Dobrodošli v dobi podatkov. Sama količina dnevno zajetih podatkov še naprej narašča, kar kliče po razvoju platform in rešitev. Storitve kot npr Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) ponujajo razširljivo rešitev, ki se prilagaja, a ostaja stroškovno učinkovita za rastoče nabore podatkov. The Amazonova pobuda za podatke o trajnostnem razvoju (ASDI) uporablja zmožnosti Amazon S3 za zagotavljanje brezplačne rešitve za shranjevanje in deljenje delovnih obremenitev podnebnih znanosti po vsem svetu. Amazonov sponzorski program odprtih podatkov omogoča organizacijam brezplačno gostovanje na AWS.
V zadnjem desetletju smo bili priča porastu podatkovnih znanstvenih okvirov, ki so se uresničili, skupaj z množičnim sprejemanjem s strani podatkovne znanstvene skupnosti. En tak okvir je Armaturna plošča, ki je zmogljiv zaradi svoje zmožnosti zagotavljanja orkestracije delovnih računalniških vozlišč, s čimer pospešuje kompleksno analizo velikih naborov podatkov.
V tej objavi vam pokažemo, kako uvesti po meri Komplet za razvoj oblaka AWS (AWS CDK), ki razširja funkcionalnost Daska za medregionalno delo v Amazonovem globalnem omrežju. Rešitev AWS CDK razmesti mrežo delavcev Dask v dveh regijah AWS, ki se povežejo v regijo odjemalca. Za več informacij glejte Navodila za porazdeljeno računalništvo z medregionalno dask na AWS in GitHub repo za odprtokodno kodo.
Po uvedbi bo imel uporabnik dostop do prenosnega računalnika Jupyter, kjer lahko komunicira z dvema nizoma podatkov iz ASDI na AWS: Projekt medsebojne primerjave povezanih modelov 6 (CMIP6) in Ponovna analiza ECMWF ERA5. CMIP6 se osredotoča na šesto fazo globalnega skupnega modela splošnega kroženja oceana in atmosfere; ERA5 je peta generacija atmosferskih ponovnih analiz globalnega podnebja ECMWF in prva ponovna analiza, izdelana kot operativna storitev.
To rešitev je navdihnilo delo s ključno stranko AWS, t UK Met Office. Met Office je bil ustanovljen leta 1854 in je nacionalna meteorološka služba za Združeno kraljestvo. Zagotavljajo vremenske in podnebne napovedi, ki vam pomagajo sprejemati boljše odločitve, da ostanete varni in uspešni. Sodelovanje med Met Officeom in EUMETSAT, podrobno opisano v Približni izračun podatkov v gruči Dask, porazdeljeni med podatkovnimi centri, poudarja naraščajočo potrebo po razvoju trajnostne, učinkovite in razširljive rešitve podatkovne znanosti. Ta rešitev to doseže tako, da računanje približa podatkom, namesto da podatke prisili, da se približajo računalniškim virom, kar doda stroške, zakasnitev in energijo.
Pregled rešitev
Meteorološki urad Združenega kraljestva vsak dan proizvede do 300 TB vremenskih in podnebnih podatkov, del katerih se objavi v ASDI. Ti nabori podatkov so razdeljeni po vsem svetu in gostijo za javno uporabo. Met Office želi potrošnikom omogočiti, da čim več svojih podatkov izkoristijo za informiranje o kritičnih odločitvah o obravnavanju vprašanj, kot je boljša priprava na gozdne požare in poplave, ki jih povzročajo podnebne spremembe, ter zmanjšanje negotovosti s hrano z boljšo analizo pridelka.
Tradicionalne rešitve, ki se danes uporabljajo, zlasti s podnebnimi podatki, so dolgotrajne in netrajnostne, saj podvajajo nabore podatkov med regijami. Nepotreben prenos podatkov v obsegu petabajtov je drag, počasen in porablja energijo.
Ocenili smo, da bi lahko, če bi to prakso sprejeli uporabniki Met Officea, vsak dan prihranili toliko, kot znaša dnevna poraba energije 40 domov, prav tako pa bi lahko zmanjšali prenos podatkov med regijami.
Naslednji diagram prikazuje arhitekturo rešitev.
Rešitev lahko razdelimo na tri glavne segmente: odjemalec, delavci in omrežje. Poglobimo se v vsakega in poglejmo, kako se združijo.
Pomoč
Stranka predstavlja izvorno regijo, kjer se povezujejo podatkovni znanstveniki. Ta regija (regija A v diagramu) vsebuje Prenosni računalnik Amazon SageMaker, Storitev Amazon OpenSearch domena in a Razporejevalnik Dask kot ključne komponente. Sistemski skrbniki imajo dostop do vgrajene nadzorne plošče Dask, ki je izpostavljena prek Elastični uravnotežilec obremenitve.
Podatkovni znanstveniki imajo dostop do zvezka Jupyter, ki ga gosti SageMaker. Prenosni računalnik se lahko poveže in izvaja delovne obremenitve v razporejevalniku Dask. Domena OpenSearch Service shranjuje metapodatke o naborih podatkov, povezanih v regijah. Uporabniki prenosnih računalnikov lahko poizvedujejo po tej storitvi, da pridobijo podrobnosti, kot je pravilna regija delavcev Dask, ne da bi morali predhodno poznati regijsko lokacijo podatkov.
Delavec
Vsaka od delovnih regij (regiji B in C v diagramu) je sestavljena iz Amazonska storitev za kontejnerje z elastiko (Amazon ECS) grozd Dask delavci, Amazon FSx za Luster datotečni sistem in samostojen Amazonski elastični računalniški oblak (Amazon EC2) primerek. FSx za Luster omogoča delavcem Dask dostop do in obdelavo podatkov Amazon S3 iz visoko zmogljivega datotečnega sistema tako, da poveže vaše datotečne sisteme z vedri S3. Zagotavlja podmilisekundne zakasnitve, do sto GBs/s prepustnosti in milijone IOPS. Ključna značilnost Lusterja je, da se sinhronizirajo samo metapodatki datotečnega sistema. Lustre upravlja ravnovesje datotek, ki jih je treba naložiti in ohraniti na toplem, glede na povpraševanje.
Grozdi delavcev se prilagajajo na podlagi uporabe procesorja, zagotavljajo dodatne delavce v daljših obdobjih povpraševanja in se zmanjšujejo, ko viri postanejo nedejavni.
Vsako noč ob 0:00 UTC opravilo sinhronizacije podatkov pozove datotečni sistem Luster, naj se znova sinhronizira s priloženim vedro S3, in potegne posodobljen katalog metapodatkov vedra. Nato samostojni primerek EC2 potisne te posodobitve v storitev OpenSearch glede na indeks te regije. Storitev OpenSearch zagotavlja odjemalcu potrebne informacije o tem, katero skupino delavcev je treba poklicati za določen nabor podatkov.
mreža
Omrežje tvori jedro te rešitve, ki uporablja Amazonovo notranje hrbtenično omrežje. Z uporabo AWS Transit Gateway, lahko povežemo vsako od regij med seboj, ne da bi morali prečkati javni internet. Vsak delavec se lahko dinamično poveže v razporejevalnik Dask, kar podatkovnim znanstvenikom omogoča izvajanje medregionalnih poizvedb prek Daska.
Predpogoji
Paket AWS CDK uporablja programski jezik TypeScript. Sledite korakom v Kako začeti z AWS CDK za nastavitev lokalnega okolja in zagon vašega razvojnega računa (zagnati boste morali vse regije, navedene v GitHub repo).
Za uspešno uvajanje boste potrebovali Docker je nameščen in deluje na vašem lokalnem računalniku.
Razmestite paket AWS CDK
Namestitev paketa AWS CDK je enostavna. Ko namestite predpogoje in zaženete svoj račun, lahko nadaljujete s prenosom baze kode.
- Prenos GitHub repozitorij:
- Namestite module vozlišča:
- Razmestite AWS CDK:
Razmestitev sklada lahko traja več kot uro in pol.
Predstavitev kode
V tem razdelku pregledamo nekatere ključne značilnosti kodne baze. Če želite pregledati celotno bazo kode, glejte GitHub repozitorij.
Konfigurirajte in prilagodite svoj sklad
V datoteki bin/spremenljivke.ts, boste našli dve deklaraciji spremenljivk: eno za stranko in eno za delavce. Deklaracija odjemalca je slovar s sklicevanjem na regijo in obseg CIDR. Prilagoditev teh spremenljivk bo spremenila regijo in obseg CIDR, kjer bodo razporejeni odjemalski viri.
Spremenljivka delavec kopira to isto funkcionalnost; vendar je to seznam slovarjev za prilagajanje dodajanju ali odštevanju naborov podatkov, ki jih želi uporabnik vključiti. Poleg tega vsak slovar vsebuje dodana polja dataset
in lustreFileSystemPath
. Nabor podatkov se uporablja za določitev povezovalnega URI-ja S3, s katerim se Luster poveže. The lustreFileSystemPath
spremenljivka se uporablja kot preslikava za to, kako uporabnik želi, da se ta niz podatkov lokalno preslika v delovni datotečni sistem. Oglejte si naslednjo kodo:
Dinamično objavite IP načrtovalca
Izziv, ki je del medregionalne narave tega projekta, je bilo vzdrževanje dinamične povezave med delavci Dask in načrtovalcem. Kako lahko objavimo naslov IP, ki se lahko spreminja, v regijah AWS? To smo lahko dosegli z uporabo AWS Cloud Map in associate-vpc-with-hosted-zone. Povzetek storitve, ki AWS omogoča zasebno upravljanje tega imenskega prostora DNS. Oglejte si naslednjo kodo:
Uporabniški vmesnik prenosnika Jupyter
Prenosni računalnik Jupyter, ki ga gosti SageMaker, zagotavlja znanstvenikom že pripravljeno okolje za uvajanje za enostavno povezovanje in eksperimentiranje z naloženimi nabori podatkov. Uporabili smo a skript konfiguracije življenjskega cikla za zagotovitev prenosnega računalnika z vnaprej konfiguriranim razvijalskim okoljem in vzorčno osnovo kode. Oglejte si naslednjo kodo:
Delavna vozlišča Dask
Ko gre za delavce Dask, je zagotovljena večja prilagodljivost, natančneje glede vrste instance, niti na vsebnik in alarmov za skaliranje. Privzeto zagotavljanje delavcev na instanci tipa m5d.4xlarge, se ob zagonu napne v datotečni sistem Lustre in dinamično razdeli svoje delavce in niti na vrata. Vse to je po želji prilagodljivo. Oglejte si naslednjo kodo:
Uspešnost
Za oceno učinkovitosti uporabljamo vzorčni izračun in risanje temperature zraka na 2 metrih na podlagi razlike med napovedjo CMIP6 za mesec in srednjo temperaturo zraka ERA5 za 10 let. Postavili smo primerjalno vrednost dveh delavcev v vsaki regiji in ocenili razliko v skrajšanju časa, ko so bili dodani dodatni delavci. V teoriji, ko se rešitev širi, bi morala obstajati produktivna materialna razlika v zmanjšanju skupnega časa.
Naslednja tabela povzema podrobnosti našega nabora podatkov.
Podatkovni niz | Spremenljivke | Velikost diska | Velikost nabora podatkov Xarray | Regija |
ERA5 | 2011–2020 (120 datotek netcdf) | 53.5GB | 364.1 GB | us-vzhod-1 |
CMIP6 | 1.13GB | 0.11 GB | us-zahod-2 |
Naslednja tabela prikazuje zbrane rezultate in prikazuje čas (v sekundah) za vsak izračun in napoved v treh stopnjah pri izračunu napovedi CMIP6, ERA5 in razlike.
. | . | Število delavcev | |||
Izračunajte | Regija | 2(CMIP) + 2(ERA) | 2(CMIP) + 4(ERA) | 2(CMIP) + 8(ERA) |
2 (CMIP) + 12(ERA) |
CMIP6 (predicted_tas_regridded ) |
us-zahod-2 | 11.8 | 11.5 | 11.2 | 11.6 |
ERA5 (historic_temp_regridded ) |
us-vzhod-1 | 1512 | 711 | 427 | 202 |
Razlika (propogated pool ) |
us-west-2 in us-vzhod-1 | 1527 | 906 | 469 | 251 |
Naslednji graf prikazuje uspešnost in obseg.
Iz našega poskusa smo opazili linearno izboljšanje računanja za nabor podatkov ERA5, ko se je število delavcev povečalo. Ko se je število delavcev povečalo, so se računski časi včasih prepolovili.
Jupyterjev zvezek
Kot del lansiranja rešitve uvedemo vnaprej konfiguriran prenosni računalnik Jupyter za pomoč pri testiranju medregionalne rešitve Dask. Beležnica prikazuje odstranjeno skrb, da je treba poznati regionalno lokacijo naborov podatkov, namesto da poizveduje po katalogu prek niza zvezkov Jupyter, ki tečejo v ozadju.
Za začetek sledite navodilom v tem razdelku.
Kodo za zvezke najdete v lib/SagemakerCode
pri čemer je primarni zvezek ux_notebook.ipynb
. Ta zvezek kliče druge prenosnike in sproži pomožne skripte. ux_notebook
je zasnovan kot vstopna točka za znanstvenike, ne da bi morali iti drugam.
Če želite začeti, odprite ta zvezek v SageMakerju, potem ko ste uvedli AWS CDK. AWS CDK ustvari primerek prenosnega računalnika z vsemi datotekami v repozitoriju, naloženimi in varnostno kopiranimi v AWS CodeCommit skladišče.
Za zagon aplikacije odprite in zaženite prvo celico ux_notebook
. Ta celica vodi get_variables
beležnico v ozadju, ki vas pozove k vnosu podatkov, ki jih želite izbrati. Vključujemo primer; vendar upoštevajte, da se bodo vprašanja pojavila šele, ko je bila izbrana prejšnja možnost. To je namerno za omejevanje spustnih izbir in ga je po želji mogoče konfigurirati z urejanjem get_variables
zvezek.
Prejšnja koda shranjuje spremenljivke globalno, tako da lahko drugi zvezki pridobijo in naložijo vaš izbor izbir. Za predstavitev bi morala naslednja celica izpisati spremenljivke za shranjevanje od prej.
Nato se prikaže poziv za nadaljnje specifikacije podatkov. Ta celica izboljša podatke, ki jih iščete, tako da predstavi ID-je tabel v človeku berljivi obliki. Uporabniki izbirajo, kot da bi šlo za obrazec, vendar se naslovi preslikajo v tabele v ozadju, ki sistemu pomagajo pridobiti ustrezne nize podatkov.
Ko shranite vse svoje izbire in izbirne celice, naložite podatke v regije tako, da zaženete celico v Pridobivanje podatkov nastavite razdelek. Ukaz %%capture bo preprečil nepotrebne izhode iz get_data
zvezek. Upoštevajte, da lahko to odstranite, da pregledate izhode iz drugih zvezkov. Podatki se nato pridobijo v zaledju.
Medtem ko se drugi prenosniki izvajajo v ozadju, je edina stična točka za uporabnika ux_notebook
. To je abstrahiranje dolgočasnega postopka uvažanja podatkov v obliko, ki ji lahko z lahkoto sledi vsak uporabnik.
Ko so podatki zdaj naloženi, lahko začnemo z njimi komunicirati. Naslednje celice so primeri izračunov, ki jih lahko izvedete na podlagi vremenskih podatkov. Uporaba xarrays, uvozimo, izračunamo in nato narišemo te nize podatkov.
Naš vzorec ponazarja graf napovednih podatkov, ki pridobivajo podatke, izvajajo izračune in izrisujejo rezultate v manj kot 7.5 sekundah – za velikostne rede hitreje kot tipičen pristop.
Pod pokrovom
Zvezki get_catalog_input
in get_variables
uporabljajte knjižnico ipywidgets za prikaz pripomočkov, kot so spustni meniji in izbire več oken. Te možnosti so shranjene globalno z ukazom %%store, tako da je do njih mogoče dostopati iz ux_notebook
. Ena od možnosti vas pozove, ali želite zgodovinske podatke, napovedne podatke ali oboje. Ta spremenljivka se posreduje v get_data
notebook, da določite, katere naslednje zvezke želite zagnati.
O get_data
prenosnik najprej pridobi domeno OpenSearch Service v skupni rabi, shranjeno v Shramba parametrov AWS Systems Manager. Ta domena omogoča našemu prenosnemu računalniku izvajanje poizvedbe o zbiranju informacij, ki bodo pokazale, kje so regionalno shranjeni izbrani nabori podatkov. S temi nabori podatkov, ki so regionalno, bo prenosnik poskusil vzpostaviti povezavo z razporejevalnikom Dask in posredoval informacije, zbrane iz storitve OpenSearch. Razporejevalnik Dask bo lahko poklical delavce v pravilnih regijah.
Kako prilagoditi in nadaljevati razvoj
Ti zvezki naj bi bili primer, kako lahko uporabnikom ustvarite način za vmesnik in interakcijo s podatki. Beležnica v tej objavi služi kot ponazoritev tega, kar je mogoče, in vabimo vas, da še naprej nadgrajujete rešitev za nadaljnje izboljšanje sodelovanja uporabnikov. Osrednji del te rešitve je zaledna tehnologija, vendar brez mehanizma za interakcijo s tem zaledjem uporabniki ne bodo spoznali celotnega potenciala rešitve.
Da se izognete prihodnjim stroškom, izbrišite vire. Uničimo našo nameščeno rešitev z naslednjim ukazom:
zaključek
Ta objava prikazuje medregionalno razširitev Daska na AWS in možno integracijo z javnimi zbirkami podatkov na AWS. Rešitev je bila zgrajena kot generični vzorec in naložiti je mogoče dodatne nize podatkov, da se pospešijo analize V/I kompleksnih podatkov.
Podatki spreminjajo vsako področje in vsako podjetje. Ker pa podatki rastejo hitreje, kot lahko večina podjetij sledi, je zbiranje podatkov in pridobivanje vrednosti iz teh podatkov izziv. Sodobna podatkovna strategija vam lahko pomaga ustvariti boljše poslovne rezultate s podatki. AWS ponuja najpopolnejši nabor storitev za potovanje podatkov od konca do konca, ki vam pomaga odkleniti vrednost vaših podatkov in jih spremeniti v vpogled.
Če želite izvedeti več o različnih načinih uporabe vaših podatkov v oblaku, obiščite Blog AWS za velike podatke. Poleg tega vas vabimo, da komentirate svoje misli o tej objavi in ali je to rešitev, ki jo nameravate preizkusiti.
O avtorjih
Patrick O'Connor je inženir za izdelavo prototipov WWSO s sedežem v Londonu. Je kreativen reševalec problemov, prilagodljiv na širok nabor tehnologij, kot so IoT, brezstrežniška tehnologija, 3D prostorska tehnologija in ML/AI, skupaj z neizprosno radovednostjo o tem, kako lahko tehnologija še naprej razvija vsakodnevne pristope.
Čakra Nagarajan je Principal Machine Learning Prototyping SA z 21-letnimi izkušnjami na področju strojnega učenja, velikih podatkov in visokozmogljivega računalništva. V svoji trenutni vlogi pomaga strankam pri reševanju zapletenih poslovnih problemov v resničnem svetu z izdelavo prototipov s celovitimi rešitvami AI/ML v oblaku in robnih napravah. Njegova specializacija za ML vključuje računalniški vid, obdelavo naravnega jezika, napovedovanje časovnih vrst in personalizacijo.
Val Cohen je višji inženir za izdelavo prototipov WWSO s sedežem v Londonu. Po naravi reševalec problemov, Val uživa v pisanju kode za avtomatizacijo procesov, gradnjo orodij, ki so obsedena s strankami, in ustvarjanje infrastrukture za različne aplikacije za svojo globalno bazo strank. Val ima izkušnje s široko paleto tehnologij, kot je sprednji spletni razvoj, delo v ozadju in AI/ML.
Niall Robinson je vodja produktnih terminskih pogodb pri Meteorološkem uradu Združenega kraljestva. On in njegova ekipa raziskujeta nove načine, kako lahko Met Office zagotovi vrednost z inovacijami izdelkov in strateškimi partnerstvi. Imel je raznoliko kariero, vodil je skupino za raziskave in razvoj multidisciplinarne informatike, akademsko raziskoval na področju podatkovne znanosti in bil terenski znanstvenik skupaj s strokovnim znanjem o modeliranju podnebja.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
- Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-efficient-cross-regional-i-o-intensive-workloads-with-dask-on-aws/
- :ima
- : je
- :kje
- $GOR
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 20
- 24
- 3d
- 40
- 50
- 7
- 9
- a
- sposobnost
- Sposobna
- O meni
- nad
- POVZETEK
- povzetki
- akademsko
- akademske raziskave
- pospeši
- pospeševanje
- dostop
- dostopna
- prilagoditi
- doseganje
- Račun
- Dosega
- čez
- prilagaja
- dodano
- dodajanje
- Dodatne
- Poleg tega
- Naslov
- naslavljanje
- Dodaja
- administratorji
- sprejet
- Sprejetje
- po
- AI / ML
- AIR
- vsi
- Dovoli
- omogoča
- skupaj
- Prav tako
- Amazon
- Amazon EC2
- an
- Analiza
- in
- kaj
- zdi
- uporaba
- aplikacije
- pristop
- pristopi
- primerno
- Arhitektura
- SE
- AS
- At
- atmosfera
- atmosferski
- avtomatizirati
- izogniti
- AWS
- Stranka AWS
- Hrbtenica
- Backed
- Backend
- ozadje
- Ravnovesje
- baza
- temeljijo
- BE
- postanejo
- bilo
- pred
- počutje
- spodaj
- merilo
- Boljše
- med
- Big
- Big Podatki
- Bootstrap
- tako
- Predložitev
- Broken
- izgradnjo
- Building
- zgrajena
- vgrajeno
- poslovni
- vendar
- by
- izračun
- klic
- se imenuje
- kliče
- poziva
- CAN
- Zmogljivosti
- lahko
- Kariera
- Katalog
- CD
- Celice
- izziv
- izziv
- spremenite
- spreminjanje
- naboj
- Stroški
- možnosti
- Kroženje
- stranke
- Podnebne
- bližje
- Cloud
- Grozd
- CO
- Koda
- baza kod
- sodelovanje
- Zbiranje
- kako
- prihaja
- prihajajo
- komentar
- skupnost
- Podjetja
- dokončanje
- kompleksna
- deli
- Sestavljeno
- računanje
- Izračunajte
- računalnik
- Računalniška vizija
- računalništvo
- konfiguracija
- Connect
- povezane
- Povezovanje
- povezava
- Potrošniki
- poraba
- Posoda
- Vsebuje
- naprej
- se nadaljuje
- kopije
- Core
- popravi
- strošek
- stroškovno učinkovito
- bi
- skupaj
- CPU
- ustvarjajo
- ustvari
- Creative
- kritično
- pridelek
- Cross
- radovednost
- Trenutna
- po meri
- stranka
- Stranke, ki so
- prilagodljiv
- prilagodite
- vsak dan
- Armaturna plošča
- datum
- znanost o podatkih
- podatkovna strategija
- nabor podatkov
- dan
- desetletje
- odločitve
- privzeto
- Povpraševanje
- dokazuje,
- razporedi
- razporejeni
- uvajanje
- razpolaga
- zasnovan
- uniči
- podrobno
- Podrobnosti
- Ugotovite,
- Razvoj
- Razvojni
- Razvoj
- naprave
- Razlika
- onemogočena
- Odkritje
- zaslon
- porazdeljena
- porazdeljeno računalništvo
- dns
- Lučki delavec
- domena
- navzdol
- dinamično
- dinamično
- vsak
- enostavnost
- enostavno
- Edge
- urejanje
- učinkovite
- drugje
- omogočajo
- konec koncev
- energija
- sodelovanje
- inženir
- Vpis
- okolje
- Enakovredna
- Era
- ocenjeni
- Eter (ETH)
- Tudi vsak
- vsak dan
- vsak dan
- razvijajo
- Primer
- Primeri
- izkušnje
- poskus
- strokovno znanje
- raziskuje
- izvoz
- izpostavljena
- razširitev
- hitreje
- Feature
- Lastnosti
- Polje
- Področja
- file
- datoteke
- Najdi
- prva
- Osredotoča
- sledi
- po
- hrana
- za
- obrazec
- format
- Obrazci
- je pokazala,
- Ustanovljeno
- Okvirni
- okviri
- brezplačno
- iz
- plodnost
- polno
- funkcionalnost
- nadalje
- Prihodnost
- Terminske pogodbe
- splošno
- generacija
- dobili
- pridobivanje
- git
- Globalno
- globalno omrežje
- Globalno
- globus
- dogaja
- graf
- več
- Mreža
- Grow
- Pridelovanje
- imel
- Pol
- prepolovil
- Imajo
- he
- Glava
- pomoč
- Pomaga
- jo
- visoka
- visokozmogljivo
- Poudarki
- njegov
- zgodovinski
- gostitelj
- gostila
- uro
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTML
- HTTPS
- človeško berljivo
- Stotine
- Mirovanje
- ID-ji
- if
- ponazarja
- uvoz
- uvoz
- izboljšanje
- Izboljšanje
- in
- vključujejo
- vključuje
- povečal
- Indeks
- Navedite
- obvesti
- Podatki
- Infrastruktura
- inherentno
- Inovacije
- vhod
- negotovost
- vpogled
- navdih
- namestitev
- primer
- Namesto
- Navodila
- integracija
- namerna
- interakcijo
- medsebojno delovanje
- vmesnik
- notranji
- Internet
- v
- povabi
- Internet stvari
- IP
- IP naslov
- Vprašanja
- IT
- ITS
- Job
- Potovanje
- jpg
- Jupyter Notebook
- Imejte
- Ključne
- Vedite
- jezik
- velika
- Zadnja
- Latenca
- kosilo
- vodi
- UČITE
- učenje
- Knjižnica
- življenski krog
- kot
- povezovanje
- Seznam
- obremenitev
- lokalna
- lokalno
- nahaja
- kraj aktivnosti
- London
- stroj
- strojno učenje
- velika
- Znamka
- upravljanje
- upravitelj
- upravlja
- map
- kartiranje
- Masa
- Množična posvojitev
- Material
- Maj ..
- pomeni
- Mehanizem
- metapodatki
- milijoni
- ML
- Model
- sodobna
- Moduli
- mesec
- mesečno
- mesečni podatki
- več
- Najbolj
- Gora
- multidisciplinarno
- Ime
- nacionalni
- naravna
- Naravni jezik
- Obdelava Natural Language
- Narava
- potrebno
- Nimate
- potrebujejo
- mreža
- Novo
- Naslednja
- noč
- Vozel
- vozlišča
- prenosnik
- zvezki
- zdaj
- Številka
- številke
- of
- ponudba
- Office
- on
- ONE
- samo
- odprite
- Odpri podatki
- open source
- odprtokodna koda
- operativno
- Možnost
- možnosti
- or
- orkestracijo
- organizacije
- Ostalo
- naši
- ven
- rezultatov
- izhod
- več
- Splošni
- paket
- parameter
- del
- zlasti
- zlasti
- partnerstev
- opravil
- Podaje
- Vzorec
- performance
- obdobja
- personalizacija
- petabajt
- faza
- Načrt
- Platforme
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Točka
- bazen
- pristanišča
- mogoče
- Prispevek
- potencial
- moč
- močan
- praksa
- napoved
- Napovedi
- predpogoji
- prejšnja
- primarni
- , ravnateljica
- zasebna
- problem
- Težave
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- Proizvedeno
- Izdelek
- Inovacije izdelkov
- produktivno
- Program
- Programiranje
- Projekt
- prototipi
- prototipov
- zagotavljajo
- če
- zagotavlja
- zagotavljanje
- javnega
- objavijo
- objavljeno
- Potegne
- poizvedbe
- vprašanja
- R & D
- območje
- precej
- pripravljen
- resnični svet
- uresničitev
- zmanjša
- zmanjšanje
- Zmanjšanje
- okolica
- regionalni
- regije
- neusmiljen
- ostanki
- odstrani
- Odstranjeno
- Skladišče
- predstavlja
- Raziskave
- viri
- tisti,
- Rezultati
- vloga
- Run
- tek
- SA
- varna
- sagemaker
- Enako
- Shrani
- razširljive
- Lestvica
- luske
- skaliranje
- Znanost
- Znanstvenik
- Znanstveniki
- skripte
- sekund
- Oddelek
- glej
- videl
- segmentih
- izbran
- izbor
- višji
- Serija
- Brez strežnika
- služi
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- deli
- shouldnt
- Prikaži
- razstavni
- Razstave
- Enostavno
- preprosto
- 6.
- počasi
- So
- Rešitev
- rešitve
- SOLVE
- nekaj
- vir
- prostorsko
- posebej
- specifikacije
- določeno
- sponzorstvo
- sveženj
- postopka
- samostojna
- Začetek
- začel
- bivanje
- Koraki
- shranjevanje
- trgovina
- shranjeni
- trgovine
- naravnost
- Strateško
- Strateška partnerstva
- Strategija
- kasneje
- Kasneje
- uspešno
- taka
- Površina
- prenapetost
- Trajnostni razvoj
- trajnostno
- sistem
- sistemi
- miza
- Bodite
- skupina
- tech
- Tehnologije
- Tehnologija
- Test
- kot
- da
- O
- informacije
- Vir
- UK
- svet
- njihove
- POTEM
- Tukaj.
- s tem
- te
- jih
- ta
- tisti,
- 3
- Uspevajo
- skozi
- pretočnost
- čas
- Časovne serije
- krat
- naslove
- do
- danes
- skupaj
- orodja
- sledenje
- Sledenje
- prenos
- preoblikovanje
- tranzit
- sproži
- OBRAT
- dva
- tip
- Tipkovnica
- tipičen
- Uk
- pod
- odklepanje
- nevzdržno
- up-to-date
- posodobitve
- naprej
- URI
- Uporaba
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporabo
- UTC
- Uporaben
- VAL
- vrednost
- raznolikost
- različnih
- preko
- Vizija
- obisk
- Obseg
- želeli
- želi
- topla
- je
- način..
- načini
- we
- Vreme
- web
- Izdelava spletnih strani
- so bili
- ali
- ki
- široka
- Širok spekter
- bo
- želje
- z
- brez
- delo
- delavec
- delavci
- svet
- skrbi
- bi
- pisanje
- let
- še
- donos
- jo
- Vaša rutina za
- zefirnet