Veri çağına hoş geldiniz. Günlük olarak toplanan büyük veri hacmi büyümeye devam ederek platformların ve çözümlerin gelişmesini gerektiriyor. gibi hizmetler Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3), büyüyen veri kümeleri için uygun maliyetli olmaya devam eden ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor. bu Amazon Sürdürülebilirlik Veri Girişimi (ASDI), iklim bilimi iş yüklerini dünya genelinde depolamanız ve paylaşmanız için size ücretsiz bir çözüm sağlamak üzere Amazon S3'ün yeteneklerini kullanır. Amazon'un Açık Veri Sponsorluk Programı, kuruluşların AWS'de ücretsiz olarak barındırmasına olanak tanır.
Son on yılda, veri bilimi toplulukları tarafından kitlesel benimsenmenin yanı sıra veri bilimi çerçevelerinde meyve vermeye başlayan bir artış gördük. Böyle bir çerçeve daskçalışan bilgi işlem düğümlerinin orkestrasyonunu sağlama yeteneği açısından güçlüdür ve böylece büyük veri kümelerinde karmaşık analizi hızlandırır.
Bu gönderide, size özel bir uygulamayı nasıl dağıtacağınızı gösteriyoruz. AWS Bulut Geliştirme Kiti (AWS CDK) çözümü, Dask'ın işlevselliğini Amazon'un küresel ağında Bölgeler arası çalışacak şekilde genişletir. AWS CDK çözümü, bir istemci Bölgesine bağlanan iki AWS Bölgesinde Dask çalışanlarından oluşan bir ağ dağıtır. Daha fazla bilgi için bkz. AWS'de Bölgeler Arası Dask ile Dağıtılmış Bilgi İşlem Kılavuzu ve GitHub repo açık kaynak kodu için.
Dağıtımdan sonra kullanıcı, AWS'de ASDI'den iki veri kümesiyle etkileşim kurabilecekleri bir Jupyter not defterine erişebilir: Birleşik Model Karşılaştırma Projesi 6 (CMIP6) ve ECMWF ERA5 Yeniden Analizi. CMIP6, küresel birleşik okyanus-atmosfer genel dolaşım modeli topluluğunun altıncı aşamasına odaklanır; ERA5, küresel iklimin beşinci nesil ECMWF atmosferik yeniden analizidir ve operasyonel bir hizmet olarak üretilen ilk yeniden analizdir.
Bu çözüm, önemli bir AWS müşterisi olan AWS ile yapılan çalışmadan ilham almıştır. İngiltere Met Ofisi. Met Office 1854 yılında kurulmuştur ve Birleşik Krallık için ulusal meteoroloji hizmetidir. Güvende kalmak ve gelişmek için daha iyi kararlar almanıza yardımcı olacak hava ve iklim tahminleri sağlarlar. Met Office ve EUMETSAT arasında ayrıntılı olarak açıklanan bir işbirliği Veri Merkezleri Arasında Dağıtılan Dask Kümesinde Veri Yakınlaştırma Hesaplaması, sürdürülebilir, verimli ve ölçeklenebilir bir veri bilimi çözümü geliştirmeye yönelik artan ihtiyacı vurgular. Bu çözüm, verileri maliyet, gecikme ve enerji ekleyen bilgi işlem kaynaklarına yaklaşmaya zorlamak yerine, işlemi verilere yaklaştırarak bunu başarır.
Çözüme genel bakış
Birleşik Krallık Met Ofisi her gün 300 TB'a kadar hava ve iklim verisi üretir ve bunun bir kısmı ASDI'de yayınlanır. Bu veri kümeleri dünya çapında dağıtılır ve genel kullanım için barındırılır. Met Office, tüketicilerin iklim değişikliğinin neden olduğu orman yangınları ve sellere karşı daha iyi hazırlık yapma ve daha iyi mahsul verimi analizi yoluyla gıda güvensizliğini azaltma gibi konuların ele alınmasına yönelik kritik kararları bilgilendirmeye yardımcı olmak için verilerinden daha fazlasını elde etmelerini sağlamak istiyor.
Günümüzde kullanımda olan geleneksel çözümler, özellikle iklim verileriyle birlikte, zaman alıcı ve sürdürülemez olup, veri kümelerini Bölgeler arasında tekrar eder. Petabayt ölçeğinde gereksiz veri aktarımı maliyetlidir, yavaştır ve enerji tüketir.
Bu uygulamanın Met Office kullanıcıları tarafından benimsenmesi durumunda her gün 40 evin günlük elektrik tüketimine eşdeğer tasarruf sağlanabileceğini ve ayrıca bölgeler arası veri aktarımını azaltabileceklerini tahmin ettik.
Aşağıdaki şemada çözüm mimarisi gösterilmektedir.
Çözüm üç ana bölüme ayrılabilir: müşteri, çalışanlar ve ağ. Her birine dalalım ve nasıl bir araya geldiklerini görelim.
müşteri
İstemci, veri bilimcilerin bağlandığı kaynak Bölgeyi temsil eder. Bu Bölge (şemadaki Bölge A) bir Amazon SageMaker dizüstü bilgisayar, Bir Amazon Açık Arama Hizmeti etki alanı ve bir Dask planlayıcı anahtar bileşenler olarak. Sistem yöneticilerinin, yerleşik Dask panosuna erişimi vardır. Elastik Yük Dengeleyici.
Veri bilimcileri, SageMaker'da barındırılan Jupyter not defterine erişebilir. Dizüstü bilgisayar, Dask zamanlayıcıya bağlanıp iş yüklerini çalıştırabilir. OpenSearch Service etki alanı, Bölgelerde bağlı veri kümelerinde meta verileri depolar. Dizüstü bilgisayar kullanıcıları, verilerin Bölgesel konumunu önceden bilmeye gerek duymadan doğru Dask Bölgesi çalışanları gibi ayrıntıları almak için bu hizmeti sorgulayabilir.
Işçi
Çalışan Bölgelerinin her biri (şemadaki B ve C Bölgeleri) bir Amazon Elastik Konteyner Hizmeti (Amazon ECS) kümesi Dask çalışanları, Bir Lustre için Amazon FSx dosya sistemi ve bağımsız Amazon Elastik Bilgi İşlem Bulutu (Amazon EC2) örneği. FSx for Luster, dosya sistemlerinizi S3 klasörlerine bağlayarak Dask çalışanlarının yüksek performanslı bir dosya sisteminden Amazon S3 verilerine erişmesine ve bu verileri işlemesine olanak tanır. Milisaniyenin altında gecikme süreleri, yüzlerce GB/sn'ye varan aktarım hızı ve milyonlarca IOPS sağlar. Luster'ın önemli bir özelliği, yalnızca dosya sisteminin meta verilerinin senkronize edilmesidir. Luster, talebe göre yüklenecek ve sıcak tutulacak dosyaların dengesini yönetir.
Çalışan kümeleri, CPU kullanımına göre ölçeklenir, uzun talep dönemlerinde ek çalışanlar sağlar ve kaynaklar boşta kaldıkça ölçeği küçülür.
Her gece 0:00 UTC'de bir veri eşitleme işi, Luster dosya sisteminden ekli S3 grubuyla yeniden eşitleme yapmasını ister ve bölümün güncel bir meta veri kataloğunu çeker. Ardından, bağımsız EC2 eşgörünümü bu güncellemeleri o Bölgenin dizinine göre OpenSearch Hizmetine gönderir. OpenSearch Hizmeti, belirli bir veri kümesi için hangi çalışan havuzunun çağrılması gerektiği konusunda müşteriye gerekli bilgileri sağlar.
ağ
Ağ oluşturma, Amazon'un dahili omurga ağını kullanan bu çözümün temelini oluşturur. Kullanarak AWS Toplu Taşıma Ağ Geçidi, halka açık internette dolaşmaya gerek kalmadan Bölgelerin her birini birbirine bağlayabiliyoruz. Çalışanların her biri, Dask zamanlayıcıya dinamik olarak bağlanarak veri bilimcilerin Dask aracılığıyla bölgeler arası sorgular yürütmesine olanak tanır.
Önkoşullar
AWS CDK paketi, TypeScript programlama dilini kullanır. içindeki adımları izleyin AWS CDK'ye Başlarken yerel ortamınızı kurmak ve geliştirme hesabınızı önyüklemek için (belirtilen tüm Bölgeleri önyüklemeniz gerekir) GitHub repo).
Başarılı bir dağıtım için ihtiyacınız olacak Docker yüklendi ve yerel makinenizde çalışıyor.
AWS CDK paketini dağıtın
Bir AWS CDK paketini dağıtmak kolaydır. Önkoşulları yükledikten ve hesabınızı önyükledikten sonra, kod tabanını indirmeye devam edebilirsiniz.
- Atomic Cüzdanı indirin : GitHub deposu:
- Düğüm modüllerini kurun:
- AWS CDK'yi dağıtın:
Yığının dağıtılması bir buçuk saatten fazla sürebilir.
Kod incelemesi
Bu bölümde, kod tabanının bazı temel özelliklerini inceleyeceğiz. Tam kod tabanını incelemek isterseniz, bkz. GitHub deposu.
Yığınınızı yapılandırın ve özelleştirin
Dosyanın içinde bin/değişkenler.ts, iki değişken bildirimi bulacaksınız: biri müşteri için, diğeri çalışanlar için. İstemci bildirimi, Bölge ve CIDR aralığına atıfta bulunan bir sözlüktür. Bu değişkenlerin özelleştirilmesi, istemci kaynaklarının dağıtılacağı Bölgeyi ve CIDR aralığını değiştirecektir.
Çalışan değişkeni aynı işlevi kopyalar; ancak, kullanıcının dahil etmek istediği veri kümelerinin eklenmesini veya çıkarılmasını sağlayan sözlüklerin bir listesidir. Ek olarak, her sözlük şu ek alanları içerir: dataset
ve lustreFileSystemPath
. Veri kümesi, Luster'ın bağlanacağı bağlantı S3 URI'sini belirtmek için kullanılır. bu lustreFileSystemPath
değişkeni, kullanıcının bu veri kümesinin çalışan dosya sisteminde yerel olarak nasıl eşlenmesini istediğine ilişkin bir eşleme olarak kullanılır. Aşağıdaki koda bakın:
Zamanlayıcı IP'sini dinamik olarak yayınlayın
Bu projenin Bölgeler arası doğasında var olan bir zorluk, Dask çalışanları ve programlayıcı arasında dinamik bir bağlantı sürdürmekti. Değişebilen bir IP adresini AWS Bölgelerinde nasıl yayınlayabiliriz? kullanarak bunu başarabildik. AWS Bulut Haritası ve vpc-ile-barındırılan-bölgeyi ilişkilendir. Hizmet, AWS'nin bu DNS ad alanını özel olarak yönetmesine izin verir. Aşağıdaki koda bakın:
Jupyter not defteri kullanıcı arabirimi
SageMaker'da barındırılan Jupyter not defteri, bilim adamlarına yüklenen veri kümelerine kolayca bağlanmak ve bunlar üzerinde deneyler yapmak için kullanıma hazır bir ortam sağlar. biz kullandık yaşam döngüsü yapılandırma komut dosyası Not defterini önceden yapılandırılmış bir geliştirici ortamı ve örnek kod tabanı ile donatmak için. Aşağıdaki koda bakın:
Dask çalışan düğümleri
Dask çalışanları söz konusu olduğunda, daha özel olarak bulut sunucusu türü, kapsayıcı başına iş parçacığı sayısı ve ölçeklendirme alarmları konusunda daha fazla özelleştirilebilirlik sağlanır. Varsayılan olarak, çalışanlar m5d.4xlarge bulut sunucusu tipinde provizyon sağlar, başlatıldığında Luster dosya sistemine bağlanır ve çalışanlarını ve iş parçacıklarını dinamik olarak bağlantı noktalarına göre alt bölümlere ayırır. Bütün bunlar isteğe bağlı olarak özelleştirilebilir. Aşağıdaki koda bakın:
Performans
Performansı değerlendirmek için, bir ay için CMIP2 tahmini ile 6 yıl için ERA5 ortalama hava sıcaklığı arasındaki farka dayalı olarak 10 metrede hava sıcaklığının örnek bir hesaplamasını ve grafiğini kullanıyoruz. Her Bölgede iki çalışan için bir kıyaslama noktası belirledik ve ek çalışanlar eklendikçe zamandaki azalmadaki farkı değerlendirdik. Teorik olarak, çözüm ölçeklendikçe, toplam süreyi azaltmada üretken bir malzeme farkı olmalıdır.
Aşağıdaki tablo, veri kümesi ayrıntılarımızı özetlemektedir.
Veri kümesi | Değişkenler | Disk Boyutu | Xarray Veri Kümesi Boyutu | Bölge |
ERA5 | 2011–2020 (120 netcdf dosyası) | 53.5GB | 364.1 GB | us-doğu-1 |
CMIP6 | 1.13GB | 0.11 GB | bize-batı-2 |
Aşağıdaki tablo, CMIP6 tahmini, ERA5 ve farkı hesaplamada üç aşamada her bir hesaplama ve tahmin için süreyi (saniye cinsinden) göstererek toplanan sonuçları gösterir.
. | . | Çalışan sayısı | |||
hesaplamak | Bölge | 2(CMIP) + 2(ERA) | 2(CMIP) + 4(ERA) | 2(CMIP) + 8(ERA) |
2(CMIP) + 12(dönem) |
CMIP6 (predicted_tas_regridded ) |
bize-batı-2 | 11.8 | 11.5 | 11.2 | 11.6 |
ERA5 (historic_temp_regridded ) |
us-doğu-1 | 1512 | 711 | 427 | 202 |
Fark (propogated pool ) |
us-west-2 ve us-doğu-1 | 1527 | 906 | 469 | 251 |
Aşağıdaki grafik performansı ve ölçeği görselleştirir.
Deneyimizden, çalışan sayısı arttıkça ERA5 veri kümesi için hesaplamada doğrusal bir gelişme gözlemledik. Çalışan sayısı arttıkça, hesaplama süreleri zaman zaman yarı yarıya azaldı.
Jupyter dizüstü bilgisayar
Çözüm lansmanının bir parçası olarak, bölgeler arası Dask çözümünün test edilmesine yardımcı olmak için önceden yapılandırılmış bir Jupyter not defteri dağıtıyoruz. Not defteri, arka planda çalışan bir dizi Jupyter not defteri aracılığıyla bir katalog sorgulamak yerine, veri kümelerinin Bölgesel konumunu bilme ihtiyacının ortadan kalktığını gösteriyor.
Başlamak için bu bölümdeki talimatları izleyin.
Defterlerin kodu şurada bulunabilir: lib/SagemakerCode
birincil not defteri ile ux_notebook.ipynb
. Bu not defteri, yardımcı komut dosyalarını tetikleyerek diğer not defterlerini çağırır. ux_notebook
başka bir yere gitmeye gerek kalmadan bilim insanlarının giriş noktası olacak şekilde tasarlanmıştır.
Başlamak için, AWS CDK'yi dağıttıktan sonra bu not defterini SageMaker'da açın. AWS CDK, depodaki tüm dosyaların yüklendiği ve yedeklendiği bir not defteri örneği oluşturur. AWS CodeCommit deposu.
Uygulamayı çalıştırmak için, ilk hücreyi açın ve çalıştırın. ux_notebook
. Bu hücre çalıştırır get_variables
seçmek istediğiniz veriler için bir giriş yapmanızı isteyen arka planda not defteri. Bir örnek ekliyoruz; ancak, soruların yalnızca önceki seçenek seçildikten sonra görüneceğini unutmayın. Bu, açılan seçenekleri sınırlamak için kasıtlıdır ve isteğe bağlı olarak düzenlenerek yapılandırılabilir. get_variables
not defteri.
Önceki kod, diğer not defterlerinin seçimlerinizi alıp yükleyebilmesi için değişkenleri genel olarak depolar. Gösterim için, bir sonraki hücre önceki kaydetme değişkenlerinin çıktısını vermelidir.
Ardından, daha fazla veri belirtimi için bir bilgi istemi görünür. Bu hücre, tablo kimliklerini insanlar tarafından okunabilir biçimde sunarak peşinde olduğunuz verileri geliştirir. Kullanıcılar sanki bir formmuş gibi seçerler, ancak başlıklar arka planda sistemin uygun veri kümelerini almasına yardımcı olan tablolarla eşleşir.
Tüm seçimlerinizi ve seçim hücrelerini sakladıktan sonra, hücreyi içinde çalıştırarak verileri Bölgelere yükleyin. Verileri alma set bölüm. %%capture komutu, gereksiz çıktıları bastırır. get_data
not defteri. Diğer not defterlerinden çıktıları incelemek için bunu kaldırabileceğinizi unutmayın. Veriler daha sonra arka uçta alınır.
Diğer not defterleri arka planda çalışırken, kullanıcı için tek temas noktası ux_notebook
. Bu, verileri herhangi bir kullanıcının kolaylıkla takip edebileceği bir biçime aktarmanın sıkıcı sürecini soyutlamak içindir.
Artık yüklenen verilerle, onunla etkileşim kurmaya başlayabiliriz. Aşağıdaki hücreler, hava durumu verileri üzerinde çalıştırabileceğiniz hesaplama örnekleridir. kullanma xdizileri, bu veri kümelerini içe aktarır, hesaplar ve ardından çizeriz.
Örneğimiz, verileri alan, hesaplamayı çalıştıran ve sonuçları 7.5 saniyenin altında çizen tahmine dayalı verilerin bir grafiğini gösterir; bu, tipik bir yaklaşımdan çok daha hızlıdır.
Kaputun altında
Notebooklar get_catalog_input
ve get_variables
kütüphaneyi kullan ipywidget'lar açılır listeler ve çoklu kutu seçimleri gibi widget'ları görüntülemek için. Bu seçenekler, %%store komutu kullanılarak genel olarak kaydedilir, böylece bunlara şu adresten erişilebilir: ux_notebook
. Seçeneklerden biri size geçmiş verileri mi, tahmine dayalı verileri mi yoksa her ikisini birden mi istediğinizi sorar. Bu değişken şuraya aktarılır: get_data
Sonraki hangi not defterlerinin çalıştırılacağını belirlemek için not defteri.
The get_data
not defteri önce kaydedilen paylaşılan OpenSearch Hizmeti etki alanını alır AWS Systems Manager Parametre Deposu. Bu etki alanı, not defterimizin, seçilen veri kümelerinin Bölgesel olarak nerede depolandığını gösterecek bilgi toplama konusunda bir sorgu çalıştırmasına olanak tanır. Bölgesel olarak bulunan bu veri kümeleriyle, not defteri OpenSearch Service'ten toplanan bilgileri ileterek Dask zamanlayıcıya bir bağlantı girişiminde bulunacaktır. Dask planlayıcı, sırayla, doğru Bölgelerdeki işçileri arayabilecektir.
Özelleştirme ve geliştirmeye devam etme
Bu not defterleri, kullanıcıların verilerle arayüz oluşturması ve etkileşim kurması için nasıl bir yol oluşturabileceğinize bir örnek teşkil eder. Bu gönderideki not defteri, neyin mümkün olduğunu gösteren bir örnek niteliğindedir ve sizi, kullanıcı katılımını daha da artırmak için çözümü geliştirmeye davet ediyoruz. Bu çözümün temel kısmı arka uç teknolojisidir, ancak bu arka uçla etkileşime girecek bazı mekanizmalar olmadan kullanıcılar çözümün tam potansiyelini fark etmeyecektir.
Gelecekte masraflara maruz kalmamak için kaynakları silin. Dağıtılan çözümümüzü aşağıdaki komutla yok edelim:
Sonuç
Bu gönderi, AWS'de Bölgeler arası Dask uzantısını ve AWS'de genel veri kümeleriyle olası bir entegrasyonu gösterir. Çözüm, genel bir model olarak oluşturulmuştur ve karmaşık veriler üzerinde yüksek G/Ç analizlerini hızlandırmak için daha fazla veri kümesi yüklenebilir.
Veriler her alanı ve her işi dönüştürüyor. Ancak, çoğu şirketin takip edebileceğinden daha hızlı büyüyen verilerle, veri toplamak ve bu verilerden değer elde etmek zordur. Modern bir veri stratejisi, verilerle daha iyi iş sonuçları elde etmenize yardımcı olabilir. AWS, verilerinizden değer elde etmenize ve onu içgörüye dönüştürmenize yardımcı olmak için uçtan uca veri yolculuğu için en eksiksiz hizmet setini sağlar.
Verilerinizi bulutta kullanmanın çeşitli yolları hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: AWS Büyük Veri Blogu. Ayrıca sizi bu gönderi hakkındaki düşüncelerinizi ve bunun denemeyi planladığınız bir çözüm olup olmadığını yorum yapmaya davet ediyoruz.
Yazarlar Hakkında
Patrick O'Connor Londra merkezli bir WWSO Prototipleme Mühendisidir. IoT, sunucusuz teknoloji, 3D uzamsal teknoloji ve ML/AI gibi çok çeşitli teknolojilere uyarlanabilen ve teknolojinin günlük yaklaşımları nasıl geliştirmeye devam edebileceğine dair amansız bir merakla yaratıcı bir problem çözücüdür.
Çakra Nagarajan makine öğrenimi, büyük veri ve yüksek performanslı bilgi işlem alanlarında 21 yıllık deneyime sahip bir Temel Makine Öğrenimi Prototipleme SA'sıdır. Mevcut görevinde, bulut ve uç cihazlarda uçtan uca AI/ML çözümleriyle prototipler oluşturarak müşterilerin gerçek dünyadaki karmaşık iş sorunlarını çözmelerine yardımcı oluyor. Makine öğrenimi uzmanlığı, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme, zaman serisi tahmini ve kişiselleştirmeyi içerir.
Val Cohen Londra merkezli kıdemli bir WWSO Prototipleme Mühendisidir. Doğası gereği bir problem çözücü olan Val, süreçleri otomatikleştirmek, müşteri takıntılı araçlar oluşturmak ve küresel müşteri tabanı için çeşitli uygulamalar için altyapı oluşturmak için kod yazmaktan keyif alıyor. Val, ön uç web geliştirme, arka uç çalışması ve AI/ML gibi çok çeşitli teknolojilerde deneyime sahiptir.
niall robinson UK Met Office'te ürün vadeli işlemleri başkanıdır. O ve ekibi, Met Office'in ürün yeniliği ve stratejik ortaklıklar yoluyla değer sağlayabileceği yeni yolları keşfediyor. İklim modelleyici uzmanlığının yanı sıra çok disiplinli bir bilişim Ar-Ge ekibine, veri biliminde akademik araştırmalara ve saha bilimcisine liderlik ederek çeşitli bir kariyere sahipti.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-efficient-cross-regional-i-o-intensive-workloads-with-dask-on-aws/
- :vardır
- :dır-dir
- :Neresi
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 20
- 24
- 3d
- 40
- 50
- 7
- 9
- a
- kabiliyet
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- yukarıdaki
- ÖZET
- özetler
- akademik
- akademik araştırma
- hızlandırmak
- hızlanan
- erişim
- erişilen
- Karşılamak
- başarmak
- Hesap
- Elde Ediyor
- karşısında
- uyarlar
- katma
- ekleme
- Ek
- Ayrıca
- adres
- adresleme
- Ekler
- yöneticiler
- benimsenen
- Benimseme
- Sonra
- AI / ML
- HAVA
- Türkiye
- Izin
- veriyor
- boyunca
- Ayrıca
- Amazon
- Amazon EC2
- an
- analiz
- ve
- herhangi
- görünmek
- Uygulama
- uygulamaları
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- uygun
- mimari
- ARE
- AS
- At
- Atmosfer
- atmosferik
- otomatikleştirmek
- önlemek
- AWS
- AWS Müşterisi
- Omurga
- arka çıkılmış
- Backend
- arka fon
- Bakiye
- baz
- merkezli
- BE
- müşterimiz
- olmuştur
- önce
- olmak
- altında
- kıyaslama
- Daha iyi
- arasında
- Büyük
- büyük Veri
- Çizme atkısı
- her ikisi de
- Bringing
- Kırık
- inşa etmek
- bina
- yapılı
- yerleşik
- iş
- fakat
- by
- hesaplamak
- çağrı
- denilen
- çağrı
- aramalar
- CAN
- yetenekleri
- yetenekli
- Kariyer
- katalog
- CD
- Hücreler
- meydan okuma
- zor
- değişiklik
- değiştirme
- ücret
- yükler
- choices
- Dolaşım
- müşteri
- İklim
- yakın
- bulut
- Küme
- CO
- kod
- kod tabanı
- işbirliği
- Toplama
- nasıl
- geliyor
- gelecek
- yorum Yap
- topluluk
- Şirketler
- tamamlamak
- karmaşık
- bileşenler
- oluşur
- hesaplama
- hesaplamak
- bilgisayar
- Bilgisayar görüşü
- bilgisayar
- yapılandırma
- Sosyal medya
- bağlı
- bağlantı
- bağ
- Tüketiciler
- tüketim
- Konteyner
- içeren
- devam etmek
- devam ediyor
- kopyalar
- çekirdek
- doğru
- Ücret
- uygun maliyetli
- olabilir
- çiftleşmiş
- işlemci
- yaratmak
- oluşturur
- Yaratıcı
- kritik
- ürün
- Çapraz
- merak
- akım
- görenek
- müşteri
- Müşteriler
- özelleştirilebilir
- özelleştirmek
- günlük
- gösterge paneli
- veri
- veri bilimi
- veri stratejisi
- veri kümeleri
- gün
- onyıl
- kararlar
- Varsayılan
- Talep
- gösteriyor
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- açılma
- dağıtır
- tasarlanmış
- yıkmak
- detaylı
- ayrıntılar
- Belirlemek
- geliştirmek
- Geliştirici
- gelişme
- Cihaz
- fark
- özürlü
- keşif
- ekran
- dağıtıldı
- Dağıtılmış bilgi işlem
- dns
- liman işçisi
- domain
- aşağı
- dinamik
- dinamik
- her
- kolaylaştırmak
- kolayca
- kenar
- kurgu
- verimli
- başka yerde
- etkinleştirmek
- son uca
- enerji
- nişan
- mühendis
- giriş
- çevre
- Eşdeğer
- çağ
- tahmini
- Eter (ETH)
- Her
- her gün
- her gün
- gelişmek
- örnek
- örnekler
- deneyim
- deneme
- Uzmanlık
- keşfetmek
- ihracat
- maruz
- uzatma
- Daha hızlı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- alan
- Alanlar
- fileto
- dosyalar
- bulmak
- Ad
- odaklanır
- takip et
- takip etme
- Gıda
- İçin
- Airdrop Formu
- biçim
- formlar
- bulundu
- Kurulmuş
- iskelet
- çerçeveler
- Ücretsiz
- itibaren
- meyve verme
- tam
- işlevsellik
- daha fazla
- gelecek
- Vadeli
- genel
- nesil
- almak
- alma
- Git
- Küresel
- küresel ağ
- Küresel
- dünya
- gidiş
- grafik
- büyük
- Grid
- Büyümek
- Büyüyen
- vardı
- Yarım
- yarıya
- Var
- he
- baş
- yardım et
- yardımcı olur
- onu
- Yüksek
- yüksek performans
- özeti
- onun
- tarihsel
- ev sahibi
- ev sahipliği yaptı
- saat
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTML
- HTTPS
- insan tarafından okunabilir
- Yüzlerce
- boş
- kimlikleri
- if
- göstermektedir
- ithalat
- ithal
- iyileştirmek
- iyileşme
- in
- dahil
- içerir
- artmış
- indeks
- belirtmek
- bilgi vermek
- bilgi
- Altyapı
- doğal
- Yenilikçilik
- giriş
- güvensizlik
- kavrama
- ilham
- kurmak
- örnek
- yerine
- talimatlar
- bütünleşme
- Kasıtlı
- etkileşim
- etkileşim
- arayüzey
- iç
- Internet
- içine
- davetiye
- IOT
- IP
- IP Adresi
- sorunlar
- IT
- ONUN
- İş
- seyahat
- jpg
- Jupyter Not Defteri
- tutmak
- anahtar
- Bilmek
- dil
- büyük
- Soyad
- Gecikme
- başlatmak
- önemli
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Kütüphane
- yaşam döngüsü
- sevmek
- bağlayıcı
- Liste
- yük
- yerel
- lokal olarak
- bulunan
- yer
- London
- makine
- makine öğrenme
- büyük
- yapmak
- yönetmek
- müdür
- yönetir
- harita
- haritalama
- Kitle
- Kitle Kabulü
- malzeme
- Mayıs..
- ortalama
- mekanizma
- Metadata
- milyonlarca
- ML
- model
- Modern
- Modüller
- Ay
- aylık
- aylık veriler
- Daha
- çoğu
- MOUNT
- multidisipliner
- isim
- ulusal
- Doğal (Madenden)
- Doğal lisan
- Doğal Dil İşleme
- Tabiat
- gerekli
- gerek
- gerek
- ağ
- yeni
- sonraki
- gece
- düğüm
- düğümler
- defter
- dizüstü bilgisayarlar
- şimdi
- numara
- sayılar
- of
- teklif
- Office
- on
- ONE
- bir tek
- açık
- açık veri
- açık kaynak
- açık kaynak kodu
- işletme
- seçenek
- Opsiyonlar
- or
- orkestrasyon
- organizasyonlar
- Diğer
- bizim
- dışarı
- sonuçlar
- çıktı
- tekrar
- tüm
- paket
- parametre
- Bölüm
- belirli
- özellikle
- ortaklıklar
- geçti
- Geçen
- model
- performans
- dönemleri
- Kişiselleştirme
- petabaytlık
- faz
- plan
- Platformlar
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Nokta
- havuz
- portları
- mümkün
- Çivi
- potansiyel
- güç kelimesini seçerim
- güçlü
- uygulama
- tahmin
- Tahminler
- önkoşullar
- önceki
- birincil
- Anapara
- özel
- Sorun
- sorunlar
- süreç
- Süreçler
- işleme
- Üretilmiş
- PLATFORM
- Ürün İnovasyonu
- üretken
- Programı
- Programlama
- proje
- prototipler
- prototip
- sağlamak
- sağlanan
- sağlar
- hüküm
- halka açık
- yayınlamak
- yayınlanan
- Çekiyor
- sorgular
- Sorular
- Ar-Ge
- menzil
- daha doğrusu
- hazır
- Gerçek dünya
- gerçekleştirmek
- azaltmak
- azaltarak
- azalma
- bölge
- bölgesel
- bölgeler
- acımasız
- kalıntılar
- Kaldır
- çıkarıldı
- Depo
- temsil
- araştırma
- Kaynaklar
- bu
- Sonuçlar
- Rol
- koşmak
- koşu
- SA
- güvenli
- sagemaker
- aynı
- İndirim
- ölçeklenebilir
- ölçek
- terazi
- ölçekleme
- Bilim
- bilim adamı
- bilim adamları
- scriptler
- saniye
- Bölüm
- görmek
- görüldü
- segmentler
- seçilmiş
- seçim
- kıdemli
- Dizi
- Serverless
- vermektedir
- hizmet
- Hizmetler
- set
- paylaş
- Paylaşılan
- meli
- şov
- vitrine
- Gösteriler
- Basit
- sadece
- altıncı
- yavaş
- So
- çözüm
- Çözümler
- ÇÖZMEK
- biraz
- Kaynak
- uzaysal
- özellikle
- özellikler
- Belirtilen
- kefillik
- yığın
- aşamaları
- bağımsız
- başlama
- başladı
- kalmak
- Basamaklar
- hafızası
- mağaza
- saklı
- mağaza
- basit
- Stratejik
- Stratejik Ortaklıklar
- Stratejileri
- sonraki
- Daha sonra
- başarılı
- böyle
- yüzey
- dalgalanma
- Sürdürülebilirlik
- sürdürülebilir
- sistem
- Sistemler
- tablo
- Bizi daha iyi tanımak için
- takım
- teknoloji
- Teknolojileri
- Teknoloji
- test
- göre
- o
- The
- Bilgi
- Kaynak
- UK
- Dünya
- ve bazı Asya
- sonra
- Orada.
- böylece
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- Bu
- üç
- Gelişmek
- İçinden
- verim
- zaman
- Zaman serisi
- zamanlar
- başlıkları
- için
- bugün
- birlikte
- araçlar
- iz
- Takip
- transfer
- dönüşüm
- transit
- tetikleme
- DÖNÜŞ
- iki
- tip
- daktilo ile yazılmış yazı
- tipik
- Uk
- altında
- kilidini açmak
- sürdürülemez
- aktüel
- Güncellemeler
- üzerine
- URI
- kullanım
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanma
- UTC
- Kullanılması
- VAL
- değer
- çeşitlilik
- çeşitli
- üzerinden
- vizyonumuz
- Türkiye Dental Sosyal Medya Hesaplarından bizi takip edebilirsiniz.
- hacim
- istemek
- istiyor
- sıcak
- oldu
- Yol..
- yolları
- we
- hava
- ağ
- Web geliştirme
- vardı
- olup olmadığını
- hangi
- geniş
- Geniş ürün yelpazesi
- irade
- dilek
- ile
- olmadan
- İş
- işçi
- işçiler
- Dünya
- endişe
- olur
- yazı yazıyor
- yıl
- henüz
- Yol ver
- sen
- zefirnet