টোরে ডিভাইস টেলিমেট্রি আইওটি ডেটা প্রক্রিয়া এবং সঞ্চয় করার জন্য একটি সার্ভারহীন স্ট্রিমিং পাইপলাইন প্রদর্শন করা।
ইভেন্ট-সোর্সিং মাইক্রোসার্ভিসের জন্য রিয়েল টাইমে ডেটা সমৃদ্ধ করা এবং রিপ্লে করা
মাইক্রোসার্ভিস হল সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টের একটি স্থাপত্য এবং সাংগঠনিক পদ্ধতি যেখানে সফ্টওয়্যারগুলি ছোট স্বাধীন পরিষেবাগুলির সমন্বয়ে গঠিত যা সু-সংজ্ঞায়িত API-এর মাধ্যমে যোগাযোগ করে। ইভেন্ট-চালিত মাইক্রোসার্ভিস তৈরি করার সময়, গ্রাহকরা অর্জন করতে চান 1. আগত ইভেন্টের ভলিউম পরিচালনা করার জন্য উচ্চ মাপযোগ্যতা এবং 2. ইভেন্ট প্রক্রিয়াকরণের নির্ভরযোগ্যতা এবং ব্যর্থতার মুখে সিস্টেমের কার্যকারিতা বজায় রাখা।
গ্রাহকরা নতুন বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য উদ্ভাবন এবং টাইম-টু-মার্কেটকে ত্বরান্বিত করতে মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচার প্যাটার্ন ব্যবহার করে, কারণ এটি অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে স্কেল করা সহজ এবং দ্রুত বিকাশ করে। যাইহোক, অন্য একটি মাইক্রোসার্ভিসে নেটওয়ার্ক কলে ডেটা সমৃদ্ধ করা এবং রিপ্লে করা চ্যালেঞ্জিং কারণ এটি অ্যাপ্লিকেশনের নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে এবং ত্রুটিগুলি ডিবাগ এবং ট্রেস করা কঠিন করে তোলে৷ এই সমস্যা সমাধানের জন্য, ইভেন্ট-সোর্সিং হল একটি কার্যকর ডিজাইন প্যাটার্ন যা সমৃদ্ধকরণ এবং পুনরায় খেলার জন্য সমস্ত রাষ্ট্রীয় পরিবর্তনের ঐতিহাসিক রেকর্ডকে কেন্দ্রীভূত করে, এবং লেখার কাজের চাপ থেকে পড়া ডিকপল। গ্রাহকরা ইভেন্ট-সোর্সিং মাইক্রোসার্ভিসের জন্য কেন্দ্রীভূত ইভেন্ট স্টোর হিসাবে কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম ব্যবহার করতে পারেন, কারণ KDS প্রতি সেকেন্ডে 1/ গিগাবাইট ডেটা থ্রুপুট পরিচালনা করতে পারে এবং মিলিসেকেন্ডে ডেটা স্ট্রিম করতে পারে, উচ্চ স্কেলেবিলিটি এবং রিয়েল-টাইমের কাছাকাছি প্রয়োজনীয়তা মেটাতে। লেটেন্সি, 2/ মাইক্রোসার্ভিসেস থেকে সম্পূর্ণরূপে ডিকপল হওয়ার সময় ডেটা সমৃদ্ধকরণ এবং অর্জনের জন্য Flink এবং S3-এর সাথে একীভূত করুন এবং 3/ পরবর্তী সময়ে পুনরায় চেষ্টা এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস পড়ার অনুমতি দিন, কারণ KDS ডিফল্ট 24 ঘন্টার জন্য ডেটা রেকর্ড ধরে রাখে এবং ঐচ্ছিকভাবে 365 দিন পর্যন্ত।
নিম্নলিখিত আর্কিটেকচারাল প্যাটার্নটি ইভেন্ট-সোর্সিং মাইক্রোসার্ভিসেসের জন্য কিনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তার একটি সাধারণ চিত্র:
কর্মপ্রবাহের ধাপগুলি নিম্নরূপ:
- ডেটা ইনজেশন এবং স্টোরেজ - আপনি স্টোরেজের জন্য আপনার মাইক্রোসার্ভিস থেকে আপনার কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীমগুলিতে ইনপুট একত্রিত করতে পারেন।
- স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণ - Apache Flink স্টেটফুল ফাংশন বিল্ডিং ডিস্ট্রিবিউটেড স্টেটফুল ইভেন্ট-চালিত অ্যাপ্লিকেশন সহজ করে। এটি একটি ইনপুট কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীম থেকে ইভেন্টগুলি গ্রহণ করতে পারে এবং ফলস্বরূপ স্ট্রীমটিকে একটি আউটপুট ডেটা স্ট্রীমে রুট করতে পারে। আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশন ব্যবসায়িক যুক্তির উপর ভিত্তি করে Apache Flink এর সাথে একটি রাষ্ট্রীয় ফাংশন ক্লাস্টার তৈরি করতে পারেন।
- Amazon S3 এ রাজ্যের স্ন্যাপশট - ট্র্যাকিংয়ের জন্য আপনি অ্যামাজন S3-তে স্টেট স্ন্যাপশট সংরক্ষণ করতে পারেন।
- আউটপুট স্ট্রীম - আউটপুট স্ট্রীমগুলি API গেটওয়ের মাধ্যমে HTTP/gRPC প্রোটোকলের মাধ্যমে ল্যাম্বডা রিমোট ফাংশনের মাধ্যমে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- ল্যাম্বডা রিমোট ফাংশন - Lambda ফাংশন ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন পরিবেশন করার জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবসায়িক যুক্তির জন্য মাইক্রোসার্ভিস হিসাবে কাজ করতে পারে।
অন্যান্য গ্রাহকরা কিনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাথে তাদের ইভেন্ট-ভিত্তিক মাইক্রোসার্ভিসগুলি কীভাবে তৈরি করেছে তা জানতে, নিম্নলিখিতগুলি পড়ুন:
মূল বিবেচনা এবং সর্বোত্তম অনুশীলন
নিম্নোক্ত বিবেচনা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি মনে রাখতে হবে:
- আধুনিক ডেটা স্ট্রিমিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরিতে ডেটা আবিষ্কার আপনার প্রথম পদক্ষেপ হওয়া উচিত। আপনাকে অবশ্যই ব্যবসার মান নির্ধারণ করতে হবে এবং তারপরে পছন্দসই ব্যবসায়িক ফলাফল অর্জন করতে আপনার স্ট্রিমিং ডেটা উত্স এবং ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্বগুলি সনাক্ত করতে হবে।
- আপনার স্টিমিং ডেটা উৎসের উপর ভিত্তি করে আপনার স্ট্রিমিং ডেটা ইনজেশন টুল বেছে নিন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ব্যবহার করতে পারেন Kinesis SDK API-এর মাধ্যমে স্ট্রিমিং ডেটা ইনজেস্ট করার জন্য, কাইনেসিস প্রডিউসার লাইব্রেরি উচ্চ-কর্মক্ষমতা এবং দীর্ঘ-চলমান স্ট্রিমিং প্রযোজক তৈরির জন্য, ক কাইনেসিস এজেন্ট ফাইলের একটি সেট সংগ্রহ করার জন্য এবং সেগুলি কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীমগুলিতে ইনজেস্ট করার জন্য, AWS DMS সিডিসি স্ট্রিমিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে, এবং এডাব্লুএস আইওটি কোর Kinesis ডেটা স্ট্রীমগুলিতে IoT ডিভাইসের ডেটা গ্রহণ করার জন্য। কম লেটেন্সি স্ট্রিমিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে আপনি সরাসরি Amazon Redshift-এ স্ট্রিমিং ডেটা ইনজেস্ট করতে পারেন। আপনি কিনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলিতে স্ট্রিমিং ডেটা গ্রহণ করতে অ্যাপাচি স্পার্ক এবং অ্যাপাচি কাফকার মতো তৃতীয়-পক্ষের লাইব্রেরিগুলিও ব্যবহার করতে পারেন।
- আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং ব্যবসার প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে আপনাকে আপনার স্ট্রিমিং ডেটা প্রসেসিং পরিষেবাগুলি বেছে নিতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একাধিক স্ট্রিমিং গন্তব্য এবং জটিল স্টেটফুল স্ট্রিম প্রসেসিং সহ উন্নত স্ট্রিমিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে Apache Flink-এর জন্য Amazon Kinesis পরিচালিত পরিষেবা ব্যবহার করতে পারেন বা আপনি যদি রিয়েল টাইমে ব্যবসার মেট্রিক্স নিরীক্ষণ করতে চান (যেমন প্রতি ঘণ্টায়)। Lambda ইভেন্ট-ভিত্তিক এবং রাষ্ট্রহীন প্রক্রিয়াকরণের জন্য ভাল। তুমি ব্যবহার করতে পার আমাজন ইএমআর আপনার প্রিয় ওপেন সোর্স বিগ ডেটা ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করার জন্য স্ট্রিমিং ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য। AWS Glue স্ট্রিমিং ETL-এর মতো ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ভাল।
- কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীম অন-ডিমান্ড মোড ব্যবহার করে চার্জ করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পদের ক্ষমতা বাড়ায়, তাই স্পাইকি স্ট্রিমিং কাজের চাপ এবং হ্যান্ডস-ফ্রি রক্ষণাবেক্ষণের জন্য এটি ভাল। ধারণকৃত মোড ধারণক্ষমতা অনুসারে চার্জ করে এবং সক্রিয় ক্ষমতা পরিচালনার প্রয়োজন, তাই এটি অনুমানযোগ্য স্ট্রিমিং কাজের চাপের জন্য ভাল।
- আপনি ব্যবহার করতে পারেন Kinesis শেয়ার্ড ক্যালকুলেটর প্রভিশন মোডের জন্য প্রয়োজনীয় শার্ডের সংখ্যা গণনা করতে। অন-ডিমান্ড মোড সহ শার্ডস সম্পর্কে আপনাকে উদ্বিগ্ন হওয়ার দরকার নেই।
- অনুমতি দেওয়ার সময়, আপনি স্থির করেন কে কোন অনুমতিগুলি পাচ্ছেন কোন কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম সংস্থানগুলি। আপনি নির্দিষ্ট ক্রিয়াগুলি সক্ষম করুন যা আপনি সেই সংস্থানগুলিতে অনুমতি দিতে চান। অতএব, আপনি শুধুমাত্র অনুমতি প্রদান করা উচিত যে একটি কাজ সম্পাদন করতে হবে. আপনি একটি KMS গ্রাহক পরিচালিত কী (CMK) ব্যবহার করে বিশ্রামে ডেটা এনক্রিপ্ট করতে পারেন।
- আপনি ধরে রাখার সময়কাল আপডেট করুন কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম কনসোলের মাধ্যমে বা ব্যবহার করে স্ট্রিম রিটেনশন পিরিয়ড বৃদ্ধি করুন এবং স্ট্রিম রিটেনশন পিরিয়ড হ্রাস করুন আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে ভিত্তিক অপারেশন।
- Kinesis ডেটা স্ট্রিম সমর্থন করে পুনরায় ভাগ করা. এই ফাংশনের জন্য প্রস্তাবিত API হল UpdateShardCount, যা আপনাকে স্ট্রীমের মাধ্যমে ডেটা প্রবাহের হারের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে আপনার স্ট্রীমের শার্ডের সংখ্যা পরিবর্তন করতে দেয়৷ রিশার্ডিং এপিআই (স্প্লিট এবং মার্জ) সাধারণত হট শার্ডগুলি পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়।
উপসংহার
এই পোস্টটি কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাথে কম-বিলম্বিত স্ট্রিমিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করার জন্য বিভিন্ন স্থাপত্য নিদর্শন প্রদর্শন করেছে৷ আপনি এই পোস্টের তথ্য ব্যবহার করে কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিমগুলির সাথে আপনার নিজের কম-বিলম্বিত স্টিমিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন।
বিশদ স্থাপত্য নিদর্শনগুলির জন্য, নিম্নলিখিত সংস্থানগুলি পড়ুন:
আপনি যদি একটি ডেটা ভিশন এবং কৌশল তৈরি করতে চান তবে দেখুন AWS ডেটা-চালিত সবকিছু (D2E) প্রোগ্রাম।
লেখক সম্পর্কে
রাঘবরাও সোদবাথিনা AWS-এর একজন প্রিন্সিপাল সলিউশন আর্কিটেক্ট, ডেটা অ্যানালিটিক্স, AI/ML, এবং ক্লাউড নিরাপত্তার উপর ফোকাস করে। গ্রাহকদের ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করতে এবং AWS পরিষেবা গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে উদ্ভাবনী সমাধান তৈরি করতে তিনি গ্রাহকদের সাথে জড়িত হন। তার অবসর সময়ে, রাঘভারাও তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে, বই পড়া এবং সিনেমা দেখতে উপভোগ করেন।
হ্যাং জুও অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসে অ্যামাজন কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম দলের একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার। তিনি স্বজ্ঞাত পণ্য অভিজ্ঞতা বিকাশের বিষয়ে উত্সাহী যা গ্রাহকদের জটিল সমস্যার সমাধান করে এবং গ্রাহকদের তাদের ব্যবসায়িক লক্ষ্য অর্জনে সক্ষম করে।
শ্বেতা রাধাকৃষ্ণন ডেটা অ্যানালিটিক্সে ফোকাস সহ AWS-এর একজন সমাধান স্থপতি৷ তিনি সমাধানগুলি তৈরি করছেন যা ক্লাউড গ্রহণকে চালিত করে এবং সংস্থাগুলিকে সরকারী ক্ষেত্রের মধ্যে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে৷ কাজের বাইরে, তিনি নাচ, বন্ধু এবং পরিবারের সাথে সময় কাটাতে এবং ভ্রমণ করতে পছন্দ করেন।
ব্রিটনি লি AWS-এর একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের তাদের ক্লাউড গ্রহণ এবং আধুনিকীকরণের যাত্রায় সহায়তা করার দিকে মনোনিবেশ করেছেন এবং নিরাপত্তা এবং বিশ্লেষণ ক্ষেত্রে তার আগ্রহ রয়েছে। কাজের বাইরে, তিনি তার কুকুরের সাথে সময় কাটাতে এবং পিকলবল খেলতে পছন্দ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/architectural-patterns-for-real-time-analytics-using-amazon-kinesis-data-streams-part-1/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 100
- 24
- 7
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- প্রবেশ
- অ্যাক্সেসড
- অর্জন করা
- অর্জন
- জাতিসংঘের
- অর্জনের
- দিয়ে
- আইন
- অভিনয়
- স্টক
- খাপ খাওয়ানো
- যোগ
- অতিরিক্ত
- উপরন্তু
- ঠিকানা
- গ্রহণ
- অগ্রসর
- সুবিধা
- পর
- বয়স
- প্রতিনিধি
- থোক
- এআই / এমএল
- লক্ষ্য
- সতর্কতা
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন কিনেসিস
- আমাজন টাইমস্ট্রিম
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- অসঙ্গতি সনাক্তকরণ
- অন্য
- কোন
- এ্যাপাচি
- আপাচি কাফকা
- আপা স্পার্ক
- API
- API গুলি
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- অ্যাপস
- স্থাপত্য
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- যুক্ত
- At
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- উপস্থিতি
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস আঠালো
- এডাব্লুএস ল্যাম্বদা
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- আচরণ
- হচ্ছে
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উত্তম
- মধ্যে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- ব্লগ
- বই
- উভয়
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- ব্যবসা অ্যাপ্লিকেশন
- ব্যবসা
- কিন্তু
- by
- গণনা করা
- কল
- CAN
- ধারণক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- যত্ন
- কেস
- মামলা
- সিডিসি
- কেন্দ্র
- কেন্দ্রীভূত
- কিছু
- চ্যালেঞ্জিং
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- চার্জ
- চেক
- পছন্দ
- বেছে নিন
- পরিষ্কার
- পরিস্কার করা
- মেঘ
- মেঘ গ্রহণ
- মেঘ সুরক্ষা
- গুচ্ছ
- সংগ্রহ করা
- সংগ্রহ
- সাধারণ
- যোগাযোগ
- সম্পূর্ণরূপে
- জটিল
- উপাদান
- স্থিরীকৃত
- গনা
- কম্পিউটিং
- উদ্বিগ্ন
- কনফিগার করার
- বিবেচ্য বিষয়
- গঠিত
- কনসোল
- প্রতিনিয়ত
- গ্রাস করা
- ক্ষয়প্রাপ্ত
- ভোক্তা
- কনজিউমার্স
- যোগাযোগ
- যোগাযোগ কেন্দ্র
- একটানা
- একটানা
- নিয়ন্ত্রণ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সংকটপূর্ণ
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজড
- নাট্য
- ড্যাশবোর্ডের
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য সমৃদ্ধ
- ডেটা লেক
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- ডেটা পয়েন্ট
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- তথ্য গুদাম
- তথ্য চালিত
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- দিন
- সিদ্ধান্ত নেন
- রায়
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- decoupled
- নিবেদিত
- ডিফল্ট
- নির্ধারণ করা
- প্রদান করা
- প্রদর্শিত
- নির্ভর করে
- নকশা
- পরিকল্পিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- গন্তব্য
- গন্তব্যস্থল
- বিশদ
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- বিকাশ
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- যন্ত্র
- ডিভাইস
- বিভিন্ন
- কঠিন
- সরাসরি
- আবিষ্কার
- বণ্টিত
- ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং
- do
- কুকুর
- Dont
- নিচে
- ড্রাইভ
- চালিত
- স্থায়িত্ব
- প্রগতিশীল
- প্রতি
- সহজ
- সহজে
- সহজ
- কার্যকর
- আলিঙ্গন
- সক্ষম করা
- এনক্রিপশন
- এন্ড পয়েন্ট
- জড়িত
- উন্নত
- সমৃদ্ধ করা
- উদ্যোগ
- এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা
- ত্রুটি
- থার (eth)
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- প্রতি
- সবাই
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- আশা
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞতা
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত করা
- নির্যাস
- মুখ
- ব্যর্থতা
- পরিবার
- ফ্যাশন
- দ্রুত
- প্রিয়
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- ক্ষেত্র
- নথি পত্র
- প্রথম
- পাঁচ
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- মনোযোগ
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- ফ্রেমওয়ার্ক
- অবকাঠামো
- ঘনঘন
- বন্ধুদের
- থেকে
- ক্রিয়া
- কার্যকারিতা
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- লাভ করা
- প্রবেশপথ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- পেয়ে
- GitHub
- দেয়
- গোল
- ভাল
- প্রদান
- মঞ্জুর হলেই
- হাতল
- খাটান
- he
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- উচ্চ
- উচ্চ পারদর্শিতা
- তার
- ঐতিহাসিক
- গরম
- ঘন্টা
- ঘন্টার
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- শত শত
- সনাক্ত করা
- if
- প্রকাশ
- প্রভাব
- in
- অন্যান্য
- অন্তর্ভুক্ত
- ইনকামিং
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- স্বাধীন
- প্রভাবিত
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- অবকাঠামো
- উদ্ভাবনী
- ইনোভেশন
- উদ্ভাবনী
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- ইনস্টল
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- ইন্টিগ্রেশন
- ঐক্যবদ্ধতার
- স্বার্থ
- ইন্টারফেস
- Internet
- কিছু ইন্টারনেট
- মধ্যে
- উপস্থাপিত
- স্বজ্ঞাত
- প্রার্থনা
- IOT
- আইওটি ডিভাইস
- IT
- এর
- যাত্রা
- JPG
- কাফকা
- রাখা
- চাবি
- কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীম
- হ্রদ
- অদৃশ্যতা
- পরে
- স্তর
- স্তর
- শিখতে
- খতিয়ান
- লাইব্রেরি
- লাইব্রেরি
- আলো
- মত
- জীবিত
- বোঝা
- লগ ইন করুন
- যুক্তিবিদ্যা
- যৌক্তিক
- ভালবাসে
- বজায় রাখা
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- অনেক
- Marketing
- সর্বাধিক
- পরিমাপ
- মিডিয়া
- সম্মেলন
- স্মৃতি
- মার্জ
- মেটাডাটা
- ছন্দোবিজ্ঞান
- microservices
- মধ্যম
- অভিপ্রয়াণ
- মিলিসেকেন্ড
- মন
- মোবাইল
- মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন
- মোবাইল ডিভাইস
- মোবাইল অ্যাপস
- মোড
- আধুনিক
- আধুনিকীকরণ
- মোড
- পরিবর্তন
- মনিটর
- অধিক
- চলচ্চিত্র
- বহু
- অবশ্যই
- স্থানীয়
- কাছাকাছি
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নতুন
- নতুন বৈশিষ্ট
- এখন
- সংখ্যা
- of
- অর্পণ
- অফার
- on
- চাহিদা সাপেক্ষে
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- অপারেশন
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- অপ্টিমিজ
- অপ্টিমাইজ
- পছন্দ
- or
- ক্রম
- সাংগঠনিক
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- আউটপুট
- বাহিরে
- শেষ
- নিজের
- অংশ
- কামুক
- প্যাটার্ন
- নিদর্শন
- বেতন
- প্রতি
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- অনুমতি
- ব্যক্তিগতকৃত
- নল
- পাইপলাইন
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- প্লাগ লাগানো
- পয়েন্ট
- পোস্ট
- চর্চা
- আন্দাজের
- দাম
- মূল্য
- প্রাথমিক
- অধ্যক্ষ
- পূর্বে
- ব্যক্তিগত
- প্ররোচক
- সমস্যা
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাত
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রযোজনা
- সৃজনকর্তা
- প্রযোজক
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- কার্যক্রম
- প্রোটোকল
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রক্সি
- প্রকাশ্য
- পরিসর
- দ্রুত
- হার
- কাঁচা
- মূল তথ্য
- পড়া
- পড়া
- বাস্তব
- প্রকৃত সময়
- রিয়েল-টাইম ডেটা
- গ্রহণ করা
- পায়
- সুপারিশ
- সুপারিশ করা
- নথি
- নথিভুক্ত
- রেকর্ড
- হ্রাস করা
- পড়ুন
- এলাকা
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- বিশ্বাসযোগ্য
- দূরবর্তী
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- সংস্থান
- Resources
- দায়ী
- বিশ্রাম
- ফলে এবং
- রাখা
- বজায়
- স্মৃতিশক্তি
- এখানে ক্লিক করুন
- রুট
- একই
- স্কেলেবিলিটি
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- দাঁড়িপাল্লা
- দ্বিতীয়
- সেক্টর
- নিরাপত্তা
- জ্যেষ্ঠ
- সেন্সর
- ক্রম
- ক্রম
- পরিবেশন করা
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেট
- ভাগ
- সে
- উচিত
- বেড়াবে
- সরলীকৃত
- ছোট
- স্ন্যাপশট
- So
- সামাজিক
- সামাজিক মাধ্যম
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- উৎস
- সোর্স
- স্ফুলিঙ্গ
- নির্দিষ্ট
- স্পীড
- ব্যয় করা
- খরচ
- স্পাইক
- বিভক্ত করা
- গাদা
- রাষ্ট্র
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টক
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- কৌশল
- প্রবাহ
- স্ট্রীম
- স্ট্রিমিং
- স্ট্রিম
- যথাযথ
- পরবর্তী
- এমন
- যথেষ্ট
- সমর্থন
- সমর্থন
- পদ্ধতি
- টেবিল
- গ্রহণ করা
- কার্য
- কাজ
- টীম
- দশ
- যে
- সার্জারির
- তথ্য
- রাষ্ট্র
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- তৃতীয় পক্ষের
- এই
- সেগুলো
- হাজার হাজার
- তিন
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- সময়
- সময় সিরিজ
- সংবেদনশীল সময়
- থেকে
- আজ
- টুল
- চিহ্ন
- পথ
- অনুসরণকরণ
- ট্রাফিক
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- রূপান্তর
- ভ্রমণ
- প্রবণতা
- দুই
- সাধারণত
- অপ্রত্যাশিত
- উপরে
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- সদ্ব্যবহার করা
- বৈধতা
- মূল্য
- পরিবর্তনশীল
- বিভিন্ন
- ভেলোসিটি
- মাধ্যমে
- ভার্চুয়াল
- দৃষ্টি
- কল্পনা
- ঠাহর করা
- আয়তন
- ভলিউম
- প্রয়োজন
- গুদাম
- গুদামজাত করা
- পর্যবেক্ষক
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ভাল-সংজ্ঞায়িত
- কি
- কখন
- যে
- যখন
- হু
- ব্যাপক
- প্রশস্ত পরিসর
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- চিন্তা
- লেখা
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
- এলাকার