Această postare este în colaborare cu Girish Kumar Chidananda de la redBus.
RedBus este unul dintre cei mai timpurii care au adoptat AWS în India, iar majoritatea serviciilor și aplicațiilor sale sunt găzduite pe AWS Cloud. AWS a oferit redBus flexibilitatea de a-și scala infrastructura rapid, menținând în același timp costurile extrem de scăzute. AWS are o suită cuprinzătoare de servicii pentru a satisface majoritatea nevoilor lor, inclusiv furnizarea de asistență pentru clienți pentru care redBus poate garanta.
În această postare, împărtășim arhitectura platformei de date a redBus și modul în care diferite componente sunt conectate pentru a-și forma autostrada de date. De asemenea, discutăm despre provocările cu care s-a confruntat redBus în construirea tablourilor de bord pentru cazurile lor de utilizare în timp real a inteligenței de afaceri (BI) și modul în care a folosit Amazon QuickSight, un serviciu de analiză de afaceri rapid, ușor de utilizat, bazat pe cloud, care facilitează pentru toți angajații din redBus să creeze vizualizări și să efectueze analize ad-hoc pentru a obține informații despre afaceri din datele lor, în orice moment și pe orice dispozitiv.
Despre redBus
RedBus este cea mai mare platformă online de bilete de autobuz din lume, construită în India și care deservește peste 36 de milioane de clienți fericiți din întreaga lume. Pe lângă verticala de bilete de autobuz, redBus operează și un serviciu de bilete feroviare numit redRails și un serviciu de închiriere de autobuze și mașini numit rYde. Face parte din grupul GO-MMT, care este cea mai importantă companie de turism online din India, cu un portofoliu extins de mărci care include alte mărci de turism online proeminente precum MakeMyTrip și Goibibo.
autostrada de date a redBus 1.0
redBus se bazează în mare măsură pe luarea deciziilor bazate pe date la fiecare nivel, de la urmărirea călătoriei sale, prognozarea cererii în timpul traficului ridicat, identificarea și abordarea blocajelor în procesul de înscriere a operatorilor de autobuz și multe altele. Pe măsură ce afacerea redBus a început să crească în ceea ce privește numărul de orașe și țări în care operau și numărul de operatori de autobuz și călători care folosesc serviciul în fiecare oraș, a crescut și cantitatea de date primite. Necesitatea de a accesa și analiza datele într-un singur loc le-a impus să-și construiască propria platformă de date, așa cum se arată în diagrama următoare.
În secțiunile următoare, ne uităm la fiecare componentă mai detaliat.
Surse de asimilare a datelor
Cu platforma de date 1.0, datele sunt ingerate din diverse surse:
- Timp real – Datele în timp real provin din aplicațiile mobile redBus, microserviciile backend și atunci când un pasager, un operator de autobuz sau o aplicație efectuează orice operațiune, cum ar fi rezervarea biletelor de autobuz, căutarea în inventarul autobuzului, încărcarea unui document KYC și multe altele
- Modul lot – Lucrările programate preiau date din mai multe magazine de date persistente, cum ar fi Serviciul de baze de date relaționale Amazon (Amazon RDS), unde sunt stocate datele OLTP din toate aplicațiile sale, clustere Apache Cassandra, unde este stocat inventarul autobuzelor de la diverși operatori, Arango DB, unde sunt stocate graficele identității utilizatorului și multe altele
Catalogarea datelor
Datele în timp real sunt ingerate în clusterele lor Apache Nifi autogestionate, o platformă de date open-source care este folosită pentru a curăța, analiza și cataloga datele cu capabilitățile sale de rutare înainte de a trimite datele la destinație.
Stocare și analiză
redBus folosește următoarele servicii pentru nevoile sale de stocare și analitice:
- Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3), un serviciu de stocare a obiectelor care oferă baza pentru lacul lor de date datorită scalabilității sale practic nelimitate și durabilității mai mari. Fluxuri de date în timp real de la Apache Druid și datele din depozitele de date circulă la intervale regulate, pe baza programelor.
- Apache Druid, un magazin de date în stil OLAP (datele circulă prin intermediul aplicatorului de date Kafka Druid), care calculează fapte și valori în funcție de diferite dimensiuni în timpul procesului de încărcare a datelor.
- Amazon RedShift, un serviciu de depozit de date în cloud care vă ajută să analizați exaocteți de date și să executați interogări analitice complexe. redBus folosește Amazon Redshift pentru a stoca datele procesate de la Amazon S3 și datele agregate de la Apache Druid.
Interogare și vizualizare
Pentru ca redBus să fie cât mai bine bazat pe date, ei s-au asigurat că datele sunt accesibile inginerilor lor SRE, inginerilor de date și analiștilor de afaceri printr-un strat de vizualizare. Acest strat prezintă tablouri de bord care sunt servite folosind Apache SuperSet, o aplicație de vizualizare a datelor cu sursă deschisă și Amazon Atena, un serviciu de interogare interactiv pentru analiza datelor în Amazon S3 folosind SQL standard pentru cerințele de interogare ad-hoc.
Provocările
Inițial, redBus a gestionat datele care erau ingerate cu o rată de 10 milioane de evenimente pe zi. De-a lungul timpului, pe măsură ce afacerea sa a început să crească, la fel a crescut și volumul de date (de la gigaocteți la terabyți la petaocteți), absorbția de date pe zi (de la 10 milioane la 320 de milioane de evenimente) și nevoile sale de business intelligence. Curând după aceea, au început să se confrunte cu provocări legate de capacitățile de BI ale Superset-ului lor auto-gestionate și de complexitatea operațională crescută.
Capacități BI limitate
redBus a întâlnit următoarele limitări BI:
- Incapacitatea de a crea vizualizări din mai multe surse de date – Superset nu permite crearea de vizualizări din mai multe tabele în cadrul stratului său de explorare a datelor. Inginerii de date redBus au trebuit să aibă tabelele unite în prealabil la nivelul sursei de date în sine. Pentru a crea o vedere la 360 de grade pentru părțile interesate de afaceri ale redBus, a devenit incomod pentru inginerii de date să mențină mai multe tabele care sprijină stratul de vizualizare.
- Fără filtru global pentru elementele vizuale dintr-un tablou de bord – Un filtru global sau primar pentru elementele vizuale dintr-un tablou de bord nu este acceptat în Superset. De exemplu, luați în considerare că există elemente vizuale precum Câștiguri din vânzări în funcție de regiune, Venituri YTD realizate pe regiune, Conducta de vânzări în funcție de regiune și multe altele într-un tablou de bord și un filtru Regiune este adăugat la tabloul de bord cu valori precum EMEA, APAC și SUA. Filtrul Regiunea se va aplica doar uneia dintre elementele vizuale, nu întregului tablou de bord. Cu toate acestea, utilizatorii tabloului de bord se așteptau la filtrarea pe tabloul de bord.
- Nu este un instrument prietenos pentru afaceri – Superset este foarte centrat pe dezvoltatori când vine vorba de personalizare. De exemplu, dacă un analist de afaceri redBus a trebuit să personalizeze o reîmprospătare temporizată care reinterogă automat fiecare porțiune de pe un tablou de bord conform unei valori prestabilite, atunci analistul trebuie să actualizeze câmpul de metadate JSON al tabloului de bord. Prin urmare, cunoașterea JSON și a sintaxei sale este obligatorie pentru a face orice personalizare a imaginilor sau a tabloului de bord.
Cost operațional crescut
Deși Superset este open source, ceea ce înseamnă că nu există costuri de licențiere, înseamnă, de asemenea, că există mai mult efort în menținerea tuturor componentelor necesare pentru ca acesta să funcționeze ca un instrument BI de nivel enterprise. redBus a implementat și întreținut un server web (Nginx) condus de un Aplicație Load Balancer pentru a face echilibrarea sarcinii; un server de baze de date cu metadate (MySQL) în care Superset își stochează informațiile interne, cum ar fi utilizatorii, secțiunile și definițiile tabloului de bord; o coadă de sarcini asincronă (Celery) pentru sprijinirea interogărilor de lungă durată; un broker de mesaje (RabbitMQ); și un server de stocare în cache distribuit (Redis) pentru stocarea în cache a rezultatelor, graficarea datelor și multe altele Cloud Elastic de calcul Amazon (Amazon EC2). Următoarea diagramă ilustrează această arhitectură.
Echipa RedBus DevOps a trebuit să se ocupe de aprovizionarea infrastructurii, de a face copii de rezervă, de a scala manual componentele după cum era necesar, de a actualiza componentele individual și multe altele. De asemenea, a fost nevoie de un dezvoltator web Python pentru a face modificările configuraționale, astfel încât toate componentele să funcționeze împreună fără probleme. Toate aceste operațiuni manuale au crescut costul total de proprietate pentru redBus.
Călătorie către QuickSight
redBus a început să exploreze soluții de BI în primul rând în jurul câteva dintre cerințele sale de bord:
- Tablouri de bord BI pentru părțile interesate de afaceri și analiști, unde datele sunt obținute prin Amazon S3 și Amazon Redshift.
- Un tablou de bord de monitorizare a performanței aplicațiilor (APM) în timp real pentru a-și ajuta inginerii și dezvoltatorii SRE să identifice cauza principală a unei probleme în implementarea microserviciilor, astfel încât să poată rezolva problemele înainte ca acestea să afecteze experiența clienților. În acest caz, datele sunt obținute prin Druid.
QuickSight se potrivește cu majoritatea cerințelor de bord BI ale redBus și, în cel mai scurt timp, echipa lor cu platforma de date a început cu o dovadă de concept (POC) pentru câteva dintre tablourile de bord complexe ale acestora. La sfârșitul POC, care a durat o lună, echipa și-a împărtășit constatările.
În primul rând, QuickSight este bogat în capabilități BI, inclusiv următoarele:
- Este o soluție BI cu autoservire, cu funcții de tip drag-and-drop, care ar putea ajuta analiștii redBus să o folosească confortabil, fără niciun efort de codare.
- Vizualizările din mai multe surse de date într-un singur tablou de bord ar putea ajuta părțile interesate de afaceri ale redBus să obțină o vedere de 360 de grade asupra vânzărilor, prognozelor și perspectivelor într-un singur panou de sticlă.
- Filtrele în cascadă peste imagini și pe foi dintr-un tablou de bord sunt funcții foarte necesare pentru cerințele BI ale redBus.
- QuickSight oferă imagini de tip Excel - tabelele cu calcule, tabelele pivot cu gruparea de celule și stilul sunt atractive pentru spectatori.
- Motorul de calcul super-rapid, paralel și în memorie (SPICE) din QuickSight ar putea ajuta redBus să se extindă la sute de mii de utilizatori, care pot efectua simultan analize interactive rapide într-o mare varietate de surse de date AWS.
- Perspectivele și prognozele ML de la raft, fără costuri suplimentare, ar permite echipei redBus de știință a datelor să se concentreze pe modele ML, pe lângă prognoza vânzărilor și modele similare.
- Securitatea încorporată la nivel de rând (RLS) ar putea permite redBus să acorde acces filtrat pentru spectatorii lor. De exemplu, redBus are mulți analiști de afaceri care gestionează diferite țări. Cu RLS, fiecare analist de afaceri vede doar datele legate de țara atribuită într-un singur tablou de bord.
- redBus folosește OneLogin ca furnizor de identitate, care acceptă Security Assertion Markup Language 2.0 (SAML 2.0). Cu ajutorul federației identității și al suportului de conectare unică de la QuickSight, redBus ar putea oferi un flux simplu de integrare pentru utilizatorii lor QuickSight.
- QuickSight oferă alerte încorporate și capabilități de notificare prin e-mail.
În al doilea rând, QuickSight este o ofertă de servicii BI complet gestionată, nativă în cloud, fără server, de la AWS, cu următoarele caracteristici:
- Inginerii redBus nu trebuie să se concentreze asupra sarcinilor grele de aprovizionare, scalare și menținere a soluției lor BI pe instanțe EC2.
- QuickSight oferă integrare nativă cu servicii AWS precum Amazon Redshift, Amazon S3 și Athena și cu alte cadre populare precum Presto, Snowflake, Teradata și multe altele. QuickSight se conectează la majoritatea surselor de date pe care redBus le are deja, cu excepția Apache Druid, deoarece integrarea nativă cu Druid nu era disponibilă din decembrie 2022. Pentru o listă completă a surselor de date acceptate, consultați Surse de date acceptate.
Rezultatul
Având în vedere toate caracteristicile bogate și costul total de proprietate mai scăzut, redBus a ales QuickSight pentru cerințele tabloului de bord BI. Cu QuickSight, inginerii de date de la redBus au construit o serie de tablouri de bord în cel mai scurt timp pentru a oferi informații din petabytes de date părților interesate și analiștilor de afaceri. Autostrada de date redBus a evoluat pentru a aduce business intelligence unui public mult mai larg din organizația lor, cu o performanță mai bună și un time-to- value mai rapid. Din noiembrie 2022, combină QuickSight pentru utilizatorii de afaceri și Superset pentru tablouri de bord APM în timp real (la momentul scrierii, QuickSight nu oferă un conector nativ pentru Druid), așa cum se arată în diagrama următoare.
Tabloul de bord de detectare a anomaliilor de vânzări
Deși există multe tablouri de bord pe care redBus le-a implementat în producție, detectarea anomaliilor de vânzări este unul dintre tablourile de bord interesante pe care le-a construit redBus. Utilizează modelul de prognoză al vânzărilor proprietar al redBus, care, la rândul său, provine din datele istorice despre vânzări din tabelele Amazon Redshift și din datele despre vânzări în timp real din tabelele Druid, așa cum se arată în figura următoare.
La intervale regulate, lucrările programate alimentează modelul de prognoză redBus cu date de vânzări în timp real și istorice, iar apoi datele prognozate sunt introduse într-un tabel Amazon Redshift. Tabloul de bord de detectare a anomaliilor de vânzări din QuickSight este servit de tabelul Amazon Redshift rezultat.
Următorul este unul dintre imaginile din tabloul de bord de detectare a anomaliilor de vânzări. Este construit folosind o diagramă cu linii care reprezintă vânzările reale pe oră, vânzările estimate și un prag de alertă pentru o serie de timp pentru o anumită cohortă de afaceri în redBus.
În acest vizual, fiecare bară reprezintă numărul de anomalii de vânzări declanșate într-un anumit punct al seriei temporale.
Analiștii redBus ar putea detalia în continuare detaliile vânzărilor și anomaliile la nivel de minute, așa cum se arată în diagrama următoare. Această caracteristică de detaliere vine din cutie cu QuickSight.
Pentru mai multe detalii despre adăugarea detaliilor la imaginile tabloului de bord QuickSight, consultați Adăugarea detaliărilor la datele vizuale în Amazon QuickSight.
În afară de imagini, a devenit unul dintre tablourile de bord preferate ale telespectatorilor la redBus datorită următoarelor caracteristici notabile:
- Deoarece filtrarea imaginilor este o caracteristică ieșită din cutie în QuickSight, un filtru bazat pe marcaj de timp este adăugat la tabloul de bord. Acest lucru ajută la filtrarea mai multor imagini din tabloul de bord cu un singur clic.
- Acțiunile URL configurate pe imagini ajută spectatorii să navigheze la aplicațiile interne sensibile la context.
- Alertele prin e-mail configurate pe KPI și imaginile Gauge ajută spectatorii să primească notificări la timp.
Pasii urmatori
Pe lângă crearea de noi tablouri de bord pentru nevoile lor de tablouri de bord BI, redBus face următorii pași:
- Explorarea QuickSight Embedded Analytics pentru câteva dintre cerințele aplicațiilor lor pentru a accelera timpul de a obține informații pentru utilizatorii cu date vizuale în context, tablouri de bord interactive și mai mult direct în aplicații
- Explorarea QuickSight Q, care le-ar putea permite părților interesate de afaceri să pună întrebări în limbaj natural și să primească răspunsuri precise cu vizualizări relevante care îi pot ajuta să obțină informații din date
- Construirea unei soluții unificate de tablou de bord folosind QuickSight care să acopere toate sursele lor de date pe măsură ce integrările devin disponibile
Concluzie
În această postare, v-am arătat cum redBus și-a construit platforma de date folosind diverse servicii AWS și cadre Apache, provocările prin care a trecut platforma (în special în ceea ce privește cerințele și provocările tabloului de bord BI în timpul scalării) și cum a folosit QuickSight și a redus costul total de proprietate.
Pentru a afla mai multe despre inginerie la redBus, consultați-le postări medii pe blog. Pentru a afla mai multe despre ce se întâmplă în QuickSight sau dacă aveți întrebări, contactați Comunitatea QuickSight, care este foarte activ și oferă mai multe resurse.
Despre Autori
Girish Kumar Chidananda lucrează ca Senior Engineering Manager – Data Engineering la redBus, unde a construit diverse aplicații și componente de inginerie a datelor pentru redBus în ultimii 5 ani. Înainte de a-și începe călătoria în industria IT, a lucrat ca inginer de sisteme mecanice și de control în diverse organizații și deține o diplomă de master în Inginerie Fluid Power de la Universitatea din Bath.
Kayalvizhi Kandasamy lucrează cu companii native digitale pentru a le susține inovația. În calitate de arhitect senior de soluții (APAC) la Amazon Web Services, ea își folosește experiența pentru a ajuta oamenii să-și dea viață ideilor, concentrându-se în primul rând pe arhitecturile de microservicii și soluțiile native din cloud care utilizează serviciile AWS. În afara serviciului, îi place să joace șah și este o jucătoare de șah calificată FIDE. De asemenea, le antrenează pe fiicele ei arta de a juca șah și le pregătește pentru diverse turnee de șah.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/a-dive-into-redbuss-data-platform-and-how-they-used-amazon-quicksight-to-accelerate-business-insights/
- $ 10 de milioane de
- 1
- 10
- 100
- 2022
- 360-grade
- a
- Despre Noi
- accelera
- acces
- accesibil
- Conform
- precis
- peste
- acțiuni
- activ
- Ad
- adăugat
- Suplimentar
- adresare
- adoptatori
- afecta
- După
- împotriva
- Alerta
- TOATE
- deja
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon QuickSight
- Amazon RDS
- Amazon Web Services
- sumă
- analiză
- analist
- analiști
- Analitic
- Google Analytics
- analiza
- și
- detectarea anomaliilor
- răspunsuri
- APAC
- Apache
- aplicație
- aplicatii
- Aplică
- Apps
- arhitectură
- în jurul
- Artă
- alocate
- atractiv
- audiență
- autor
- în mod automat
- disponibil
- AWS
- Backend
- backup-uri
- bar
- bazat
- deoarece
- deveni
- înainte
- fiind
- Mai bine
- Blog
- Cutie
- marca
- marci
- aduce
- agent
- construi
- Clădire
- construit
- construit-in
- luați autobuzul
- afaceri
- business intelligence
- denumit
- capacități
- mașină
- caz
- cazuri
- catalog
- Provoca
- provocări
- Modificări
- Diagramă
- diagrame
- verifica
- Şah
- a ales
- Oraşe
- Oraș
- Cloud
- Codificare
- Cohortă
- combină
- Companii
- companie
- Completă
- complex
- complexități
- component
- componente
- cuprinzător
- Calcula
- concept
- legat
- Connects
- Lua în considerare
- Control
- A costat
- Cheltuieli
- ar putea
- țări
- ţară
- Cuplu
- acoperire
- crea
- Crearea
- client
- Relații Clienți
- clienţii care
- personalizare
- personaliza
- tablou de bord
- de date
- Lacul de date
- Platforma de date
- știința datelor
- vizualizarea datelor
- depozit de date
- Pe bază de date
- Baza de date
- zi
- decembrie
- Deciziile
- Grad
- Cerere
- dislocate
- desfășurarea
- destinație
- detaliu
- detalii
- Detectare
- Dezvoltator
- Dezvoltatorii
- dispozitiv
- DevOps
- FĂCUT
- diferit
- Dimensiuni
- direct
- discuta
- distribuite
- document
- Nu
- face
- Dont
- jos
- druid
- durabilitate
- în timpul
- fiecare
- ușor de folosit
- efort
- Eforturile
- încorporat
- EMEA
- de angajați
- permite
- Motor
- inginer
- Inginerie
- inginerii
- íntreprindere
- Întreg
- mai ales
- Eter (ETH)
- evenimente
- evoluat
- exemplu
- Cu excepția
- de aşteptat
- experienţă
- explorare
- Explorarea
- extensiv
- extrem
- cu care se confruntă
- cu care se confruntă
- FAST
- mai repede
- Favorite
- Caracteristică
- DESCRIERE
- Federaţie
- camp
- Figura
- filtru
- filtrare
- Filtre
- potrivi
- Repara
- Flexibilitate
- debit
- fluxurilor
- Concentra
- concentrându-se
- următor
- formă
- Fundație
- cadre
- prietenos
- din
- fronted
- complet
- funcţie
- mai mult
- Câştig
- obține
- Da
- de sticlă
- Caritate
- acordarea
- grafice
- grup
- În creştere
- fericit
- având în
- puternic
- ajutor
- ajută
- Înalt
- superior
- extrem de
- Şosea
- istoric
- deține
- găzduit
- Cum
- Totuși
- HTML
- HTTPS
- sute
- idei
- identifica
- identificarea
- Identitate
- in
- include
- Inclusiv
- Intrare
- a crescut
- India
- Individual
- industrie
- informații
- Infrastructură
- Inovaţie
- perspective
- integrare
- integrările
- Inteligență
- interactiv
- interesant
- intern
- inventar
- problema
- probleme de
- IT
- Industria IT
- în sine
- Locuri de munca
- alăturat
- călătorie
- JSON
- Kafka
- păstrare
- Cunoaște
- cunoştinţe
- KYC
- lac
- limbă
- cea mai mare
- Nume
- strat
- conducere
- AFLAȚI
- Nivel
- de licențiere
- Viaţă
- ridicare
- limitări
- Linie
- Listă
- încărca
- încărcător
- încărcare
- Uite
- Jos
- menține
- face
- FACE
- Efectuarea
- administra
- gestionate
- manager
- obligatoriu
- manual
- manual
- multe
- mijloace
- mecanic
- mesaj
- Metadata
- Metrici
- microservices
- milion
- minut
- ML
- Mobil
- mobile-aplicații
- model
- Modele
- Monitorizarea
- mai mult
- cele mai multe
- MS
- multiplu
- MySQL
- nativ
- Natural
- Limbajul natural
- Navigaţi
- Nevoie
- necesar
- nevoilor
- Nou
- următor
- Nginx
- notabil
- notificare
- notificări
- noiembrie
- număr
- obiect
- Depozitarea obiectelor
- oferi
- oferind
- promoții
- La imbarcare
- ONE
- on-line
- deschide
- open-source
- operat
- operaţie
- operațional
- Operațiuni
- operator
- Operatorii
- comandă
- organizație
- organizații
- Altele
- exterior
- propriu
- proprietate
- pâine
- Paralel
- parte
- special
- oameni
- efectua
- performanță
- conducte
- Pivot
- Loc
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- player
- joc
- PoC
- Punct
- Popular
- portofoliu
- posibil
- Post
- putere
- a prezis
- Se pregătește
- în primul rând
- primar
- anterior
- proces
- producere
- proeminent
- dovadă
- dovada de concept
- proprietate
- furniza
- prevăzut
- furnizorul
- furnizează
- furnizarea
- împins
- Piton
- Întrebări
- șină
- repede
- rată
- ajunge
- în timp real
- date în timp real
- realizat
- a primi
- regiune
- regulat
- legate de
- reprezentând
- reprezintă
- necesar
- Cerinţe
- Resurse
- REZULTATE
- venituri
- Bogat
- rădăcină
- Alerga
- de vânzări
- scalabilitate
- Scară
- scalare
- programată
- Locuri de muncă programate
- Ştiinţă
- perfect
- căutare
- secțiuni
- securitate
- vede
- Autoservire
- trimitere
- senior
- serie
- serverless
- serviciu
- Servicii
- servire
- câteva
- Distribuie
- comun
- indicat
- asemănător
- simplu
- simultan
- singur
- Felie
- So
- soluţie
- soluţii
- Curând
- Sursă
- Surse
- condiment
- SQL
- părțile interesate
- standard
- început
- Pornire
- paşi
- depozitare
- stoca
- stocate
- magazine
- suită
- a sustine
- Suportat
- De sprijin
- Sprijină
- sintaxă
- sisteme
- tabel
- luare
- Sarcină
- echipă
- termeni
- lumea
- lor
- prin urmare
- mii
- prag
- Prin
- Bilete de avion
- bilete
- timp
- Seria de timp
- Contra cronometru
- la
- împreună
- instrument
- Total
- Turnee
- față de
- Urmărire
- trafic
- călătorie
- călător
- de afaceri
- a declanșat
- ÎNTORCĂ
- unificat
- universitate
- nelimitat
- Actualizează
- Se încarcă
- us
- utilizare
- Utilizator
- utilizatorii
- valoare
- Valori
- varietate
- diverse
- de
- Vizualizare
- spectatori
- practic
- vizualizare
- volum
- Depozit
- web
- server de web
- servicii web
- Ce
- Ce este
- care
- în timp ce
- OMS
- larg
- mai larg
- voi
- Victorii
- în
- fără
- Apartamente
- lucram impreuna
- a lucrat
- fabrică
- lume
- lume
- ar
- scris
- ani
- zephyrnet