In this post, we explore how to use the এডাব্লুএস আঠালো native connector for Teradata Vantage to streamline data integrations and unlock the full potential of your data.
Businesses often rely on আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) for storing large amounts of data from various data sources in a cost-effective and secure manner. For those using Teradata for data analysis, integrations through the AWS Glue native connector for Teradata Vantage unlock new possibilities. AWS Glue enhances the flexibility and efficiency of data management, allowing companies to seamlessly integrate their data, regardless of its location, with Teradata’s analytical capabilities. This new connector eliminates technical hurdles related to configuration, security, and management, enabling companies to effortlessly export or import their datasets into Teradata Vantage. As a result, businesses can focus more on extracting meaningful insights from their data, rather than dealing with the intricacies of data integration.
AWS Glue is a serverless data integration service that makes it straightforward for analytics users to discover, prepare, move, and integrate data from multiple sources for analytics, machine learning (ML), and application development. With AWS Glue, you can discover and connect to more than 100 diverse data sources and manage your data in a centralized data catalog. You can visually create, run, and monitor extract, transform, and load (ETL) pipelines to load data into your data lakes.
তেরদাতা কর্পোরেশন is a leading connected multi-cloud data platform for enterprise analytics, focused on helping companies use all their data across an enterprise, at scale. As an AWS Data & Analytics Competency partner, Teradata offers a complete cloud analytics and data platform, including for Machine Learning.
Introducing the AWS Glue native connector for Teradata Vantage
AWS Glue provides support for Teradata, accessible through both AWS Glue Studio and AWS Glue ETL scripts. With AWS Glue Studio, you benefit from a visual interface that simplifies the process of connecting to Teradata and authoring, running, and monitoring AWS Glue ETL jobs. For data developers, this support extends to AWS Glue ETL scripts, where you can use Python or Scala to create and manage more specific data integration and transformation tasks.
The AWS Glue native connector for Teradata Vantage allows you to efficiently read and write data from Teradata without the need to install or manage any connector libraries. You can add Teradata as both the source and target within AWS Glue Studio’s no-code, drag-and-drop visual interface or use the connector directly in an AWS Glue ETL script job.
সমাধান ওভারভিউ
In this example, you use AWS Glue Studio to enrich and upload data stored on Amazon S3 to Teradata Vantage. You start by joining the Event and Venue files from the টিকিট dataset. Next, you filter the results to a single geographic region. Finally, you upload the refined data to Teradata Vantage.
The TICKIT dataset tracks sales activity for the fictional TICKIT website, where users buy and sell tickets online for sporting events, shows, and concerts. In this dataset, analysts can identify ticket movement over time, success rates for sellers, and best-selling events, venues, and seasons.
For this example, you use AWS Glue Studio to develop a visual ETL pipeline. This pipeline will read data from Amazon S3, perform transformations, and then load the transformed data into Teradata. The following diagram illustrates this architecture.
এই পোস্টের শেষে, আপনার ভিজ্যুয়াল ETL কাজটি নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটের মতো হবে।
পূর্বশর্ত
For this example, you should have access to an existing Teradata database endpoint with network reachability from AWS and permissions to create tables and load and query data.
AWS Glue needs network access to Teradata to read or write data. How this is configured depends on where your Teradata is deployed and the specific network configuration. For Teradata deployed on AWS, you might need to configure ভিপিসি পিয়ারিং or AWS প্রাইভেট লিঙ্ক, security groups, and network access control lists (NACLs) to allow AWS Glue to communicate with Teradata overt TCP. If Teradata is outside AWS, networking services such as AWS সাইট-টু-সাইট VPN or AWS ডাইরেক্ট কানেক্ট may be required. Public internet access is not recommended due to security risks. If you choose public access, it’s safer to run the AWS Glue job in a VPC behind a NAT গেটওয়ে. This approach enables you to allow list only one IP address for incoming traffic on your network firewall. For more information, refer to Infrastructure security in AWS Glue.
Amazon S3 সেট আপ করুন
Amazon S3 এর প্রতিটি বস্তু একটি বালতিতে সংরক্ষণ করা হয়। আপনি Amazon S3 এ ডেটা সঞ্চয় করার আগে, আপনাকে অবশ্যই করতে হবে একটি S3 বালতি তৈরি করুন to store the results. Complete the following steps:
- Amazon S3 কনসোলে, নির্বাচন করুন buckets নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন বালতি তৈরি করুন.
- জন্য নাম, enter a globally unique name for your bucket; for example, tickit8530923.
- বেছে নিন বালতি তৈরি করুন.
- ডাউনলোড টিকিট dataset and unzip it.
- Create the folder tickit in your S3 bucket and upload the allevents_pipe.txt and venue_pipe.txt files.
Configure Teradata connections
To connect to Teradata from AWS Glue, see Configuring Teradata Connection.
You must create and store your Teradata credentials in an এডাব্লুএস সিক্রেটস ম্যানেজার secret and then associate that secret with a Teradata AWS Glue connection. We discuss these two steps in more detail later in this post.
AWS Glue ETL কাজের জন্য একটি IAM ভূমিকা তৈরি করুন
আপনি যখন AWS Glue ETL কাজ তৈরি করেন, আপনি একটি নির্দিষ্ট করেন এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) role for the job to use. The role must grant access to all resources used by the job, including Amazon S3 (for any sources, targets, scripts, driver files, and temporary directories) and Secrets Manager. For instructions, see আপনার ETL কাজের জন্য একটি IAM ভূমিকা কনফিগার করুন.
Create table in Teradata
Using your preferred database tool, log in to Teradata. Run the following code to create the table in Teradata where you will load your data:
Store Teradata login credentials
An AWS আঠালো সংযোগ is a Data Catalog object that stores login credentials, URI strings, and more. The Teradata connector requires Secrets Manager for storing the Teradata user name and password that you use to connect to Teradata.
To store the Teradata user name and password in Secrets Manager, complete the following steps:
- সিক্রেটস ম্যানেজার কনসোলে, নির্বাচন করুন অন্ধিসন্ধি নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন একটি নতুন গোপন সংরক্ষণ করুন.
- নির্বাচন করা অন্য ধরনের গোপনীয়তা.
- Enter the key/value USER and
teradata_user
, তাহলে বেছে নাও সারি যোগ করুন. - Enter the key/value PASSWORD and
teradata_user_password
, তাহলে বেছে নাও পরবর্তী.
- জন্য গোপন নাম, enter a descriptive name, then choose পরবর্তী.
- বেছে নিন পরবর্তী to move to the review step, then choose স্টোর.
Create the Teradata connection in AWS Glue
Now you’re ready to create an AWS Glue connection to Teradata. Complete the following steps:
- এডাব্লুএস আঠালো কনসোলে, নির্বাচন করুন সংযোগ অধীনে ডেটা ক্যাটালগ নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন সংযোগ তৈরি করুন.
- জন্য নাম, একটি নাম লিখুন (উদাহরণস্বরূপ,
teradata_connection
). - জন্য সংযোগ টাইপপছন্দ করা তেরদাটা.
- জন্য Teradata URLপ্রবেশ করান
jdbc:teradata://url_of_teradata/database=name_of_your_database
. - জন্য AWS সিক্রেট, choose the secret with your Teradata credentials that you created earlier.
Create an AWS Glue visual ETL job to transform and load data to Teradata
আপনার AWS Glue ETL কাজ তৈরি করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- AWS আঠালো কনসোলে, নীচে ইটিএল চাকরি নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ভিজ্যুয়াল ইটিএল.
- বেছে নিন ভিজ্যুয়াল ইটিএল.
- Choose the pencil icon to enter a name for your job.
আমরা যোগ venue_pipe.txt
as our first dataset.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন আমাজন S3 উপরে সোর্স ট্যাব।
- Enter the following data source properties:
- জন্য নাম, enter Venue.
- জন্য S3 উৎস প্রকার, নির্বাচন করুন S3 অবস্থান.
- জন্য S3 URL, enter the S3 path to
venue_pipe.txt
. - জন্য উপাত্ত বিন্যাসনির্বাচন CSV তে.
- জন্য বিভেদকনির্বাচন নল.
- নির্বাচন না করা First line of source file contains column headers.
Now we add allevents_pipe.txt
as our second dataset.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন আমাজন S3 উপরে সোর্স ট্যাব।
- Enter the following data source properties:
- জন্য নাম, enter Event.
- জন্য S3 উৎস প্রকার, নির্বাচন করুন S3 অবস্থান.
- জন্য S3 URL, enter the S3 path to
allevents_pipe.txt
. - জন্য উপাত্ত বিন্যাসনির্বাচন CSV তে.
- জন্য বিভেদকনির্বাচন নল.
- নির্বাচন না করা First line of source file contains column headers.
Next, we rename the columns of the Venue dataset.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন স্কিমা পরিবর্তন করুন উপরে বদলে দেয় ট্যাব।
- Enter the following transform properties:
- জন্য নাম, enter Rename Venue data.
- জন্য নোড পিতামাতা, choose Venue.
- মধ্যে স্কিমা পরিবর্তন করুন section, map the source keys to the target keys:
- col0:
venueid
- col1:
venuename
- col2:
venuecity
- col3:
venuestate
- col4:
venueseats
- col0:
Now we filter the Venue dataset to a specific geographic region.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন ফিল্টার উপরে বদলে দেয় ট্যাব।
- Enter the following transform properties:
- জন্য নাম, enter Location Filter.
- জন্য নোড পিতামাতা, choose Venue.
- জন্য Filter conditionনির্বাচন
venuestate
উন্নত চাবিনির্বাচন ম্যাচ উন্নত অপারেশন, and enter DC for মূল্য.
Now we rename the columns in the Event dataset.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন স্কিমা পরিবর্তন করুন উপরে বদলে দেয় ট্যাব।
- Enter the following transform properties:
- জন্য নাম, enter Rename Event data.
- জন্য নোড পিতামাতা, choose Event.
- মধ্যে স্কিমা পরিবর্তন করুন section, map the source keys to the target keys:
- col0:
eventid
- col1:
e_venueid
- col2:
catid
- col3:
dateid
- col4:
eventname
- col5:
starttime
- col0:
Next, we join the Venue and Event datasets.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন যোগদান উপরে বদলে দেয় ট্যাব।
- Enter the following transform properties:
- জন্য নাম, enter Join.
- জন্য নোড পিতামাতা, choose Location Filter and Rename Event data.
- জন্য যোগদানের ধরনপছন্দ করা ভেতরের যোগ দিতে.
- জন্য শর্তে যোগদান করুননির্বাচন
venueid
উন্নত Location Filter এবংe_venueid
উন্নত Rename Event data.
Now we drop the duplicate column.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন স্কিমা পরিবর্তন করুন উপরে বদলে দেয় ট্যাব।
- Enter the following transform properties:
- জন্য নাম, enter Drop column.
- জন্য নোড পিতামাতা, choose Join.
- মধ্যে স্কিমা পরিবর্তন করুন অধ্যায়, নির্বাচন করুন ড্রপ উন্নত
e_venueid
.
Next, we load the data into the Teradata table.
- বেছে নিন নোড যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন তেরদাটা উপরে নির্দেশকের লক্ষ্যমাত্রা ট্যাব।
- Enter the following data sink properties:
- জন্য নাম, enter Teradata.
- জন্য নোড পিতামাতা, choose Drop column.
- জন্য Teradata connectionনির্বাচন
teradata_connection
. - জন্য টেবিলের নামপ্রবেশ করান
schema.tablename
of the table you created in Teradata.
Lastly, we run the job and load the data into Teradata.
- বেছে নিন সংরক্ষণ করুন, তাহলে বেছে নাও চালান.
A banner will display that the job has started.
- বেছে নিন রান, which displays the status of the job.
The run status will change to অনুসৃত when the job is complete.
- Connect to your Teradata and then query the table the data was loaded to it.
The filtered and joined data from the two datasets will be in the table.
পরিষ্কার কর
To avoid incurring additional charges caused by resources created as part of this post, make sure you delete the items you created in the AWS account for this post:
- The Secrets Manager key created for the Teradata credentials
- The AWS Glue native connector for Teradata Vantage
- The data loaded in the S3 bucket
- The AWS Glue Visual ETL job
উপসংহার
In this post, you created a connection to Teradata using AWS Glue and then created an AWS Glue job to transform and load data into Teradata. The AWS Glue native connector for Teradata Vantage empowers your data analytics journey by providing a seamless and efficient pathway for integrating your data with Teradata. This new capability in AWS Glue not only simplifies your data integration workflows but also opens up new avenues for advanced analytics, business intelligence, and machine learning innovations.
With the AWS Teradata Connector, you have the best tool at your disposal for simplifying data integration tasks. Whether you’re looking to load Amazon S3 data into Teradata for analytics, reporting, or business insights, this new connector streamlines the process, making it more accessible and cost-effective.
To get started with AWS Glue, refer to AWS আঠালো দিয়ে শুরু করা.
লেখক সম্পর্কে
কামেন শারল্যান্ডজিভ is a Sr. Big Data and ETL Solutions Architect and AWS Glue expert. He’s on a mission to make life easier for customers who are facing complex data integration challenges. His secret weapon? Fully managed, low-code AWS services that can get the job done with minimal effort and no coding. Follow Kamen on LinkedIn to keep up to date with the latest AWS Glue news!
Sean Bjurstrom is a Technical Account Manager in ISV accounts at Amazon Web Services, where he specializes in analytics technologies and draws on his background in consulting to support customers on their analytics and cloud journeys. Sean is passionate about helping businesses harness the power of data to drive innovation and growth. Outside of work, he enjoys running and has participated in several marathons.
বিনোদ জয়েন্দ্র is an Enterprise Support Lead in ISV accounts at Amazon Web Services, where he helps customers solve their architectural, operational, and cost-optimization challenges. With a particular focus on serverless technologies, he draws from his extensive background in application development to help customers build top-tier solutions. Beyond work, he finds joy in quality family time, embarking on biking adventures, and coaching youth sports teams.
ডগ এমবায়া is a Senior Partner Solution architect with a focus in analytics and machine learning. Doug works closely with AWS partners and helps them integrate their solutions with AWS analytics and machine learning solutions in the cloud.
- 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/prepare-and-load-amazon-s3-data-into-teradata-using-aws-glue-through-its-native-connector-for-teradata-vantage/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 10
- 100
- 12
- 14
- 16
- 19
- 20
- 22
- 25
- 361
- 400
- 8
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- অ্যাকাউন্টস
- দিয়ে
- কার্যকলাপ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- অগ্রসর
- এডভেন্ঞার ট্যুরিজম
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণে
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষকরা
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- কোন
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট
- অভিগমন
- স্থাপত্য
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- সহযোগী
- At
- রচনা
- উপায়
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস আঠালো
- পটভূমি
- পতাকা
- BE
- আগে
- পিছনে
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- তার পরেও
- বিশাল
- বড় ডেটা
- উভয়
- নির্মাণ করা
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- ব্যবসা
- কিন্তু
- কেনা
- by
- CAN
- পেতে পারি
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- তালিকা
- ঘটিত
- কেন্দ্রীভূত
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- চার্জ
- বেছে নিন
- ঘনিষ্ঠভাবে
- মেঘ
- কোচিং
- কোড
- কোডিং
- স্তম্ভ
- কলাম
- যোগাযোগ
- কোম্পানি
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- কনসার্ট
- কনফিগারেশন
- কনফিগার
- সংযোগ করা
- সংযুক্ত
- সংযোজক
- সংযোগ
- কনসোল
- পরামর্শকারী
- ধারণ
- নিয়ন্ত্রণ
- সাশ্রয়ের
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- পরিচয়পত্র
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা বিশ্লেষণ
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- ডেটা প্ল্যাটফর্ম
- ডেটাবেস
- ডেটাসেট
- তারিখ
- dc
- ডিলিং
- নির্ভর করে
- মোতায়েন
- বিস্তারিত
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- সরাসরি
- সরাসরি
- ডিরেক্টরি
- আবিষ্কার করা
- আলোচনা করা
- প্রদর্শন
- প্রদর্শন
- নিষ্পত্তি
- বিচিত্র
- সম্পন্ন
- ডগ
- স্বপক্ষে
- ড্রাইভ
- চালক
- ড্রপ
- কারণে
- পূর্বে
- সহজ
- দক্ষতা
- দক্ষ
- দক্ষতার
- প্রচেষ্টা
- অনায়াসে
- ঘটিয়েছে
- ক্ষমতা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- শেষ
- শেষপ্রান্ত
- বাড়ায়
- সমৃদ্ধ করা
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- থার (eth)
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- ক্যান্সার
- অন্বেষণ করুণ
- রপ্তানি
- প্রসারিত
- ব্যাপক
- নির্যাস
- সম্মুখ
- পরিবার
- কল্পিত
- ফাইল
- নথি পত্র
- ছাঁকনি
- পরিশেষে
- খুঁজে বের করে
- ফায়ারওয়াল
- প্রথম
- নমনীয়তা
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- সম্পূর্ণরূপে
- ভৌগোলিক
- পাওয়া
- বিশ্বব্যাপী
- প্রদান
- গ্রুপের
- উন্নতি
- সাজ
- আছে
- he
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- বেড়া-ডিঙ্গান দৌড়
- i
- আমি
- আইকন
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- if
- প্রকাশ
- আমদানি
- in
- সুদ্ধ
- ইনকামিং
- সূচক
- তথ্য
- ইনোভেশন
- প্রবর্তিত
- অর্ন্তদৃষ্টি
- ইনস্টল
- নির্দেশাবলী
- সম্পূর্ণ
- একীভূত
- ইন্টিগ্রেশন
- ঐক্যবদ্ধতার
- বুদ্ধিমত্তা
- ইন্টারফেস
- Internet
- ইন্টারনেট সুবিধা
- মধ্যে
- জটিলতা
- IP
- আইপি ঠিকানা
- isv
- IT
- আইটেম
- এর
- কাজ
- জবস
- যোগদানের
- যোগদান
- যোগদান
- যাত্রা
- যাতায়াতের
- আনন্দ
- JPG
- রাখা
- চাবি
- কী
- হ্রদ
- বড়
- পরে
- সর্বশেষ
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- লাইব্রেরি
- জীবন
- লাইন
- লিঙ্কডইন
- তালিকা
- পাখি
- বোঝা
- অবস্থান
- লগ ইন করুন
- লগইন
- খুঁজছি
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- মানচিত্র
- মে..
- অর্থপূর্ণ
- হতে পারে
- যত্সামান্য
- মিশন
- ML
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- পদক্ষেপ
- আন্দোলন
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- স্থানীয়
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্কের প্রবেশাধিকার
- নেটওয়ার্কিং
- নতুন
- পরবর্তী
- না।
- নোড
- লক্ষ্য
- of
- অফার
- প্রায়ই
- on
- ONE
- অনলাইন
- কেবল
- প্রর্দশিত
- কর্মক্ষম
- or
- আমাদের
- বাহিরে
- শেষ
- ওভারভিউ
- শার্সি
- অংশ
- অংশগ্রহণ
- বিশেষ
- হাসপাতাল
- অংশীদারদের
- কামুক
- পাসওয়ার্ড
- পথ
- পথ
- সম্পাদন করা
- অনুমতি
- পাইপলাইন
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- সম্ভাবনার
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- পছন্দের
- প্রস্তুত করা
- প্রাথমিক
- প্রক্রিয়া
- বৈশিষ্ট্য
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশ্য
- পাইথন
- গুণ
- হার
- বরং
- পড়া
- প্রস্তুত
- সুপারিশ করা
- পড়ুন
- মিহি
- তথাপি
- এলাকা
- সংশ্লিষ্ট
- নির্ভর করা
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- Resources
- ফল
- ফলাফল
- এখানে ক্লিক করুন
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- চালান
- দৌড়
- নিরাপদ
- বিক্রয়
- scala
- স্কেল
- লিপি
- স্ক্রিপ্ট
- নির্বিঘ্ন
- নির্বিঘ্নে
- সন
- ঋতু
- দ্বিতীয়
- গোপন
- অন্ধিসন্ধি
- অধ্যায়
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- নিরাপত্তা ঝুঁকি
- দেখ
- নির্বাচন করা
- বিক্রি করা
- বিক্রেতাদের
- জ্যেষ্ঠ
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেটিংস
- বিভিন্ন
- উচিত
- শো
- সহজ
- সরলীকৃত
- সরলীকরণ
- একক
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- উৎস
- সোর্স
- বিশেষ
- নির্দিষ্ট
- বিজ্ঞাপন
- ক্রীড়া দল
- শুরু
- শুরু
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- অকপট
- স্ট্রিমলাইন
- জীবন্ত চ্যাটে
- চিত্রশালা
- সাফল্য
- এমন
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- টেবিল
- লক্ষ্য
- লক্ষ্যমাত্রা
- কাজ
- দল
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- অস্থায়ী
- পরীক্ষা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- উৎস
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- এইগুলো
- এই
- সেগুলো
- দ্বারা
- টিকিট
- টিকেট
- সময়
- থেকে
- টুল
- ট্রাফিক
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- রূপান্তরের
- রুপান্তরিত
- দুই
- আদর্শ
- অধীনে
- অনন্য
- আনলক
- কোনো URI
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- বিভিন্ন
- ঘটনাস্থল
- ঘটনাসমূহ
- চাক্ষুষ
- চাক্ষুষরূপে
- ছিল
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েবসাইট
- কখন
- কিনা
- যে
- হু
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- লেখা
- আপনি
- আপনার
- যৌবন
- zephyrnet
- ফ্যাস্ শব্দ