Автоматизований аналіз даних (ADA) на AWS це рішення AWS, яке дає змогу за лічені хвилини отримати значущу інформацію з даних через простий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача. ADA пропонує власну платформу аналізу даних AWS, яка готова до використання аналітиками даних для різноманітних випадків використання. За допомогою ADA команди можуть отримувати, перетворювати, керувати та запитувати різноманітні набори даних із різноманітних джерел даних, не вимагаючи спеціальних технічних навичок. ADA надає набір готові роз’єми для отримання даних із широкого кола джерел, у тому числі Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3), Потоки даних Amazon Kinesis, Amazon CloudWatch, Amazon CloudTrail та Amazon DynamoDB а також багато інших.
ADA надає базову платформу, яка може використовуватися аналітиками даних у різноманітних випадках використання, включаючи ІТ, фінанси, маркетинг, продажі та безпеку. Готовий з’єднувач даних CloudWatch від ADA дозволяє отримувати дані з журналів CloudWatch у тому самому обліковому записі AWS, у якому розгорнуто ADA, або з іншого облікового запису AWS.
У цьому дописі ми демонструємо, як розробник додатків або тестувальник додатків може використовувати ADA для отримання оперативної інформації про додатки, що працюють в AWS. Ми також демонструємо, як можна використовувати рішення ADA для підключення до різних джерел даних в AWS. Ми перші розгорнути рішення ADA в обліковий запис AWS і налаштувати рішення ADA шляхом створення дані продукти за допомогою з’єднувачів даних. Потім ми використовуємо ADA Query Workbench, щоб об’єднати окремі набори даних і запитати корельовані дані за допомогою знайомої мови структурованих запитів (SQL), щоб отримати розуміння. Ми також демонструємо, як ADA можна інтегрувати з інструментами бізнес-аналітики (BI), такими як Tableau, для візуалізації даних і створення звітів.
Огляд рішення
У цьому розділі ми представляємо архітектуру рішення для демонстрації та пояснюємо робочий процес. З метою демонстрації створена на замовлення програма моделюється за допомогою AWS Lambda функція, яка видає логіни Формат журналу Apache із заданим інтервалом за допомогою Amazon EventBridge. Цей стандартний формат може створюватися багатьма різними веб-серверами та читатися багатьма програмами аналізу журналів. Журнали програми (функція Lambda) надсилаються до групи журналів CloudWatch. Історичні журнали додатків зберігаються у сегменті S3 для довідки та для запитів. Пошукова таблиця зі списком Коди статусу HTTP разом із описами зберігається в таблиці DynamoDB. Ці три слугують джерелами, з яких дані надходять в ADA для кореляції, запитів і аналізу. ми розгорнути рішення ADA в обліковий запис AWS і налаштувати ADA. Потім ми створюємо дані продукти в рамках ADA для Група журналів CloudWatch, Ковш S3 та DynamoDB. Коли продукти даних налаштовано, ADA забезпечує конвеєри даних для отримання даних із джерел. За допомогою ADA Query Workbench ви можете запитувати отримані дані за допомогою звичайного SQL для усунення несправностей додатків або діагностики проблем.
На наступній діаграмі наведено огляд архітектури та робочого процесу використання ADA для отримання інформації про журнали програми.
Робочий процес включає наступні кроки:
- Функція Lambda запланована для запуску з 2-хвилинними інтервалами за допомогою EventBridge.
- Функція Lambda створює журнали, які зберігаються у вказаній групі журналів CloudWatch
/aws/lambda/CdkStack-AdaLogGenLambdaFunction
. Журнали програми генеруються за допомогою схеми Apache Log Format, але зберігаються в групі журналів CloudWatch у форматі JSON. - Продукти даних для CloudWatch, Amazon S3 і DynamoDB створюються в ADA. Продукт даних CloudWatch підключається до групи журналів CloudWatch, де зберігаються журнали програми (функція Lambda). Конектор Amazon S3 підключається до папки сегмента S3, де зберігаються історичні журнали. З’єднувач DynamoDB підключається до таблиці DynamoDB, де зберігаються коди стану, на які посилається програма, і журнали історії.
- Для кожного продукту даних ADA розгортає інфраструктуру конвеєра даних, щоб отримати дані з джерел. Після завершення прийому даних ви можете писати запити за допомогою SQL за допомогою ADA Query Workbench.
- Ви можете увійти на портал ADA та створити SQL-запити з Query Workbench, щоб отримати інформацію про журнали програми. За потреби ви можете зберегти запит і поділитися ним з іншими користувачами ADA в тому ж домені. Функція запитів ADA підтримується компанією Амазонка Афіна, яка є безсерверною інтерактивною аналітичною службою, яка надає спрощений гнучкий спосіб аналізу петабайтів даних.
- Tableau налаштовано для доступу до продуктів даних ADA через вихідні кінцеві точки ADA. Потім ви створюєте інформаційну панель із двома діаграмами. Перша діаграма — це теплова карта, яка показує поширеність кодів помилок HTTP, пов’язаних із кінцевими точками API програми. Друга діаграма — це гістограма, яка показує 10 найпопулярніших API програм із загальною кількістю кодів помилок HTTP з історичних даних.
Передумови
Щоб отримати цю посаду, вам потрібно виконати такі передумови:
- встановити Інтерфейс командного рядка AWS (AWS CLI), Набір хмарних розробок AWS (AWS CDK) передумови, специфічні для TypeScript передумови та мерзотник.
- Розгортання рішення ADA у вашому обліковому записі AWS у
us-east-1
Регіон.- Під час запуску ADA вкажіть електронну адресу адміністратора AWS CloudFormation стек. Це потрібно для того, щоб ADA надсилала пароль користувача root. Номер телефону адміністратора потрібен для отримання повідомлення з одноразовим паролем, якщо ввімкнено багатофакторну автентифікацію (MFA). Для цієї демонстрації MFA не ввімкнено.
- Створіть і розгорніть зразок програми (доступний на GitHub репо), щоб у вашому обліковому записі можна було надати такі ресурси в
us-east-1
Регіон:- Функція Lambda, яка імітує програму журналювання, і правило EventBridge, яке викликає функцію програми з 2-хвилинними інтервалами.
- Відро S3 із відповідними політиками сегментів і файл CSV, який містить історичні журнали програми.
- Таблиця DynamoDB із пошуковими даними.
- Релевантний Управління ідентифікацією та доступом AWS (IAM) ролі та дозволи, необхідні для служб.
- За бажанням встановіть Таблиця робочого столу, стороннього постачальника BI. Для цієї публікації ми використовуємо Tableau Desktop версії 2021.2. Використання ліцензійної версії програми Tableau Desktop є платним. Для отримання додаткової інформації зверніться до Ліцензування Tableau інформація.
Розгорніть і налаштуйте ADA
Після успішного розгортання ADA ви можете увійдіть використовуючи електронну адресу адміністратора, надану під час встановлення. Потім ви створюєте a домен названий CW_Domain
. Домен — це визначений користувачем набір продуктів даних. Наприклад, доменом може бути команда або проект. Домени надають користувачам структурований спосіб організації своїх продуктів даних і керування дозволами доступу.
- На консолі ADA виберіть Домени у навігаційній панелі.
- Вибирати Створити домен.
- Введіть назву (
CW_Domain
) і опис, а потім виберіть Надіслати.
Налаштуйте зразкову інфраструктуру програми за допомогою AWS CDK
Рішення AWS CDK, яке розгортає демонстраційну програму, розміщено на GitHub. У цьому розділі детально описано кроки для клонування репозиторію та налаштування проекту AWS CDK. Перш ніж виконувати ці команди, обов’язково конфігурувати ваші облікові дані AWS. Створіть папку, відкрийте термінал і перейдіть до папки, де потрібно встановити рішення AWS CDK. Запустіть наступний код:
Ці кроки виконують такі дії:
- Встановіть залежності бібліотеки
- Побудуйте проект
- Створіть дійсний шаблон CloudFormation
- Розгорніть стек за допомогою AWS CloudFormation у вашому обліковому записі AWS
Розгортання займає приблизно 1–2 хвилини та створює таблицю пошуку DynamoDB, функцію Lambda та сегмент S3, що містить файли історичних журналів як вихідні дані. Скопіюйте ці значення в програму для редагування тексту, наприклад Блокнот.
Створення продуктів даних ADA
Ми створюємо три різні продукти даних для цієї демонстрації, по одному для кожного джерела даних, до якого ви надсилатимете запити, щоб отримати оперативну інформацію. Продукт даних – це набір даних (набір даних, як-от таблиця або файл CSV), який успішно імпортовано в ADA і до якого можна надсилати запити.
Створіть продукт даних CloudWatch
По-перше, ми створюємо продукт даних для журналів програми, налаштовуючи ADA на прийом групи журналів CloudWatch для прикладної програми (функція Lambda). Використовувати CdkStack.LambdaFunction
вивести, щоб отримати лямбда-функцію ARN і знайти відповідну групу журналу CloudWatch ARN на консолі CloudWatch.
Потім виконайте наступні кроки:
- На консолі ADA перейдіть до домену ADA та створіть продукт даних CloudWatch.
- для ІМ'Я¸ введіть ім’я.
- для Тип джерела, вибирати Amazon CloudWatch.
- Забороняти Автоматична ідентифікаційна інформація.
ADA має функцію, яка автоматично виявляє дані ідентифікаційної інформації (PII) під час імпорту, яка ввімкнена за умовчанням. Для цієї демонстрації ми вимкнули цю опцію для продукту даних, оскільки виявлення даних ідентифікаційної інформації не входить до сфери цієї демонстрації.
- Вибирати МАЙБУТНІ.
- Знайдіть і виберіть групу журналів CloudWatch ARN, скопійовану з попереднього кроку.
- Скопіюйте групу журналу ARN.
- На сторінці продукту даних введіть групу журналу ARN.
- для Запит CloudWatch, введіть запит, який ADA має отримати з групи журналів.
У цій демонстрації ми запитуємо поле @message, оскільки ми зацікавлені в отриманні журналів програми з групи журналів.
- Виберіть, як ініціювати оновлення даних після початкового імпорту.
ADA можна налаштувати на прийом даних із джерела через гнучкі інтервали (до 15 хвилин або пізніше) або за запитом. Для демонстрації ми встановили щогодинне оновлення даних.
- Вибирати МАЙБУТНІ.
Далі ADA підключиться до групи журналів і запитає схему. Оскільки журнали мають формат журналу Apache, ми перетворюємо журнали в окремі поля, щоб ми могли виконувати запити до певних полів журналу. ADA надає чотири дефолт перетворення та підтримує настроюване перетворення за допомогою сценарію Python. У цій демонстрації ми запускаємо спеціальний сценарій Python для перетворення поля повідомлення JSON у поля формату журналу Apache.
- Вибирати Схема трансформації.
- Вибирати Створити нове перетворення.
- Завантажте
apache-log-extractor-transform.py
сценарій з/asset/transform_logs/
папку. - Вибирати Надіслати.
ADA перетворить журнали CloudWatch за допомогою сценарію та представить оброблену схему.
- Вибирати МАЙБУТНІ.
- На останньому кроці перегляньте кроки та виберіть Надіслати.
ADA розпочне обробку даних, створить конвеєри даних і підготує групи журналів CloudWatch для запиту з Query Workbench. Цей процес триватиме кілька хвилин і буде показано на консолі ADA під Продукти даних.
Створіть продукт даних Amazon S3
Ми повторюємо кроки, щоб додати історичні журнали з джерела даних Amazon S3 і знайти довідкові дані з таблиці DynamoDB. Для цих двох джерел даних ми не створюємо користувальницькі перетворення, оскільки формати даних — CSV (для історичних журналів) і ключові атрибути (для довідкових даних пошуку).
- На консолі ADA створіть новий продукт даних.
- Введіть назву (
hist_logs
) і виберіть Amazon S3. - Скопіюйте Amazon S3 URI (текст після
arn:aws:s3:::
) ЗCdkStack.S3
вихідну змінну та перейдіть до консолі Amazon S3. - У полі пошуку введіть скопійований текст, відкрийте сегмент S3, виберіть
/logs
і виберіть Копіювати S3 URI.
На цьому шляху зберігаються історичні журнали.
- Поверніться до консолі ADA та введіть скопійований S3 URI для Розташування S3.
- для Тригер оновленнявиберіть На вимогу оскільки історичні журнали оновлюються з невизначеною частотою.
- для Оновити політикувиберіть Додавати щоб додати щойно імпортовані дані до існуючих даних.
- Вибирати МАЙБУТНІ.
ADA обробляє схему для файлів у вибраному шляху до папки. Оскільки журнали мають формат CSV, ADA може читати назви стовпців без додаткових перетворень. Проте колони status_code
та request_size
ADA визначає як довгий тип. Ми хочемо підтримувати узгодженість типів даних стовпців у продуктах даних, щоб ми могли об’єднувати таблиці даних і запитувати дані. Колона status_code
використовуватиметься для створення об’єднань між таблицями даних.
- Вибирати Схема трансформації щоб змінити тип даних двох стовпців на рядковий тип даних.
Зверніть увагу на виділені назви стовпців у Попередній перегляд схеми перед застосуванням перетворень типу даних.
- У План трансформації панель, під Вбудовані трансформаціївиберіть Застосувати відображення.
Цей параметр дозволяє змінювати тип даних з одного типу на інший.
- У Застосувати відображення розділ, зніміть вибір Опустіть інші поля.
Якщо цей параметр не вимкнено, буде збережено лише перетворені стовпці, а всі інші стовпці буде видалено. Оскільки ми хочемо зберегти всі стовпці, ми вимикаємо цей параметр.
- під Відображення полів¸ для Старе ім'я та Нове найменування, введіть
status_code
і для Новий тип, введітьstring
. - Вибирати Додати елемент.
- для Старе ім'я та Нове найменування¸ введіть запит_розмір і for Новий тип даних, введіть рядок.
- Вибирати Надіслати.
ADA застосує трансформацію відображення до джерела даних Amazon S3. Зверніть увагу на типи стовпців у Попередній перегляд схеми панель
- Вибирати Переглянути зразок для попереднього перегляду даних із застосованим перетворенням.
ADA відобразить підтвердження отримання ідентифікаційної інформації, щоб переконатися, що дані можуть переглядати лише авторизовані користувачі або що набір даних не містить жодних ідентифікаційних даних.
- Вибирати згодні щоб продовжити перегляд зразків даних.
Зауважте, що схема ідентична схемі групи журналів CloudWatch, оскільки журнали поточної програми та історичні журнали програми мають формат журналу Apache.
- На останньому кроці перегляньте конфігурацію та виберіть Надіслати.
ADA починає обробку даних із джерела Amazon S3, створює серверну інфраструктуру та готує продукт даних. Цей процес займає кілька хвилин залежно від розміру даних.
Створіть продукт даних DynamoDB
Нарешті, ми створюємо продукт даних DynamoDB. Виконайте наступні дії:
- На консолі ADA створіть новий продукт даних.
- Введіть назву (
lookup
) і виберіть Amazon DynamoDB. - Введіть
Cdk.DynamoDBTable
вихідна змінна для Таблиця DynamoDB ARN.
Ця таблиця містить ключові атрибути, які використовуватимуться як таблиця пошуку в цій демонстрації. Для даних пошуку ми використовуємо коди HTTP, а також довгі та короткі описи кодів. Ви також можете використовувати PostgreSQL, MySQL або вихідний файл CSV як альтернативу.
- для Тригер оновленнявиберіть On-Demand.
Оновлення надсилатимуться за запитом, оскільки під час запиту пошук виконується переважно для довідкових цілей, а будь-які оновлення даних пошуку можна оновлювати в ADA за допомогою тригерів на вимогу.
- Вибирати МАЙБУТНІ.
ADA зчитує схему з основної схеми DynamoDB і представляє назву стовпця та тип для додаткового перетворення. Ми продовжимо вибір схеми за замовчуванням, оскільки типи стовпців узгоджуються з типами з групи журналів CloudWatch і джерела даних Amazon S3 CSV. Наявність узгоджених типів даних у джерелах даних дозволяє нам писати запити для отримання записів шляхом об’єднання таблиць за допомогою полів стовпців. Наприклад, колонка key
у схемі DynamoDB відповідає status_code
у продуктах даних Amazon S3 і CloudWatch. Ми можемо написати запити, які можуть об’єднати три таблиці за допомогою імені стовпця key
. Приклад наведено в наступному розділі.
- Вибирати Продовжити за поточною схемою.
- Перегляньте конфігурацію та виберіть Надіслати.
ADA обробить дані з джерела даних таблиці DynamoDB і підготує продукт даних. Залежно від розміру даних цей процес займає кілька хвилин.
Тепер ми маємо всі три дані, оброблені ADA, і доступні для виконання запитів.
Використовуйте Query Workbench для запиту даних
ADA дозволяє запускати запити до продуктів даних, абстрагуючи джерело даних і роблячи його доступним за допомогою SQL (Structured Query Language). Ви можете писати запити та об’єднувати таблиці так само, як надсилали б запити до таблиць у реляційній базі даних. Ми демонструємо можливості запитів ADA за допомогою двох сценаріїв користувача. В обох сценаріях ми приєднуємо набір даних журналу програми до таблиці пошуку кодів помилок. У першому випадку використання ми запитуємо поточні журнали програми, щоб визначити 10 найпопулярніших кінцевих точок програми разом із відповідними кодами стану HTTP:
У другому прикладі ми запитуємо таблицю історичних журналів, щоб отримати 10 найпопулярніших кінцевих точок програми з найбільшою кількістю помилок, щоб зрозуміти шаблон виклику кінцевої точки:
Окрім надсилання запитів, за бажанням ви можете зберегти запит і поділитися збереженим запитом з іншими користувачами в тому ж домені. Спільні запити доступні безпосередньо з Query Workbench. Результати запиту також можна експортувати у формат CSV.
Візуалізуйте продукти даних ADA в Tableau
ADA пропонує можливість з'єднуватися до сторонніх інструментів BI для візуалізації даних і створення звітів із продуктів даних ADA. У цій демонстрації ми використовуємо власну інтеграцію ADA з Tableau для візуалізації даних із трьох продуктів даних, які ми налаштували раніше. Використовуючи з’єднувач Tableau Athena та виконуючи кроки в Конфігурація Tableau, ви можете налаштувати ADA як джерело даних у Tableau. Після встановлення успішного з’єднання між Tableau і ADA Tableau заповнить три продукти даних у каталозі Tableau cw_domain
.
Потім ми встановлюємо зв’язок між трьома базами даних, використовуючи код статусу HTTP як об’єднувальний стовпець, як показано на наступному знімку екрана. Tableau дозволяє нам працювати в режимі онлайн і офлайн з джерелами даних. В онлайн-режимі Tableau підключатиметься до ADA та запитуватиме продукти даних у реальному часі. В автономному режимі ми можемо використовувати Витяг можливість отримати дані з ADA та імпортувати дані в Tableau. У цій демонстрації ми імпортуємо дані в Tableau, щоб зробити запити більш чуйними. Потім ми зберігаємо книгу Tableau. Ми можемо перевірити дані з джерел даних, вибравши базу даних і Оновити Зараз.
Завдяки конфігураціям джерела даних у Tableau ми можемо створювати власні звіти, діаграми та візуалізації в продуктах даних ADA. Розглянемо два варіанти використання візуалізацій.
Як показано на наступному малюнку, ми візуалізували частоту помилок HTTP кінцевими точками програми за допомогою вбудованої функції Tableau. теплова карта діаграма. Ми відфільтрували коди статусу HTTP, щоб включити лише коди помилок у діапазоні 4xx і 5xx.
Ми також створили гістограму, щоб відобразити кінцеві точки програми з історичних журналів, упорядкованих за кількістю кодів помилок HTTP. На цій діаграмі ми бачимо, що /v1/server/admin
кінцева точка згенерувала найбільшу кількість кодів статусу помилки HTTP.
Прибирати
Очищення прикладної інфраструктури прикладної програми складається з двох етапів. По-перше, щоб видалити інфраструктуру, надану для цілей цієї демонстрації, виконайте таку команду в терміналі:
Для наступного запитання введіть y, і AWS CDK видалить ресурси, розгорнуті для демонстрації:
Крім того, ви можете видалити ресурси через консоль AWS CloudFormation, перейшовши до стеку CdkStack і вибравши видаляти.
Другим кроком є видалення ADA. Інструкції див Видаліть рішення.
Висновок
У цій публікації ми продемонстрували, як використовувати рішення ADA для отримання інформації з журналів програми, що зберігаються в двох різних джерелах даних. Ми продемонстрували, як інсталювати ADA в обліковому записі AWS і розгорнути демонстраційні компоненти за допомогою AWS CDK. Ми створили продукти даних в ADA та налаштували продукти даних з відповідними джерелами даних за допомогою вбудованих з’єднувачів даних ADA. Ми продемонстрували, як надсилати запити до продуктів даних за допомогою стандартних запитів SQL і генерувати аналітичну інформацію про дані журналу. Ми також підключили клієнт Tableau Desktop, сторонній продукт BI, до ADA та продемонстрували, як створювати візуалізації на основі продуктів даних.
ADA автоматизує процес прийому, перетворення, управління та запитів до різноманітних наборів даних і спрощує керування даними життєвим циклом. Попередньо створені конектори ADA дозволяють отримувати дані з різних джерел даних. Команди програмного забезпечення, які володіють базовими знаннями про продукти та послуги AWS, зможуть за кілька годин налаштувати оперативну платформу аналітики даних і забезпечити безпечний доступ до даних. Потім дані можна легко та швидко запитувати за допомогою інтуїтивно зрозумілого автономного веб-інтерфейсу користувача.
Спробуйте ADA сьогодні, щоб легко керувати даними та отримувати статистичні дані.
Про авторів
Апараджітан Вайдянатан є головним архітектором корпоративних рішень в AWS. Він підтримує корпоративних клієнтів у міграції та модернізації своїх робочих навантажень у хмарі AWS. Він хмарний архітектор із понад 23-річним досвідом проектування та розробки корпоративних, великомасштабних і розподілених програмних систем. Він спеціалізується на машинному навчанні та аналітиці даних, зосереджуючись на домені Data and Feature Engineering. Він – початківець марафонець, і його хобі включає піші прогулянки, їзду на велосипеді та проведення часу з дружиною та двома хлопчиками.
Рашим Рахман є розробником програмного забезпечення з Сіднея, Австралія, має понад 10 років досвіду розробки та архітектури програмного забезпечення. Він працює в основному над створенням широкомасштабних рішень AWS з відкритим вихідним кодом для звичайних випадків використання клієнтами та бізнес-проблем. У вільний час він захоплюється спортом і проводить час з друзями та родиною.
Хафіз Саадулла є головним менеджером із технічних продуктів Amazon Web Services. Hafiz зосереджується на рішеннях AWS, розроблених, щоб допомогти клієнтам, вирішуючи типові бізнес-проблеми та випадки використання.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- ChartPrime. Розвивайте свою торгову гру за допомогою ChartPrime. Доступ тут.
- BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/derive-operational-insights-from-application-logs-using-automated-data-analytics-on-aws/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 10
- 11
- 12
- 14
- 15%
- 16
- 160
- 17
- 2021
- 3000
- 500
- 7
- 8
- 9
- a
- здатність
- Здатний
- МЕНЮ
- доступ
- доступний
- доступною
- рахунки
- через
- дії
- АДА
- додавати
- доповнення
- Додатковий
- адресація
- адмін
- після
- проти
- ВСІ
- дозволяти
- дозволяє
- по
- Також
- альтернатива
- Amazon
- Amazon Web Services
- серед
- an
- аналіз
- аналітики
- аналітика
- аналізувати
- та
- Інший
- будь-який
- Apache
- API
- Інтерфейси
- додаток
- застосування
- прикладної
- Застосовувати
- Застосування
- архітектура
- ЕСТЬ
- AS
- прагне
- At
- Атрибути
- Австралія
- Authentication
- уповноважений
- Автоматизований
- автоматизує
- автоматично
- доступний
- AWS
- AWS CloudFormation
- назад
- Backend
- бар
- заснований
- основний
- BE
- оскільки
- було
- перед тим
- замовляти
- між
- обидва
- Box
- будувати
- Створюємо
- вбудований
- бізнес
- бізнес-аналітика
- але
- by
- call
- CAN
- можливості
- випадок
- випадків
- каталог
- CD
- зміна
- Графік
- Чарти
- Вибирати
- Вибираючи
- клієнт
- хмара
- код
- Коди
- збір
- Колонка
- Колони
- загальний
- повний
- Компоненти
- конфігурація
- налаштувати
- З'єднуватися
- підключений
- зв'язку
- з'єднує
- Вважати
- послідовний
- Консоль
- містить
- продовжувати
- корелює
- Кореляція
- Відповідний
- відповідає
- Коштувати
- створювати
- створений
- створює
- створення
- Повноваження
- Поточний
- виготовлений на замовлення
- клієнт
- Клієнти
- приладова панель
- дані
- Analytics даних
- обробка даних
- Database
- базами даних
- набори даних
- дефолт
- Попит
- Демонстрація
- демонструвати
- продемонстрований
- Залежно
- розгортання
- розгорнути
- розгортання
- розгортає
- description
- призначений
- проектування
- робочий стіл
- докладно
- деталі
- Розробник
- розвивається
- розробка
- діагностика
- різний
- безпосередньо
- інвалід
- відкриття
- дисплей
- розподілений
- Різне
- Ні
- домен
- домени
- Не знаю
- впав
- під час
- кожен
- Раніше
- легко
- редагування
- або
- включений
- дозволяє
- Кінцева точка
- кінцеві точки
- Машинобудування
- забезпечувати
- Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у
- підприємство
- корпоративні клієнти
- Рішення для підприємств
- помилка
- помилки
- встановити
- встановлений
- Ефір (ETH)
- приклад
- існуючий
- досвід
- Пояснювати
- пояснення
- витяг
- витяг даних
- знайомий
- сім'я
- особливість
- кілька
- поле
- Поля
- Рисунок
- філе
- Файли
- остаточний
- фінансування
- Перший
- гнучкий
- Сфокусувати
- фокусується
- після
- для
- формат
- чотири
- частота
- друзі
- від
- функція
- Отримувати
- породжувати
- генерується
- отримати
- отримання
- управління
- Group
- Групи
- Мати
- має
- he
- допомога
- Виділено
- піший туризм
- його
- історичний
- хобі
- відбувся
- ГОДИННИК
- Як
- How To
- Однак
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- IAM
- однаковий
- ідентифікувати
- Особистість
- if
- імпорт
- in
- включати
- includes
- У тому числі
- інформація
- Інфраструктура
- початковий
- розуміння
- встановлювати
- установка
- інструкції
- інтегрований
- інтеграція
- Інтелект
- інтерактивний
- зацікавлений
- інтерфейс
- в
- інтуїтивний
- викликає
- залучений
- питання
- IT
- приєднатися
- приєднання
- з'єднання
- JPG
- json
- просто
- тримати
- ключ
- знання
- мова
- великий
- масштабний
- останній
- пізніше
- запуск
- вивчення
- бібліотека
- Ліцензований
- Життєвий цикл
- як
- МЕЖА
- Лінія
- список
- жити
- журнал
- каротаж
- Довго
- подивитися
- пошук
- машина
- навчання за допомогою машини
- зробити
- Робить
- управляти
- управління
- менеджер
- багато
- карта
- відображення
- Марафон
- Маркетинг
- Матерія
- значущим
- повідомлення
- МЗС
- може бути
- мігрувати
- протокол
- режим
- модернізувати
- більше
- найбільш
- в основному
- Mozilla
- багатофакторна аутентифікація
- MySQL
- ім'я
- Названий
- Імена
- рідний
- Переміщення
- навігація
- навігація
- Необхідність
- необхідний
- потреби
- Нові
- нещодавно
- наступний
- номер
- of
- Пропозиції
- offline
- Старий
- on
- On-Demand
- ONE
- онлайн
- тільки
- відкрити
- з відкритим вихідним кодом
- оперативний
- варіант
- or
- порядок
- Інше
- інші
- з
- вихід
- огляд
- сторінка
- pane
- Пароль
- шлях
- Викрійки
- виконувати
- Дозволи
- Особисто
- телефон
- пій
- трубопровід
- місце
- одноколірний
- план
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- Політика
- Портал
- пошта
- postgresql
- Харчування
- Готувати
- Готує
- передумови
- представити
- подарунки
- попередній перегляд
- попередній
- в першу чергу
- Головний
- попередній
- проблеми
- продовжити
- процес
- оброблена
- процеси
- обробка
- Вироблений
- Product
- менеджер по продукції
- Продукти
- Продукти та послуги
- програми
- проект
- забезпечувати
- за умови
- Постачальник
- забезпечує
- мета
- цілей
- Python
- запити
- питання
- швидко
- діапазон
- Читати
- готовий
- отримати
- облік
- називають
- регіон
- відносини
- доречний
- видаляти
- повторювати
- Звіти
- запросити
- вимагається
- ресурси
- ті
- реагувати
- результати
- зберігати
- огляд
- верхова їзда
- ролі
- корінь
- Правило
- прогін
- бігун
- біг
- продажів
- то ж
- зберегти
- шкала
- сценарії
- плановий
- сфера
- Пошук
- другий
- розділ
- безпечний
- безпеку
- побачити
- обраний
- вибір
- послати
- посланий
- окремий
- служити
- Без сервера
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- установка
- Поділитись
- загальні
- Короткий
- показаний
- Шоу
- простий
- спрощений
- спрощення
- Розмір
- навички
- So
- Софтвер
- розробка програмного забезпечення
- рішення
- Рішення
- Source
- Джерела
- спеціаліст
- спеціалізується
- конкретний
- зазначений
- Витрати
- SPORTS
- SQL
- стек
- автономні
- standard
- старт
- починається
- Статус
- Крок
- заходи
- зберігання
- зберігати
- рядок
- структурований
- успішний
- Успішно
- такі
- Опори
- Переконайтеся
- Сідней
- Systems
- таблиця
- Жива картина
- Приймати
- приймає
- команда
- команди
- технічний
- технічні навички
- термінал
- Що
- Команда
- Джерело
- їх
- потім
- Там.
- Ці
- третя сторона
- це
- три
- через
- час
- до
- сьогодні
- інструменти
- топ
- Кращі 10
- Усього:
- Перетворення
- Перетворення
- перетворень
- перетворений
- перетворення
- перетворення
- спрацьовує
- два
- тип
- Типи
- при
- що лежить в основі
- розуміти
- оновлений
- Updates
- на
- URI
- us
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- користувач
- Інтерфейс користувача
- користувачі
- використання
- Цінності
- змінна
- різноманітність
- версія
- через
- вид
- хотіти
- шлях..
- we
- Web
- веб-сервіси
- ДОБРЕ
- коли
- який
- в той час як
- широкий
- Широкий діапазон
- дружина
- волі
- з
- в
- без
- Work
- робочий
- працює
- б
- запис
- років
- ви
- вашу
- зефірнет