これは、Vanguard の Raghu Boppanna と共同執筆したゲスト投稿です。
At 前衛、Enterprise Advice 事業部門は、優れた、パーソナライズされた、手頃な価格の財務アドバイスへのデジタル アクセスを通じて、投資家の成果を向上させます。 彼らは、非常に回復力があり効率的な技術プラットフォームを使用して、投資家のために世界中の規模の経済を推進することによって、部分的にそれを可能にしました. Vanguard は、地域サービスの障害から保護するために、このワークロードにマルチ地域アーキテクチャを選択しました。 高可用性のために、ワークロードで使用されるデータをプライマリ リージョンだけでなく、レプリケーション ラグを最小限に抑えてセカンダリ リージョンでも利用できるようにする必要があります。 プライマリ リージョンでサービス障害が発生した場合、ソリューションはデータの損失を最小限に抑えてセカンダリ リージョンにフェイルオーバーし、データの取り込みを再開できる必要があります。
Vanguard Cloud Technology Office と AWS は提携して、AWS で回復力の要件を満たすインフラストラクチャ ソリューションを構築しました。 マルチリージョン ソリューションにより、オブザーバビリティとリカバリが組み込まれた堅牢なフェイルオーバー メカニズムが実現します。 このソリューションは、複数のソースから異なる Kinesis データ ストリームへのデータのストリーミングもサポートしています。 このソリューションは現在、ワークロードの回復力を向上させるために、さまざまな基幹業務チームに展開されています。
ここで説明する使用例では、データをリモート データ ソース (メインフレーム DB2) から Amazon Kinesisデータストリーム、ビジネス能力はこのデータに依存するためです。 Kinesis Data Streams は、複数のソースから大量のデータを継続的にキャプチャしてストリーミングし、数ミリ秒以内にデータを消費できるようにする、完全マネージド型で、非常にスケーラブルで、耐久性があり、低コストのストリーミング サービスです。 このサービスは、回復力が高くなるように構築されており、複数のアベイラビリティー ゾーンを使用してデータを処理および保存します。
この投稿で説明したソリューションは、AWS と Vanguard が高可用性の目標を達成するために回復力のあるアーキテクチャを構築するためにどのように革新したかを説明しています。
ソリューションの概要
ソリューションは使用します AWSラムダ プライマリ リージョンの Kinesis データ ストリームからセカンダリ リージョンにデータをレプリケートします。 CDC パイプラインに影響を与えるサービス障害が発生した場合、フェイルオーバー プロセスは、セカンダリ リージョンをプロデューサーとコンシューマーのプライマリに昇格させます。 を使用しております Amazon DynamoDB グローバルテーブル チェックポイントからのデータ ストリーミングの再開を可能にし、同じデータの往復の無限レプリケーション ループを防止するプライマリ リージョン構成フラグも維持するレプリケーション チェックポイント用。
このソリューションは、Kinesis Data Streams コンシューマーが同じ AWS アカウント内のプライマリまたは任意のセカンダリ リージョンを使用できる柔軟性も提供します。
次の図は、リファレンス アーキテクチャを示しています。
各コンポーネントを詳しく見てみましょう。
- CDC プロセッサー (プロデューサー) – このリファレンス アーキテクチャでは、プロデューサーは アマゾン エラスティック コンピューティング クラウド (Amazon EC2) をプライマリ リージョンとセカンダリ リージョンの両方で使用し、プライマリ リージョンでアクティブになり、セカンダリ リージョンでスタンバイ モードになります。 外部データソース (上記のアーキテクチャに示されている DB2 データベースなど) から CDC データをキャプチャし、プライマリリージョンの Kinesis Data Streams にストリーミングします。 ヴァンガードは3を使うrd party ツール Qlik Replicate を CDC プロセッサとして使用します。 リモートデータソースからの実際の行データに加えて、Kinesis データストリームへの DB2 コミットタイムスタンプを含む整形式のペイロードを生成します。 (
example-stream-1
この例では)。 次のコードは、変更されたレコードの主キーとコミット タイムスタンプのみを含むサンプル ペイロードです (簡単にするために、テーブル行の残りのデータは以下に示していません)。{ "eventSource": "aws:kinesis", "kinesis": { "ApproximateArrivalTimestamp": "Mon July 18 20:00:00 UTC 2022", "SequenceNumber": "49544985256907370027570885864065577703022652638596431874", "PartitionKey": "12349999", "KinesisSchemaVersion": "1.0", "Data": "eyJLZXkiOiAxMjM0OTk5OSwiQ29tbWl0VGltZXN0YW1wIjogIjIwMjItMDctMThUMjA6MDA6MDAifQ==" }, "eventId": "shardId-000000000000:49629136582982516722891309362785181370337771525377097730", "invokeIdentityArn": "arn:aws:iam::6243876582:role/kds-crr-LambdaRole-1GZWP67437SD", "eventName": "aws:kinesis:record", "eventVersion": "1.0", "eventSourceARN": "arn:aws:kinesis:us-east-1:6243876582:stream/kds-stream-1/consumer/kds-crr:6243876582", "awsRegion": "us-east-1" }
Base64 でデコードされた値
Data
以下のとおりであります。 実際の Kinesis レコードには、主キーと commit タイムスタンプに加えて、変更されたテーブル行の行データ全体が含まれます。{"Key": 12349999,"CommitTimestamp": "2022-07-18T20:00:00"}
CommitTimestamp
セクションにData
フィールドはレプリケーション チェックポイントで使用され、セカンダリ リージョンにレプリケートされたストリーム データの量を正確に追跡するために重要です。 その後、チェックポイントを使用して、CDC プロセッサ (プロデューサー) のフェールオーバーを容易にし、レプリケーション チェックポイントのタイムスタンプ以降のデータの生成を正確に再開できます。リモート データ ソースを使用する代替手段
CommitTimestamp
(利用できない場合)は、ApproximateArrivalTimestamp
(これは、レコードが実際にデータ ストリームに書き込まれたときのタイムスタンプです)。 - クロスリージョン レプリケーション Lambda 関数 – 関数は、プライマリ リージョンとセカンダリ リージョンの両方にデプロイされます。 これは、CDC データを含むデータ ストリームへのイベント ソース マッピングでセットアップされます。 同じ関数を使用して、複数のストリームのデータを複製できます。 Kinesis Data Streams からのレコードのバッチで呼び出され、バッチをターゲットレプリケーションリージョン (Lambda 設定環境を介して提供される) にレプリケートします。 コストを考慮して、CDC データがプライマリ リージョンのみにアクティブに生成される場合、セカンダリ リージョンの関数の予約済み同時実行数をゼロに設定し、リージョン フェイルオーバー中に変更できます。 関数には AWS IDおよびアクセス管理 (IAM) 以下を実行するための役割のアクセス許可:
- 同じアカウント内で、このソリューションで使用される DynamoDB グローバル テーブルの読み取りと書き込みを行います。
- 同じアカウント内の両方のリージョンで Kinesis Data Streams の読み取りと書き込みを行います。
- カスタム指標を公開する アマゾンクラウドウォッチ 同じアカウント内の両方のリージョン。
- レプリケーション チェックポイント – レプリケーション チェックポイントは、プライマリ リージョンとセカンダリ リージョンの両方で DynamoDB グローバル テーブルを使用します。 これはクロスリージョン レプリケーション Lambda 関数によって使用され、最後のレプリケーション レコードのコミット タイムスタンプを、レプリケーション用に構成されたすべてのストリームのレプリケーション チェックポイントとして保持します。 この投稿では、グローバル テーブルを作成して使用します。
kdsReplicationCheckpoint
. - アクティブなリージョンの構成 – アクティブなリージョンは、プライマリ リージョンとセカンダリ リージョンの両方で DynamoDB グローバル テーブルを使用します。 グローバル テーブルのネイティブのクロスリージョン レプリケーション機能を使用して、構成をレプリケートします。 スタンバイ リージョンの Lambda 関数によるプライマリ リージョンへのレプリケーションを防ぐために、ストリームのプライマリ リージョンはどれかに関するデータが事前に入力されています。 この設定は、スタンバイ リージョンの Lambda 関数で予約済み同時実行数がゼロに設定されている場合は必要ない場合がありますが、データの無限レプリケーション ループを回避するための安全チェックとして機能できます。 この投稿では、グローバル テーブルを作成します。
kdsActiveRegionConfig
次のデータを持つアイテムを配置します。{ "stream-name": "example-stream-1", "active-region" : "us-east-1" }
- Kinesisデータストリーム – CDC プロセッサがデータを生成するストリーム。 この投稿では、というストリームを使用します
example-stream-1
両方のリージョンで、同じシャード構成とアクセス ポリシーを使用します。
クロスリージョン レプリケーションの一連の手順
次のシーケンス図を使用して、アーキテクチャがどのように実行されるかを簡単に見てみましょう。
シーケンスは次の手順で構成されます。
- CDC プロセッサ (
us-east-1
) リモート データ ソースから CDC データを読み取ります。 - CDC プロセッサ (
us-east-1
) CDC データを Kinesis Data Streams にストリーミングします (us-east-1
). - クロスリージョン レプリケーション Lambda 関数 (us-east-1 内) は、データ ストリームからのデータを消費します (
us-east-1
)。 強化されたファンアウト パターンは、クロスリージョン レプリケーションの専用で増加したスループットに推奨されます。 - レプリケーターの Lambda 関数 (
us-east-1
) の助けを借りて、消費されているストリームのアクティブなリージョン構成で現在のリージョンを検証します。kdsActiveRegionConfig
DynamoDB グローバルテーブル 次のサンプルコード (Java) は、評価される条件を説明するのに役立ちます。// Fetch the current AWS Region from the Lambda function’s environment String currentAWSRegion = System.getenv(“AWS_REGION”); // Read the stream name from the first Kinesis Record once for the entire batch being processed. This is done because we are reusing the same Lambda function for replicating multiple streams. String currentStreamNameConsumed = kinesisRecord.getEventSourceARN().split(“:”)[5].split(“/”)[1]; // Build the DynamoDB query condition using the stream name Map<String, Condition> keyConditions = singletonMap(“streamName”, Condition.builder().comparisonOperator(EQ).attributeValueList(AttributeValue.builder().s(currentStreamNameConsumed).build()).build()); // Query the DynamoDB Global Table QueryResponse queryResponse = ddbClient.query(QueryRequest.builder().tableName("kdsActiveRegionConfig").keyConditions(keyConditions).attributesToGet(“ActiveRegion”).build());
- この関数は、次のコードを使用して DynamoDB からの応答を評価します。
// Evaluate the response if (queryResponse.hasItems()) { AttributeValue activeRegionForStream = queryResponse.items().get(0).get(“ActiveRegion”); return currentAWSRegion.equalsIgnoreCase(activeRegionForStream.s()); }
- 応答に応じて、関数は次のアクションを実行します。
- 応答が
true
、レプリケーター関数は、Kinesis Data Streams にレコードを生成しますus-east-2
順番に。- 障害が発生した場合、レコードのシーケンス番号が追跡され、反復が中断されます。 この関数は、失敗したシーケンス番号のリストを返します。 失敗したシーケンス番号を返すことにより、ソリューションは次の機能を使用します。 ラムダチェックポイント 部分的な障害があるレコードのバッチの処理を再開できるようにします。 これは、関数がリージョン間でデータをレプリケートして、ストリーム パリティを確保し、データ損失がないことを確認するサービス障害を処理する場合に役立ちます。
- 失敗がない場合は、バッチが成功したことを示す空のリストが返されます。
- 応答が
false
の場合、レプリケータ関数はレプリケーションを実行せずに戻ります。 Lambda 呼び出しのコストを削減するために、DR リージョン (us-east-2
) をゼロにします。 これにより、関数が呼び出されなくなります。 フェールオーバー時に、CDC スループットに基づいてこの値を適切な数値に更新し、関数の予約済み同時実行数を設定できます。us-east-1
不必要な実行を防ぐためにゼロにします。
- 応答が
- すべてのレコードが Kinesis Data Streams に生成された後
us-east-2
、レプリケータ機能がチェックポイントをkdsReplicationCheckpoint
DynamoDB グローバルテーブル (us-east-1
) 次のデータを使用します。{ "streamName": "example-stream-1", "lastReplicatedTimestamp": "2022-07-18T20:00:00" }
- 関数は、レコードのバッチを正常に処理した後に戻ります。
パフォーマンスに関する考慮事項
ソリューションの期待されるパフォーマンスは、次の要因に関して理解する必要があります。
- 地域選択 – レプリケーションのレイテンシーは、データが移動する距離に正比例するため、リージョンの選択を理解してください
- 速度 – データの着信速度または複製されるデータの量
- ペイロードサイズ – レプリケートされるペイロードのサイズ
クロスリージョン レプリケーションを監視する
レプリケーションが発生したときに追跡して観察することをお勧めします。 Lambda 関数を調整して、すべての呼び出しの最後に次のメトリクスを使用してカスタムメトリクスを CloudWatch に発行できます。 これらのメトリクスをプライマリ リージョンとセカンダリ リージョンの両方に公開すると、プライマリ リージョンの可観測性に影響を与える障害から身を守ることができます。
- スループット – 現在の Lambda 呼び出しバッチ サイズ
- レプリケーションラグ秒 – 現在のタイムスタンプ (すべてのレコードを処理した後) と
ApproximateArrivalTimestamp
複製された最後のレコードの
次の CloudWatch メトリクス グラフの例は、平均レプリケーション ラグが 2 秒で、スループットが 100 レコードからレプリケートされたことを示しています。 us-east-1
〜へ us-east-2
.
一般的なフェイルオーバー戦略
プライマリ リージョンの CDC パイプラインに影響を与える障害が発生している間、ビジネス継続性または災害復旧のニーズにより、セカンダリ (スタンバイ) リージョンへのパイプライン フェイルオーバーが必要になる場合があります。 これは、このフェールオーバー プロセスの一環として、いくつかのことを行う必要があることを意味します。
- 可能であれば、CDC プロセッサ ツールですべての CDC タスクを停止します。
us-east-1
. - CDC プロセッサは、セカンダリ リージョンにフェイルオーバーする必要があります。これにより、スタンバイ リージョンの外で動作しているときに、リモート データ ソースから CDC データを読み取ることができます。
-
kdsActiveRegionConfig
DynamoDB グローバル テーブルを更新する必要があります。 たとえば、ストリームの場合example-stream-1
この例では、アクティブなリージョンが次のように変更されています。us-east-2
:
{ "stream-name": "example-stream-1", "active-Region" : "us-east-2"
}
- すべてのストリーム チェックポイントは、
kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB グローバルテーブル (us-east-2
)、各チェックポイントからのタイムスタンプは、プロデューサー ツールで CDC タスクを開始するために使用されます。us-east-2
領域。 これにより、データ損失の可能性が最小限に抑えられ、リモート データ ソースからの CDC データのストリーミングがチェックポイント タイムスタンプ以降に正確に再開されます。 - ラムダの呼び出しを制御するために予約された同時実行数を使用する場合は、プライマリ リージョンで値をゼロに設定します(
us-east-1
) およびセカンダリ Region(us-east-2
).
Vanguard のマルチステップ フェイルオーバー戦略
Vanguard が使用する一部のサードパーティ ツールには、リモート データ ソースから宛先にデータをストリーミングするための XNUMX 段階の CDC プロセスがあります。 Vanguard が CDC プロセッサに選択したツールは、次の XNUMX 段階のアプローチに従います。
- 最初の手順では、リモート データ ソースからデータを読み取り、ステージング場所に保持するログ ストリーム タスクを設定します。
- XNUMX 番目のステップでは、ステージング場所からデータを読み取る個々のコンシューマー タスクを設定します。 AmazonElasticファイルシステム (Amazon EFS)または アマゾンFSx、たとえば—そしてそれを宛先にストリーミングします。 ここでの柔軟性は、これらの各コンシューマー タスクをトリガーして、異なるコミット タイムスタンプからストリーミングできることです。 通常、ログ ストリーム タスクは、コンシューマ タスクによって使用されるすべてのコミット タイムスタンプの最小値からデータの読み取りを開始します。
シナリオを説明する例を見てみましょう。
- コンシューマ タスク A は、コミット タイムスタンプ 2022-07-19T20:00:00 以降からデータをストリーミングしています。
example-stream-1
. - コンシューマ タスク B は、コミット タイムスタンプ 2022-07-19T21:00:00 以降からデータをストリーミングしています。
example-stream-2
. - この状況では、ログ ストリームは、コンシューマ タスクによって使用される最小のタイムスタンプ (2022-07-19T20:00:00) からリモート データ ソースからデータを読み取る必要があります。
次のシーケンス図は、フェールオーバー中に実行する正確な手順を示しています。 us-east-2
(スタンバイリージョン)。
手順は以下の通りです。
- フェイルオーバー プロセスは、スタンバイ リージョンでトリガーされます (
us-east-2
この例では)必要に応じて。 トリガーは、プライマリ リージョンのパイプラインの包括的なヘルス チェックを使用して自動化できることに注意してください。 - フェイルオーバープロセスは、kdsActiveRegionConfig DynamoDB グローバルテーブルをリージョンの新しい値で更新します。
us-east-2
すべてのストリーム名。 - 次のステップは、すべてのストリーム チェックポイントを
kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB グローバルテーブル (us-east-2
). - チェックポイント情報が読み取られた後、フェールオーバー プロセスはすべての最小値を見つけます。
lastReplicatedTimestamp
. - CDC プロセッサ ツールのログ ストリーム タスクは、
us-east-2
ステップ 4 で見つかったタイムスタンプを使用します。このタイムスタンプ以降、リモート データ ソースから CDC データの読み取りを開始し、AWS のステージング場所に保持します。 - 次の手順では、すべてのコンシューマ タスクを開始して、ステージング場所からデータを読み取り、宛先データ ストリームにストリーミングします。 これは、各コンシューマ タスクに適切なタイムスタンプが提供される場所です。
kdsReplicationCheckpoint
による表streamName
タスクがデータをストリーミングする先。
すべてのコンシューマー タスクが開始されると、us-east-2 の Kinesis データ ストリームにデータが生成されます。 それ以降は、クロスリージョン レプリケーションのプロセスは前述と同じです。 us-east-2
でデータ ストリームへのデータの複製を開始します us-east-1
.
ストリームからデータを読み取るコンシューマー アプリケーションは、重複を処理できるようにべき等であることが期待されます。 重複は、多くの理由でストリームに導入される可能性があります。その一部を以下に示します。
- プロデューサーまたは CDC プロセッサは、フェイルオーバー中に CDC データを再生している間にストリームに重複を導入します
- DynamoDB グローバル テーブルは、リージョン間でデータの非同期レプリケーションを使用します。
kdsReplicationCheckpoint
テーブル データにレプリケーション ラグがある場合、フェイルオーバー プロセスは古いチェックポイント タイムスタンプを使用して CDC データを再生する可能性があります。
また、消費者アプリケーションは、消費された最後のレコードの CommitTimestamp をチェックポイントする必要があります。 これは、より良い監視と復旧を容易にするためです。
成熟への道: 自動復旧
理想的な状態は、フェイルオーバー プロセスを完全に自動化し、復旧までの時間を短縮し、回復力のサービス レベル目標 (SLO) を満たすことです。 ただし、ほとんどの組織では、フェールオーバー、フェールバック、およびフェールオーバーのトリガーを決定するには、状況を評価して結果を決定するために手動で介入する必要があります。 人間が実行できるフェイルオーバーを実行するためのスクリプト化された自動化を作成することから始めることをお勧めします。
Vanguard はフェイルオーバーのすべてのステップを自動化しましたが、いつ起動するかは人間が決定します。 ニーズに合わせてソリューションをカスタマイズし、環境で使用する CDC プロセッサ ツールに応じてカスタマイズできます。
まとめ
この投稿では、Vanguard が Kinesis Data Streams のリージョン間でデータをレプリケートしてデータの可用性を高めるためのソリューションを革新および構築した方法について説明しました。 また、必要に応じてレプリケーション プロセスのリージョン フェールオーバーを容易にするための堅牢なチェックポイント戦略も示しました。 このソリューションでは、DynamoDB グローバル テーブルを使用してレプリケーション チェックポイントと設定を追跡する方法も示しました。 このアーキテクチャにより、Vanguard は CDC データに応じて複数のリージョンにワークロードを展開し、プライマリ リージョンの CDC パイプラインに影響を与えるサービス障害に直面した高可用性のビジネス ニーズを満たすことができました。
フィードバックがある場合は、下のコメント セクションにコメントを残してください。
著者について
ラグー・ボッパンナ Vanguard のチーフ テクノロジー オフィスでエンタープライズ アーキテクトとして働いています。 Raghu は、データ分析、CDC パイプラインを含むデータ移行/レプリケーション、災害復旧、およびデータベースを専門としています。 彼は、AWS 認定セキュリティ – 専門分野および AWS 認定データ分析 – 専門分野を含むいくつかの AWS 認定を取得しています。
パラメスワラン V ヴァイディアナタン アマゾン ウェブ サービスのシニア クラウド レジリエンス アーキテクトです。 彼は、AWS クラウドでスケーラブルで回復力のあるソリューションを設計および構築することにより、大企業がビジネス目標を達成するのを支援しています。
リチャ・カウル は、金融サービスの顧客にサービスを提供するカスタマー ソリューションのシニア リーダーです。 彼女はニューヨークを拠点としています。 彼女は、大規模なクラウド トランスフォーメーション、優秀な従業員、および次世代のデジタル ソリューションに関する豊富な経験を持っています。 彼女と彼女のチームは、パフォーマンス、回復力、俊敏性に優れたソリューションを構築することで、クラウドの価値を最適化することに重点を置いています。 Richa は、トライアスロン、音楽、新しいテクノロジーの学習などのマルチ スポーツを楽しんでいます。
ミチル・プラサド アマゾン ウェブ サービスのプリンシパル カスタマー ソリューション マネージャーです。 Mithil は、お客様と協力してクラウドの価値の実現を推進し、企業がスピード、俊敏性、イノベーションを達成できるようにソート リーダーシップを提供しています。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-vanguard-made-their-technology-platform-resilient-and-efficient-by-building-cross-region-replication-for-amazon-kinesis-data-streams/
- 1
- 100
- 2022
- 28
- a
- 能力
- できる
- 私たちについて
- 上記の.
- アクセス
- 従った
- 正確にデジタル化
- 達成する
- 越えて
- 行動
- アクティブ
- 積極的に
- 実際に
- 添加
- アドバイス
- 影響
- 手頃な価格の
- 後
- に対して
- 使い勝手のいい
- すべて
- ことができます
- 代替案
- Amazon
- Amazon EC2
- アマゾンキネシス
- Amazon Webサービス
- 金額
- 分析論
- および
- アプローチ
- 適切な
- 建築
- 自動化する
- 自動化
- オートメーション
- 賃貸条件の詳細・契約費用のお見積り等について
- 利用できます
- 平均
- AWS
- AWS認定
- バック
- ベース
- なぜなら
- さ
- 以下
- より良いです
- の間に
- 簡潔に
- 壊れた
- ビルド
- 建物
- 内蔵
- 内蔵
- ビジネス
- 事業継続性
- ビジネス
- 呼ばれます
- キャプチャー
- キャプチャ
- 場合
- CDC
- 認定
- 認証
- チャンス
- 変化する
- チェック
- 小切手
- チーフ
- 選択
- クラウド
- クラウドテクノロジー
- コード
- コメント
- 注釈
- コミット
- コンポーネント
- 包括的な
- 計算
- 条件
- 検討事項
- 消費
- consumer
- 消費者
- 消費
- 連続的に
- コントロール
- 費用
- 可能性
- カップル
- 作ります
- 作成
- 重大な
- 電流プローブ
- 現在
- カスタム
- 顧客
- カスタマーソリューション
- Customers
- カスタマイズ
- データ
- データ分析
- データ損失
- データベース
- データベースを追加しました
- 決定する
- 決定
- 専用の
- 実証
- 実証
- によっては
- 依存
- 展開します
- 展開
- 記載された
- デスティネーション
- 詳細
- 違い
- 異なります
- デジタル
- 直接に
- 災害
- 議論する
- 距離
- ドライブ
- 運転
- 複製
- 間に
- 各
- 前
- 獲得
- 経済
- 規模の経済
- 効率的な
- 従業員
- 可能
- 強化された
- 確保
- Enterprise
- 企業
- 全体
- 環境
- エーテル(ETH)
- 評価する
- 評価
- イベント
- あらゆる
- 例
- 優秀
- 実行
- 期待
- 予想される
- 体験
- 説明する
- 説明
- 広範囲
- 外部
- 顔
- 容易にする
- 要因
- フェイル
- Failed:
- 不良解析
- 特徴
- フィードバック
- フィールド
- File
- ファイナンシャル
- 金融業務
- 発見
- 名
- 柔軟性
- フォーカス
- フォロー中
- 次
- 投資家の皆様へ
- 発見
- から
- 完全に
- function
- 世代
- グローバル
- 世界
- 目標
- 良い
- グラフ
- ゲスト
- ゲストのポスト
- ハンドル
- ハンドリング
- 起こります
- 健康
- 助けます
- ことができます
- こちら
- ハイ
- 非常に
- 認定条件
- How To
- しかしながら
- HTTPS
- 人間
- 人間
- IAM
- 理想
- アイデンティティ
- 機能障害
- 改善します
- 向上させる
- in
- 含めて
- 入ってくる
- 増加した
- を示し
- 個人
- 情報
- インフラ
- 革新的手法
- 介入
- 導入
- 紹介します
- 投資家
- 主要株主
- IT
- 繰り返し
- Java
- 7月
- キー
- Kinesisデータストリーム
- 大
- 姓
- レイテンシ
- リーダー
- リーダーシップ
- 学習
- コメントを残す
- レベル
- LINE
- ライン
- リスト
- 少し
- 場所
- 見て
- 損失
- 製
- 維持
- make
- 作る
- マネージド
- マネージャー
- 方法
- マニュアル
- 多くの
- マッピング
- 大規模
- 満期
- 手段
- メカニズム
- 大会
- ご相談
- メトリック
- メトリック
- 最小限の
- 最小
- モード
- 修正されました
- モニタリング
- 最も
- マルチ
- の試合に
- 音楽を聴く際のスピーカーとして
- 名
- 名
- ネイティブ
- 必要
- 必要とされる
- ニーズ
- 新作
- 新技術
- ニューヨーク
- 次の
- 数
- 番号
- 客観
- 観察する
- Office
- オペレーティング
- 最適化
- 組織
- 結果
- パリティ
- 部
- 提携
- パーティー
- パターン
- 実行する
- パフォーマンス
- 実行
- パーミッション
- 持続する
- カスタマイズ
- パイプライン
- 場所
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- お願いします
- ポリシー
- 可能
- ポスト
- :
- 防ぐ
- 主要な
- 校長
- プロセス
- 処理
- プロセッサ
- 生産された
- プロデューサー
- 生産者
- 促進する
- 守る
- 提供します
- 提供
- は、大阪で
- パブリッシュ
- 出版
- 目的
- 置きます
- 読む
- リーディング
- 実現
- 理由は
- 推奨される
- 記録
- 記録
- 回復する
- 回復
- 減らします
- 縮小
- 地域
- 地域の
- 地域
- リモート
- 複製された
- 複製
- レプリケーション
- の提出が必要です
- 要件
- 必要
- 予約済み
- 回復力
- 弾力性のあります
- 応答
- REST
- 履歴書
- return
- 返す
- 収益
- 堅牢な
- 職種
- 圧延
- 行
- ラン
- 安全性
- 同じ
- ド電源のデ
- 規模
- シナリオ
- 二番
- 二次
- 秒
- セクション
- セキュリティ
- シニア
- シーケンス
- 役立つ
- サービス
- サービス
- サービング
- セッションに
- 設定
- いくつかの
- すべき
- 示す
- 作品
- 単純
- 状況
- サイズ
- So
- 溶液
- ソリューション
- 一部
- ソース
- ソース
- 専門にする
- 専門
- スピード
- スポーツ
- ステージング
- start
- 開始
- 開始
- 都道府県
- 手順
- ステップ
- まだ
- Force Stop
- 店舗
- 戦略
- 流れ
- ストリーミング
- ストリーミングサービス
- ストリーム
- 成功した
- 首尾よく
- 適当
- 優れた
- 供給
- サポート
- テーブル
- 取り
- ターゲット
- 仕事
- タスク
- チーム
- チーム
- 技術的
- テクノロジー
- テクノロジー
- アプリ環境に合わせて
- 物事
- サードパーティ
- 考え
- 思考リーダーシップ
- 介して
- スループット
- 時間
- タイムスタンプ
- 〜へ
- ツール
- 豊富なツール群
- 追跡する
- 追跡
- 変換
- 旅行した
- トリガー
- トリガ
- わかる
- 理解された
- 不必要に
- アップデイト
- 更新しました
- 更新版
- つかいます
- 使用事例
- 通常
- UTC
- 値
- 前衛
- 速度
- 、
- ボリューム
- ウェブ
- Webサービス
- which
- while
- 意志
- 以内
- 無し
- 作品
- でしょう
- 書きます
- 書かれた
- あなたの
- あなた自身
- ゼファーネット
- ゼロ
- ゾーン