আমাজন রেডশিফ্ট, a widely used cloud data warehouse, has evolved significantly to meet the performance requirements of the most demanding workloads. This post covers one such new feature—the multidimensional data layout sort key.
অ্যামাজন রেডশিফ্ট এখন বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সর্ট কী সমর্থন করে আপনার ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা উন্নত করে, যা একটি নতুন ধরনের বাছাই কী যা টেবিলের ফিজিক্যাল কলামের পরিবর্তে ফিল্টার পূর্বাভাসের মাধ্যমে টেবিলের ডেটা সাজায়। বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সর্ট কীগুলি টেবিল স্ক্যানগুলির কার্যকারিতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করবে, বিশেষ করে যখন আপনার ক্যোয়ারী ওয়ার্কলোডে পুনরাবৃত্তিমূলক স্ক্যান ফিল্টার থাকে।
অ্যামাজন রেডশিফ্ট ইতিমধ্যেই এর ক্ষমতা প্রদান করে স্বয়ংক্রিয় টেবিল অপ্টিমাইজেশান (ATO), যা প্রশাসকের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই সাজানোর এবং বিতরণ কী প্রয়োগ করে টেবিলের নকশাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাইজ করে। এই পোস্টে, আমরা ATO দ্বারা প্রদত্ত একটি অতিরিক্ত ক্ষমতা এবং Amazon Redshift-এর সাজানো কী উপদেষ্টা অ্যালগরিদম দ্বারা সুরক্ষিত হিসাবে বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কীগুলি উপস্থাপন করি৷
বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সাজানোর কী
যখন আপনি AUTO সর্ট কী দিয়ে একটি টেবিল সংজ্ঞায়িত করেন, তখন Amazon Redshift ATO আপনার প্রশ্নের ইতিহাস বিশ্লেষণ করবে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার টেবিলের জন্য একটি একক-কলাম বাছাই কী বা বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সর্ট কী নির্বাচন করবে, আপনার কাজের চাপের জন্য কোন বিকল্পটি ভাল তার উপর ভিত্তি করে। যখন বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট নির্বাচন করা হয়, তখন অ্যামাজন রেডশিফ্ট একটি বহুমাত্রিক সাজানোর ফাংশন তৈরি করবে যা সাধারণত একই প্রশ্নের দ্বারা অ্যাক্সেস করা সারিগুলিকে সহ-লোকেটে করে, এবং সাজানোর ফাংশনটি পরবর্তীতে ডেটা ব্লকগুলি এড়িয়ে যাওয়ার জন্য এবং এমনকি পৃথক পূর্বাভাস স্ক্যান করা এড়িয়ে যাওয়ার জন্য কোয়েরি রানের সময় ব্যবহার করা হয়। কলাম.
নিম্নলিখিত ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারী বিবেচনা করুন, যা ব্যবহারকারীর কাজের চাপে একটি প্রভাবশালী ক্যোয়ারী প্যাটার্ন:
Amazon Redshift 1 MB ডিস্ক ব্লকে প্রতিটি কলামের জন্য ডেটা সঞ্চয় করে এবং টেবিলের মেটাডেটার অংশ হিসাবে প্রতিটি ব্লকে সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান সংরক্ষণ করে। যদি একটি প্রশ্ন একটি ব্যবহার করে পরিসীমা-সীমাবদ্ধ predicate, Amazon Redshift টেবিল স্ক্যানের সময় প্রচুর সংখ্যক ব্লক দ্রুত এড়িয়ে যাওয়ার জন্য সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান ব্যবহার করতে পারে। যাইহোক, উপ-অঞ্চল কলামের এই ক্যোয়ারীটির ফিল্টারটি ন্যূনতম এবং সর্বোচ্চ মানের উপর ভিত্তি করে কোন ব্লকগুলি এড়িয়ে যেতে হবে তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যাবে না এবং ফলস্বরূপ, অ্যামাজন রেডশিফ্ট শিরোনাম টেবিল থেকে সমস্ত সারি স্ক্যান করে:
যখন ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারী দিয়ে চালানো হত titles
একটি একক-কলাম বাছাই কী ব্যবহার করে subregion
, পূর্ববর্তী প্রশ্নের ফলাফল নিম্নরূপ:
এটি দেখায় যে টেবিল স্ক্যানটি 2,164,081,640টি সারি পড়েছে।
স্ক্যান উন্নত করতে titles
টেবিল, Amazon Redshift স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সাজানোর কী ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সব সারি যে সন্তুষ্ট lower(subregion) like '%United States%'
predicate টেবিলের একটি উত্সর্গীকৃত অঞ্চলে সহ-অবস্থিত হবে, এবং তাই Amazon Redshift শুধুমাত্র ডেটা ব্লকগুলি স্ক্যান করবে যা পূর্বাভাসকে সন্তুষ্ট করে।
যখন ব্যবহারকারীর কোয়েরি দিয়ে চালানো হয় titles
একটি বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কী ব্যবহার করে যা অন্তর্ভুক্ত করে lower(subregion) like '%United States%'
একটি predicate হিসাবে, ফলাফল sys_query_detail
প্রশ্নটি নিম্নরূপ:
এটি দেখায় যে টেবিল স্ক্যানটি 152,324,046 সারি পড়েছে, যা আসলটির মাত্র 7%, এবং এটি বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সাজানোর কী ব্যবহার করেছে।
মনে রাখবেন যে এই উদাহরণটি বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বৈশিষ্ট্যটি প্রদর্শন করতে একটি একক প্রশ্ন ব্যবহার করে, তবে Amazon Redshift টেবিলের বিপরীতে চলমান সমস্ত প্রশ্ন বিবেচনা করবে এবং সর্বাধিক প্রচলিত পূর্বাভাসগুলিকে সন্তুষ্ট করতে একাধিক অঞ্চল তৈরি করতে পারে৷
এবার আরও জটিল ভবিষ্যদ্বাণী এবং একাধিক প্রশ্ন সহ আরেকটি উদাহরণ নেওয়া যাক।
একটি টেবিল থাকার কল্পনা করুন items (cost int, available int, demand int)
নিম্নলিখিত উদাহরণে দেখানো হয়েছে চারটি সারি সহ।
# আইডি | মূল্য | সহজলভ্য | চাহিদা |
1 | 4 | 3 | 3 |
2 | 2 | 23 | 6 |
3 | 5 | 4 | 5 |
4 | 1 | 1 | 2 |
আপনার প্রভাবশালী কাজের চাপ দুটি প্রশ্ন নিয়ে গঠিত:
- 70% প্রশ্ন প্যাটার্ন:
- 20% প্রশ্ন প্যাটার্ন:
ঐতিহ্যগত বাছাই কৌশলগুলির সাহায্যে, আপনি খরচ কলামের উপর টেবিলটি সাজানোর পছন্দ করতে পারেন, যেমন মূল্যায়ন cost > 3
বাছাই থেকে উপকৃত হবে. সুতরাং, একটি একক ব্যবহার করে সাজানোর পর আইটেম টেবিল cost
কলাম নিচের মত দেখাবে।
# আইডি | মূল্য | সহজলভ্য | চাহিদা |
অঞ্চল #1, খরচ <= 3 সহ | |||
অঞ্চল #2, খরচ > 3 সহ |
# আইডি | মূল্য | সহজলভ্য | চাহিদা |
4 | 1 | 1 | 2 |
2 | 2 | 23 | 6 |
1 | 4 | 3 | 3 |
3 | 5 | 4 | 5 |
এই ঐতিহ্যগত বাছাই ব্যবহার করে, আমরা অবিলম্বে ID 4 এবং ID 2 সহ শীর্ষ দুটি (নীল) সারি বাদ দিতে পারি, কারণ তারা সন্তুষ্ট নয় cost > 3
.
অন্যদিকে, একটি বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কী সহ, ব্যবহারকারীর কাজের চাপে সাধারণত ঘটতে থাকা দুটি পূর্বাভাসের সংমিশ্রণের ভিত্তিতে টেবিলটি সাজানো হবে, যা হল cost > 3
এবং available < demand
. ফলস্বরূপ, টেবিলের সারিগুলি চারটি অঞ্চলে সাজানো হয়েছে।
# আইডি | মূল্য | সহজলভ্য | চাহিদা |
অঞ্চল #1, খরচ <= 3 এবং উপলব্ধ < চাহিদা সহ | |||
অঞ্চল #2, খরচ <= 3 এবং উপলব্ধ >= চাহিদা সহ | |||
অঞ্চল #3, খরচ > 3 এবং উপলব্ধ < চাহিদা সহ | |||
অঞ্চল #4, খরচ > 3 এবং উপলব্ধ >= চাহিদা সহ |
# আইডি | মূল্য | সহজলভ্য | চাহিদা |
4 | 1 | 1 | 2 |
2 | 2 | 23 | 6 |
3 | 5 | 4 | 5 |
1 | 4 | 3 | 3 |
এই ধারণাটি আরও শক্তিশালী হয় যখন একক সারির পরিবর্তে সম্পূর্ণ ব্লকগুলিতে প্রয়োগ করা হয়, যখন জটিল পূর্বাভাসে প্রয়োগ করা হয় যেগুলি অপারেটরগুলি ব্যবহার করে যা ঐতিহ্যগত সাজানোর কৌশলগুলির জন্য উপযুক্ত নয় (যেমন like
), এবং যখন দুইটির বেশি পূর্বাভাস প্রয়োগ করা হয়।
সিস্টেম টেবিল
নিম্নলিখিত অ্যামাজন রেডশিফ্ট সিস্টেম টেবিলগুলি ব্যবহারকারীদের দেখাবে যদি তাদের টেবিল এবং প্রশ্নগুলিতে বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট ব্যবহার করা হয়:
- একটি নির্দিষ্ট টেবিল একটি বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কী ব্যবহার করছে কিনা তা নির্ধারণ করতে, আপনি কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন
sortkey1
in svv_table_info সমানAUTO(SORTKEY(padb_internal_mddl_key_col))
. - টেবিল স্ক্যান ত্বরান্বিত করতে একটি নির্দিষ্ট ক্যোয়ারী বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট ব্যবহার করে কিনা তা নির্ধারণ করতে, আপনি পরীক্ষা করতে পারেন
step_attribute
মধ্যে sys_query_detail দেখুন এর মান সমান হবেmulti-dimensional
যদি স্ক্যানের সময় টেবিলের বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কী ব্যবহার করা হয়।
কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্ক
আমরা পুনরাবৃত্তিমূলক স্ক্যান ফিল্টার সহ একাধিক ওয়ার্কলোডের জন্য অভ্যন্তরীণ বেঞ্চমার্ক টেস্টিং করেছি এবং দেখি যে বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সাজানোর কীগুলি প্রবর্তন নিম্নলিখিত ফলাফলগুলি তৈরি করেছে:
- কোন সাজানোর কী না থাকার তুলনায় মোট রানটাইম 74% হ্রাস।
- প্রতিটি টেবিলে সেরা একক-কলাম সাজানোর কী থাকার তুলনায় মোট রানটাইম 40% হ্রাস।
- কোন সাজানোর কী না থাকার তুলনায় টেবিল থেকে পড়া মোট সারিগুলির একটি 80% হ্রাস।
- প্রতিটি টেবিলে সেরা একক-কলাম সাজানোর কী থাকার তুলনায় টেবিল থেকে পড়া মোট সারিতে 47% হ্রাস।
বৈশিষ্ট্য তুলনা
বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কীগুলির প্রবর্তনের সাথে, আপনার টেবিলগুলি এখন আপনার কাজের চাপে সাধারণত ঘটতে থাকা ফিল্টার পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে অভিব্যক্তি দ্বারা বাছাই করা যেতে পারে। নিম্নলিখিত সারণী দুটি প্রতিযোগীর বিপরীতে Amazon Redshift-এর জন্য একটি বৈশিষ্ট্য তুলনা প্রদান করে।
বৈশিষ্ট্য | আমাজন রেডশিফ্ট | প্রতিযোগী এ | প্রতিযোগী বি |
কলামে সাজানোর জন্য সমর্থন | হাঁ | হাঁ | হাঁ |
অভিব্যক্তি অনুসারে সাজানোর জন্য সমর্থন | হাঁ | হাঁ | না |
সাজানোর জন্য স্বয়ংক্রিয় কলাম নির্বাচন | হাঁ | না | হাঁ |
সাজানোর জন্য স্বয়ংক্রিয় অভিব্যক্তি নির্বাচন | হাঁ | না | না |
কলাম বাছাই বা এক্সপ্রেশন বাছাই মধ্যে স্বয়ংক্রিয় নির্বাচন | হাঁ | না | না |
স্ক্যানের সময় অভিব্যক্তির জন্য বাছাই বৈশিষ্ট্যের স্বয়ংক্রিয় ব্যবহার | হাঁ | না | না |
বিবেচ্য বিষয়
বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট ব্যবহার করার সময় নিম্নলিখিতগুলি মনে রাখবেন:
- আপনি যখন আপনার টেবিলটি SORTKEY AUTO হিসাবে সেট করেন তখন বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সক্ষম হয়৷
- Amazon Redshift Advisor স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার ঐতিহাসিক কাজের চাপ বিশ্লেষণ করে টেবিলের জন্য একটি একক-কলাম বাছাই কী বা বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বেছে নেবে।
- অ্যামাজন রেডশিফ্ট ATO চলমান প্রশ্নগুলি যেভাবে কাজের চাপের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার উপর ভিত্তি করে বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই ফলাফলগুলিকে সামঞ্জস্য করে৷
- অ্যামাজন রেডশিফ্ট ATO বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কী একইভাবে বজায় রাখে যেভাবে এটি বর্তমানে বিদ্যমান সর্ট কীগুলির জন্য করে। নির্দেশ করে স্বয়ংক্রিয় টেবিল অপ্টিমাইজেশান সঙ্গে কাজ ATO সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য।
- মাল্টিডাইমেনশনাল ডাটা লেআউট বাছাই কী উভয় প্রভিশনড ক্লাস্টার এবং সার্ভারহীন ওয়ার্কগ্রুপের সাথে কাজ করবে।
- বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কীগুলি আপনার বিদ্যমান ডেটার সাথে কাজ করবে যতক্ষণ না আপনার টেবিলে AUTO SORTKEY সক্রিয় থাকে এবং পুনরাবৃত্তিমূলক স্ক্যান ফিল্টার সহ একটি কাজের চাপ সনাক্ত করা হয়। বহুমাত্রিক সাজানোর ফাংশনের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে টেবিলটি পুনর্গঠিত হবে।
- একটি টেবিলের জন্য বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কী অক্ষম করতে, পরিবর্তন টেবিল ব্যবহার করুন:
ALTER TABLE table_name ALTER SORTKEY NONE
. এটি টেবিলের অটো বাছাই কী বৈশিষ্ট্যটিকে নিষ্ক্রিয় করে। - বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট সাজানোর কীগুলি সংরক্ষণ করা হয় যখন আপনার প্রবিধান ক্লাস্টারটিকে একটি সার্ভারহীন ক্লাস্টারে পুনরুদ্ধার বা স্থানান্তরিত করা হয় বা এর বিপরীতে।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি যে বহুমাত্রিক ডেটা লেআউট বাছাই কীগুলি কাজের চাপের জন্য কোয়েরির রানটাইম কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে যেখানে প্রভাবশালী কোয়েরির পুনরাবৃত্তিমূলক স্ক্যান ফিল্টার থাকে।
Amazon Redshift কনসোল থেকে একটি প্রিভিউ ক্লাস্টার তৈরি করতে, নেভিগেট করুন ক্লাস্টার পৃষ্ঠা এবং চয়ন করুন প্রিভিউ ক্লাস্টার তৈরি করুন. আপনি ইউএস ইস্ট (ওহিও), ইউএস ইস্ট (এন. ভার্জিনিয়া), ইউএস ওয়েস্ট (ওরেগন), এশিয়া প্যাসিফিক (টোকিও), ইউরোপ (আয়ারল্যান্ড) এবং ইউরোপ (স্টকহোম) অঞ্চলে একটি ক্লাস্টার তৈরি করতে পারেন এবং আপনার কাজের চাপ পরীক্ষা করতে পারেন।
আমরা এই নতুন বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে আপনার প্রতিক্রিয়া শুনতে চাই এবং এই পোস্টে আপনার মন্তব্যের অপেক্ষায় থাকব।
লেখক সম্পর্কে
মিলিন্দ ওকে নিউ ইয়র্ক ভিত্তিক একটি ডেটা ওয়ারহাউস বিশেষজ্ঞ সমাধান স্থপতি। তিনি 15 বছরেরও বেশি সময় ধরে ডেটা গুদাম সমাধান তৈরি করছেন এবং অ্যামাজন রেডশিফ্টে বিশেষজ্ঞ।
জিয়ালিন ডিং লার্নড সিস্টেমস গ্রুপের একজন ফলিত বিজ্ঞানী, অ্যামাজন রেডশিফ্টের মতো ডেটা সিস্টেমের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে মেশিন লার্নিং এবং অপ্টিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগে বিশেষজ্ঞ।
ইয়ানঝু জি অ্যামাজন রেডশিফ্ট দলের একজন পণ্য ব্যবস্থাপক। শিল্প-নেতৃস্থানীয় ডেটা পণ্য এবং প্ল্যাটফর্মগুলিতে পণ্যের দৃষ্টিভঙ্গি এবং কৌশল সম্পর্কে তার অভিজ্ঞতা রয়েছে। ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, সিস্টেম ডিজাইন, ডাটাবেস এবং বিতরণ করা প্রোগ্রামিং কৌশল ব্যবহার করে উল্লেখযোগ্য সফ্টওয়্যার পণ্য তৈরিতে তার অসামান্য দক্ষতা রয়েছে। তার ব্যক্তিগত জীবনে, ইয়ানঝু ছবি আঁকা, ফটোগ্রাফি এবং টেনিস খেলা পছন্দ করে।
- 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/improve-performance-of-workloads-containing-repetitive-scan-filters-with-multidimensional-data-layout-sort-keys-in-amazon-redshift/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- 1
- 100
- 15 বছর
- 15%
- 152
- 7
- 8
- 9
- a
- দ্রুততর করা
- অ্যাক্সেসড
- অতিরিক্ত
- অধ্যাপক
- পর
- বিরুদ্ধে
- অ্যালগরিদম
- সব
- ইতিমধ্যে
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ করা
- বিশ্লেষণ
- এবং
- অন্য
- ফলিত
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- রয়েছি
- AS
- এশিয়া
- এশিয়া প্যাসিফিক
- গাড়ী
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- উচ্চতার চিহ্ন
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- বাধা
- ব্লক
- নীল
- উভয়
- ভবন
- কিন্তু
- by
- CAN
- সামর্থ্য
- চেক
- বেছে নিন
- মেঘ
- গুচ্ছ
- স্তম্ভ
- কলাম
- সমাহার
- মন্তব্য
- সাধারণভাবে
- তুলনা
- তুলনা
- প্রতিযোগীদের
- জটিল
- ধারণা
- বিবেচনা
- গঠিত
- কনসোল
- গঠন করা
- ধারণ
- মূল্য
- কভার
- সৃষ্টি
- এখন
- উপাত্ত
- তথ্য গুদাম
- ডেটাবেস
- সিদ্ধান্ত নেন
- নিবেদিত
- নির্ধারণ করা
- চাহিদা
- চাহিদা
- নকশা
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- নির্ধারণ
- উন্নয়ন
- বণ্টিত
- বিতরণ
- না
- প্রভাবশালী
- Dont
- সময়
- প্রতি
- পূর্ব
- পারেন
- সক্ষম করা
- সমগ্র
- সমান
- বিশেষত
- থার (eth)
- ইউরোপ
- মূল্যায়ন
- এমন কি
- বিবর্তিত
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- এক্সপ্রেশন
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- ছাঁকনি
- ফিল্টার
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- অগ্রবর্তী
- চার
- থেকে
- ক্রিয়া
- গ্রুপ
- হাত
- আছে
- জমিদারি
- he
- শোনা
- তার
- ঐতিহাসিক
- ইতিহাস
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- ID
- if
- অবিলম্বে
- উন্নত করা
- উন্নত
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- স্বতন্ত্র
- শিল্প-নেতৃস্থানীয়
- পরিবর্তে
- গর্ভনাটিকা
- অভ্যন্তরীণ
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- প্রবর্তন করা
- উপস্থাপক
- ভূমিকা
- আয়ারল্যাণ্ড
- IT
- আইটেম
- চাবি
- কী
- বড়
- বিন্যাস
- জ্ঞানী
- শিক্ষা
- জীবন
- মত
- পছন্দ
- দীর্ঘ
- দেখুন
- মত চেহারা
- ভালবাসা
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- রক্ষণাবেক্ষণ
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- সর্বাধিক
- সম্মেলন
- মেটাডাটা
- হতে পারে
- স্থানান্তর
- মন
- সর্বনিম্ন
- অধিক
- সেতু
- বহু
- নেভিগেট করুন
- প্রয়োজন
- নতুন
- নতুন বৈশিষ্ট্য
- নিউ ইয়র্ক
- না।
- এখন
- সংখ্যার
- ঘটছে
- of
- বন্ধ
- প্রদত্ত
- ওহিও
- on
- ONE
- নিরন্তর
- কেবল
- অপারেটরদের
- অপ্টিমাইজেশান
- সেরা অনুকূল রূপ
- পছন্দ
- or
- ক্রম
- অরেগন
- মূল
- অন্যান্য
- বাইরে
- অনিষ্পন্ন
- শেষ
- শান্তিপ্রয়াসী
- চিত্র
- অংশ
- বিশেষ
- প্যাটার্ন
- কর্মক্ষমতা
- সম্পাদিত
- ব্যক্তিগত
- ফটোগ্রাফি
- শারীরিক
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- পোস্ট
- ক্ষমতাশালী
- রক্ষিত
- প্রি
- প্রযোজনা
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- পণ্য
- প্রোগ্রামিং
- বৈশিষ্ট্য
- উপলব্ধ
- প্রশ্নের
- দ্রুত
- পড়া
- হ্রাস
- পড়ুন
- এলাকা
- অঞ্চল
- পুনরাবৃত্তিমূলক
- আবশ্যকতা
- পুনরূদ্ধার
- ফল
- ফলাফল
- চালান
- দৌড়
- রান
- একই
- স্ক্যান
- স্ক্যানিং
- স্ক্যান
- বিজ্ঞানী
- ঋতু
- দেখ
- নির্বাচন করা
- নির্বাচিত
- নির্বাচন
- Serverless
- সেবা
- সেট
- সে
- প্রদর্শনী
- গ্লাসকেস
- দেখিয়েছেন
- প্রদর্শিত
- শো
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- একক
- দক্ষতা
- So
- সফটওয়্যার
- সলিউশন
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষ
- বিশেষজ্ঞ
- দোকান
- কৌশল
- পরবর্তীকালে
- সারগর্ভ
- এমন
- উপযুক্ত
- সমর্থক
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টেবিল
- গ্রহণ করা
- টীম
- প্রযুক্তি
- টেনিস
- পরীক্ষা
- পরীক্ষামূলক
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- অতএব
- তারা
- এই
- সময়
- শিরোনাম
- থেকে
- টোকিও
- শীর্ষ
- মোট
- ঐতিহ্যগত
- দুই
- আদর্শ
- সাধারণত
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- মূল্য
- মানগুলি
- ভাইস
- চেক
- ভার্জিনিয়া
- দৃষ্টি
- গুদাম
- ছিল
- উপায়..
- we
- ওয়েব
- ওয়েব ডেভেলপমেন্ট
- ওয়েব সার্ভিস
- পশ্চিম
- কখন
- কিনা
- যে
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- would
- বছর
- ইয়র্ক
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet