Ta objava je nastala v soavtorstvu z Girishom Kumarjem Chidanando iz redBusa.
redBus je eden od prvih uporabnikov AWS v Indiji, večina njegovih storitev in aplikacij pa gostuje v oblaku AWS. AWS je redBus-u zagotovil prilagodljivost za hitro prilagajanje njihove infrastrukture, hkrati pa ohranil izjemno nizke stroške. AWS ima obsežen nabor storitev, ki zadovolji večino njihovih potreb, vključno z zagotavljanjem podpore strankam, za katero lahko jamči redBus.
V tej objavi delimo arhitekturo podatkovne platforme redBus in kako so različne komponente povezane v njihovo podatkovno avtocesto. Razpravljamo tudi o izzivih, s katerimi se sooča redBus pri izdelavi nadzornih plošč za svoje primere uporabe poslovne inteligence (BI) v realnem času, in o tem, kako so uporabljali Amazon QuickSight, hitra, za uporabo enostavna storitev poslovne analitike v oblaku, ki vsem zaposlenim v redBus olajša ustvarjanje vizualizacij in izvajanje ad hoc analiz za pridobivanje poslovnih vpogledov iz njihovih podatkov, kadar koli in na kateri koli napravi.
O redBusu
redBus je največja spletna platforma za prodajo avtobusnih vozovnic na svetu, zgrajena v Indiji in služi več kot 36 milijonom zadovoljnih strank po vsem svetu. Skupaj s svojo vertikalo prodaje vozovnic za avtobus redBus izvaja tudi storitev prodaje vozovnic za železnico, imenovano redRails in storitev za najem avtobusov in avtomobilov rYde. Je del skupine GO-MMT, ki je vodilno spletno potovalno podjetje v Indiji, z obsežnim portfeljem blagovnih znamk, ki vključuje druge ugledne spletne potovalne znamke, kot sta MakeMyTrip in Goibibo.
redBusova podatkovna avtocesta 1.0
RedBus se močno zanaša na sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih, na vseh ravneh, od sledenja potovanju potnikov, napovedovanja povpraševanja med velikim prometom, prepoznavanja in odpravljanja ozkih grl v procesu prijave avtobusnih prevoznikov itd. Ko se je redBusovo poslovanje začelo povečevati v smislu števila mest in držav, v katerih delujejo, ter števila avtobusnih prevoznikov in potnikov, ki uporabljajo storitev v vsakem mestu, se je povečala tudi količina prejetih podatkov. Potreba po dostopu in analizi podatkov na enem mestu je od njih zahtevala, da zgradijo lastno podatkovno platformo, kot je prikazano v naslednjem diagramu.
V naslednjih razdelkih si podrobneje ogledamo vsako komponento.
Viri vnosa podatkov
Pri podatkovni platformi 1.0 se podatki črpajo iz različnih virov:
- V realnem času – Podatki v realnem času tečejo iz mobilnih aplikacij redBus, zalednih mikrostoritev in ko potnik, avtobusni prevoznik ali aplikacija izvede kakršno koli operacijo, kot je rezervacija avtobusnih vozovnic, iskanje po popisu avtobusov, nalaganje dokumenta KYC in več
- Paketni način – Načrtovana opravila pridobivajo podatke iz več trajnih shramb podatkov, kot je Služba za relacijske baze podatkov Amazon (Amazon RDS), kjer so shranjeni podatki OLTP iz vseh njegovih aplikacij, grozdi Apache Cassandra, kjer je shranjen inventar vodil različnih operaterjev, Arango DB, kjer so shranjeni grafi identitete uporabnikov, in več
Katalogizacija podatkov
Podatki v realnem času se vnesejo v njihove samoupravljane gruče Apache Nifi, odprtokodno podatkovno platformo, ki se uporablja za čiščenje, analizo in katalogizacijo podatkov s svojimi zmogljivostmi usmerjanja, preden jih pošlje na cilj.
Shranjevanje in analitika
RedBus za svoje potrebe po shranjevanju in analizi uporablja naslednje storitve:
- Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3), storitev za shranjevanje objektov, ki zagotavlja osnovo za njihovo podatkovno jezero zaradi svoje praktično neomejene razširljivosti in večje vzdržljivosti. Podatki v realnem času tečejo iz Apache Druid in podatki iz podatkovnih shramb tečejo v rednih intervalih glede na urnike.
- Apache Druid, podatkovna shramba v slogu OLAP (podatki tečejo prek nalagalnika podatkov Kafka Druid), ki izračuna dejstva in meritve glede na različne dimenzije med postopkom nalaganja podatkov.
- Amazon RedShift, storitev skladišča podatkov v oblaku, ki vam pomaga analizirati eksabajte podatkov in izvajati zapletene analitične poizvedbe. redBus uporablja Amazon Redshift za shranjevanje obdelanih podatkov iz Amazon S3 in združenih podatkov iz Apache Druid.
Poizvedovanje in vizualizacija
Da bi redBus čim bolj temeljil na podatkih, so zagotovili, da so podatki dostopni njihovim inženirjem SRE, podatkovnim inženirjem in poslovnim analitikom prek vizualizacijske plasti. Ta sloj vsebuje nadzorne plošče, ki se strežejo z uporabo Apache SuperSet, odprtokodne aplikacije za vizualizacijo podatkov, in Amazonska Atena, interaktivna poizvedovalna storitev za analizo podatkov v Amazon S3 z uporabo standardnega SQL za ad hoc zahteve poizvedb.
Izzivi
Sprva je redBus obravnaval podatke, ki so bili zaužiti s hitrostjo 10 milijonov dogodkov na dan. Sčasoma, ko je njegovo poslovanje začelo rasti, se je povečala tudi količina podatkov (od gigabajtov do terabajtov do petabajtov), vnos podatkov na dan (od 10 milijonov do 320 milijonov dogodkov) in njegove potrebe po nadzorni plošči poslovne inteligence. Kmalu zatem so se začeli soočati z izzivi svojih samoupravljanih zmogljivosti BI in povečano operativno zapletenostjo.
Omejene zmogljivosti BI
redBus je naletel na naslednje omejitve BI:
- Nezmožnost ustvarjanja vizualizacij iz več podatkovnih virov – Superset ne dovoljuje ustvarjanja vizualizacij iz več tabel znotraj svoje plasti raziskovanja podatkov. Podatkovni inženirji redBus so morali predhodno združiti tabele na samem nivoju vira podatkov. Da bi ustvarili 360-stopinjski pogled za poslovne deležnike redBus, je za podatkovne inženirje postalo neprijetno vzdrževati več tabel, ki podpirajo plast vizualizacije.
- Brez globalnega filtra za vizualne elemente na nadzorni plošči – Globalni ali primarni filter med vizualnimi elementi na nadzorni plošči ni podprt v Supersetu. Recimo, da so na nadzorni plošči vizualni elementi, kot so Sales Wins by Region, Revenue YTD Realized by Region, Sales Pipeline by Region in drugi, na nadzorno ploščo pa je dodan filter Regija z vrednostmi, kot so EMEA, APAC in ZDA. Regija filtra bo veljala samo za enega od vizualnih elementov, ne za celotno nadzorno ploščo. Vendar so uporabniki nadzorne plošče pričakovali filtriranje po nadzorni plošči.
- Ni poslovno uporabniku prijazno orodje – Superset je zelo osredotočen na razvijalce, ko gre za prilagajanje. Na primer, če bi moral poslovni analitik redBus prilagoditi časovno razporejeno osvežitev, ki samodejno znova poizveduje za vsako rezino na nadzorni plošči glede na vnaprej nastavljeno vrednost, mora analitik posodobiti metapodatkovno polje JSON na nadzorni plošči. Zato je poznavanje JSON in njegove sintakse obvezno za kakršno koli prilagajanje vizualnih elementov ali nadzorne plošče.
Povečani operativni stroški
Čeprav je Superset odprtokoden, kar pomeni, da ni stroškov licenciranja, pomeni tudi, da je treba več truda vzdrževati vse komponente, ki so potrebne za delovanje kot orodje poslovne inteligence. redBus je uvedel in vzdrževal spletni strežnik (Nginx), ki ga vodi an Izravnalnik obremenitve aplikacije za izravnavo obremenitve; strežnik baze podatkov z metapodatki (MySQL), kjer Superset shranjuje svoje notranje informacije, kot so uporabniki, rezine in definicije nadzorne plošče; asinhrono čakalno vrsto opravil (Celery) za podporo dolgotrajnim poizvedbam; posrednik sporočil (RabbitMQ); in strežnik za porazdeljeno predpomnjenje (Redis) za predpomnjenje rezultatov, podatkov grafikonov in več Amazonski elastični računalniški oblak (Amazon EC2) primerki. Naslednji diagram ponazarja to arhitekturo.
RedBusova ekipa DevOps je morala opraviti težko delo zagotavljanja infrastrukture, ustvarjanja varnostnih kopij, ročnega prilagajanja komponent po potrebi, nadgradnje posameznih komponent in več. Prav tako je bil potreben spletni razvijalec Python, ki je izvajal konfiguracijske spremembe, tako da vse komponente brezhibno delujejo skupaj. Vse te ročne operacije so povečale skupne stroške lastništva za redBus.
Potovanje proti QuickSightu
redBus je začel raziskovati rešitve poslovne inteligence predvsem glede na nekaj zahtev glede nadzorne plošče:
- BI nadzorne plošče za poslovne deležnike in analitike, kjer se podatki pridobivajo prek Amazon S3 in Amazon Redshift.
- Nadzorna plošča za spremljanje delovanja aplikacij (APM) v realnem času, ki pomaga njihovim inženirjem in razvijalcem SRE prepoznati glavni vzrok težave pri njihovi uvedbi mikrostoritev, tako da lahko odpravijo težave, preden vplivajo na izkušnjo svojih strank. V tem primeru so podatki pridobljeni prek Druida.
QuickSight je ustrezal večini redBusovih zahtev za nadzorno ploščo BI in njihova ekipa za podatkovno platformo je v hipu začela s dokazom koncepta (POC) za nekaj svojih zapletenih nadzornih plošč. Na koncu POC, ki je trajal en mesec, je ekipa delila svoje ugotovitve.
Prvič, QuickSight je bogat z zmogljivostmi BI, vključno z naslednjimi:
- To je samopostrežna rešitev poslovnega obveščanja s funkcijami povleci in spusti, ki lahko pomagajo analitikom redBus pri njeni udobni uporabi brez kakršnega koli napora pri kodiranju.
- Vizualizacije iz več podatkovnih virov na eni nadzorni plošči bi lahko poslovnim deležnikom redBus pomagale pridobiti 360-stopinjski pogled na prodajo, napovedi in vpoglede v enem steklenem podoknu.
- Kaskadni filtri po vizualnih elementih in po listih na nadzorni plošči so zelo potrebne funkcije za zahteve redBus BI.
- QuickSight ponuja vizualne elemente, podobne Excelu – tabele z izračuni, vrtilne tabele z združevanjem celic in slogi so privlačni za gledalce.
- Super hitri vzporedni mehanizem za izračun v pomnilniku (SPICE) v QuickSightu bi lahko pomagal redBus razširiti na stotine tisoč uporabnikov, ki lahko vsi hkrati izvajajo hitro interaktivno analizo v najrazličnejših virih podatkov AWS.
- Običajni vpogledi in napovedi ML brez dodatnih stroškov bi ekipi redBus za podatkovno znanost omogočili, da se poleg napovedi prodaje in podobnih modelov osredotoči na modele ML.
- Vgrajena varnost na ravni vrstic (RLS) lahko redBus-u omogoči filtriran dostop za njihove gledalce. RedBus ima na primer veliko poslovnih analitikov, ki upravljajo različne države. Z RLS vsak poslovni analitik vidi samo podatke, povezane z njegovo dodeljeno državo, znotraj ene nadzorne plošče.
- redBus uporablja OneLogin kot svojega ponudnika identitete, ki podpira Security Assertion Markup Language 2.0 (SAML 2.0). S pomočjo federacije identitete in podpore za enotno prijavo QuickSighta bi redBus lahko zagotovil preprost potek vkrcanja za svoje uporabnike QuickSight.
- QuickSight ponuja vgrajena opozorila in zmožnosti obveščanja po e-pošti.
Drugič, QuickSight je popolnoma upravljana storitev poslovnega obveščanja brez strežnika, ki jo ponuja AWS, in ima naslednje funkcije:
- Inženirjem redBus se ni treba osredotočati na težke naloge zagotavljanja, prilagajanja in vzdrževanja svoje rešitve BI na instancah EC2.
- QuickSight ponuja izvorno integracijo s storitvami AWS, kot so Amazon Redshift, Amazon S3 in Athena, ter drugimi priljubljenimi ogrodji, kot so Presto, Snowflake, Teradata in drugi. QuickSight se poveže z večino podatkovnih virov, ki jih redBus že ima, razen Apache Druid, ker izvorna integracija z Druidom ni bila na voljo decembra 2022. Za celoten seznam podprtih podatkovnih virov glejte Podprti viri podatkov.
Rezultat
Glede na vse bogate funkcije in nižje skupne stroške lastništva je redBus izbral QuickSight za svoje zahteve nadzorne plošče BI. Podatkovni inženirji podjetja redBus so s QuickSightom v hipu izdelali številne nadzorne plošče, da poslovnim deležnikom in analitikom omogočijo vpogled v petabajte podatkov. Podatkovna avtocesta redBus se je razvila, da bi poslovno inteligenco prinesla veliko širšemu občinstvu v njihovi organizaciji z boljšo zmogljivostjo in hitrejšim časom do vrednosti. Od novembra 2022 združuje QuickSight za poslovne uporabnike in Superset za nadzorne plošče APM v realnem času (v času pisanja QuickSight ne ponuja izvornega priključka za Druid), kot je prikazano v naslednjem diagramu.
Nadzorna plošča za odkrivanje prodajnih anomalij
Čeprav obstaja veliko nadzornih plošč, ki jih je redBus uvedel v proizvodnjo, je odkrivanje prodajnih anomalij ena izmed zanimivih nadzornih plošč, ki jih je zgradil redBus. Uporablja redBusov lastniški model napovedovanja prodaje, ki je pridobljen iz preteklih podatkov o prodaji iz tabel Amazon Redshift in podatkov o prodaji v realnem času iz tabel Druid, kot je prikazano na naslednji sliki.
V rednih intervalih načrtovana opravila napajajo model napovedovanja redBus s podatki o prodaji v realnem času in preteklimi podatki, nato pa se napovedani podatki potisnejo v tabelo Amazon Redshift. Nadzorno ploščo za zaznavanje prodajnih anomalij v QuickSightu streže posledična tabela Amazon Redshift.
Sledi eden od vizualnih elementov z nadzorne plošče za zaznavanje prodajnih anomalij. Zgrajen je z uporabo črtnega grafikona, ki predstavlja urno dejansko prodajo, predvideno prodajo in opozorilni prag za časovno vrsto za določeno poslovno kohorto v redBus.
V tem vizualnem prikazu vsak stolpec predstavlja število prodajnih anomalij, sproženih na določeni točki v časovni vrsti.
RedBusovi analitiki bi se lahko podrobneje poglobili v podrobnosti o prodaji in anomalije na minutni ravni, kot je prikazano v naslednjem diagramu. Ta podrobna funkcija je takoj pripravljena s QuickSightom.
Za več podrobnosti o dodajanju vrtanja navzdol vizualnim elementom nadzorne plošče QuickSight glejte Dodajanje vrtanja navzdol vizualnim podatkom v Amazon QuickSight.
Poleg vizualnih elementov je postala ena najljubših nadzornih plošč gledalcev pri redBus zaradi naslednjih pomembnih lastnosti:
- Ker je filtriranje vizualnih elementov v QuickSightu že pripravljena funkcija, je na nadzorno ploščo dodan filter na podlagi časovnega žiga. To pomaga pri filtriranju več vizualnih elementov na nadzorni plošči z enim klikom.
- Dejanja URL-jev, konfigurirana na vizualnih elementih, pomagajo gledalcem pri navigaciji do kontekstno občutljivih internih aplikacij.
- E-poštna opozorila, konfigurirana za KPI-je in vizualne elemente merilnika, pomagajo gledalcem pravočasno prejemati obvestila.
Naslednji koraki
Poleg izdelave novih nadzornih plošč za njihove potrebe po nadzorni plošči poslovne inteligence redBus izvaja naslednje naslednje korake:
- Raziskovati QuickSight Embedded Analytics za nekaj njihovih aplikacijskih zahtev za pospešitev časa do vpogledov za uporabnike z vizualnimi elementi podatkov v kontekstu, interaktivnimi nadzornimi ploščami in več neposredno v aplikacijah
- Raziskovati QuickSight Q, ki bi lahko njihovim poslovnim deležnikom omogočili, da postavljajo vprašanja v naravnem jeziku in prejmejo natančne odgovore z ustreznimi vizualizacijami, ki jim lahko pomagajo pridobiti vpogled v podatke
- Izgradnja poenotene rešitve nadzorne plošče z uporabo QuickSighta, ki pokriva vse njihove vire podatkov, ko bodo integracije na voljo
zaključek
V tej objavi smo vam pokazali, kako je redBus zgradil svojo podatkovno platformo z uporabo različnih storitev AWS in ogrodij Apache, skozi kakšne izzive je šla platforma (zlasti v njihovih zahtevah na nadzorni plošči BI in izzivih med skaliranjem) in kako so uporabili QuickSight in znižali skupne stroške lastništva.
Če želite izvedeti več o inženiringu pri redBus, si oglejte njihovo srednjih objav v spletnem dnevniku. Če želite izvedeti več o tem, kaj se dogaja v QuickSightu, ali če imate kakršna koli vprašanja, se obrnite na Skupnost QuickSight, ki je zelo aktiven in ponuja več virov.
O avtorjih
Girish Kumar Chidananda dela kot Senior Engineering Manager – Data Engineering pri redBus, kjer zadnjih 5 let gradi različne aplikacije in komponente podatkovnega inženiringa za redBus. Preden je začel svojo pot v industriji IT, je delal kot inženir mehanike in krmilnih sistemov v različnih organizacijah in ima magisterij iz Fluid Power Engineering na Univerzi v Bathu.
Kayalvizhi Kandasamy sodeluje z digitalno domačimi podjetji, da bi podprl njihove inovacije. Kot višja arhitektka rešitev (APAC) pri Amazon Web Services s svojimi izkušnjami pomaga ljudem uresničiti njihove zamisli, pri čemer se osredotoča predvsem na arhitekture mikrostoritev in rešitve v oblaku, ki uporabljajo storitve AWS. Izven službe rada igra šah in je šahistka FIDE. Svoji hčerki tudi poučuje veščine igranja šaha in ju pripravlja na različne šahovske turnirje.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/a-dive-into-redbuss-data-platform-and-how-they-used-amazon-quicksight-to-accelerate-business-insights/
- $ 10 milijonov
- 1
- 10
- 100
- 2022
- 360-stopnja
- a
- O meni
- pospeši
- dostop
- dostopen
- Po
- natančna
- čez
- dejavnosti
- aktivna
- Ad
- dodano
- Dodatne
- naslavljanje
- posvojitelji
- vplivajo
- po
- proti
- Opozorite
- vsi
- že
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon QuickSight
- Amazon RDS
- Amazon Web Services
- znesek
- Analiza
- Analitik
- Analitiki
- Analitično
- analitika
- analizirati
- in
- odkrivanje anomalije
- odgovori
- APAC
- Apache
- uporaba
- aplikacije
- Uporabi
- aplikacije
- Arhitektura
- okoli
- Umetnost
- dodeljena
- privlačen
- Občinstvo
- Avtor
- samodejno
- Na voljo
- AWS
- Backend
- varnostne kopije
- bar
- temeljijo
- ker
- postanejo
- pred
- počutje
- Boljše
- Blog
- Pasovi
- blagovne znamke
- blagovne znamke
- prinašajo
- posrednik
- izgradnjo
- Building
- zgrajena
- vgrajeno
- avtobus
- poslovni
- Poslovna inteligenca
- se imenuje
- Zmogljivosti
- voziček
- primeru
- primeri
- Katalog
- Vzrok
- izzivi
- Spremembe
- Graf
- grafikonov
- preveriti
- Šah
- izbral
- Mesta
- mesto
- Cloud
- Kodiranje
- Kohorta
- združuje
- Podjetja
- podjetje
- dokončanje
- kompleksna
- zapletenosti
- komponenta
- deli
- celovito
- Izračunajte
- Koncept
- povezane
- povezuje
- Razmislite
- nadzor
- strošek
- stroški
- bi
- države
- država
- par
- kritje
- ustvarjajo
- Ustvarjanje
- stranka
- Pomoč strankam
- Stranke, ki so
- customization
- prilagodite
- Armaturna plošča
- datum
- Data jezero
- Podatkovna platforma
- znanost o podatkih
- vizualizacija podatkov
- podatkovno skladišče
- Podatkov usmerjenih
- Baze podatkov
- dan
- december
- odločitve
- Stopnja
- Povpraševanje
- razporejeni
- uvajanje
- destinacija
- Podatki
- Podrobnosti
- Odkrivanje
- Razvojni
- Razvijalci
- naprava
- DevOps
- DID
- drugačen
- dimenzije
- neposredno
- razpravlja
- porazdeljena
- dokument
- Ne
- tem
- dont
- navzdol
- Druid
- trajnost
- med
- vsak
- enostaven za uporabo
- prizadevanje
- prizadevanja
- E-naslov
- vgrajeni
- EMEA
- Zaposleni
- omogočajo
- Motor
- inženir
- Inženiring
- Inženirji
- podjetniškega razreda
- Celotna
- zlasti
- Eter (ETH)
- dogodki
- razvil
- Primer
- Razen
- Pričakuje
- izkušnje
- raziskovanje
- Raziskovati
- obsežen
- izredno
- soočen
- s katerimi se sooča
- FAST
- hitreje
- Priljubljeni
- Feature
- Lastnosti
- Federacija
- Polje
- Slika
- filter
- filtriranje
- Filtri
- fit
- fiksna
- prilagodljivost
- Pretok
- Tokovi
- Osredotočite
- osredotoča
- po
- obrazec
- Fundacija
- okviri
- Prijazno
- iz
- Pročelje
- v celoti
- funkcija
- nadalje
- Gain
- dobili
- Daj
- steklo
- Globalno
- odobri
- grafi
- skupina
- Pridelovanje
- srečna
- ob
- močno
- pomoč
- Pomaga
- visoka
- več
- zelo
- Highway
- zgodovinski
- drži
- gostila
- Kako
- Vendar
- HTML
- HTTPS
- Stotine
- Ideje
- identificirati
- identifikacijo
- identiteta
- in
- vključuje
- Vključno
- Dohodni
- povečal
- india
- Posamezno
- Industrija
- Podatki
- Infrastruktura
- Inovacije
- vpogledi
- integracija
- integracije
- Intelligence
- interaktivno
- Zanimivo
- notranji
- inventar
- vprašanje
- Vprašanja
- IT
- IT industrija
- sam
- Delovna mesta
- pridružil
- Potovanje
- json
- kafka
- vzdrževanje
- Vedite
- znanje
- KYC
- Jezero
- jezik
- Največji
- Zadnja
- plast
- vodi
- UČITE
- Stopnja
- licenciranje
- življenje
- dviganje
- omejitve
- vrstica
- Seznam
- obremenitev
- nakladač
- nalaganje
- Poglej
- nizka
- vzdrževati
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravljanje
- upravlja
- upravitelj
- obvezna
- Navodilo
- ročno
- več
- pomeni
- mehanska
- Sporočilo
- metapodatki
- Meritve
- mikro storitve
- milijonov
- min
- ML
- Mobilni
- mobile-aplikacije
- Model
- modeli
- spremljanje
- več
- Najbolj
- MS
- več
- MySQL
- materni
- naravna
- Naravni jezik
- Krmarjenje
- Nimate
- potrebna
- potrebe
- Novo
- Naslednja
- nginx
- opazen
- Obvestilo
- Obvestila
- november
- Številka
- predmet
- Shranjevanje objektov
- ponudba
- ponujanje
- Ponudbe
- Na vkrcanje
- ONE
- na spletu
- odprite
- open source
- upravlja
- Delovanje
- operativno
- operacije
- operater
- operaterji
- Da
- Organizacija
- organizacije
- Ostalo
- zunaj
- lastne
- lastništvo
- podokno
- vzporedno
- del
- zlasti
- ljudje
- opravlja
- performance
- plinovod
- pivot
- Kraj
- platforma
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- predvajalnik
- igranje
- PoC
- Točka
- Popular
- Portfelj
- mogoče
- Prispevek
- moč
- napovedano
- Pripravlja
- v prvi vrsti
- primarni
- Predhodna
- Postopek
- proizvodnja
- ugledni
- dokazilo
- dokaz koncepta
- lastniško
- zagotavljajo
- če
- Ponudnik
- zagotavlja
- zagotavljanje
- potisnilo
- Python
- vprašanja
- Železniški
- hitro
- Oceniti
- dosežejo
- v realnem času
- podatki v realnem času
- realizirano
- prejeti
- okolica
- redni
- povezane
- pomembno
- predstavlja
- predstavlja
- obvezna
- Zahteve
- viri
- Rezultati
- prihodki
- Rich
- koren
- Run
- prodaja
- Prilagodljivost
- Lestvica
- skaliranje
- načrtovano
- Načrtovana delovna mesta
- Znanost
- brez težav
- iskanje
- oddelki
- varnost
- vidi
- Samopostrežba
- pošiljanja
- višji
- Serija
- Brez strežnika
- Storitev
- Storitve
- služijo
- več
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- deli
- pokazale
- Podoben
- Enostavno
- hkrati
- sam
- Slice
- So
- Rešitev
- rešitve
- Kmalu
- vir
- Viri
- začimba
- SQL
- interesne skupine
- standardna
- začel
- Začetek
- Koraki
- shranjevanje
- trgovina
- shranjeni
- trgovine
- apartma
- podpora
- Podprti
- Podpora
- Podpira
- sintaksa
- sistemi
- miza
- ob
- Naloga
- skupina
- Pogoji
- O
- svet
- njihove
- zato
- tisoče
- Prag
- skozi
- vozovnice
- vstopnice
- čas
- Časovne serije
- Časovno
- do
- skupaj
- orodje
- Skupaj za plačilo
- Turnirji
- proti
- Sledenje
- Prometa
- potovanja
- popotnik
- potniki
- sprožilo
- OBRAT
- poenoteno
- univerza
- neomejeno
- Nadgradnja
- Prenos
- us
- uporaba
- uporabnik
- Uporabniki
- vrednost
- Vrednote
- raznolikost
- različnih
- preko
- Poglej
- gledalcev
- praktično
- vizualizacija
- Obseg
- Skladišče
- web
- spletni strežnik
- spletne storitve
- Kaj
- Kaj je
- ki
- medtem
- WHO
- široka
- širše
- bo
- Zmage
- v
- brez
- delo
- delati skupaj
- delal
- deluje
- svet
- svetu
- bi
- pisanje
- let
- zefirnet