यह एक अतिथि पोस्ट है जिसे स्मवा के प्रिंसिपल डेटा आर्किटेक्ट एलेक्स नौमोव ने सह-लिखा है।
स्मवा जीएमबीएच जर्मनी की अग्रणी वित्तीय सेवा कंपनियों में से एक है, जो उपभोक्ताओं के लिए व्यक्तिगत ऋण को पारदर्शी, निष्पक्ष और किफायती बनाती है। डिजिटल प्रक्रियाओं के आधार पर, स्मवा 20 से अधिक बैंकों के ऋण प्रस्तावों की तुलना करता है। इस तरह, उधारकर्ता तेज़, डिजिटल और कुशल तरीके से उन सौदों को चुन सकते हैं जो उनके लिए सबसे अनुकूल हैं।
स्मावा मार्केट लीडर बनने के लिए डेटा-संचालित निर्णयों में विश्वास करता है और उनका लाभ उठाता है। डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम कंपनी के सभी विभागों और शाखाओं में डेटा उत्पाद प्रदान करके स्मावा में डेटा-संचालित निर्णयों का समर्थन करने के लिए जिम्मेदार है। विभागों में इंजीनियरिंग से लेकर बिक्री और विपणन तक की टीमें शामिल हैं। शाखाएँ उत्पादों के अनुसार श्रेणीबद्ध होती हैं, अर्थात् बी2सी ऋण, बी2बी ऋण, और पूर्व में बी2सी बंधक भी। कंपनी के अंदर उपयोग किए जाने वाले डेटा उत्पादों में उपयोगकर्ता यात्रा से अंतर्दृष्टि, परिचालन रिपोर्ट और विपणन अभियान के परिणाम शामिल हैं। डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रति दिन औसतन 60 हज़ार प्रश्नों पर कार्य करता है। व्यवसाय और डेटा स्रोत विकसित होने के साथ डेटा वॉल्यूम लगातार वृद्धि के साथ दोहरे अंक वाले टीबी में है।
स्मावा की डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम को लागत-कुशल रहते हुए स्केल अप और डाउन करने के लचीलेपन को बनाए रखते हुए, विभिन्न एसएलए के साथ हितधारकों को डेटा वितरित करने की चुनौती का सामना करना पड़ा। दैनिक रिपोर्टिंग तैयार करने में 3 घंटे तक का समय लगता था, जिससे दिन के दौरान पुनर्गणना की आवश्यकता होने पर व्यावसायिक निर्णय लेने पर असर पड़ता था। स्व-सेवा विश्लेषण में तेजी लाने और डेटा के आधार पर नवाचार को बढ़ावा देने के लिए, किसी भी टीम को विकेंद्रीकृत तरीके से अपने दम पर डेटा उत्पाद बनाने की अनुमति देने के तरीके प्रदान करने के लिए एक समाधान की आवश्यकता थी। डेटा उत्पाद बनाने और प्रबंधित करने के लिए, smava का उपयोग किया जाता है अमेज़न रेडशिफ्ट, एक क्लाउड डेटा वेयरहाउस।
इस पोस्ट में, हम दिखाते हैं कि स्मवा ने कैसे उपयोग करके अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को अनुकूलित किया अमेज़ॅन रेडशिफ्ट सर्वर रहित और Amazon Redshift डेटा शेयरिंग अप्रत्याशित कार्यभार के लिए सही आकार की चुनौतियों पर काबू पाने और मूल्य-प्रदर्शन में और सुधार करने के लिए। अनुकूलन के माध्यम से, स्मवा ने पिछले एनालिटिक्स इंफ्रास्ट्रक्चर की तुलना में 50% तक लागत बचत और तीन गुना तेज रिपोर्ट पीढ़ी हासिल की।
समाधान का अवलोकन
एक डेटा-संचालित कंपनी के रूप में, स्मावा अपने विश्लेषणात्मक उपयोग के मामलों को सशक्त बनाने के लिए AWS क्लाउड पर निर्भर करता है। अपने ग्राहकों को सर्वोत्तम सौदे और उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए, स्मावा इसका अनुसरण करता है आधुनिक डेटा वास्तुकला एक स्केलेबल, टिकाऊ डेटा स्टोर और विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण और डेटा खपत के लिए उद्देश्य-निर्मित डेटा स्टोर के रूप में डेटा लेक के साथ सिद्धांत।
स्मावा विभिन्न बाहरी और आंतरिक डेटा स्रोतों से डेटा को डेटा लेक पर लैंडिंग चरण में शामिल करता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3)। डेटा को अंतर्ग्रहण करने के लिए, स्मवा कस्टम स्क्रिप्ट द्वारा पूरक लोकप्रिय तृतीय-पक्ष ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म के एक सेट का उपयोग करता है।
अमेज़ॅन S3 में डेटा लैंड होने के बाद, smava इसका उपयोग करता है एडब्ल्यूएस गोंद डेटा कैटलॉग और क्रॉलर उपलब्ध डेटा को स्वचालित रूप से सूचीबद्ध करने, मेटाडेटा कैप्चर करने और एक इंटरफ़ेस प्रदान करने के लिए जो सभी डेटा संपत्तियों को क्वेरी करने की अनुमति देता है।
डेटा विश्लेषक जिन्हें डेटा लेक पर कच्ची संपत्तियों तक पहुंच की आवश्यकता होती है अमेज़न एथेना, तदर्थ प्रश्नों के अन्वेषण के लिए एक सर्वर रहित, इंटरैक्टिव विश्लेषण सेवा। संगठन के सभी विभागों द्वारा डाउनस्ट्रीम खपत के लिए, स्मवा की डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम निम्नलिखित के अनुसार क्यूरेटेड डेटा उत्पाद तैयार करती है निकालें, लोड करें और रूपांतरित करें (ईएलटी) पैटर्न। स्मावा डेटा को बदलने, संग्रहीत करने और विश्लेषण करने और उपयोग करने के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट को अपने क्लाउड डेटा वेयरहाउस के रूप में उपयोग करता है अमेज़न रेडशिफ्ट स्पेक्ट्रम SQL का उपयोग करके डेटा लेक से संरचित और अर्ध-संरचित डेटा को कुशलतापूर्वक क्वेरी करना और पुनः प्राप्त करना।
स्मवा इसका अनुसरण करता है डेटा वॉल्ट मॉडलिंग अंतिम उपभोक्ताओं के लिए डेटा उत्पाद तैयार करने के लिए रॉ वॉल्ट, बिजनेस वॉल्ट और डेटा मार्ट चरणों के साथ कार्यप्रणाली। रॉ वॉल्ट सीधे डेटा स्रोतों से लोड की गई वस्तुओं का वर्णन करता है और डेटा लेक में लैंडिंग चरण की एक प्रति का प्रतिनिधित्व करता है। बिजनेस वॉल्ट को रॉ वॉल्ट से प्राप्त डेटा से भरा जाता है और बिजनेस नियमों के अनुसार रूपांतरित किया जाता है। अंत में, डेटा को एक विशिष्ट व्यवसाय क्षेत्र के लिए उन्मुख विशिष्ट डेटा उत्पादों में एकत्रित किया जाता है। यह है डेटा मार्ट अवस्था। बिजनेस वॉल्ट और डेटा मार्ट चरणों के डेटा उत्पाद अब उपभोक्ताओं के लिए उपलब्ध हैं। स्मावा ने बिजनेस इंटेलिजेंस, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और आगे के विश्लेषण के लिए टेबलो का उपयोग करने का निर्णय लिया। डेटा परिवर्तनों को प्रबंधित किया जाता है डीबीटी वर्कफ़्लो प्रशासन और टीम सहयोग को सरल बनाने के लिए।
निम्नलिखित चित्र अनुकूलन से पहले उच्च-स्तरीय डेटा प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर को दर्शाता है।
डेटा प्लेटफ़ॉर्म आवश्यकताओं का विकास
स्मावा ने सभी तीन डेटा चरणों को होस्ट करने के लिए एकल रेडशिफ्ट क्लस्टर के साथ शुरुआत की। उन्होंने के प्रावधानित क्लस्टर नोड्स को चुना RA3 प्रकार साथ में आरक्षित उदाहरण (आरआई) लागत अनुकूलन के लिए. जैसे-जैसे डेटा की मात्रा साल-दर-साल 53% बढ़ी, वैसे-वैसे विभिन्न विश्लेषणात्मक कार्यभार से जटिलता और आवश्यकताएँ भी बढ़ीं।
स्मावा ने क्लस्टर को सही आकार देकर और उपयोग करके बढ़ते डेटा वॉल्यूम को तुरंत संबोधित किया अमेज़ॅन रेडशिफ्ट कॉनकरेंसी स्केलिंग चरम कार्यभार के लिए. इसके अलावा, स्मवा नवाचार की गति को बढ़ाने के लिए सभी टीमों को स्व-सेवा तरीके से अपने स्वयं के डेटा उत्पाद बनाने का विकल्प देना चाहता था। केंद्रीय रूप से प्रबंधित डेटा उत्पादों में किसी भी हस्तक्षेप से बचने के लिए, विकेन्द्रीकृत उत्पाद विकास वातावरण को सख्ती से अलग करने की आवश्यकता है। डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम द्वारा क्यूरेट किए गए विभिन्न उत्पाद चरणों के अलगाव के लिए भी यही आवश्यकता लागू की गई थी।
डेटा शेयरिंग और रेडशिफ्ट सर्वरलेस के साथ आर्किटेक्चर को अनुकूलित करना
विकसित आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, स्मवा ने एकल प्रावधानित रेडशिफ्ट क्लस्टर को कई डेटा वेयरहाउस में विभाजित करके कार्यभार को अलग करने का निर्णय लिया, जिसमें प्रत्येक वेयरहाउस एक अलग चरण की सेवा प्रदान करता है। इसके अलावा, स्मावा ने मौजूदा उत्पाद पाइपलाइनों में हस्तक्षेप के जोखिम के बिना नए डेटा उत्पादों को विकसित करने के लिए बिजनेस वॉल्ट में नए स्टेजिंग वातावरण जोड़े। डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम के केंद्रीय रूप से प्रबंधित डेटा उत्पादों में किसी भी हस्तक्षेप से बचने के लिए, स्मावा ने विकेंद्रीकृत कार्यभार को अलग करते हुए एक अतिरिक्त रेडशिफ्ट क्लस्टर पेश किया।
स्मावा एक जटिल डेटा प्रतिकृति पाइपलाइन को प्रबंधित किए बिना कार्यभार अलगाव प्राप्त करने के लिए एक आउट-ऑफ़-द-बॉक्स समाधान की तलाश में था।
के लॉन्च के ठीक बाद रेडशिफ्ट डेटा शेयरिंग 2021 में क्षमताओं के आधार पर, डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम ने माना कि यही वह समाधान है जिसकी उन्हें तलाश थी। स्मावा ने विभिन्न उपभोक्ता समूहों पर पढ़ने की पहुंच के लिए उत्पादक समूहों से डेटा उपलब्ध कराने के लिए डेटा शेयरिंग सुविधा को अपनाया, जिनमें से प्रत्येक उपभोक्ता क्लस्टर एक अलग चरण में सेवा प्रदान करता है।
रेडशिफ्ट डेटा शेयरिंग डेटा कॉपी करने की आवश्यकता के बिना रेडशिफ्ट क्लस्टर में त्वरित, बारीक और तेज़ डेटा एक्सेस सक्षम बनाता है। यह डेटा तक लाइव पहुंच प्रदान करता है ताकि उपयोगकर्ता हमेशा डेटा वेयरहाउस में अपडेट की गई सबसे अद्यतित और सुसंगत जानकारी देख सकें। डेटा शेयरिंग के साथ, आप एक ही या अलग-अलग AWS खातों और पूरे क्षेत्र में रेडशिफ्ट क्लस्टर के साथ लाइव डेटा सुरक्षित रूप से साझा कर सकते हैं।
रेडशिफ्ट डेटा शेयरिंग के साथ, स्मावा डेटा को दोहराए बिना डेटा वर्कलोड को अलग-अलग उपभोक्ता समूहों में अलग करके डेटा आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने में सक्षम था। निम्नलिखित चित्र एकल रेडशिफ्ट क्लस्टर को कई क्लस्टर में विभाजित करने के बाद उच्च-स्तरीय डेटा प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर को दर्शाता है।
स्वयं-सेवा डेटा मार्ट प्रदान करके, स्मावा ने उपयोगकर्ताओं को डेटा के सभी पहलुओं तक पहुंच प्रदान करके डेटा लोकतंत्रीकरण को बढ़ाया। उन्होंने टीमों को डेटा खोज, तदर्थ विश्लेषण, प्रोटोटाइपिंग और परिपक्व डेटा उत्पादों के पूर्ण जीवनचक्र को संचालित करने के लिए कस्टम टूल का एक सेट भी प्रदान किया।
अलग-अलग समूहों से परिचालन डेटा एकत्र करने के बाद, डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम ने आगे संभावित अनुकूलन की पहचान की: रॉ वॉल्ट क्लस्टर 24/7 स्थिर लोड के तहत था, लेकिन बिजनेस वॉल्ट क्लस्टर केवल रात में अपडेट किए गए थे। लागतों को अनुकूलित करने के लिए, स्मवा ने इसका उपयोग किया रोकने और फिर से शुरू करने की क्षमताएँ रेडशिफ्ट प्रावधानित क्लस्टरों का। ये क्षमताएं उन समूहों के लिए उपयोगी हैं जिन्हें विशिष्ट समय पर उपलब्ध होने की आवश्यकता होती है। जबकि क्लस्टर रुका हुआ है, ऑन-डिमांड बिलिंग निलंबित है। केवल क्लस्टर के भंडारण पर शुल्क लगता है।
रोकें और फिर से शुरू करने की सुविधा ने स्मवा को लागत के लिए अनुकूलन करने में मदद की, लेकिन क्लस्टर संचालन को ट्रिगर करने के लिए अतिरिक्त परिचालन ओवरहेड की आवश्यकता थी। इसके अतिरिक्त, विकास क्लस्टर कार्य घंटों के दौरान निष्क्रिय समय के अधीन रहे। इन चुनौतियों को अंततः 2022 में रेडशिफ्ट सर्वरलेस को अपनाकर हल किया गया। डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम ने बिजनेस डेटा वॉल्ट स्टेज क्लस्टर को रेडशिफ्ट सर्वरलेस में स्थानांतरित करने का निर्णय लिया, जो उन्हें विश्वसनीय और कुशलतापूर्वक उपयोग में होने पर ही डेटा वेयरहाउस के लिए भुगतान करने की अनुमति देता है।
रेडशिफ्ट सर्वरलेस उन मामलों के लिए आदर्श है, जब चर कार्यभार, निष्क्रिय समय के साथ आवधिक कार्यभार और स्पाइक्स के साथ स्थिर-स्थिति कार्यभार जैसी गणना आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करना मुश्किल होता है। इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे नए कार्यभार और अधिक समवर्ती उपयोगकर्ताओं के साथ उपयोग की मांग विकसित होती है, रेडशिफ्ट सर्वरलेस स्वचालित रूप से सही गणना संसाधनों का प्रावधान करता है, और डेटा वेयरहाउस मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना, निर्बाध रूप से और स्वचालित रूप से स्केल करता है। रेडशिफ्ट सर्वरलेस और आरए3 नोड्स के साथ प्रावधानित रेडशिफ्ट क्लस्टर के बीच दोनों दिशाओं में डेटा साझाकरण समर्थित है, इसलिए स्मवा आर्किटेक्चर में किसी बदलाव की आवश्यकता नहीं थी। निम्नलिखित चित्र रेडशिफ्ट सर्वरलेस में जाने के बाद उच्च-स्तरीय आर्किटेक्चर सेटअप को दर्शाता है।
स्मावा ने ट्रंक-आधारित विकास पद्धति को अपनाते हुए, एक निर्बाध सीआई/सीडी पाइपलाइन के माध्यम से रेडशिफ्ट सर्वरलेस और डीबीटी के लाभों को संयोजित किया। Git रिपॉजिटरी में परिवर्तन स्वचालित रूप से एक परीक्षण चरण में तैनात किए जाते हैं और स्वचालित एकीकरण परीक्षणों का उपयोग करके मान्य किए जाते हैं। इस दृष्टिकोण ने डेवलपर्स की दक्षता में वृद्धि की और उत्पादन का औसत समय दिनों से घटाकर मिनटों में कर दिया।
स्मावा ने एक आर्किटेक्चर अपनाया जो वर्कलोड को अलग करने के लिए डेटा साझा करने की क्षमता के साथ-साथ प्रावधानित और सर्वर रहित रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस दोनों का उपयोग करता है। अपनी आवश्यकताओं के लिए सही वास्तुशिल्प पैटर्न चुनकर, स्मवा निम्नलिखित पूरा करने में सक्षम था:
- डेटा पाइपलाइनों को सरल बनाएं और परिचालन ओवरहेड को कम करें
- सुविधा रिलीज़ समय को दिनों से घटाकर मिनटों में करें
- निष्क्रिय समय को कम करके और कार्यभार को सही आकार देकर मूल्य-प्रदर्शन बढ़ाएँ
- मूल सेटअप लागत के 50% पर तीन गुना तेज रिपोर्ट जनरेशन (तेज गणना और उच्च समानांतरीकरण) प्राप्त करें
- सभी विभागों की चपलता बढ़ाएं और डेटा तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करके डेटा-संचालित निर्णय लेने का समर्थन करें
- सभी विभागों में टीमों के लिए स्वयं-सेवा डेटा क्षमताओं को उजागर करके और संपूर्ण ग्राहक यात्रा को कवर करने के लिए ए/बी परीक्षण क्षमताओं को मजबूत करके नवाचार की गति बढ़ाएं
अब, स्मावा के सभी विभाग डेटा-संचालित, सटीक और त्वरित निर्णय लेने के लिए उपलब्ध डेटा उत्पादों का उपयोग कर रहे हैं।
फ़्यूचर विजन
भविष्य के लिए, स्मवा ने परिचालन मेट्रिक्स के आधार पर डेटा प्लेटफ़ॉर्म को अनुकूलित करना जारी रखने की योजना बनाई है। वे स्व-सेवा डेटा मार्ट क्लस्टर जैसे अधिक प्रावधानित क्लस्टर को सर्वर रहित में बदलने पर विचार कर रहे हैं। इसके अतिरिक्त, स्मावा चलाने के लिए समानांतर डेटा पाइपलाइनों की संख्या बढ़ाने के लिए ईएलटी ऑर्केस्ट्रेशन टूलचेन को अनुकूलित कर रहा है। इससे प्रावधानित रेडशिफ्ट संसाधनों का उपयोग बढ़ेगा और लागत में कमी आएगी।
डेटा उत्पाद निर्माण के लिए विकेंद्रीकृत, स्व-सेवा की शुरुआत के साथ, स्मवा ने एक कदम आगे बढ़ाया डेटा जाल वास्तुकला. भविष्य में, डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीम अपने सेवा उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं का और अधिक मूल्यांकन करने और फ़ेडरेटेड डेटा गवर्नेंस जैसे डेटा जाल सिद्धांतों को स्थापित करने की योजना बना रही है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि कैसे स्मवा ने रेडशिफ्ट सर्वरलेस और डेटा शेयरिंग सुविधाओं का उपयोग करके वातावरण और वर्कलोड को अलग करके अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को अनुकूलित किया। वे रेडशिफ्ट वातावरण अपने बुनियादी ढांचे के साथ अच्छी तरह से एकीकृत हैं, मांग पर स्केलिंग में लचीले हैं, और अत्यधिक उपलब्ध हैं, और उन्हें न्यूनतम प्रशासन प्रयासों की आवश्यकता होती है। कुल मिलाकर, स्मावा ने कुल प्लेटफ़ॉर्म लागत को 50% कम करते हुए प्रदर्शन को तीन गुना बढ़ा दिया है। इसके अतिरिक्त, उन्होंने रिपोर्ट निर्माण समय के लिए मौजूदा एसएलए को बनाए रखते हुए परिचालन ओवरहेड को न्यूनतम कर दिया। इसके अलावा, स्मवा ने बाजार में अपना समय तेज करने के लिए स्वयं-सेवा डेटा उत्पाद क्षमताएं प्रदान करके नवाचार की संस्कृति को मजबूत किया है।
यदि आप अमेज़ॅन रेडशिफ्ट क्षमताओं के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो हम नवीनतम देखने की सलाह देते हैं AWS इवेंट चैनल में Amazon Redshift सत्र में नया क्या है सेवा में हाल ही में जोड़ी गई सुविधाओं का अवलोकन प्राप्त करने के लिए। आप भी एक्सप्लोर कर सकते हैं स्व-सेवा, व्यावहारिक अमेज़न रेडशिफ्ट लैब निर्देशित तरीके से प्रमुख अमेज़ॅन रेडशिफ्ट कार्यक्षमताओं के साथ प्रयोग करना।
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लेखक के बारे में
एलेक्स नौमोव स्मावा जीएमबीएच में एक प्रधान डेटा आर्किटेक्ट हैं, और डेटा विभाग में परिवर्तन परियोजनाओं का नेतृत्व करते हैं। एलेक्स ने पहले दूरसंचार, बैंकिंग, ऊर्जा और वित्त जैसे विभिन्न डोमेन में विभिन्न तकनीकी स्टैक का उपयोग करके और कई अलग-अलग देशों में सलाहकार और डेटा/समाधान वास्तुकार के रूप में 10 साल तक काम किया था। उन्हें डेटा और संगठनों को डेटा-संचालित और अपने काम में सर्वश्रेष्ठ बनाने का बहुत शौक है।
लिंग्ली झेंग AWS विश्वव्यापी विशेषज्ञ संगठन में व्यवसाय विकास प्रबंधक के रूप में काम करता है, जो DACH क्षेत्र में ग्राहकों को Amazon एनालिटिक्स सेवाओं से सर्वोत्तम मूल्य प्राप्त करने में सहायता करता है। डेटा एनालिटिक्स, एआई और एमएल पर ध्यान देने के साथ ऊर्जा, स्वचालन और सॉफ्टवेयर उद्योग में 12 वर्षों से अधिक के अनुभव के साथ, वह ग्राहकों को डिजिटल परिवर्तन के माध्यम से ठोस व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने में मदद करने के लिए समर्पित है।
अलेक्जेंडर स्पिवाकी AWS में एक वरिष्ठ स्टार्टअप सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं, जो EMEA नॉर्थ में B2B ISV ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। AWS से पहले, अलेक्जेंडर ने वित्तीय सेवाओं के क्षेत्र में एक सलाहकार के रूप में काम किया, जिसमें सॉफ्टवेयर विकास और वास्तुकला में विभिन्न भूमिकाएँ शामिल थीं। उन्हें डेटा एनालिटिक्स, सर्वर रहित आर्किटेक्चर और कुशल संगठन बनाने का शौक है।
तकनीकी सटीकता के लिए इस पोस्ट की समीक्षा वरिष्ठ एनालिटिक्स सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट डेविड ग्रीनस्टीन द्वारा की गई थी।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-smava-makes-loans-transparent-and-affordable-using-amazon-redshift-serverless/
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