Ten post jest współautorem Girish Kumar Chidananda z redBus.
czerwony autobus jest jednym z pierwszych użytkowników AWS w Indiach, a większość jej usług i aplikacji jest hostowana w chmurze AWS. AWS zapewnił firmie redBus elastyczność umożliwiającą szybkie skalowanie infrastruktury przy jednoczesnym utrzymaniu niezwykle niskich kosztów. AWS oferuje kompleksowy pakiet usług zaspokajających większość ich potrzeb, w tym zapewnianie obsługi klienta, za którą redBus może ręczyć.
W tym poście dzielimy się architekturą platformy danych redBus oraz sposobem, w jaki różne komponenty są połączone, tworząc autostradę danych. Omawiamy również wyzwania, przed którymi stanął redBus, tworząc pulpity nawigacyjne dla przypadków użycia analizy biznesowej (BI) w czasie rzeczywistym oraz sposób, w jaki wykorzystali Amazon QuickSight, szybka, łatwa w obsłudze, działająca w chmurze usługa analizy biznesowej, która ułatwia wszystkim pracownikom redBus tworzenie wizualizacji i przeprowadzanie analiz ad hoc w celu uzyskania wglądu biznesowego na podstawie danych w dowolnym czasie i na dowolnym urządzeniu.
O redBusie
czerwony autobus to największa na świecie platforma sprzedaży biletów autobusowych online, zbudowana w Indiach i obsługująca ponad 36 milionów zadowolonych klientów na całym świecie. Wraz z pionem sprzedaży biletów autobusowych, redBus prowadzi również usługę sprzedaży biletów kolejowych o nazwie czerwonyRails oraz wypożyczalnia autobusów i samochodów o nazwie jazda. Jest częścią grupy GO-MMT, która jest wiodącą indyjską firmą turystyczną online, z obszernym portfolio marek, które obejmuje inne znane marki turystyczne online, takie jak MakeMyTrip i Goibibo.
Autostrada danych redBus 1.0
redBus polega w dużej mierze na podejmowaniu decyzji opartych na danych na każdym poziomie, od śledzenia podróży podróżnych, prognozowania popytu podczas dużego ruchu, identyfikowania i usuwania wąskich gardeł w procesie rejestracji przewoźników autobusowych i nie tylko. Ponieważ biznes redBus zaczął się rozwijać pod względem liczby miast i krajów, w których działali oraz liczby przewoźników autobusowych i podróżnych korzystających z usługi w każdym mieście, wzrosła również ilość przychodzących danych. Konieczność dostępu i analizowania danych w jednym miejscu wymusiła na nich zbudowanie własnej platformy danych, co pokazuje poniższy diagram.
W poniższych sekcjach przyjrzymy się bardziej szczegółowo każdemu komponentowi.
Źródła pozyskiwania danych
Dzięki platformie danych 1.0 dane są pozyskiwane z różnych źródeł:
- W czasie rzeczywistym – Dane w czasie rzeczywistym przepływają z aplikacji mobilnych redBus, mikrousług zaplecza oraz kiedy pasażer, operator autobusu lub aplikacja wykonuje jakąkolwiek operację, taką jak rezerwacja biletów autobusowych, przeszukiwanie zasobów autobusowych, przesyłanie dokumentu KYC i nie tylko
- Tryb wsadowy – Zaplanowane zadania pobierają dane z wielu trwałych magazynów danych, takich jak Usługa relacyjnych baz danych Amazon (Amazon RDS), w którym przechowywane są dane OLTP ze wszystkich jego aplikacji, klastry Apache Cassandra, w których przechowywana jest inwentaryzacja magistrali różnych operatorów, Arango DB, w której przechowywane są wykresy tożsamości użytkowników i więcej
Katalogowanie danych
Dane w czasie rzeczywistym są pobierane do samodzielnie zarządzanych klastrów Apache Nifi, platformy danych typu open source, która służy do czyszczenia, analizowania i katalogowania danych za pomocą funkcji routingu przed wysłaniem danych do miejsca docelowego.
Przechowywanie i analityka
redBus korzysta z następujących usług w zakresie przechowywania i analiz:
- Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3), obiektowa usługa przechowywania, która stanowi podstawę ich jeziora danych ze względu na praktycznie nieograniczoną skalowalność i większą trwałość. Dane w czasie rzeczywistym przepływają z Apache Druid, a dane z magazynów danych przepływają w regularnych odstępach czasu na podstawie harmonogramów.
- Apache Druid, magazyn danych w stylu OLAP (dane przepływają przez moduł ładujący dane Kafka Druid), który oblicza fakty i metryki w różnych wymiarach podczas procesu ładowania danych.
- Amazonka Przesunięcie ku czerwieni, usługa magazynu danych w chmurze, która pomaga analizować eksabajty danych i wykonywać złożone zapytania analityczne. redBus używa Amazon Redshift do przechowywania przetworzonych danych z Amazon S3 i zagregowanych danych z Apache Druid.
Zapytanie i wizualizacja
Aby redBus był jak najbardziej oparty na danych, zadbali o to, aby dane były dostępne dla ich inżynierów SRE, inżynierów danych i analityków biznesowych za pośrednictwem warstwy wizualizacji. Ta warstwa zawiera pulpity nawigacyjne obsługiwane za pomocą Apache SuperSet, aplikacji do wizualizacji danych typu open source oraz Amazonka Atena, interaktywna usługa zapytań do analizy danych w Amazon S3 przy użyciu standardowego języka SQL na potrzeby zapytań ad hoc.
Wyzwania
Początkowo redBus obsługiwał dane, które były przetwarzane w tempie 10 milionów zdarzeń dziennie. Z biegiem czasu, gdy firma zaczęła się rozwijać, rosła również ilość danych (od gigabajtów do terabajtów do petabajtów), dzienne pozyskiwanie danych (od 10 milionów do 320 milionów zdarzeń) oraz potrzeby pulpitu nawigacyjnego analizy biznesowej. Wkrótce potem zaczęli stawiać czoła wyzwaniom związanym z możliwościami BI samodzielnie zarządzanego Superzestawu oraz rosnącą złożonością operacyjną.
Ograniczone możliwości BI
redBus napotkał następujące ograniczenia BI:
- Brak możliwości tworzenia wizualizacji z wielu źródeł danych – Superset nie pozwala na tworzenie wizualizacji z wielu tabel w swojej warstwie eksploracji danych. Inżynierowie danych redBus musieli wcześniej połączyć tabele na poziomie samego źródła danych. Aby stworzyć 360-stopniowy widok dla interesariuszy biznesowych redBus, utrzymywanie wielu tabel obsługujących warstwę wizualizacji stało się niewygodne dla inżynierów danych.
- Brak globalnego filtra wizualizacji w pulpicie nawigacyjnym – Filtr globalny lub podstawowy w wizualizacjach na pulpicie nawigacyjnym nie jest obsługiwany w Superset. Załóżmy na przykład, że na pulpicie nawigacyjnym znajdują się wizualizacje, takie jak Wygrane sprzedaży według regionów, Przychody zrealizowane od początku roku według regionów, Plan sprzedaży według regionów i inne, a do pulpitu nawigacyjnego dodano filtr Region z wartościami takimi jak EMEA, APAC i USA. Filtr Region będzie miał zastosowanie tylko do jednej wizualizacji, a nie do całego pulpitu nawigacyjnego. Jednak użytkownicy pulpitu nawigacyjnego oczekiwali filtrowania na pulpicie nawigacyjnym.
- Nie jest to narzędzie przyjazne użytkownikom biznesowym – Superset jest wysoce skoncentrowany na programistach, jeśli chodzi o dostosowywanie. Na przykład, jeśli analityk biznesowy redBus musiał dostosować czasowe odświeżanie, które automatycznie ponownie wysyła zapytania do każdego wycinka na pulpicie nawigacyjnym zgodnie z wcześniej ustaloną wartością, wówczas analityk musi zaktualizować pole metadanych JSON pulpitu nawigacyjnego. W związku z tym znajomość formatu JSON i jego składni jest obowiązkowa przy dostosowywaniu elementów wizualnych lub pulpitu nawigacyjnego.
Zwiększone koszty operacyjne
Chociaż Superset jest open source, co oznacza, że nie ma kosztów licencji, oznacza to również, że konserwacja wszystkich komponentów wymaganych do funkcjonowania jako narzędzie BI klasy korporacyjnej wymaga więcej wysiłku. redBus wdrożył i utrzymuje serwer WWW (Nginx) zarządzany przez an Moduł równoważenia obciążenia aplikacji przeprowadzić równoważenie obciążenia; serwer bazy danych metadanych (MySQL), na którym Superset przechowuje informacje wewnętrzne, takie jak użytkownicy, wycinki i definicje pulpitu nawigacyjnego; asynchroniczna kolejka zadań (Celery) do obsługi długotrwałych zapytań; broker komunikatów (RabbitMQ); oraz rozproszony serwer buforowania (Redis) do buforowania wyników, tworzenia wykresów danych i nie tylko Elastyczna chmura obliczeniowa Amazon (Amazon EC2). Poniższy diagram ilustruje tę architekturę.
Zespół DevOps redBus musiał wykonać ciężkie zadania związane z udostępnianiem infrastruktury, tworzeniem kopii zapasowych, ręcznym skalowaniem komponentów zgodnie z potrzebami, aktualizacją poszczególnych komponentów i nie tylko. Wymagało to również obecności programisty WWW Pythona w celu wprowadzenia zmian konfiguracyjnych, tak aby wszystkie komponenty działały bezproblemowo. Wszystkie te ręczne operacje zwiększyły całkowity koszt posiadania redBus.
Podróż w kierunku QuickSight
Firma redBus zaczęła badać rozwiązania BI głównie wokół kilku wymagań związanych z kokpitami:
- Pulpity BI dla interesariuszy biznesowych i analityków, w których dane są pozyskiwane za pośrednictwem Amazon S3 i Amazon Redshift.
- Pulpit nawigacyjny monitorowania wydajności aplikacji (APM) w czasie rzeczywistym, który pomaga inżynierom i programistom SRE zidentyfikować główną przyczynę problemu we wdrożeniu mikrousług, aby mogli naprawić problemy, zanim wpłyną one na doświadczenia ich klientów. W tym przypadku dane są pozyskiwane za pośrednictwem Druida.
QuickSight spełniał większość wymagań redBus w zakresie pulpitów nawigacyjnych BI, a ich zespół ds. platformy danych w mgnieniu oka rozpoczął weryfikację koncepcji (POC) dla kilku złożonych pulpitów nawigacyjnych. Pod koniec POC, które trwało miesiąc, zespół podzielił się swoimi odkryciami.
Po pierwsze, QuickSight jest bogaty w możliwości BI, w tym:
- Jest to samoobsługowe rozwiązanie BI z funkcjami „przeciągnij i upuść”, które mogą pomóc analitykom redBus w wygodnym korzystaniu z niego bez konieczności kodowania.
- Wizualizacje z wielu źródeł danych na jednym pulpicie nawigacyjnym mogą pomóc interesariuszom biznesowym redBus w uzyskaniu 360-stopniowego widoku sprzedaży, prognoz i spostrzeżeń w jednej tafli szkła.
- Kaskadowe filtry w wizualizacjach i arkuszach na pulpicie nawigacyjnym to bardzo potrzebne funkcje dla wymagań redBus BI.
- QuickSight oferuje wizualizacje podobne do programu Excel — tabele z obliczeniami, tabele przestawne z grupowaniem komórek i style są atrakcyjne dla przeglądających.
- Superszybki, równoległy silnik obliczeniowy w pamięci (SPICE) w QuickSight może pomóc redBus skalować się do setek tysięcy użytkowników, którzy mogą jednocześnie przeprowadzać szybką interaktywną analizę w szerokiej gamie źródeł danych AWS.
- Gotowe spostrzeżenia i prognozy ML bez dodatkowych kosztów pozwoliłyby zespołowi analityki danych redBus skupić się na modelach ML poza prognozowaniem sprzedaży i podobnymi modelami.
- Wbudowane zabezpieczenia na poziomie wiersza (RLS) mogą umożliwić redBus przyznanie przeglądającym filtrowanego dostępu. Na przykład redBus ma wielu analityków biznesowych, którzy zarządzają różnymi krajami. Dzięki RLS każdy analityk biznesowy widzi tylko dane związane z przypisanym mu krajem na jednym pulpicie nawigacyjnym.
- redBus używa OneLogin jako swojego dostawcy tożsamości, który obsługuje Security Assertion Markup Language 2.0 (SAML 2.0). Z pomocą federacji tożsamości i obsługi pojedynczego logowania z QuickSight, redBus może zapewnić prosty proces wdrażania dla swoich użytkowników QuickSight.
- QuickSight oferuje wbudowane alerty i możliwości powiadomień e-mail.
Po drugie, QuickSight to w pełni zarządzana, natywna w chmurze, bezserwerowa usługa BI oferowana przez AWS, oferująca następujące funkcje:
- Inżynierowie redBus nie muszą koncentrować się na żmudnym dostarczaniu, skalowaniu i utrzymywaniu rozwiązania BI w instancjach EC2.
- QuickSight oferuje natywną integrację z usługami AWS, takimi jak Amazon Redshift, Amazon S3 i Athena, oraz innymi popularnymi platformami, takimi jak Presto, Snowflake, Teradata i inne. QuickSight łączy się z większością źródeł danych, które ma już redBus, z wyjątkiem Apache Druid, ponieważ natywna integracja z Druidem nie była dostępna w grudniu 2022 r. Pełną listę obsługiwanych źródeł danych można znaleźć w Obsługiwane źródła danych.
Wynik
Biorąc pod uwagę wszystkie bogate funkcje i niższy całkowity koszt posiadania, firma redBus wybrała QuickSight do swoich wymagań dotyczących pulpitu nawigacyjnego BI. Dzięki QuickSight inżynierowie danych firmy redBus zbudowali w krótkim czasie wiele pulpitów nawigacyjnych, aby zapewnić interesariuszom biznesowym i analitykom wgląd w petabajty danych. Autostrada danych redBus ewoluowała w celu udostępnienia analizy biznesowej znacznie szerszemu gronu odbiorców w ich organizacji, z lepszą wydajnością i krótszym czasem uzyskiwania korzyści. Od listopada 2022 r. łączy QuickSight dla użytkowników biznesowych i Superset do pulpitów nawigacyjnych APM w czasie rzeczywistym (w chwili pisania tego tekstu QuickSight nie oferuje natywnego złącza dla Druida), jak pokazano na poniższym diagramie.
Panel wykrywania anomalii sprzedażowych
Chociaż istnieje wiele pulpitów nawigacyjnych, które redBus wdrożył do produkcji, wykrywanie anomalii sprzedaży jest jednym z interesujących pulpitów nawigacyjnych, które zbudował redBus. Wykorzystuje zastrzeżony model prognozowania sprzedaży redBus, który z kolei jest pozyskiwany z historycznych danych sprzedaży z tabel Amazon Redshift oraz danych sprzedaży w czasie rzeczywistym z tabel Druid, jak pokazano na poniższym rysunku.
W regularnych odstępach czasu zaplanowane zadania zasilają model prognostyczny redBus danymi sprzedaży w czasie rzeczywistym i historycznymi, a następnie prognozowane dane są umieszczane w tabeli Amazon Redshift. Pulpit wykrywania anomalii sprzedażowych w QuickSight jest obsługiwany przez wynikową tabelę Amazon Redshift.
Poniżej przedstawiono jeden z elementów wizualnych pulpitu nawigacyjnego wykrywania anomalii sprzedażowych. Jest zbudowany przy użyciu wykresu liniowego przedstawiającego rzeczywistą sprzedaż godzinową, sprzedaż przewidywaną i próg alertu dla szeregu czasowego dla określonej kohorty biznesowej w redBus.
W tej wizualizacji każdy słupek reprezentuje liczbę anomalii sprzedaży wywołanych w określonym punkcie szeregu czasowego.
Analitycy redBus mogli dalej analizować szczegóły sprzedaży i anomalie na poziomie minutowym, jak pokazano na poniższym diagramie. Ta funkcja drążenia jest dostępna po wyjęciu z pudełka z QuickSight.
Aby uzyskać więcej informacji na temat dodawania szczegółów do wizualizacji pulpitu nawigacyjnego QuickSight, zobacz Dodawanie drążenia do danych wizualnych w Amazon QuickSight.
Oprócz oprawy wizualnej, stał się jednym z ulubionych pulpitów nawigacyjnych widzów w redBus dzięki następującym godnym uwagi funkcjom:
- Ponieważ filtrowanie elementów wizualnych jest standardową funkcją programu QuickSight, do pulpitu nawigacyjnego dodano filtr oparty na znacznikach czasu. Pomaga to w filtrowaniu wielu wizualizacji na pulpicie nawigacyjnym za pomocą jednego kliknięcia.
- Akcje adresów URL skonfigurowane na elementach wizualnych pomagają przeglądającym nawigować do kontekstowych aplikacji wewnętrznych.
- Alerty e-mail skonfigurowane dla wskaźników KPI i wizualizacji miernika pomagają widzom otrzymywać powiadomienia na czas.
Następne kroki
Oprócz budowania nowych pulpitów nawigacyjnych na potrzeby pulpitów BI, redBus podejmuje następujące kolejne kroki:
- Exploring Wbudowana analiza QuickSight dla kilku wymagań aplikacji, aby przyspieszyć czas uzyskiwania wglądu dla użytkowników dzięki wizualizacjom danych w kontekście, interaktywnym pulpitom nawigacyjnym i bardziej bezpośrednio w aplikacjach
- Exploring Szybki wzrok Q, które mogłyby umożliwić ich interesariuszom biznesowym zadawanie pytań w języku naturalnym i otrzymywanie dokładnych odpowiedzi wraz z odpowiednimi wizualizacjami, które mogą pomóc im uzyskać wgląd w dane
- Tworzenie ujednoliconego rozwiązania do kokpitów przy użyciu QuickSight obejmującego wszystkie źródła danych w miarę udostępniania integracji
Wnioski
W tym poście pokazaliśmy, jak redBus zbudował swoją platformę danych przy użyciu różnych usług AWS i frameworków Apache, jakie wyzwania napotkała platforma (zwłaszcza w zakresie wymagań dotyczących pulpitu nawigacyjnego BI i wyzwań podczas skalowania) oraz w jaki sposób wykorzystali QuickSight i obniżyli całkowity koszt własności.
Aby dowiedzieć się więcej o inżynierii w redBus, sprawdź ich średnie wpisy na blogu. Aby dowiedzieć się więcej o tym, co dzieje się w QuickSight lub jeśli masz jakieś pytania, skontaktuj się z Społeczność QuickSight, która jest bardzo aktywna i oferuje kilka zasobów.
O autorach
Girish Kumar Chidananda pracuje jako Senior Engineering Manager – Data Engineering w firmie redBus, gdzie od 5 lat buduje różne aplikacje i komponenty inżynierii danych dla redBus. Przed rozpoczęciem swojej przygody z branżą IT pracował jako inżynier mechaniki i systemów sterowania w różnych organizacjach i posiada tytuł magistra inżynierii płynów uzyskany na University of Bath.
Kayalvizhi Kandasamy współpracuje z firmami cyfrowymi, aby wspierać ich innowacje. Jako Senior Solutions Architect (APAC) w Amazon Web Services wykorzystuje swoje doświadczenie, aby pomóc ludziom urzeczywistniać ich pomysły, koncentrując się przede wszystkim na architekturach mikrousług i rozwiązaniach chmurowych wykorzystujących usługi AWS. Poza pracą lubi grać w szachy i jest szachistą klasyfikowanym przez FIDE. Uczy również swoje córki sztuki gry w szachy i przygotowuje je do różnych turniejów szachowych.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/a-dive-into-redbuss-data-platform-and-how-they-used-amazon-quicksight-to-accelerate-business-insights/
- $ 10 mln
- 1
- 10
- 100
- 2022
- Stopień 360
- a
- O nas
- przyśpieszyć
- dostęp
- dostępny
- Stosownie
- dokładny
- w poprzek
- działania
- aktywny
- Ad
- w dodatku
- Dodatkowy
- adresowanie
- adopters
- oddziaływać
- Po
- przed
- Alarm
- Wszystkie kategorie
- już
- Amazonka
- Amazon EC2
- Amazon QuickSight
- Amazon RDS
- Amazon Web Services
- ilość
- analiza
- analityk
- analitycy
- Analityczny
- analityka
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- i
- wykrywanie anomalii
- odpowiedzi
- APAC
- Apache
- Zastosowanie
- aplikacje
- Aplikuj
- mobilne i webowe
- architektura
- na około
- Sztuka
- przydzielony
- atrakcyjny
- publiczność
- autor
- automatycznie
- dostępny
- AWS
- Backend
- Kopie zapasowe
- bar
- na podstawie
- bo
- stają się
- zanim
- jest
- Ulepsz Swój
- Blog
- Pudełko
- marka
- marek
- przynieść
- pośrednik
- budować
- Budowanie
- wybudowany
- wbudowany
- autobus
- biznes
- business intelligence
- nazywa
- możliwości
- wózek
- walizka
- Etui
- katalog
- Spowodować
- wyzwania
- Zmiany
- Wykres
- wykresy
- ZOBACZ
- Szachy
- wybrał
- Miasta
- Miasto
- Chmura
- Kodowanie
- Kohorta
- kombajny
- Firmy
- sukcesy firma
- kompletny
- kompleks
- złożoności
- składnik
- składniki
- wszechstronny
- obliczać
- pojęcie
- połączony
- łączy
- Rozważać
- kontrola
- Koszty:
- Koszty:
- mógłby
- kraje
- kraj
- Para
- pokrycie
- Stwórz
- Tworzenie
- klient
- Obsługa klienta
- Klientów
- dostosowywanie
- dostosować
- tablica rozdzielcza
- dane
- Jezioro danych
- Platforma danych
- nauka danych
- Wizualizacja danych
- hurtownia danych
- sterowane danymi
- Baza danych
- dzień
- grudzień
- Decyzje
- Stopień
- Kreowanie
- wdrażane
- Wdrożenie
- miejsce przeznaczenia
- detal
- detale
- Wykrywanie
- Deweloper
- deweloperzy
- urządzenie
- DevOps
- ZROBIŁ
- różne
- Wymiary
- bezpośrednio
- dyskutować
- dystrybuowane
- dokument
- Nie
- robi
- nie
- na dół
- druid
- trwałość
- podczas
- każdy
- łatwy w użyciu
- wysiłek
- starania
- osadzone
- EMEA
- pracowników
- umożliwiać
- silnik
- inżynier
- Inżynieria
- Inżynierowie
- klasy korporacyjnej
- Cały
- szczególnie
- Eter (ETH)
- wydarzenia
- ewoluowały
- przykład
- Z wyjątkiem
- spodziewany
- doświadczenie
- eksploracja
- Exploring
- rozległy
- niezwykle
- w obliczu
- okładzina
- FAST
- szybciej
- Moja lista
- Cecha
- Korzyści
- Federacja
- pole
- Postać
- filtrować
- filtracja
- filtry
- dopasować
- Fix
- Elastyczność
- pływ
- Przepływy
- Skupiać
- skupienie
- następujący
- Nasz formularz
- Fundacja
- Ramy
- przyjazny
- od
- Z przodu
- w pełni
- funkcjonować
- dalej
- Wzrost
- otrzymać
- Dać
- szkło
- Globalne
- przyznać
- wykresy
- Zarządzanie
- Rozwój
- Zaoszczędzić
- mający
- ciężko
- pomoc
- pomaga
- Wysoki
- wyższy
- wysoko
- Autostrada
- historyczny
- posiada
- hostowane
- W jaki sposób
- Jednak
- HTML
- HTTPS
- Setki
- pomysły
- zidentyfikować
- identyfikacja
- tożsamość
- in
- obejmuje
- Włącznie z
- Przybywający
- wzrosła
- Indie
- Indywidualnie
- przemysł
- Informacja
- Infrastruktura
- Innowacja
- spostrzeżenia
- integracja
- integracje
- Inteligencja
- interaktywne
- ciekawy
- wewnętrzny
- inwentarz
- problem
- problemy
- IT
- Branża IT
- samo
- Oferty pracy
- Dołączył
- podróż
- json
- kafka
- konserwacja
- Wiedzieć
- wiedza
- KYC
- jezioro
- język
- największym
- Nazwisko
- warstwa
- prowadzący
- UCZYĆ SIĘ
- poziom
- Koncesjonowanie
- życie
- Modernizacja
- Ograniczenia
- Linia
- Lista
- załadować
- ładowarka
- załadunek
- Popatrz
- niski
- utrzymać
- robić
- WYKONUJE
- Dokonywanie
- zarządzanie
- zarządzane
- kierownik
- obowiązkowe
- podręcznik
- ręcznie
- wiele
- znaczy
- mechaniczny
- wiadomość
- Metadane
- Metryka
- mikroserwisy
- milion
- chwila
- ML
- Aplikacje mobilne
- aplikacje mobilne
- model
- modele
- monitorowanie
- jeszcze
- większość
- MS
- wielokrotność
- MySQL
- rodzimy
- Naturalny
- Język naturalny
- Nawigacja
- Potrzebować
- potrzebne
- wymagania
- Nowości
- Następny
- nginx
- dostojnik
- powiadomienie
- Powiadomienia
- listopad
- numer
- przedmiot
- Przechowywanie obiektów
- oferta
- oferuje
- Oferty
- Wprowadzenie
- ONE
- Online
- koncepcja
- open source
- eksploatowane
- działanie
- operacyjny
- operacje
- operator
- operatorzy
- zamówienie
- organizacja
- organizacji
- Inne
- zewnętrzne
- własny
- własność
- chleb
- Parallel
- część
- szczególny
- Ludzie
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- rurociąg
- Pivot
- Miejsce
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- gracz
- gra
- PoC
- punkt
- Popularny
- teczka
- możliwy
- Post
- power
- Przewiduje
- Przygotowuje
- głównie
- pierwotny
- Wcześniejszy
- wygląda tak
- Produkcja
- wybitny
- dowód
- dowód koncepcji
- własność
- zapewniać
- pod warunkiem,
- dostawca
- zapewnia
- że
- popychany
- Python
- pytania
- Kolej
- szybko
- Kurs
- dosięgnąć
- w czasie rzeczywistym
- dane w czasie rzeczywistym
- realizowany
- otrzymać
- region
- regularny
- związane z
- reprezentowanie
- reprezentuje
- wymagany
- wymagania
- Zasoby
- Efekt
- dochód
- Bogaty
- korzeń
- run
- sole
- Skalowalność
- Skala
- skalowaniem
- zaplanowane
- Zaplanowane zadania
- nauka
- płynnie
- poszukiwania
- działy
- bezpieczeństwo
- widzi
- Samoobsługa
- wysyłanie
- senior
- Serie
- Bezserwerowe
- usługa
- Usługi
- służąc
- kilka
- Share
- shared
- pokazane
- podobny
- Prosty
- jednocześnie
- pojedynczy
- Plaster
- So
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- Wkrótce
- Źródło
- Źródła
- przyprawa
- SQL
- interesariusze
- standard
- rozpoczęty
- Startowy
- Cel
- przechowywanie
- sklep
- przechowywany
- sklep
- apartament
- wsparcie
- Utrzymany
- Wspierający
- podpory
- składnia
- systemy
- stół
- biorąc
- Zadanie
- zespół
- REGULAMIN
- Połączenia
- świat
- ich
- w związku z tym
- tysiące
- próg
- Przez
- bilety
- bilety
- czas
- Szereg czasowy
- Czasowy
- do
- razem
- narzędzie
- Kwota produktów:
- Turnieje
- w kierunku
- Śledzenie
- ruch drogowy
- podróżować
- podróżnik
- podróżnych
- rozsierdzony
- SKRĘCAĆ
- Ujednolicony
- uniwersytet
- nieograniczone
- Aktualizacja
- Uploading
- us
- posługiwać się
- Użytkownik
- Użytkownicy
- wartość
- Wartości
- różnorodność
- różnorodny
- przez
- Zobacz i wysłuchaj
- widzów
- prawie
- wyobrażanie sobie
- Tom
- Magazyn
- sieć
- serwer wWW
- usługi internetowe
- Co
- Co to jest
- który
- Podczas
- KIM
- szeroki
- szerszy
- będzie
- Zwycięstwa
- w ciągu
- bez
- Praca
- pracować razem
- pracował
- działa
- świat
- świat
- by
- pisanie
- lat
- zefirnet