Elame reaalajas andmete ja ülevaate ajastul, mida juhivad madala latentsusega andmevoogesituse rakendused. Tänapäeval ootavad kõik isikupärastatud kogemust mis tahes rakenduses ning organisatsioonid teevad pidevalt uuendusi, et suurendada äritegevuse ja otsuste tegemise kiirust. Toodetavate ajatundlike andmete maht kasvab kiiresti ning uutes ettevõtetes ja klientide kasutusjuhtudel on kasutusele võetud erinevad andmevormingud. Seetõttu on organisatsioonide jaoks ülioluline kasutada madala latentsusajaga, skaleeritavat ja usaldusväärset andmevoogesituse infrastruktuuri, et pakkuda reaalajas ärirakendusi ja paremat kliendikogemust.
See on esimene postitus ajaveebiseerias, mis pakub üldisi arhitektuurilisi mustreid reaalajas andmevoogesituse infrastruktuuride ehitamisel, kasutades Kinesise andmevoogusid mitmesuguste kasutusjuhtude jaoks. Selle eesmärk on pakkuda raamistikku madala latentsusajaga voogesitusrakenduste loomiseks AWS-i pilves Amazon Kinesise andmevood ja AWS-i eesmärgipärased andmeanalüütikateenused.
Selles postituses vaatame üle kahe kasutusjuhtumi levinud arhitektuurimustrid: aegridade andmeanalüüs ja sündmustepõhised mikroteenused. Meie seeria järgmises postituses uurime reaalajas BI armatuurlaudade, kontaktikeskuse agendi, pearaamatu andmete, isikupärastatud reaalajas soovituste, logianalüütika, asjade Interneti-andmete, andmete muudatuse andmehõive ja tegelike voogesituse torujuhtmete ehitamise arhitektuurilisi mustreid. -aja turundusandmed. Kõik need arhitektuurimustrid on integreeritud Amazon Kinesise andmevoogudega.
Reaalajas voogesitus Kinesise andmevoogudega
Amazon Kinesis Data Streams on pilvepõhine serverita voogesituse andmeteenus, mis muudab reaalajas andmete jäädvustamise, töötlemise ja salvestamise mis tahes ulatuses lihtsaks. Kinesise andmevoogude abil saate koguda ja töödelda sadu gigabaite andmeid sekundis sadadest tuhandetest allikatest, võimaldades teil lihtsalt kirjutada rakendusi, mis töötlevad teavet reaalajas. Kogutud andmed on saadaval millisekundites, et võimaldada reaalajas analüütika kasutusjuhtumeid, nagu reaalajas armatuurlauad, reaalajas anomaaliate tuvastamine ja dünaamiline hinnakujundus. Vaikimisi säilitatakse Kinesise andmevoo andmeid 24 tundi, võimalusega suurendada andmete säilitamise aega 365 päevani. Kui kliendid soovivad töödelda samu andmeid reaalajas mitme rakendusega, saavad nad kasutada täiustatud ventilaatori (EFO) funktsiooni. Enne seda funktsiooni jagasid kõik voost andmeid tarbivad rakendused 2 MB/s/shard väljundit. Konfigureerides vootarbijad kasutama täiustatud ventilaatorit, saab iga andmetarbija spetsiaalse lugemisvõimsuse 2 MB/sekundis iga killu kohta, et veelgi vähendada andmete toomise latentsust.
Suure kättesaadavuse ja vastupidavuse tagamiseks saavutab Kinesis Data Streams suure vastupidavuse, kopeerides voogesitatud andmeid sünkroonselt kolmes saadavuse tsoonis AWS-i piirkonnas ja annab teile võimaluse andmeid säilitada kuni 365 päeva. Turvalisuse huvides pakuvad Kinesis Data Streams serveripoolset krüptimist, et saaksite täita rangeid andmehaldusnõudeid, krüpteerides oma andmed puhkeolekus ja Amazon Virtual Private Cloudi (VPC) liidese lõpp-punktid, et hoida liiklus teie Amazon VPC ja Kinesise andmevoogude vahel privaatsena.
Kinesis Data Streams on integreeritud teiste AWS-teenustega, näiteks AWS liim ja Amazon EventBridge reaalajas voogesituse rakenduste loomiseks AWS-is. Lisateabe saamiseks vaadake Amazon Kinesis Data Streamsi integratsioone.
Kaasaegne andmevoogedastusarhitektuur koos Kinesise andmevoogudega
Kaasaegset voogesituse andmearhitektuuri koos Kinesis Data Streamsiga saab kujundada viiest loogilisest kihist koosneva virna; iga kiht koosneb mitmest eesmärgipärasest komponendist, mis vastavad konkreetsetele nõuetele, nagu on näidatud järgmisel diagrammil:
Arhitektuur koosneb järgmistest põhikomponentidest:
- Voogesituse allikad – Teie voogesitusandmete allikas hõlmab andmeallikaid, nagu klikivoo andmed, andurid, sotsiaalmeedia, asjade Interneti (IoT) seadmed, teie veebi- ja mobiilirakenduste abil loodud logifailid ning mobiilseadmed, mis genereerivad poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid pidevate voogudena. suurel kiirusel.
- Voo sissevõtmine – Voo sisestuskiht vastutab andmete sisestamise eest voosalvestuskihti. See annab võimaluse koguda andmeid kümnetest tuhandetest andmeallikatest ja neelata reaalajas. Võite kasutada Kinesis SDK voogesituse andmete allaneelamiseks API-de kaudu Kinesise tootjate raamatukogu suure jõudlusega ja pikaajaliste voogedastustootjate loomiseks või a Kineesi agent failide komplekti kogumiseks ja nende Kinesise andmevoogudesse sisestamiseks. Lisaks saate kasutada paljusid integratsioonieelseid integratsioone, näiteks AWS-i andmebaasi migratsiooniteenus (AWS DMS), Amazon DynamoDBja AWS IoT Core et sisestada andmeid ilma koodita. Samuti saate alla neelata andmeid kolmandate osapoolte platvormidelt, nagu Apache Spark ja Apache Kafka Connect
- Voo salvestusruum – Kinesis Data Streams pakub andmeedastuse toetamiseks kahte režiimi: nõudmisel ja ette nähtud. Nõudmisel olev režiim, mis on nüüd vaikevalik, võib muutuva läbilaskevõime neelamiseks elastselt skaleerida, nii et kliendid ei pea muretsema võimsuse haldamise pärast ega maksa andmeedastusvõimsuse eest. Nõudmisel olev režiim suurendab automaatselt 2x voo mahtu võrreldes oma ajaloolise maksimaalse andmehõivega, et pakkuda piisavat mahtu andmehõive ootamatute hüpete puhuks. Teise võimalusena saavad kliendid, kes soovivad vooressursside üle üksikasjalikku juhtimist, kasutada ette nähtud režiimi ja ennetavalt suurendada ja vähendada kildude arvu, et täita oma läbilaskevõime nõudeid. Lisaks võivad Kinesise andmevood salvestada voogesituse andmeid vaikimisi kuni 24 tundi, kuid olenevalt kasutusjuhtudest võivad need pikendada 7 päevani või 365 päevani. Mitu rakendust võivad tarbida sama voogu.
- Voo töötlemine – Voo töötlemise kiht vastutab andmete muutmise eest tarbitavaks olekuks andmete valideerimise, puhastamise, normaliseerimise, teisendamise ja rikastamise kaudu. Voogesituse kirjeid loetakse nende loomise järjekorras, mis võimaldab reaalajas analüüsida, luua sündmustepõhiseid rakendusi või voogesitada ETL-i (ekstraktida, teisendada ja laadida). Sa võid kasutada Amazoni hallatav teenus Apache Flinki jaoks keerukaks vooandmete töötlemiseks, AWS Lambda olekuta voo andmetöötluseks ja AWS liim & Amazon EMR peaaegu reaalajas arvutamiseks. Saate luua ka kohandatud tarbijarakendusi Kinesise tarbijaraamatukogu, mis hoolitseb paljude hajutatud andmetöötlusega seotud keerukate ülesannete eest.
- Sihtkoht – Sihtkiht on nagu sihtotstarbeliselt loodud sihtkoht, mis sõltub teie kasutusjuhtumist. Saate andmeid otse voogesitada Amazoni punane nihe andmehoidla jaoks ja Amazon EventBridge sündmustepõhiste rakenduste loomiseks. Võite ka kasutada Amazon Kinesis Data Firehose voogesituse integreerimiseks, kus saate AWS Lambda abil kergendada vootöötlust ja seejärel edastada töödeldud voogesitust sellistesse sihtkohtadesse nagu Amazon S3 Data Lake, OpenSearch Service operatiivanalüütika jaoks, Redshifti andmeladu, SQL-ita andmebaasid, nagu Amazon DynamoDB, ja relatsiooniandmebaasid, nagu Amazoni RDS tarbida reaalajas vooge ärirakendustesse. Sihtkoht võib olla sündmustepõhine rakendus reaalajas armatuurlaudade jaoks, töödeldud voogesituse andmetel põhinevate automaatsete otsuste tegemiseks, reaalajas muutmiseks ja muuks.
Reaalajas analüütika arhitektuur aegridade jaoks
Aegridade andmed on andmepunktide jada, mis on salvestatud aja jooksul muutuvate sündmuste mõõtmiseks. Näited on aktsiahinnad ajas, veebilehtede klikivood ja seadme logid aja jooksul. Kliendid saavad kasutada aegridade andmeid aja jooksul toimuvate muutuste jälgimiseks, et tuvastada kõrvalekaldeid, tuvastada mustreid ja analüüsida, kuidas teatud muutujad aja jooksul mõjuvad. Aegridade andmeid genereeritakse tavaliselt mitmest allikast suures mahus ja neid tuleb koguda kuluefektiivselt peaaegu reaalajas.
Tavaliselt on kolm peamist eesmärki, mida kliendid aegridade andmete töötlemisel saavutada tahavad.
- Saate reaalajas ülevaate süsteemi jõudlusest ja tuvastada kõrvalekaldeid
- Mõistke lõppkasutaja käitumist, et jälgida suundumusi ja teha päringuid/koostada visualiseeringuid nendest statistikatest
- Teil on vastupidav salvestuslahendus nii arhiivi- kui ka sageli kasutatavate andmete allaneelamiseks ja salvestamiseks.
Kinesise andmevoogude abil saavad kliendid puhastamiseks, rikastamiseks, salvestamiseks, analüüsimiseks ja visualiseerimiseks pidevalt jäädvustada terabaiti aegridade andmeid tuhandetest allikatest.
Järgmine arhitektuurimuster illustreerib, kuidas Kinesise andmevoogude abil saab aegridade andmete jaoks reaalajas analüüsi saavutada.
Töövoo etapid on järgmised.
- Andmete sissevõtmine ja salvestamine – Kinesis Data Streams suudab pidevalt koguda ja salvestada tuhandete allikate terabaite andmeid.
- Voo töötlemine – Rakendus, mis on loodud rakendusega Amazoni hallatav teenus Apache Flinki jaoks saab lugeda andmevoost kirjeid, et tuvastada ja puhastada mis tahes vigu aegridade andmetes ning rikastada andmeid konkreetsete metaandmetega, et optimeerida tööanalüüsi. Andmevoo kasutamine keskel annab eelise kasutada aegridade andmeid samaaegselt teistes protsessides ja lahendustes. Seejärel kutsutakse nende sündmustega esile Lambda funktsioon, mis võib teha mälus aegridade arvutusi.
- Sihtkohad – Pärast puhastamist ja rikastamist saab töödeldud aegridade andmeid voogesitada Amazoni ajavoog andmebaas reaalajas armatuurlaua kasutamiseks ja analüüsimiseks või salvestatakse sellistesse andmebaasidesse nagu DynamoDB lõppkasutaja päringu jaoks. Toorandmeid saab arhiveerimiseks voogesitada Amazon S3-sse.
- Visualiseerimine ja ülevaate saamine - Kliendid saavad teha päringuid, visualiseerida ja luua hoiatusi kasutades Amazoni hallatav teenus Grafana jaoks. Grafana toetab andmeallikaid, mis on aegridade andmete salvestamise taustaprogrammid. Timestreami andmetele juurdepääsuks peate installima Grafana jaoks Timestreami pistikprogrammi. Lõppkasutajad saavad DynamoDB tabelist andmeid pärida Amazon API värav volinikuna tegutsemine.
Viitama Peaaegu reaalajas töötlemine Amazon Kinesise, Amazon Timestreami ja Grafanaga esitledes serverita voogedastuskonveieri, et töödelda ja salvestada seadme telemeetria IoT andmeid aegridade optimeeritud andmehoidlasse, nagu Amazon Timestream.
Andmete rikastamine ja taasesitamine reaalajas sündmuste hankimise mikroteenuste jaoks
Mikroteenused on tarkvaraarenduse arhitektuurne ja organisatsiooniline lähenemine, kus tarkvara koosneb väikestest sõltumatutest teenustest, mis suhtlevad täpselt määratletud API-de kaudu. Sündmuspõhiste mikroteenuste loomisel soovivad kliendid saavutada 1. suurt skaleeritavust sissetulevate sündmuste mahu haldamiseks ja 2. sündmuste töötlemise usaldusväärsust ja säilitada süsteemi funktsionaalsust ka tõrgete korral.
Kliendid kasutavad mikroteenuste arhitektuuri mustreid, et kiirendada innovatsiooni ja uute funktsioonide turuletuleku aega, kuna see muudab rakendusi lihtsamaks skaleeritavaks ja kiiremaks arendamise. Võrgukõne andmete rikastamine ja taasesitamine teisele mikroteenusele on aga keeruline, kuna see võib mõjutada rakenduse töökindlust ning raskendada silumist ja vigade jälgimist. Selle probleemi lahendamiseks on sündmuste hankimine tõhus disainimuster, mis koondab rikastamiseks ja taasesitamiseks kõigi olekumuutuste ajaloolised kirjed ning lahutab lugemise kirjutamiskoormusest. Kliendid saavad Kinesise andmevoogusid kasutada sündmuste hankimise mikroteenuste tsentraliseeritud sündmuste poena, sest KDS suudab 1/ käsitleda gigabaiti andmeedastuskiirust sekundis voo kohta ja voogesitada andmeid millisekundites, et täita suure skaleeritavuse ja peaaegu reaalajas latentsusaeg, 2/ integreerige Flinki ja S3-ga andmete rikastamiseks ja saavutamiseks, olles samal ajal mikroteenustest täielikult lahti ühendatud, ja 3/ võimaldavad hiljem uuesti proovida ja asünkroonset lugemist, sest KDS säilitab andmekirje vaikimisi 24 tundi ja valikuliselt kuni 365 päeva.
Järgmine arhitektuuriline muster on üldine näide sellest, kuidas Kinesise andmevooge saab sündmuste hankimise mikroteenuste jaoks kasutada:
Töövoo etapid on järgmised.
- Andmete sissevõtmine ja säilitamine – Saate salvestamiseks koondada oma mikroteenuste sisendi Kinesise andmevoogudesse.
- Voo töötlemine - Apache Flinki olekupõhised funktsioonid lihtsustab hajutatud olekupõhiste sündmustepõhiste rakenduste loomist. See suudab sündmusi vastu võtta sisendandmevoost Kinesis ja suunata saadud voo väljundandmevoogu. Rakenduse äriloogika põhjal saate Apache Flinkiga luua olekupõhise funktsioonide klastri.
- Oleku hetktõmmis Amazon S3-s - Saate salvestada jälgimiseks oleku hetktõmmise Amazon S3-sse.
- Väljundvood – Väljundvooge saab tarbida Lambda kaugfunktsioonide kaudu HTTP/gRPC protokolli kaudu API lüüsi kaudu.
- Lambda kaugjuhtimisfunktsioonid – Lambda funktsioonid võivad toimida erinevate rakenduste ja äriloogikate mikroteenustena, et teenindada ärirakendusi ja mobiilirakendusi.
Lisateavet selle kohta, kuidas teised kliendid oma sündmustepõhiseid mikroteenuseid Kinesise andmevoogudega loosid, vaadake järgmist.
Peamised kaalutlused ja parimad tavad
Järgmised kaalutlused ja parimad tavad, mida meeles pidada.
- Andmete avastamine peaks olema teie esimene samm kaasaegsete andmevoogesituse rakenduste loomisel. Soovitud äritulemuste saavutamiseks peate määratlema ettevõtte väärtuse ja seejärel tuvastama oma voogesituse andmeallikad ja kasutaja isikud.
- Valige voogesituse andmeedastustööriist aurutava andmeallika põhjal. Näiteks võite kasutada Kinesis SDK voogesituse andmete allaneelamiseks API-de kaudu Kinesise tootjate raamatukogu suure jõudlusega ja pikaajaliste voogedastustootjate loomiseks, a Kineesi agent failide komplekti kogumiseks ja nende Kinesise andmevoogudesse sisestamiseks, AWS DMS CDC voogesituse kasutusjuhtude jaoks ja AWS IoT Core asjade Interneti-seadmete andmete sisestamiseks Kinesise andmevoogudesse. Saate sisestada voogesituse andmed otse Amazon Redshifti, et luua madala latentsusajaga voogesitusrakendusi. Saate kasutada ka kolmandate osapoolte teeke, nagu Apache Spark ja Apache Kafka, et sisestada voogesituse andmeid Kinesise andmevoogudesse.
- Peate valima oma voogesituse andmetöötlusteenused oma konkreetse kasutusjuhtumi ja ärinõuete alusel. Näiteks võite kasutada Apache Flinki jaoks mõeldud Amazon Kinesise hallatavat teenust täiustatud voogesituse kasutusjuhtudel, millel on mitu voogesituse sihtkohta ja keeruline olekupõhine vootöötlus või kui soovite jälgida ärimõõdikuid reaalajas (nt iga tund). Lambda sobib hästi sündmustepõhiseks ja olekuta töötlemiseks. Sa võid kasutada Amazon EMR voogesituse andmetöötluseks, et kasutada oma lemmik avatud lähtekoodiga suurandmete raamistikke. AWS-liim sobib peaaegu reaalajas voogesituse andmetöötluseks selliste kasutusjuhtumite jaoks nagu ETL-i voogesitus.
- Kinesis Data Streams laadib nõudmisel kasutuse alusel tasu ja suurendab automaatselt ressursside mahtu, nii et see on hea voogesituse pingelise töökoormuse ja käed-vabad hoolduse jaoks. Ettenähtud režiim võtab tasu võimsuse alusel ja nõuab ennetavat võimsuse haldust, seega sobib see prognoositava voogesituse töökoormuse jaoks hästi.
- Võite kasutada Kinesise jagatud kalkulaator etteantud režiimi jaoks vajalike kildude arvu arvutamiseks. Tellimusrežiimis ei pea te kildude pärast muretsema.
- Lubade andmisel otsustate, kes millistele Kinesise andmevoo ressurssidele milliseid õigusi saab. Saate lubada konkreetsed toimingud, mida soovite nende ressurssidega lubada. Seetõttu peaksite andma ainult ülesande täitmiseks vajalikud õigused. Samuti saate puhkeolekus olevaid andmeid krüpteerida, kasutades KMS-i kliendi hallatavat võtit (CMK).
- Võite värskendage säilitusaega Kinesis Data Streams konsooli kaudu või kasutades Suurenda StreamRetentionPeriod ja Vähenda StreamRetentionPeriod toimingud, mis põhinevad teie konkreetsetel kasutusjuhtudel.
- Kinesis Data Streams toetab uuesti tükeldamine. Selle funktsiooni soovitatav API on Värskenda ShardCounti, mis võimaldab teil muuta oma voos olevate kildude arvu, et kohaneda voo kaudu toimuva andmevoo kiiruse muutustega. Ümberjaotamise API-sid (jagamine ja ühendamine) kasutatakse tavaliselt kuumade kildude käsitlemiseks.
Järeldus
See postitus demonstreeris erinevaid arhitektuurilisi mustreid madala latentsusajaga voogedastusrakenduste loomiseks Kinesis Data Streamsiga. Kinesise andmevoogude abil saate luua oma väikese latentsusega aurutamisrakendusi, kasutades selles postituses olevat teavet.
Üksikasjalikud arhitektuurimustrid leiate järgmistest ressurssidest:
Kui soovite luua andmete visiooni ja strateegiat, vaadake AWS-i andmepõhine kõik (D2E) programm.
Autoritest
Raghavarao Sodabathina on AWS-i peamine lahenduste arhitekt, keskendudes andmeanalüüsile, AI/ML-ile ja pilveturbele. Ta teeb koostööd klientidega, et luua uuenduslikke lahendusi, mis lahendavad klientide äriprobleeme ja kiirendavad AWS-teenuste kasutuselevõttu. Vabal ajal veedab Raghavarao perega aega, loeb raamatuid ja vaatab filme.
Hang Zuo on Amazoni veebiteenuste Amazon Kinesis Data Streams meeskonna vanem tootejuht. Ta on kirglik arendada intuitiivseid tootekogemusi, mis lahendavad keerukaid kliendiprobleeme ja võimaldavad klientidel saavutada oma ärieesmärke.
Shwetha Radhakrishnan on AWS-i lahenduste arhitekt, keskendudes andmeanalüüsile. Ta on loonud lahendusi, mis soodustavad pilveteenuste kasutuselevõttu ja aitavad organisatsioonidel teha andmepõhiseid otsuseid avalikus sektoris. Väljaspool tööd armastab ta tantsida, sõprade ja perega aega veeta ning reisida.
Brittany Ly on AWS-i lahenduste arhitekt. Ta on keskendunud ettevõtete klientide abistamisele nende pilve kasutuselevõtu ja moderniseerimise teekonnal ning tunneb huvi turbe- ja analüüsivaldkonna vastu. Väljaspool tööd meeldib talle oma koeraga aega veeta ja hapukurki mängida.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/architectural-patterns-for-real-time-analytics-using-amazon-kinesis-data-streams-part-1/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- $ UP
- 1
- 100
- 24
- 7
- a
- võime
- MEIST
- kiirendama
- juurdepääs
- pääses
- Saavutada
- saavutada
- Saavutab
- saavutamisel
- üle
- tegu
- kohusetäitja
- meetmete
- kohandama
- lisamine
- Täiendavad lisad
- Lisaks
- aadress
- Vastuvõtmine
- edasijõudnud
- ADEelis
- pärast
- vanus
- Agent
- agregaat
- AI / ML
- Eesmärgid
- teated
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldama
- Lubades
- võimaldab
- Ka
- Amazon
- Amazon kinesis
- Amazoni ajavoog
- Amazon Web Services
- an
- analüüs
- analytics
- analüüsima
- ja
- anomaalia tuvastamine
- Teine
- mistahes
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- API
- API-liidesed
- taotlus
- rakendused
- lähenemine
- apps
- arhitektuuri-
- arhitektuur
- OLEME
- AS
- seotud
- At
- Automaatne
- automaatselt
- kättesaadavus
- saadaval
- AWS
- AWS liim
- AWS Lambda
- põhineb
- BE
- sest
- olnud
- käitumine
- on
- BEST
- parimaid tavasid
- Parem
- vahel
- Suur
- Big andmed
- Blogi
- Raamatud
- mõlemad
- ehitama
- Ehitus
- ehitatud
- äri
- Business Applications
- ettevõtted
- kuid
- by
- arvutama
- helistama
- CAN
- Võimsus
- lüüa
- mis
- juhul
- juhtudel
- CDC
- keskus
- tsentraliseeritud
- kindel
- raske
- muutma
- Vaidluste lahendamine
- koormuste
- kontrollima
- valik
- Vali
- puhastama
- puhastamine
- Cloud
- pilve adopteerimine
- Cloud Security
- Cluster
- koguma
- Kollektsioneerimine
- ühine
- edastama
- täiesti
- keeruline
- komponendid
- koostatud
- Arvutama
- arvutustehnika
- mures
- seadistamine
- kaalutlused
- koosneb
- konsool
- pidevalt
- tarbima
- tarbitud
- tarbija
- Tarbijad
- kontakt
- kõnekeskus
- pidev
- pidevalt
- kontrollida
- looma
- loodud
- kriitiline
- klient
- Kliendid
- kohandatud
- Dancing
- armatuurlauad
- andmed
- andmete analüüs
- Andmete analüüs
- andmete rikastamine
- andmejärv
- andmehaldus
- andmepunktid
- andmetöötlus
- andmekogus
- andmepõhistele
- andmebaas
- andmebaasid
- Päeva
- otsustama
- otsus
- Otsuse tegemine
- otsused
- lahtisidunud
- pühendunud
- vaikimisi
- määratlema
- tarnima
- Näidatud
- Olenevalt
- Disain
- kavandatud
- soovitud
- sihtkoht
- sihtkohtadesse
- üksikasjalik
- detailid
- avastama
- Detection
- arendama
- arenev
- & Tarkvaraarendus
- seade
- seadmed
- erinev
- raske
- otse
- avastus
- jagatud
- hajutatud arvutus
- do
- koer
- Ära
- alla
- ajam
- ajendatud
- vastupidavus
- dünaamiline
- iga
- lihtsam
- kergesti
- lihtne
- Tõhus
- omaks võtma
- võimaldama
- krüpteerimist
- lõpp-punktid
- haarab
- tõhustatud
- rikastab
- ettevõte
- ettevõtte kliendid
- vead
- Eeter (ETH)
- sündmus
- sündmused
- Iga
- igaüks
- näide
- näited
- ootab
- kogemus
- Kogemused
- uurima
- laiendama
- väljavõte
- nägu
- rikete
- pere
- mood
- kiiremini
- Lemmik
- tunnusjoon
- FUNKTSIOONID
- väli
- Faile
- esimene
- viis
- voog
- Keskenduma
- keskendunud
- keskendumine
- Järel
- järgneb
- eest
- Raamistik
- raamistikud
- sageli
- sõbrad
- Alates
- funktsioon
- funktsionaalsus
- funktsioonid
- edasi
- kasu
- värav
- tekitama
- loodud
- saamine
- GitHub
- annab
- Eesmärgid
- hea
- anda
- andmine
- käepide
- rippuma
- he
- aitama
- aidates
- siin
- Suur
- suur jõudlus
- tema
- ajalooline
- KUUM
- tund
- Lahtiolekuajad
- Kuidas
- aga
- HTML
- http
- HTTPS
- sajad
- identifitseerima
- if
- illustreerib
- mõju
- in
- Teistes
- hõlmab
- Sissetulev
- Suurendama
- kasvav
- sõltumatud
- mõjutatud
- info
- Infrastruktuur
- infrastruktuur
- uuenduslik
- Innovatsioon
- uuenduslik
- sisend
- teadmisi
- paigaldama
- integreerima
- integreeritud
- integratsioon
- integratsioon
- huvi
- Interface
- Internet
- Asjade Internet
- sisse
- sisse
- intuitiivne
- kutsutud
- asjade Interneti
- IoT-seade
- IT
- ITS
- teekond
- jpg
- Kafka
- hoidma
- Võti
- Kinesise andmevood
- järv
- Hilinemine
- pärast
- kiht
- kihid
- Õppida
- pearaamat
- raamatukogud
- Raamatukogu
- valgus
- nagu
- elu-
- koormus
- logi
- loogika
- loogiline
- armastab
- säilitada
- hooldus
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- juhitud
- juhtimine
- juht
- palju
- Turundus
- maksimaalne
- mõõtmine
- Meedia
- Vastama
- Mälu
- Merge
- Metaandmed
- Meetrika
- mikroteenused
- Kesk-
- ränne
- millisekundit
- meeles
- mobiilne
- Mobiilirakendused
- mobiilseadmete
- mobiil-rakendusi
- viis
- Kaasaegne
- moderniseerimine
- režiimid
- muutma
- Jälgida
- rohkem
- Filmid
- mitmekordne
- peab
- emakeelena
- Lähedal
- Vajadus
- vaja
- vajadustele
- võrk
- Uus
- Uued funktsioonid
- nüüd
- number
- of
- pakkuma
- Pakkumised
- on
- On-Demand
- ainult
- avatud
- avatud lähtekoodiga
- töö
- töökorras
- Operations
- optimeerima
- optimeeritud
- valik
- or
- et
- organisatsiooniline
- organisatsioonid
- Muu
- meie
- välja
- tulemusi
- väljund
- väljaspool
- üle
- enda
- osa
- kirglik
- Muster
- mustrid
- Maksma
- kohta
- täitma
- jõudlus
- Õigused
- Isikliku
- toru
- torujuhe
- Platvormid
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängima
- plugin
- võrra
- post
- tavad
- ennustatav
- Hinnad
- hinnapoliitika
- esmane
- Peamine
- Eelnev
- era-
- Proaktiivne
- Probleem
- probleeme
- protsess
- töödeldud
- Protsessid
- töötlemine
- Toodetud
- tootja
- Tootjad
- Toode
- tootejuht
- Programm
- protokoll
- anda
- annab
- volikiri
- avalik
- valik
- kiiresti
- määr
- Töötlemata
- algandmed
- Lugenud
- Lugemine
- reaalne
- reaalajas
- reaalajas andmeid
- saama
- saab
- Soovitus
- soovitatav
- rekord
- dokumenteeritud
- andmed
- vähendama
- viitama
- piirkond
- usaldusväärsus
- usaldusväärne
- kauge
- nõutav
- nõue
- Nõuded
- Vajab
- ressurss
- Vahendid
- vastutav
- REST
- tulemuseks
- säilitama
- säilitab
- säilitamine
- läbi
- Marsruut
- sama
- Skaalautuvus
- skaalautuvia
- Skaala
- Kaalud
- Teine
- sektor
- turvalisus
- vanem
- andur
- Jada
- Seeria
- teenima
- Serverita
- teenus
- Teenused
- komplekt
- jagatud
- ta
- peaks
- esitlus
- lihtsustab
- väike
- Snapshot
- So
- sotsiaalmeedia
- Sotsiaalse meedia
- tarkvara
- tarkvaraarenduse
- lahendus
- Lahendused
- LAHENDAGE
- allikas
- Allikad
- Säde
- konkreetse
- kiirus
- kulutama
- Kulutused
- naelu
- jagada
- Kestab
- riik
- Samm
- Sammud
- varu
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- Strateegia
- oja
- otseülekanne
- streaming
- ojad
- range
- järgnev
- selline
- piisav
- toetama
- Toetab
- süsteem
- tabel
- Võtma
- Ülesanne
- ülesanded
- meeskond
- kümneid
- et
- .
- teave
- Riik
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- seetõttu
- Need
- nad
- asjad
- kolmanda osapoole
- see
- need
- tuhandeid
- kolm
- Läbi
- läbilaskevõime
- aeg
- Ajaseeria
- ajaliselt tundlik
- et
- täna
- tööriist
- jälgida
- jälgida
- Jälgimine
- liiklus
- Muutma
- Transformation
- transformeerivate
- Reisimine
- Trends
- kaks
- tüüpiliselt
- Ootamatu
- peale
- Kasutus
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- Kasutaja
- kasutamine
- ära kasutama
- kinnitamine
- väärtus
- muutuja
- eri
- VeloCity
- kaudu
- virtuaalne
- nägemus
- visualiseerimine
- visualiseeri
- maht
- mahud
- tahan
- Ladu
- Ladustamine
- vaadates
- we
- web
- veebiteenused
- hästi määratletud
- M
- millal
- mis
- kuigi
- WHO
- lai
- Lai valik
- will
- koos
- jooksul
- Töö
- töövoog
- muretsema
- kirjutama
- sa
- Sinu
- sephyrnet
- tsoonid