ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ความสามารถในการย้ายและวิเคราะห์ข้อมูลบนแพลตฟอร์มที่หลากหลายได้อย่างง่ายดายถือเป็นสิ่งสำคัญ Amazon App Flowซึ่งเป็นบริการผสานรวมข้อมูลที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ ถือเป็นระดับแนวหน้าในการปรับปรุงการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างบริการของ AWS, แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ในฐานะบริการ (SaaS) และในปัจจุบันคือ Google BigQuery ในโพสต์บนบล็อกนี้ คุณจะได้สำรวจสิ่งใหม่ๆ ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery ใน Amazon AppFlow และค้นพบวิธีที่ทำให้กระบวนการถ่ายโอนข้อมูลจากคลังข้อมูลของ Google ง่ายขึ้น บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3)ซึ่งมอบผลประโยชน์ที่สำคัญสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและองค์กรต่างๆ รวมถึงการทำให้การเข้าถึงข้อมูลแบบมัลติคลาวด์เป็นประชาธิปไตย
ภาพรวมของ Amazon AppFlow
Amazon App Flow เป็นบริการบูรณาการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบที่คุณสามารถใช้เพื่อถ่ายโอนข้อมูลอย่างปลอดภัยระหว่างแอปพลิเคชัน SaaS เช่น Google BigQuery, Salesforce, SAP, Hubspot และ ServiceNow และบริการของ AWS เช่น Amazon S3 และ อเมซอน Redshiftเพียงไม่กี่คลิก ด้วย Amazon AppFlow คุณสามารถเรียกใช้โฟลว์ข้อมูลได้เกือบทุกขนาดตามความถี่ที่คุณเลือก ตามเวลาที่กำหนด ตอบสนองต่อเหตุการณ์ทางธุรกิจ หรือตามความต้องการ คุณสามารถกำหนดค่าความสามารถในการแปลงข้อมูล เช่น การกรองและการตรวจสอบ เพื่อสร้างข้อมูลที่สมบูรณ์และพร้อมใช้งานโดยเป็นส่วนหนึ่งของโฟลว์เอง โดยไม่ต้องมีขั้นตอนเพิ่มเติม Amazon AppFlow เข้ารหัสข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวโดยอัตโนมัติ และช่วยให้คุณสามารถจำกัดข้อมูลไม่ให้ไหลผ่านอินเทอร์เน็ตสาธารณะสำหรับแอปพลิเคชัน SaaS ที่ผสานรวมกับ AWS PrivateLinkลดการสัมผัสกับภัยคุกคามด้านความปลอดภัย
ขอแนะนำเครื่องมือเชื่อมต่อ Google BigQuery
ใหม่ ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery ใน Amazon AppFlow เผยความเป็นไปได้สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ของคลังข้อมูลของ Google และผสานรวม วิเคราะห์ จัดเก็บ หรือประมวลผลข้อมูลจาก BigQuery ได้อย่างง่ายดาย โดยเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
สถาปัตยกรรม
มาตรวจสอบสถาปัตยกรรมเพื่อถ่ายโอนข้อมูลจาก Google BigQuery ไปยัง Amazon S3 โดยใช้ Amazon AppFlow กัน
- เลือกแหล่งข้อมูล: ใน Amazon App Flowให้เลือก Google BigQuery เป็นแหล่งข้อมูลของคุณ ระบุตารางหรือชุดข้อมูลที่คุณต้องการดึงข้อมูล
- การทำแผนที่และการเปลี่ยนแปลงภาคสนาม: กำหนดค่าการถ่ายโอนข้อมูลโดยใช้อินเทอร์เฟซภาพที่ใช้งานง่ายของ Amazon AppFlow คุณสามารถแมปช่องข้อมูลและใช้การแปลงตามความจำเป็นเพื่อจัดแนวข้อมูลให้สอดคล้องกับความต้องการของคุณ
- ความถี่ในการถ่ายโอน: ตัดสินใจว่าคุณต้องการถ่ายโอนข้อมูลบ่อยเพียงใด เช่น รายวัน รายสัปดาห์ หรือรายเดือน ซึ่งสนับสนุนความยืดหยุ่นและระบบอัตโนมัติ
- ปลายทาง: ระบุบัคเก็ต S3 เป็นปลายทางสำหรับข้อมูลของคุณ Amazon AppFlow จะย้ายข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถเข้าถึงได้ในพื้นที่จัดเก็บ Amazon S3 ของคุณ
- การบริโภค: การใช้ อเมซอน อาเธน่า เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลใน Amazon S3
เบื้องต้น
ชุดข้อมูลที่ใช้ในโซลูชันนี้สร้างขึ้นโดย ซินเทียซึ่งเป็นเครื่องจำลองประชากรผู้ป่วยสังเคราะห์และโครงการโอเพ่นซอร์สภายใต้ Apache License 2.0. โหลดข้อมูลนี้ลงใน Google BigQuery หรือใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่
เชื่อมต่อ Amazon AppFlow กับบัญชี Google BigQuery ของคุณ
สำหรับโพสต์นี้ คุณใช้บัญชี Google, ไคลเอ็นต์ OAuth ที่มีสิทธิ์ที่เหมาะสม และข้อมูล Google BigQuery หากต้องการเปิดใช้งานการเข้าถึง Google BigQuery จาก Amazon AppFlow คุณต้องตั้งค่าไคลเอนต์ OAuth ใหม่ล่วงหน้า สำหรับคำแนะนำ โปรดดูที่ ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery สำหรับ Amazon AppFlow.
ตั้งค่า Amazon S3
ทุกออบเจ็กต์ใน Amazon S3 จะถูกจัดเก็บไว้ในบัคเก็ต ก่อนที่คุณจะสามารถจัดเก็บข้อมูลใน Amazon S3 คุณต้องมี สร้างถัง S3 เพื่อเก็บผล
สร้างบัคเก็ต S3 ใหม่สำหรับผลลัพธ์ของ Amazon AppFlow
ในการสร้างบัคเก็ต S3 ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- บนคอนโซลการจัดการ AWS สำหรับ Amazon S3เลือก สร้างที่เก็บข้อมูล.
- ป้อนข้อมูลที่ไม่ซ้ำทั่วโลก ชื่อถังของคุณ; ตัวอย่างเช่น,
appflow-bq-sample
. - Choose สร้างที่เก็บข้อมูล
สร้างบัคเก็ต S3 ใหม่สำหรับผลลัพธ์ของ Amazon Athena
ในการสร้างบัคเก็ต S3 ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- บนคอนโซลการจัดการ AWS สำหรับ Amazon S3เลือก สร้างที่เก็บข้อมูล.
- ป้อนข้อมูลที่ไม่ซ้ำทั่วโลก ชื่อถังของคุณ; ตัวอย่างเช่น,
athena-results
. - Choose สร้างที่เก็บข้อมูล
บทบาทผู้ใช้ (บทบาท IAM) สำหรับ AWS Glue Data Catalog
หากต้องการแค็ตตาล็อกข้อมูลที่คุณถ่ายโอนด้วยโฟลว์ของคุณ คุณต้องมีบทบาทผู้ใช้ที่เหมาะสม AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง (IAM). คุณมอบบทบาทนี้ให้กับ Amazon AppFlow เพื่อให้สิทธิ์ที่จำเป็นในการสร้าง แคตตาล็อกข้อมูลกาว AWS Data, ตาราง, ฐานข้อมูล และพาร์ติชัน
สำหรับตัวอย่างนโยบาย IAM ที่มีสิทธิ์ที่จำเป็น โปรดดู ตัวอย่างนโยบายตามข้อมูลประจำตัวสำหรับ Amazon AppFlow
บทสรุปของการออกแบบ
ตอนนี้ มาดูกรณีการใช้งานจริงเพื่อดูว่าตัวเชื่อมต่อ Amazon AppFlow Google BigQuery กับ Amazon S3 ทำงานอย่างไร สำหรับกรณีการใช้งาน คุณจะใช้ Amazon AppFlow เพื่อเก็บข้อมูลประวัติจาก Google BigQuery ไปยัง Amazon S3 เพื่อจัดเก็บข้อมูลการวิเคราะห์ในระยะยาว
ตั้งค่า Amazon AppFlow
สร้างโฟลว์ Amazon AppFlow ใหม่เพื่อถ่ายโอนข้อมูลจาก Google Analytics ไปยัง Amazon S3
- เกี่ยวกับ คอนโซล Amazon AppFlowเลือก สร้างกระแส.
- ป้อนชื่อโฟลว์ของคุณ ตัวอย่างเช่น,
my-bq-flow
. - เพิ่มสิ่งที่จำเป็น แท็ก; ตัวอย่างเช่นสำหรับ คีย์ เข้าสู่
env
และสำหรับ ความคุ้มค่า เข้าสู่dev
.
- Choose ถัดไป.
- สำหรับ ชื่อแหล่งที่มาเลือก Google BigQuery.
- Choose สร้างการเชื่อมต่อใหม่.
- ป้อน OAuth ของคุณ รหัสลูกค้า และ ความลับของลูกค้าจากนั้นตั้งชื่อการเชื่อมต่อของคุณ ตัวอย่างเช่น,
bq-connection
.
- ในหน้าต่างป๊อปอัป ให้เลือกอนุญาตให้ amazon.com เข้าถึง Google BigQuery API
- สำหรับ เลือกวัตถุ Google BigQueryเลือก ตาราง.
- สำหรับ เลือกวัตถุย่อยของ Google BigQueryเลือก ชื่อโครงการ BigQuery.
- สำหรับ เลือกวัตถุย่อยของ Google BigQueryเลือก ชื่อฐานข้อมูล.
- สำหรับ เลือกวัตถุย่อยของ Google BigQueryเลือก ชื่อตาราง.
- สำหรับ ชื่อปลายทางเลือก Amazon S3.
- สำหรับ รายละเอียดถังให้เลือกบัคเก็ต Amazon S3 ที่คุณสร้างขึ้นเพื่อจัดเก็บผลลัพธ์ของ Amazon AppFlow ไว้ในข้อกำหนดเบื้องต้น
- เข้าสู่
raw
เป็น อุปสรรค.
- ต่อไปจัดให้ แคตตาล็อกข้อมูลกาว AWS Data การตั้งค่าเพื่อสร้างตารางสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม
- เลือก บทบาทของผู้ใช้ (บทบาท IAM) สร้างขึ้นในข้อกำหนดเบื้องต้น
- สร้างใหม่ ฐานข้อมูล ตัวอย่างเช่น,
healthcare
. - ระบุไฟล์ คำนำหน้าตาราง การตั้งค่าเช่น
bq
.
- เลือก วิ่งตามคำเรียกร้อง.
- Choose ถัดไป
- เลือก แมปฟิลด์ด้วยตนเอง.
- เลือกหกฟิลด์ต่อไปนี้สำหรับ ชื่อช่องต้นทาง จากตารางที่ การแพ้:
- เริ่มต้น
- ผู้ป่วย
- รหัส
- รายละเอียด
- ชนิดภาพเขียน
- หมวดหมู่
- Choose Map field โดยตรง.
- Choose ถัดไป.
- In เพิ่มตัวกรอง ส่วนเลือก ถัดไป.
- Choose สร้างกระแส.
วิ่งตามกระแส
หลังจากสร้างโฟลว์ใหม่แล้ว คุณสามารถรันได้ตามความต้องการ
- เกี่ยวกับ คอนโซล Amazon AppFlowเลือก
my-bq-flow
. - Choose วิ่งไหล.
สำหรับคำแนะนำนี้ ให้เลือกรันงานตามความต้องการเพื่อความสะดวกในการทำความเข้าใจ ในทางปฏิบัติ คุณสามารถเลือกงานที่กำหนดเวลาไว้และแยกเฉพาะข้อมูลที่เพิ่มใหม่เป็นระยะๆ ได้
สืบค้นผ่าน Amazon Athena
เมื่อคุณเลือกการตั้งค่าเสริม AWS Glue Data Catalog Data Catalog จะสร้างแค็ตตาล็อกสำหรับข้อมูล ทำให้ Amazon Athena สามารถดำเนินการสืบค้นได้
หากคุณได้รับแจ้งให้กำหนดค่าตำแหน่งผลลัพธ์การค้นหา ให้ไปที่ การตั้งค่า และเลือก จัดการ. ภายใต้ จัดการการตั้งค่าเลือกบัคเก็ตผลลัพธ์ Athena ที่สร้างขึ้นในข้อกำหนดเบื้องต้นแล้วเลือก ลด.
- เกี่ยวกับ คอนโซล Amazon Athenaให้เลือกแหล่งข้อมูลเป็น
AWSDataCatalog
. - ถัดไปเลือก ฐานข้อมูล as
healthcare
. - ตอนนี้คุณสามารถเลือกตารางที่สร้างโดยโปรแกรมรวบรวมข้อมูล AWS Glue และดูตัวอย่างได้
- คุณยังสามารถเรียกใช้แบบสอบถามแบบกำหนดเองเพื่อค้นหาอาการแพ้ 10 อันดับแรกดังที่แสดงในแบบสอบถามต่อไปนี้
หมายเหตุ: ในแบบสอบถามด้านล่าง ให้แทนที่ชื่อตาราง ในกรณีนี้ bq_appflow_mybqflow_1693588670_latest
ด้วยชื่อของตารางที่สร้างขึ้นในบัญชี AWS ของคุณ
- Choose เรียกใช้แบบสอบถาม.
ผลลัพธ์นี้แสดงอาการแพ้ 10 อันดับแรกตามจำนวนกรณี
ทำความสะอาด
เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น ให้ล้างทรัพยากรในบัญชี AWS ของคุณโดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- บนคอนโซล Amazon AppFlow ให้เลือก กระแส ในบานหน้าต่างนำทาง
- จากรายการโฟลว์ ให้เลือกโฟลว์
my-bq-flow
และลบออก - ป้อน ลบ เพื่อลบโฟลว์
- Choose การเชื่อมต่อ ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose Google BigQuery จากรายการตัวเชื่อมต่อ ให้เลือก
bq-connector
และลบออก - ป้อน ลบ เพื่อลบตัวเชื่อมต่อ
- บนคอนโซล IAM ให้เลือก บทบาท ในหน้าการนำทาง จากนั้นเลือกบทบาทที่คุณสร้างสำหรับโปรแกรมรวบรวมข้อมูล AWS Glue แล้วลบออก
- บนคอนโซล Amazon Athena:
- ลบตารางที่สร้างขึ้นภายใต้ฐานข้อมูล
healthcare
ใช้โปรแกรมรวบรวมข้อมูล AWS Glue - วางฐานข้อมูล
healthcare
- ลบตารางที่สร้างขึ้นภายใต้ฐานข้อมูล
- บนคอนโซล Amazon S3 ให้ค้นหาบัคเก็ตผลลัพธ์ Amazon AppFlow ที่คุณสร้างขึ้น จากนั้นเลือก ว่างเปล่า เพื่อลบออบเจกต์ จากนั้นจึงลบบัคเก็ต
- บนคอนโซล Amazon S3 ให้ค้นหาบัคเก็ตผลลัพธ์ของ Amazon Athena ที่คุณสร้างขึ้น เลือก ว่างเปล่า เพื่อลบออบเจกต์ จากนั้นจึงลบบัคเก็ต
- ล้างทรัพยากรในบัญชี Google ของคุณโดยการลบโครงการที่มีทรัพยากร Google BigQuery ติดตามเอกสารได้ที่ ทำความสะอาดทรัพยากรของ Google.
สรุป
ตัวเชื่อมต่อ Google BigQuery ใน Amazon AppFlow เพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการถ่ายโอนข้อมูลจากคลังข้อมูลของ Google ไปยัง Amazon S3 การบูรณาการนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร การเก็บถาวร และการจัดเก็บข้อมูลระยะยาว โดยให้ประโยชน์ที่สำคัญสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและองค์กรที่ต้องการควบคุมความสามารถในการวิเคราะห์ของทั้งสองแพลตฟอร์ม
ด้วย Amazon AppFlow ความซับซ้อนของการผสานรวมข้อมูลจะหมดไป ช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลของคุณ ไม่ว่าคุณจะเก็บข้อมูลประวัติ ดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน หรือเตรียมข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวเชื่อมต่อนี้จะทำให้กระบวนการง่ายขึ้น ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลในวงกว้างสามารถเข้าถึงได้
หากคุณสนใจที่จะดูวิธีการถ่ายโอนข้อมูลจาก Google BigQuery ไปยัง Amazon S3 โดยใช้ Amazon AppFlow โปรดดูทีละขั้นตอน วิดีโอกวดวิชา. ในบทช่วยสอนนี้ เราจะอธิบายกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การตั้งค่าการเชื่อมต่อไปจนถึงการเรียกใช้โฟลว์การถ่ายโอนข้อมูล สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon AppFlow โปรดไปที่ Amazon App Flow.
เกี่ยวกับผู้แต่ง
การ์ติเคย์ คาตอร์ เป็นสถาปนิกโซลูชันด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพระดับโลกที่ Amazon Web Services เขามีความกระตือรือร้นในการช่วยเหลือลูกค้าในการเดินทางบนคลาวด์โดยมุ่งเน้นไปที่บริการการวิเคราะห์ของ AWS เขาเป็นนักวิ่งตัวยงและชอบเดินป่า
คาเมน ชาร์ลันด์จิฟ เป็นสถาปนิกอาวุโส Big Data และ ETL Solutions และผู้เชี่ยวชาญ Amazon AppFlow เขาอยู่ในภารกิจที่จะทำให้ชีวิตง่ายขึ้นสำหรับลูกค้าที่กำลังเผชิญกับความท้าทายในการบูรณาการข้อมูลที่ซับซ้อน อาวุธลับของเขาเหรอ? บริการ AWS ที่ใช้โค้ดน้อยและมีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งสามารถทำงานให้สำเร็จได้โดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อยและไม่ต้องเขียนโค้ด
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/simplify-data-transfer-google-bigquery-to-amazon-s3-using-amazon-appflow/
- :มี
- :เป็น
- $ ขึ้น
- 10
- 100
- 14
- 16
- 17
- 22
- 321
- 8
- 9
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- การจัดการการเข้าถึง
- สามารถเข้าถึงได้
- ลงชื่อเข้าใช้
- ข้าม
- เพิ่ม
- ที่เพิ่ม
- เพิ่มเติม
- ความก้าวหน้า
- จัดแนว
- การแพ้
- อนุญาต
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน อาเธน่า
- Amazon Web Services
- Amazon.com
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ใด
- API
- การใช้งาน
- ใช้
- เหมาะสม
- สถาปัตยกรรม
- เอกสารเก่า
- เป็น
- AS
- At
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- AWS กาว
- คอนโซลการจัดการ AWS
- รับ
- ก่อน
- ด้านล่าง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- คำถามใหญ่
- บล็อก
- ทั้งสอง
- ที่กว้างขึ้น
- ธุรกิจ
- by
- CAN
- สามารถรับ
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- กรณี
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- หมวดหมู่
- ความท้าทาย
- โหลด
- Choose
- ไคลเอนต์
- เมฆ
- การเข้ารหัส
- COM
- สมบูรณ์
- เสร็จสิ้น
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- การเชื่อมต่อ
- ปลอบใจ
- มี
- ไม้เลื้อย
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- การเข้าถึงข้อมูล
- การรวมข้อมูล
- คลังข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ตัดสินใจ
- ความต้องการ
- การทำให้เป็นประชาธิปไตย
- ลักษณะ
- ปลายทาง
- ค้นพบ
- หลาย
- เอกสาร
- ทำ
- ความสะดวก
- ง่ายดาย
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ง่าย
- ตัดออก
- ทำให้สามารถ
- การเปิดใช้งาน
- ทั้งหมด
- จำเป็น
- อีเธอร์ (ETH)
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ชำนาญ
- สำรวจ
- การเปิดรับ
- สารสกัด
- หันหน้าไปทาง
- สองสาม
- สนาม
- สาขา
- กรอง
- หา
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- ที่ไหล
- กระแส
- โฟกัส
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- แถวหน้า
- เวลา
- มัก
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ต่อไป
- สร้าง
- สร้าง
- ได้รับ
- เหตุการณ์ที่
- ทั่วโลก
- Google Analytics
- ของ Google
- ให้
- บัญชีกลุ่ม
- เทียม
- มี
- he
- การดูแลสุขภาพ
- การช่วยเหลือ
- การธุดงค์
- ของเขา
- ทางประวัติศาสตร์
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- HubSpot
- AMI
- เอกลักษณ์
- การระบุตัวตนและการจัดการการเข้าถึง
- in
- รวมทั้ง
- ข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึก
- คำแนะนำการใช้
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- บูรณาการ
- สนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- อินเทอร์เน็ต
- เข้าไป
- ใช้งานง่าย
- IT
- ตัวเอง
- การสัมภาษณ์
- การเดินทาง
- เพียงแค่
- การเรียนรู้
- License
- ชีวิต
- วิทยาศาสตร์ชีวภาพ
- LIMIT
- รายการ
- โหลด
- ที่ตั้ง
- ระยะยาว
- ดู
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การทำ
- การจัดการ
- การจัดการ
- แผนที่
- การทำแผนที่
- ต่ำสุด
- ภารกิจ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- การเคลื่อนไหว
- ย้าย
- ต้อง
- ชื่อ
- นำทาง
- การเดินเรือ
- เกือบทั้งหมด
- จำเป็น
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- ใหม่
- ไม่
- ตอนนี้
- จำนวน
- รับรอง
- วัตถุ
- วัตถุ
- of
- on
- ตามความต้องการ
- เพียง
- โอเพ่นซอร์ส
- or
- ใบสั่ง
- องค์กร
- เกิน
- หน้า
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- หลงใหล
- ผู้ป่วย
- ดำเนินการ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- สิทธิ์
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- นโยบาย
- ป๊อปอัพ
- ประชากร
- ความเป็นไปได้
- โพสต์
- ประยุกต์
- การปฏิบัติ
- การเตรียมความพร้อม
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- ดูตัวอย่าง
- กระบวนการ
- มืออาชีพ
- โครงการ
- ให้
- การให้
- สาธารณะ
- คำสั่ง
- พิสัย
- ลด
- แทนที่
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- จำกัด
- ผล
- ผลสอบ
- ทบทวน
- รวย
- บทบาท
- วิ่ง
- ทางวิ่ง
- วิ่ง
- SaaS
- Salesforce
- สนามเพลาะ
- ขนาด
- กำหนด
- ที่กำหนดไว้
- วิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ลับ
- Section
- อย่างปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- ภัยคุกคามความปลอดภัย
- เห็น
- ที่กำลังมองหา
- บริการ
- ServiceNow
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- การตั้งค่า
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- ง่าย
- ลดความซับซ้อน
- จำลอง
- หก
- ซอฟต์แวร์
- ซอฟต์แวร์เป็นบริการ
- ทางออก
- โซลูชัน
- แหล่ง
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- การทำให้เพรียวลม
- อย่างเช่น
- สังเคราะห์
- ตาราง
- เอา
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- นี้
- ภัยคุกคาม
- ตลอด
- ไปยัง
- วันนี้
- ด้านบน
- สูงสุด 10
- โอน
- การถ่ายโอน
- การแปลง
- การแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- เกี่ยวกับการสอน
- ชนิด
- ภายใต้
- ความเข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- เปิดตัว
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- การใช้
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- เยี่ยมชมร้านค้า
- เดิน
- คำแนะนำ
- ต้องการ
- คลังสินค้า
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- รายสัปดาห์
- ว่า
- WHO
- จะ
- หน้าต่าง
- กับ
- ไม่มี
- โรงงาน
- โลก
- เธอ
- ของคุณ
- YouTube
- ลมทะเล