Ez a bejegyzés Girish Kumar Chidananda társszerzője a redBustól.
Redbus az AWS egyik legkorábbi alkalmazója Indiában, és a legtöbb szolgáltatást és alkalmazást az AWS Cloud tárolja. Az AWS rugalmasságot biztosított a redBus számára az infrastruktúra gyors bővítéséhez, miközben rendkívül alacsonyan tartotta a költségeket. Az AWS átfogó szolgáltatáscsomaggal rendelkezik, amely kielégíti a legtöbb szükségletet, beleértve az ügyfélszolgálatot, amelyet a redBus garantálhat.
Ebben a bejegyzésben megosztjuk a redBus adatplatform-architektúráját, és azt, hogy a különböző összetevők hogyan kapcsolódnak össze az adatforgalmi út kialakításához. Azt is megvitatjuk, hogy a redBus milyen kihívásokkal szembesült a valós idejű üzleti intelligencia (BI) használati eseteihez szükséges irányítópultok létrehozása során, és hogyan Amazon QuickSight, egy gyors, könnyen használható, felhőalapú üzleti elemzési szolgáltatás, amely megkönnyíti a redBus összes alkalmazottjának, hogy vizualizációkat készítsen és ad hoc elemzéseket végezzen, hogy üzleti betekintést nyerhessen adataiból, bármikor és bármilyen eszközön.
A redBusról
Redbus a világ legnagyobb online buszjegy-platformja, amelyet Indiában építettek, és több mint 36 millió elégedett ügyfelet szolgál ki szerte a világon. Az autóbuszjegy-értékesítési vertikális mellett a redBus vasúti jegyértékesítő szolgáltatást is működtet redRails és egy busz- és autókölcsönző szolgáltatást hívnak rYde. A GO-MMT csoport része, amely India vezető online utazási vállalata, kiterjedt márkaportfólióval, amely más kiemelkedő online utazási márkákat is magában foglal, mint például a MakeMyTrip és a Goibibo.
A redBus adatforgalma 1.0
A redBus minden szinten nagymértékben támaszkodik az adatközpontú döntések meghozatalára, kezdve az utazói utazások nyomon követésén, a nagy forgalom alatti kereslet előrejelzésén, a buszüzemeltetők regisztrációs folyamatában jelentkező szűk keresztmetszetek azonosításán és kezelésén keresztül, és így tovább. Ahogy a redBus üzlete növekedésnek indult a városok és országok száma, amelyekben működnek, valamint az egyes városokban a szolgáltatást igénybe vevő autóbusz-üzemeltetők és utazók száma, a beérkező adatok mennyisége is növekedett. Az adatok egy helyen történő elérésének és elemzésének szükségessége megkövetelte, hogy saját adatplatformot építsenek, amint az a következő ábrán látható.
A következő részekben részletesebben megvizsgáljuk az egyes összetevőket.
Adatbeviteli források
Az 1.0 adatplatformon az adatok különböző forrásokból kerülnek feldolgozásra:
- Valós idő – A valós idejű adatáramlás a redBus mobilalkalmazásokból, a háttér mikroszolgáltatásokból, és amikor egy utas, buszüzemeltető vagy alkalmazás bármilyen műveletet végez, például buszjegyeket foglal, keres a buszkészletben, feltölt egy KYC-dokumentumot stb.
- Kötegelt mód – Az ütemezett feladatok több állandó adattárból, például Amazon Relációs adatbázis-szolgáltatás (Amazon RDS), ahol az összes alkalmazás OLTP-adatait tárolják, Apache Cassandra-fürtöket, ahol a különböző operátorok buszleltárát tárolják, Arango DB-t, ahol a felhasználói azonosító gráfokat tárolják, és így tovább
Adatkatalógus
A valós idejű adatokat az önállóan kezelt Apache Nifi fürtökbe töltik be, egy nyílt forráskódú adatplatformba, amely az adatok tisztítására, elemzésére és katalógusba foglalására szolgál az útválasztási képességeivel, mielőtt az adatokat a célállomásra küldené.
Tárolás és elemzés
A redBus a következő szolgáltatásokat használja tárolási és elemzési igényeihez:
- Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3), egy objektumtárolási szolgáltatás, amely gyakorlatilag korlátlan skálázhatósága és nagyobb tartóssága miatt alapjait adja adattójuknak. Valós idejű adatáramlás az Apache Druidból és az adattárakból származó adatok rendszeres időközönként az ütemezések alapján.
- Apache Druid, egy OLAP-stílusú adattár (az adatok a Kafka Druid adatbetöltőn keresztül áramlanak), amely az adatbetöltési folyamat során különféle dimenziók alapján számítja ki a tényeket és a mutatókat.
- Amazon RedShift, egy felhőalapú adattárház szolgáltatás, amely segít exabájtnyi adat elemzésében és összetett elemző lekérdezések futtatásában. A redBus az Amazon Redshiftet használja az Amazon S3 feldolgozott adatainak és az Apache Druid összesített adatainak tárolására.
Lekérdezés és vizualizáció
Annak érdekében, hogy a redBus a lehető legadatközpontúbbá váljon, gondoskodtak arról, hogy az adatok egy vizualizációs rétegen keresztül elérhetők legyenek SRE mérnökeik, adatmérnökeik és üzleti elemzőik számára. Ez a réteg olyan irányítópultokat tartalmaz, amelyeket az Apache SuperSet, egy nyílt forráskódú adatvizualizációs alkalmazás szolgál ki, és Amazon Athéné, egy interaktív lekérdező szolgáltatás az Amazon S3-ban lévő adatok elemzéséhez szabványos SQL használatával az ad hoc lekérdezési követelményekhez.
A kihívások
Kezdetben a redBus olyan adatokat kezelt, amelyeket napi 10 millió esemény sebességével vettek fel. Az idő múlásával, ahogy üzlete növekedni kezdett, úgy nőtt az adatmennyiség (gigabájttól a terabájtig a petabájtig), a napi adatbevitel (10 millióról 320 millió eseményre), valamint az üzleti intelligencia irányítópult-igénye. Nem sokkal ezután kihívásokkal kezdtek szembenézni saját maguk által kezelt Superset BI-képességei és a megnövekedett működési bonyolultság miatt.
Korlátozott BI-képességek
A redBus a következő BI-korlátozásokkal találkozott:
- Képtelenség több adatforrásból vizualizációt létrehozni – A Superset nem teszi lehetővé több táblából vizualizációk létrehozását az adatfeltáró rétegen belül. A redBus adatmérnököknek a táblákat előre össze kellett kapcsolniuk magán az adatforrás szintjén. Annak érdekében, hogy 360 fokos nézetet hozzanak létre a redBus üzleti szereplői számára, az adatmérnökök számára kényelmetlenné vált több, a vizualizációs réteget támogató tábla karbantartása.
- Nincs globális szűrő a vizuális elemekhez az irányítópulton – A Superset nem támogatja a globális vagy elsődleges szűrőket az irányítópult vizualizációi között. Vegyük például, hogy vannak olyan látványelemek, mint az értékesítési nyeremények régiónként, az YTD realizált bevétel régiónként, az értékesítési folyamat régiónként és még sok más egy irányítópulton, és egy Régió szűrő kerül hozzáadásra az irányítópulthoz olyan értékekkel, mint EMEA, APAC és US. A szűrőrégió csak az egyik látványelemre vonatkozik, a teljes irányítópultra nem. Az irányítópult-felhasználók azonban szűrést vártak az irányítópulton.
- Nem egy vállalkozásbarát eszköz – A Superset erősen fejlesztőközpontú, ha testreszabásról van szó. Például, ha egy redBus üzleti elemzőnek testre kellett szabnia egy időzített frissítést, amely automatikusan újra lekérdezi az irányítópult minden szeletét egy előre beállított érték szerint, akkor az elemzőnek frissítenie kell az irányítópult JSON-metaadatmezőjét. Ezért a JSON és szintaxisának ismerete kötelező a vizualizáció vagy az irányítópult testreszabásához.
Megnövekedett működési költség
Bár a Superset nyílt forráskódú, ami azt jelenti, hogy nincsenek licencköltségek, ez azt is jelenti, hogy több erőfeszítést kell tenni a vállalati szintű BI-eszközként való működéshez szükséges összes összetevő karbantartására. A redBus telepített és karbantartott egy webszervert (Nginx), amelyet egy Alkalmazás terheléselosztó a terheléselosztás elvégzésére; metaadat-adatbázis-kiszolgáló (MySQL), ahol a Superset tárolja belső információit, például a felhasználókat, a szeleteket és az irányítópult-definíciókat; aszinkron feladatsor (Celery) a régóta futó lekérdezések támogatására; egy üzenetközvetítő (RabbitMQ); és egy elosztott gyorsítótárazó kiszolgáló (Redis) az eredmények gyorsítótárazásához, az adatok diagramozásához és egyebekhez Amazon rugalmas számítási felhő (Amazon EC2) példányok. A következő diagram ezt az architektúrát szemlélteti.
A redBus DevOps csapatának meg kellett tennie az infrastruktúra kiépítését, a biztonsági mentéseket, az összetevők szükség szerinti manuális méretezését, az összetevők egyenkénti frissítését és még sok mást. Egy Python webfejlesztőre is szükség volt a konfigurációs módosítások elvégzéséhez, hogy az összes összetevő zökkenőmentesen működjön együtt. Mindezek a kézi műveletek növelték a redBus teljes birtoklási költségét.
Utazás a QuickSight felé
A redBus elsősorban a műszerfali követelményei alapján kezdett el felfedezni a BI-megoldásokat:
- BI irányítópultok üzleti érdekelt felek és elemzők számára, ahol az adatok az Amazon S3-on és az Amazon Redshiften keresztül származnak.
- Valós idejű alkalmazásteljesítmény-figyelő (APM) irányítópult, amely segít az SRE mérnökeinek és fejlesztőinek azonosítani a mikroszolgáltatások üzembe helyezésével kapcsolatos probléma kiváltó okát, így kijavíthatják a problémákat, mielőtt azok befolyásolnák az ügyfelek élményét. Ebben az esetben az adatok forrása a Druidon keresztül történik.
A QuickSight illeszkedik a legtöbb redBus BI irányítópult-követelményébe, és az adatplatform-csapatuk pillanatok alatt megkezdte néhány összetett műszerfaluk koncepcióját (POC). Az egy hónapig tartó POC végén a csapat megosztotta megállapításait.
Először is, a QuickSight gazdag BI-képességekben, köztük a következőkben:
- Ez egy önkiszolgáló BI-megoldás drag-and-drop funkciókkal, amelyek segítségével a redBus elemzői kényelmesen, kódolási erőfeszítések nélkül használhatják.
- A több adatforrásból származó vizualizációk egyetlen irányítópulton segíthetnek abban, hogy a redBus üzleti szereplői 360 fokos képet kapjanak az értékesítésekről, az előrejelzésekről és a betekintésről egyetlen üvegtáblán.
- Az irányítópulton lévő látványelemek és lapok közötti lépcsőzetes szűrők a redBus BI-követelményeihez nagyon szükséges funkciók.
- A QuickSight Excel-szerű látványelemeket kínál – a számításokat tartalmazó táblázatok, a cellacsoportosítással ellátott pivot táblák és a stílusok vonzóak a nézők számára.
- A QuickSight szupergyors, párhuzamos, memórián belüli számítási motorja (SPICE) segítheti a redBus több százezer felhasználóra skálázását, akik egyidejűleg gyors interaktív elemzést végezhetnek az AWS adatforrások széles skáláján.
- A kész ML-betekintések és további költségek nélküli előrejelzések lehetővé teszik a redBus adattudományi csapata számára, hogy az értékesítési előrejelzések és hasonló modellek mellett az ML-modellekre összpontosítson.
- A beépített sorszintű biztonság (RLS) lehetővé teheti a redBus számára, hogy szűrt hozzáférést biztosítson a nézőknek. Például a redBus számos üzleti elemzővel rendelkezik, akik különböző országokat irányítanak. Az RLS használatával minden üzleti elemző csak a hozzárendelt országhoz kapcsolódó adatokat látja egyetlen irányítópulton.
- A redBus a OneLogint használja identitásszolgáltatóként, amely támogatja a Security Assertion Markup Language 2.0-t (SAML 2.0). Az identitás-összevonás és a QuickSight egyszeri bejelentkezési támogatása révén a redBus egyszerű belépési folyamatot biztosíthat a QuickSight-felhasználók számára.
- A QuickSight beépített riasztásokat és e-mailes értesítési lehetőségeket kínál.
Másodszor, a QuickSight egy teljesen felügyelt, felhőalapú, szerver nélküli BI-szolgáltatás az AWS-től, a következő szolgáltatásokkal:
- A redBus mérnökeinek nem kell az EC2-példányokon BI-megoldásuk nehézkes emelésére, méretezésére és karbantartására összpontosítaniuk.
- A QuickSight natív integrációt kínál az AWS-szolgáltatásokkal, mint például az Amazon Redshift, az Amazon S3 és az Athena, valamint más népszerű keretrendszerekkel, mint például a Presto, a Snowflake, a Teradata és még sok más. A QuickSight csatlakozik a legtöbb olyan adatforráshoz, amellyel a redBus már rendelkezik, kivéve az Apache Druidot, mivel a Druiddal való natív integráció 2022 decemberében nem volt elérhető. A támogatott adatforrások teljes listáját lásd: Támogatott adatforrások.
Az eredmény
Figyelembe véve az összes gazdag szolgáltatást és az alacsonyabb teljes birtoklási költséget, a redBus a QuickSight-ot választotta a BI irányítópult követelményeihez. A QuickSight segítségével a redBus adatmérnökei pillanatok alatt számos irányítópultot építettek fel, amelyek petabájtnyi adatból nyújtanak betekintést az üzleti érdekelt felek és elemzők számára. A redBus adatforgalmi út azért fejlődött ki, hogy az üzleti intelligenciát sokkal szélesebb közönséghez juttathassa el szervezetükben, jobb teljesítménnyel és gyorsabb értékteremtéssel. 2022 novemberétől a QuickSight az üzleti felhasználók számára és a Superset a valós idejű APM-irányítópultokhoz kombinálódik (a cikk írásakor a QuickSight nem kínál natív csatlakozót a Druidhoz), amint az a következő ábrán látható.
Értékesítési rendellenesség-észlelő műszerfal
Bár a redBus számos irányítópultot telepített a termelésbe, az értékesítési anomáliák észlelése az egyik érdekes irányítópult, amelyet a redBus épített. A redBus szabadalmaztatott értékesítési előrejelzési modelljét használja, amely viszont az Amazon Redshift tábláiból származó múltbeli értékesítési adatokból és a Druid táblákból származó valós idejű értékesítési adatokból származik, amint az a következő ábrán látható.
Az ütemezett munkák rendszeres időközönként valós idejű és múltbeli értékesítési adatokkal látják el a redBus előrejelzési modellt, majd az előrejelzett adatokat egy Amazon Redshift táblába tolják. A QuickSight értékesítési anomáliák észlelésére szolgáló műszerfalát az eredményül kapott Amazon Redshift táblázat szolgálja ki.
A következő az értékesítési rendellenesség-észlelési irányítópult egyik látványeleme. Az óránkénti tényleges eladásokat, az előre jelzett eladásokat és a riasztási küszöböt ábrázoló vonaldiagram felhasználásával készült egy adott üzleti kohorsz idősorához a redBus rendszerben.
Ebben a vizualizációban minden sáv az idősor egy adott pontján kiváltott értékesítési anomáliák számát jelzi.
A redBus elemzői tovább részletezhetik az értékesítési részleteket és az anomáliákat a percek szintjén, amint az a következő ábrán látható. Ez a lefúrási funkció a QuickSight dobozából származik.
Ha további részleteket szeretne megtudni a QuickSight irányítópult-vizualizációjához való részletezések hozzáadásával kapcsolatban, lásd: Részletes adatok hozzáadása az Amazon QuickSight vizuális adataihoz.
A látványon kívül a nézők egyik kedvenc irányítópultjává vált a redBusnál a következő figyelemre méltó jellemzői miatt:
- Mivel a látványelemek közötti szűrés a QuickSight beépített funkciója, egy időbélyeg-alapú szűrő kerül hozzáadásra az irányítópulthoz. Ez segít több vizuális elem szűrésében az irányítópulton egyetlen kattintással.
- A látványelemeken konfigurált URL-műveletek segítik a nézőket a környezetérzékeny házon belüli alkalmazásokhoz való navigálásban.
- A KPI-kon és a Gauge vizualizációkon konfigurált e-mailes figyelmeztetések segítenek a nézőknek időben értesítést kapni.
A következő lépések
Amellett, hogy új irányítópultokat építenek a BI irányítópult-szükségleteikhez, a redBus a következő lépéseket is megteszi:
- Feltárása QuickSight Embedded Analytics néhány alkalmazási követelménynek, hogy felgyorsítsák a felhasználók számára a betekintéshez szükséges időt a kontextuson belüli adatvizuálokkal, interaktív irányítópultokkal és még sok mással közvetlenül az alkalmazásokon belül.
- Feltárása QuickSight Q, amely lehetővé teheti üzleti érintettjeik számára, hogy természetes nyelven tegyenek fel kérdéseket, és pontos válaszokat kapjanak releváns vizualizációkkal, amelyek segítségével betekintést nyerhetnek az adatokból
- Egységes irányítópult-megoldás létrehozása a QuickSight segítségével, amely lefedi az összes adatforrást, amint az integrációk elérhetővé válnak
Következtetés
Ebben a bejegyzésben bemutattuk, hogyan építette fel a redBus adatplatformját különböző AWS-szolgáltatások és Apache-keretrendszerek felhasználásával, milyen kihívásokon ment keresztül a platform (különösen a BI irányítópult követelményei és a méretezés során felmerülő kihívások), és hogyan használták a QuickSight-ot, és hogyan csökkentették a teljes költséget. a tulajdonjog.
Ha többet szeretne megtudni a redBus tervezéséről, nézze meg őket közepes blogbejegyzések. Ha többet szeretne megtudni arról, hogy mi történik a QuickSightban, vagy bármilyen kérdése van, forduljon a következőhöz QuickSight közösség, amely nagyon aktív és számos forrást kínál.
A szerzőkről
Girish Kumar Chidananda Senior Engineering Manager – Data Engineering munkakörben dolgozik a redBusnál, ahol az elmúlt 5 évben különféle adatmérnöki alkalmazásokat és komponenseket épített a redBus számára. Mielőtt elkezdte volna útját az IT-iparban, mechanikai és vezérlőrendszer-mérnökként dolgozott különböző szervezeteknél, és a Bathi Egyetemen szerzett MS fokozatot folyadékenergia-mérnöki szakon.
Kayalvizhi Kandasamy együttműködik a digitális bennszülött vállalatokkal, hogy támogassa innovációikat. Az Amazon Web Services Senior Solutions Architect (APAC) vezetőjeként tapasztalatait arra használja fel, hogy segítsen az embereknek ötleteik megvalósításában, elsősorban a mikroszolgáltatási architektúrákra és az AWS-szolgáltatásokat használó felhőalapú megoldásokra összpontosítva. Munkán kívül szeret sakkozni, és FIDE besorolású sakkozó. Lányait is oktatja a sakkozás művészetére, és felkészíti őket különféle sakkversenyekre.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/a-dive-into-redbuss-data-platform-and-how-they-used-amazon-quicksight-to-accelerate-business-insights/
- 10 millió $
- 1
- 10
- 100
- 2022
- 360 fokos
- a
- Rólunk
- gyorsul
- hozzáférés
- hozzáférhető
- Szerint
- pontos
- át
- cselekvések
- aktív
- Ad
- hozzáadott
- További
- címzés
- alkalmazók
- érint
- Után
- ellen
- Éber
- Minden termék
- már
- amazon
- Amazon EC2
- Amazon QuickSight
- Amazon RDS
- Az Amazon Web Services
- összeg
- elemzés
- elemző
- Az elemzők
- Analitikai
- analitika
- elemez
- és a
- anomália észlelése
- válaszok
- APAC
- Apache
- Alkalmazás
- alkalmazások
- alkalmaz
- alkalmazások
- építészet
- körül
- Művészet
- kijelölt
- vonzó
- közönség
- szerző
- automatikusan
- elérhető
- AWS
- háttér
- mentések
- bár
- alapján
- mert
- válik
- előtt
- hogy
- Jobb
- Blog
- Doboz
- márka
- márka
- hoz
- bróker
- épít
- Épület
- épült
- beépített
- busz
- üzleti
- üzleti intelligencia
- hívott
- képességek
- autó
- eset
- esetek
- katalógus
- Okoz
- kihívások
- Változások
- Táblázatos
- grafikonrajzoló
- ellenőrizze
- sakk
- választotta
- városok
- Város
- felhő
- Kódolás
- kohort
- kombájnok
- Companies
- vállalat
- teljes
- bonyolult
- bonyodalmak
- összetevő
- alkatrészek
- átfogó
- Kiszámít
- koncepció
- összefüggő
- összeköt
- Fontolja
- ellenőrzés
- Költség
- kiadások
- tudott
- országok
- ország
- Pár
- fedő
- teremt
- létrehozása
- vevő
- Vevőszolgálat
- Ügyfelek
- testreszabás
- testre
- műszerfal
- dátum
- adattó
- Adatplatform
- adat-tudomány
- adatmegjelenítés
- adattárház
- adatalapú
- adatbázis
- nap
- december
- határozatok
- Fok
- Kereslet
- telepített
- bevetés
- rendeltetési hely
- részlet
- részletek
- Érzékelés
- Fejlesztő
- fejlesztők
- eszköz
- DevOps
- DID
- különböző
- méretek
- közvetlenül
- megvitatni
- megosztott
- dokumentum
- Nem
- Ennek
- ne
- le-
- druida
- tartósság
- alatt
- minden
- könnyen használható
- erőfeszítés
- erőfeszítések
- beágyazott
- EMEA
- alkalmazottak
- lehetővé
- Motor
- mérnök
- Mérnöki
- Mérnökök
- vállalati szintű
- Egész
- különösen
- Eter (ETH)
- események
- alakult ki
- példa
- Kivéve
- várható
- tapasztalat
- kutatás
- Feltárása
- kiterjedt
- rendkívüli módon
- szembe
- néző
- GYORS
- gyorsabb
- Kedvenc
- Funkció
- Jellemzők
- államszövetség
- mező
- Ábra
- szűrő
- szűrő
- Szűrők
- megfelelő
- Rögzít
- Rugalmasság
- áramlási
- flow
- Összpontosít
- összpontosítás
- következő
- forma
- Alapítvány
- keretek
- barátságos
- ból ből
- Frontos
- teljesen
- funkció
- további
- Nyereség
- kap
- Ad
- üveg
- Globális
- biztosít
- grafikonok
- Csoport
- Növekvő
- boldog
- tekintettel
- súlyosan
- segít
- segít
- Magas
- <p></p>
- nagyon
- Országút
- történeti
- tart
- házigazdája
- Hogyan
- azonban
- HTML
- HTTPS
- Több száz
- ötletek
- azonosítani
- azonosító
- Identitás
- in
- magában foglalja a
- Beleértve
- Bejövő
- <p></p>
- India
- Egyénileg
- ipar
- információ
- Infrastruktúra
- Innováció
- meglátások
- integráció
- integrációk
- Intelligencia
- interaktív
- érdekes
- belső
- leltár
- kérdés
- kérdések
- IT
- IT ipar
- maga
- Állások
- csatlakozott
- utazás
- json
- Kafka
- tartás
- Ismer
- tudás
- KYC
- tó
- nyelv
- legnagyobb
- keresztnév
- réteg
- vezető
- TANUL
- szint
- Engedélyezés
- élet
- emelő
- korlátozások
- vonal
- Lista
- kiszámításának
- rakodó
- betöltés
- néz
- Elő/Utó
- fenntartása
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- kezelése
- sikerült
- menedzser
- kötelező
- kézikönyv
- kézzel
- sok
- eszközök
- mechanikai
- üzenet
- Metaadatok
- Metrics
- microservices
- millió
- perc
- ML
- Mobil
- mobil-alkalmazásokat
- modell
- modellek
- ellenőrzés
- több
- a legtöbb
- MS
- többszörös
- MySQL
- bennszülött
- Természetes
- Természetes nyelv
- Keresse
- Szükség
- szükséges
- igények
- Új
- következő
- nginx
- figyelemre méltó
- bejelentés
- értesítések
- november
- szám
- tárgy
- Objektum tárolása
- ajánlat
- felajánlás
- Ajánlatok
- Beszállás
- ONE
- online
- nyitva
- nyílt forráskódú
- hajtású
- működés
- operatív
- Művelet
- operátor
- üzemeltetők
- érdekében
- szervezet
- szervezetek
- Más
- kívül
- saját
- tulajdon
- üvegtábla
- Párhuzamos
- rész
- különös
- Emberek (People)
- teljesít
- teljesítmény
- csővezeték
- tengely
- Hely
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játékos
- játék
- PoC
- pont
- Népszerű
- portfolió
- lehetséges
- állás
- hatalom
- jósolt
- Előkészíti
- elsősorban
- elsődleges
- Előzetes
- folyamat
- Termelés
- kiemelkedő
- bizonyíték
- bizonyíték a koncepcióra
- szabadalmazott
- ad
- feltéve,
- ellátó
- biztosít
- amely
- meglökött
- Piton
- Kérdések
- Sín
- gyorsan
- Arány
- el
- real-time
- valós idejű adatok
- realizált
- kap
- vidék
- szabályos
- összefüggő
- képviselő
- jelentése
- kötelező
- követelmények
- Tudástár
- Eredmények
- jövedelem
- Gazdag
- gyökér
- futás
- értékesítés
- skálázhatóság
- Skála
- skálázás
- tervezett
- Ütemezett munkák
- Tudomány
- zökkenőmentesen
- keres
- szakaszok
- biztonság
- lát
- Önkiszolgáló
- elküldés
- idősebb
- Series of
- vagy szerver
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- szolgáló
- számos
- Megosztás
- megosztott
- mutatott
- hasonló
- Egyszerű
- egyszerre
- egyetlen
- Szelet
- So
- megoldások
- Megoldások
- Nemsokára
- forrás
- Források
- fűszer
- SQL
- érdekeltek
- standard
- kezdődött
- Kezdve
- Lépései
- tárolás
- tárolni
- memorizált
- árnyékolók
- kíséret
- támogatás
- Támogatott
- Támogató
- Támogatja
- szintaxis
- Systems
- táblázat
- bevétel
- Feladat
- csapat
- feltételek
- A
- a világ
- azok
- ebből adódóan
- ezer
- küszöb
- Keresztül
- jegykiadó
- jegyek
- idő
- Idősorok
- időzített
- nak nek
- együtt
- szerszám
- Végösszeg
- Versenyek
- felé
- Csomagkövetés
- forgalom
- utazás
- utazó
- utazók
- váltott
- FORDULAT
- egységes
- egyetemi
- korlátlan
- Frissítések
- Feltöltés
- us
- használ
- használó
- Felhasználók
- érték
- Értékek
- fajta
- különféle
- keresztül
- Megnézem
- nézők
- gyakorlatilag
- megjelenítés
- kötet
- Raktár
- háló
- webszerver
- webes szolgáltatások
- Mit
- Mi
- ami
- míg
- WHO
- széles
- szélesebb
- lesz
- Győzelem
- belül
- nélkül
- Munka
- együtt dolgozni
- dolgozott
- művek
- világ
- világ
- lenne
- írás
- év
- zephyrnet