جس طرح دکاندار اپنا سامان صارفین تک پہنچانے کے لیے امریکی میل یا UPS پر انحصار کرتے ہیں، اسی طرح کارکنان ڈیٹا پائپ لائنوں پر بھروسہ کرتے ہیں تاکہ وہ معلومات فراہم کر سکیں جس کی انہیں کاروباری بصیرت حاصل کرنے اور فیصلے کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا چینلز کا یہ نیٹ ورک، بیک گراؤنڈ میں کام کرتا ہے، پروسیسرڈ ڈیٹا کو کمپیوٹر سسٹمز میں تقسیم کرتا ہے، ایک ضروری فریم ورک اور کام اعداد و شمار پر مبنی ہے کاروبار.
ڈیٹا سسٹمز کو پائپ لائنوں کے ساتھ جوڑنے کی قدر میں مسلسل اضافہ ہوتا جا رہا ہے کیونکہ کمپنیوں کو بہت سارے سٹریمنگ ڈیٹا کو تیزی سے استعمال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جو مختلف فارمیٹس میں پیش کیے جاتے ہیں۔ لہذا، مینیجرز جو ڈیٹا پائپ لائنز کو اعلی سطح پر سمجھتے ہیں وہ خام ڈیٹا کو ڈیش بورڈز یا رپورٹس پر نظر آنے والی معلومات کی طرف بہتر طور پر منتقل کر سکتے ہیں، زیادہ تر اقتصادی طور پر۔
ڈیٹا پائپ لائنز کیا ہیں؟
ڈیٹا پائپ لائنز ڈیٹا پروسیسنگ عناصر کی وضاحت کرتی ہیں۔ سیریز میں منسلک، ایک چینل کے ڈیٹا آؤٹ پٹ کے ساتھ اگلے ایک کے لیے ان پٹ کے طور پر کام کرتا ہے۔ یہ نالی ماخذ سے شروع ہوتی ہے، جہاں سسٹمز اسے شفٹ کرکے یا نقل کرکے اور اسے نئی منزل پر لے جاکر ہضم کرتے ہیں۔
کمپیوٹر پروگرام اپنے آدانوں کو تخلیق، ترمیم، تبدیلی یا پیکج کرتے ہیں۔ بہتر ڈیٹا پروڈکٹ اس نئی جگہ پر۔ اس کے بعد، ایک اور کمپیوٹر سسٹم پروسیس شدہ ڈیٹا آؤٹ پٹ کو، اپنی ڈیٹا پائپ لائن میں، بطور ان پٹ لے سکتا ہے۔
ڈیٹا ہر کنکشن کے ساتھ اور مختلف صفائی کے عمل اور پائپ لائنوں کے ذریعے جاری رہتا ہے جب تک کہ یہ قابل استعمال حالت تک نہ پہنچ جائے۔ پھر ملازمین اسے کام پر استعمال کرتے ہیں، یا یہ ڈیٹا کسی ذخیرے میں محفوظ ہوجاتا ہے، جیسے a ڈیٹا گودام.
ڈیٹا کی نقل و حمل کے علاوہ، کچھ نالیوں کے ذریعے ڈیٹا کو صاف، تبدیل اور تبدیل کرتے ہیں، جیسا کہ کسی شخص کا نظام انہضام خوراک کو کیسے توڑتا ہے۔ دیگر ڈیٹا چینلز تنظیم کے وسیع پائپ لائن نیٹ ورک کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا اور تجزیہ کرتے ہیں، جو اس کی صحت کی آخر سے آخر تک نگرانی فراہم کرتے ہیں، جسے بھی کہا جاتا ہے۔ ڈیٹا مشاہدہ.
کمپنیاں ڈیٹا پائپ لائنز کیوں استعمال کرتی ہیں؟
کمپنیاں اچھی ڈیٹا پائپ لائنز کو قابل توسیع، لچکدار، برقرار رکھنے کے قابل اور تیز تلاش کرتی ہیں۔ خودکار ڈیٹا پائپ لائنز، جو الگورتھم کے ذریعے بنائی اور منظم کی جاتی ہیں، ضرورت پڑنے پر ظاہر ہو سکتی ہیں یا پیچھے ہٹ سکتی ہیں۔ اس کے علاوہ، ڈیٹا پائپ لائنز ڈیٹا کو دوسرے نالیوں میں ری روٹ کر سکتی ہیں اور ڈیٹا کو تیزی سے منتقل کرنے سے گریز کر سکتی ہیں۔
ڈیٹا پائپ لائنز مختلف اہم میں شراکت کرتی ہیں۔ ڈیٹا مینجمنٹ انٹرپرائز بھر میں ضروریات. مثالوں میں شامل ہیں:
- ڈیٹا انٹیگریشن: کنیکٹر جو ڈیٹا کو ایک سسٹم سے دوسرے سسٹم میں پیک کرتے اور منتقل کرتے ہیں اور اس میں ڈیٹا اسٹریمز کی ایونٹ پر مبنی اور بیچ پروسیسنگ شامل ہوتی ہے۔
- ڈیٹا کوالٹی/ڈیٹا گورنمنٹ: ایسے راستے جو ڈیٹا کی پیداوار کے لیے کارپوریٹ پالیسیوں اور صنعت کے ضوابط کے مطابق ڈیٹا کوالٹی کے قواعد کی وضاحت اور نفاذ کرتے ہیں
- ڈیٹا کیٹلاگنگ/میٹا ڈیٹا مینجمنٹ: پائپ لائنز جو تمام قسم کے ڈیٹا بیسز کے لیے میٹا ڈیٹا کو مربوط اور اسکین کرتی ہیں اور انٹرپرائز ڈیٹا کو سیاق و سباق فراہم کرتی ہیں۔
- ڈیٹا کی رازداری: چینلز جو حساس ڈیٹا کا پتہ لگائیں اور خلاف ورزیوں سے بچائیں۔
تنظیموں کو درپیش تین چیلنجز
ڈیٹا پائپ لائنوں کا فائدہ اٹھانے والی تنظیموں کو کم از کم تین چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے: پیچیدگی، بڑھتی ہوئی لاگت اور سیکورٹی۔
پیچیدگی
انجینئرز کو ڈیٹا پائپ لائنز کو منسلک یا تبدیل کرنا چاہیے کیونکہ کاروباری ڈیٹا کی ضروریات تبدیل ہوتی ہیں، چینلز کے استعمال اور برقرار رکھنے کی پیچیدگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ مزید برآں، ملازمین کو آپس میں جڑے ہوئے ہائبرڈ کلاؤڈ ماحول میں ڈیٹا منتقل کرنے کی ضرورت ہے، بشمول آن پریمیسس والے عوامی طور پر دستیاب، جیسے Microsoft Azure۔
بہت سے مختلف کو سنبھالنا کلاؤڈ کمپیوٹنگ ڈیٹا پائپ لائن نیٹ ورک کو سکیل کرنے میں چیلنجوں کی وجہ سے مقامات ڈیٹا پائپ لائنز کے ساتھ مایوسی کا اضافہ کرتے ہیں۔ جب انجینئرز قابلیت سے آرکیٹیکٹ کرنے میں ناکام رہتے ہیں، تو کسی تنظیم میں ڈیٹا چینلز، ڈیٹا کی نقل و حرکت سست ہو جاتی ہے، یا ملازمین اپنی ضرورت کے مطابق ڈیٹا حاصل کرنے میں ناکام رہتے ہیں اور انہیں اضافی کام کرنا پڑتا ہے۔ ڈیٹا صاف کرنا.
بی ایم سی سافٹ ویئر میں ڈیجیٹل بزنس آٹومیشن کے صدر، گور سٹیف، اس کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ کارپوریشنوں کی جدوجہد ایک پیچیدہ پائپ لائن سسٹم کو ان کی اہم ایپلی کیشنز میں شامل کرنا۔ نتیجتاً، کاروباری اداروں کو ڈیٹا ورک فلو آرکیسٹریشن پلیٹ فارمز میں سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت ہوگی جو ڈیٹا کو رواں دواں رکھتے ہیں اور انہیں جدید ترین ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا اوپس۔ علم.
بڑھے ہوئے اخراجات
جیسے جیسے نئی ڈیٹا ٹیکنالوجیز ابھرتی ہیں، کاروبار کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ اخراجات میں اضافہ اپنی ڈیٹا پائپ لائنوں میں سے ہر ایک کو اپنانے کے لیے جدید بنانا۔ اس کے علاوہ، کمپنیوں کو پائپ لائن کی دیکھ بھال اور تکنیکی علم کو آگے بڑھانے پر زیادہ خرچ کرنا چاہیے۔
اخراجات کا ایک اور ذریعہ پیدا ہوتا ہے۔ تبدیلیاں کی ہیں انجینئرز کے ذریعہ اپ اسٹریم، ماخذ کے قریب۔ بعض اوقات، یہ ڈویلپرز اپنے کوڈ کے اثرات کو براہ راست نہیں دیکھ سکتے، کم از کم ایک ڈیٹا کے عمل کو توڑ دیتے ہیں کیونکہ ڈیٹا پائپ لائنوں کے نیچے جاتا ہے۔
ڈیٹا کی حفاظت
انجینئرز کو تعمیل کے لیے ڈیٹا کی حفاظت کو یقینی بنانے کی ضرورت ہے کیونکہ ڈیٹا مختلف ڈیٹا چینلز سے سامعین تک پہنچتا ہے۔ مثال کے طور پر، کمپنی کے اکاؤنٹنٹس کو پائپ لائنز کے ذریعے بھیجی گئی حساس کریڈٹ کارڈ کی معلومات کی ضرورت ہو سکتی ہے جو کسٹمر سروس کے عملے کے پاس نہیں جانا چاہیے۔
لہذا، سیکورٹی کے خطرات بڑھ جاتے ہیں اگر انجینئرز کے پاس ڈیٹا کو دیکھنے کا کوئی طریقہ نہیں ہے کیونکہ یہ پائپ لائن کے نیچے بہتا ہے۔ Ponemon ریسرچ نوٹ کرتا ہے کہ 63٪ سیکورٹی تجزیہ کار نیٹ ورک اور انفراسٹرکچر میں مرئیت کی کمی کو تناؤ کا باعث قرار دیتے ہیں۔
ڈیٹا پائپ لائنز استعمال کرنے کے بہترین طریقے
ڈیٹا پائپ لائنز کے استعمال کے لیے ضروری ڈیٹا کو تخلیق اور دیکھ بھال کے لیے کم ترین قیمت پر جلد از جلد صارفین کے لیے قابل رسائی بنانے کے لیے ایک نازک توازن کی ضرورت ہوتی ہے۔ یقینی طور پر، کاروباری اداروں کو بہترین انتخاب کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا فن تعمیر محفوظ، چست، اور آپریشنل طور پر مضبوط ڈیٹا پائپ لائنز کے ساتھ۔
اس کے علاوہ، کمپنیوں کو مندرجہ ذیل پر غور کرنے کی ضرورت ہے:
- AI اور مشین لرننگ (ML) ٹیکنالوجیز: تنظیمیں ڈیٹا کے بہاؤ کے نمونوں کی شناخت کے لیے ML پر انحصار کریں گی، تنظیم کے تمام حصوں میں ڈیٹا کے بہاؤ کو بہترین طریقے سے بہتر بنائیں گی۔ مزید برآں، اچھی ML سروسز ڈیٹا کے بہاؤ کو خود سے مربوط کرنے، شفا دینے اور ڈیٹا پائپ لائنوں کو ٹیون کرنے میں سہولت فراہم کر کے مزید موثر بنائے گی۔ 2025 تک، AI ماڈلز کی جگہ لے لیں گے۔ 60٪ موجودہ میں سے، بشمول روایتی ڈیٹا پر بنی ڈیٹا پائپ لائنوں کے ساتھ۔
- ڈیٹا مشاہدہ: ڈیٹا آبزرویبلٹی انجینئرز کو پورے ڈیٹا پائپ لائن نیٹ ورک کی مکمل نگرانی فراہم کرتا ہے، بشمول اس کے آرکیسٹریشن۔ ڈیٹا آبزرویبلٹی کی مدد سے، انجینئرز جانتے ہیں کہ ڈیٹا پائپ لائنز کیسے کام کر رہی ہیں اور کن چیزوں کو تبدیل کرنا، ٹھیک کرنا یا کاٹنا ہے۔
- میٹا ڈیٹا مینجمنٹ: اچھی ڈیٹا آبزرویبلٹی حاصل کرنے کے لیے میٹا ڈیٹا کا بہترین استعمال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جسے ڈیٹا بھی کہا جاتا ہے جو ڈیٹا کو بیان کرتا ہے۔ نتیجتاً، کمپنیاں لاگو ہوں گی۔ میٹا ڈیٹا مینجمنٹ موجودہ کو ابھرتے ہوئے فعال میٹا ڈیٹا کے ساتھ جوڑنے کے لیے مطلوبہ آٹومیشن، بصیرت، اور ڈیٹا پائپ لائنوں میں مشغولیت حاصل کرنے کے لیے ڈھانچہ۔
ٹولز جو ڈیٹا پائپ لائنز کا نظم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔
کاروبار ڈیٹا کنکشن بنانے، تعینات کرنے اور برقرار رکھنے میں مدد کے لیے ڈیٹا پائپ لائن ٹولز پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ وسائل متعدد سے ڈیٹا منتقل کرتے ہیں۔ منزلوں کے ذرائع زیادہ مؤثر طریقے سے، اختتام سے آخر تک کے عمل کی حمایت کرتا ہے۔
جب کہ کچھ انٹرپرائزز خصوصی اندرونی ٹولز تیار کرنے اور ان کو برقرار رکھنے کا منصوبہ بناتے ہیں، وہ تنظیموں کے وسائل کو ان کا انتظام کرنے کے لیے نکال سکتے ہیں، خاص طور پر جب ڈیٹا ملٹی کلاؤڈ ماحول میں گردش کرتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، کچھ کاروبار ان اخراجات کو بچانے کے لیے فریق ثالث فروشوں کی طرف رجوع کریں گے۔
تھرڈ پارٹی ڈیٹا پائپ لائن ٹولز دو ذائقوں میں آتے ہیں۔ کچھ عام لوگ کئی کلاؤڈ سروسز میں ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، اس پر کارروائی کرتے ہیں اور ڈیلیور کرتے ہیں۔ مثالوں میں شامل ہیں:
- AWS گلو: ایک سرور لیس لو کوڈ، ایکسٹریکٹ، ٹرانسفارم، لوڈ (ETL) پلیٹ فارم جس میں مرکزی میٹا ڈیٹا ریپوزٹری اور ایم ایل کا استعمال کرتا ہے۔ ڈیٹا کو ڈپلیکیٹ اور صاف کرنے کے لیے
- Azure ڈیٹا فیکٹری: ڈیٹا کی نقل و حرکت کو ترتیب دینے اور ڈیٹا کے درمیان تبدیلی کے لیے ایک خدمت Azure وسائلڈیٹا آبزرویبلٹی کا استعمال کرتے ہوئے، میٹا ڈیٹا، اور مشین لرننگ
- کلاؤڈرا: ڈیٹا سروسز جو متعدد انٹرپرائز کلاؤڈز میں ڈیٹا کو ہینڈل کرتی ہیں، ڈیٹا کی نقل کو ہموار کرتی ہیں، اور استعمال کرتی ہیں۔ نیفی - ایک تیز، آسان، اور محفوظ ڈیٹا انٹیگریشن ٹول
- گوگل کلاؤڈ ڈیٹا فیوژن: گوگل ڈیٹا انٹیگریشن کی ایک اعلیٰ ترین پروڈکٹ اور بنیاد جو کہ شامل ہیں ڈیٹا آبزرویبلٹی اور انضمام میٹا ڈیٹا۔
- IBM انفارمیشن سرور IBM Cloud Pak برائے ڈیٹا: ML صلاحیتوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا انضمام، معیار، اور حکمرانی کی صلاحیتوں والا سرور
- IBM Infosphere انفارمیشن سرور: کسی بھی کلاؤڈ پر ایک منظم سروس یا ML کا استعمال کرنے والے کسٹمر انفراسٹرکچر کے لیے خود نظم کردہ
- معلوماتی: ایک ذہین ڈیٹا پلیٹ فارم جس میں مقامی کنیکٹیویٹی، ادخال، معیار، گورننس، انٹرپرائز وائیڈ میٹا ڈیٹا کے ذریعے کیٹلاگنگ، رازداری، اور متعدد کلاؤڈز میں ماسٹر ڈیٹا مینجمنٹ شامل ہے۔
- ٹیلنڈ: ایک مکمل ڈیٹا ایکو سسٹم جو کلاؤڈ سے آزاد ہے اور اپنے ڈیٹا فیبرک میں ایم ایل کو سرایت کرتا ہے۔
دیگر ٹولز ڈیلیوری کے لیے ڈیٹا کی تیاری اور پیکنگ میں مہارت رکھتے ہیں:
- فائیوٹران: ایک کم سیٹ اپ، بغیر کنفیگریشن، اور بغیر دیکھ بھال والی ڈیٹا پائپ لائن جو آپریشنل ذرائع سے ڈیٹا اٹھاتی ہے اور اسے جدید کلاؤڈ گودام تک پہنچاتی ہے۔
- مالین: ایک متحرک ETL پلیٹ فارم جو ریئل ٹائم ایڈجسٹمنٹ کرتا ہے اگر ڈیٹا کے عمل میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے یا ناکام ہوجاتا ہے۔
- الوما: خودکار ڈیٹا پروسیسز کے آسان کنٹرول اور مرئیت کے لیے گوگل کا ڈیٹا پائپ لائن ٹول
- سلائی: ایک ETL اور ڈیٹا گودام ٹول، ٹیلنڈ کے ساتھ جوڑا، جو متعدد ذرائع سے ڈیٹا کو منتقل اور منظم کرتا ہے۔
انٹرپرائز کی سطح پر، کاروبار کم از کم ایک عام ڈیٹا پائپ لائن وسیلہ استعمال کریں گے جو ڈیٹا کی تیاری کی پیچیدگیوں کو سنبھالنے کے لیے متعدد کلاؤڈز میں خدمات کو پھیلاتا ہے اور دوسرا خصوصی۔
نتیجہ
کسی بھی جدید ڈیٹا آرکیٹیکچر کو ڈیٹا پائپ لائن نیٹ ورک کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ڈیٹا کو اس کی خام حالت سے قابل استعمال میں منتقل کیا جا سکے۔ ڈیٹا پائپ لائنز کاروبار اور ڈیٹا مینجمنٹ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے بہترین ٹرانسپورٹ ڈیٹا کو لچک اور رفتار فراہم کرتی ہیں۔
اگرچہ خراب ڈیٹا پائپ لائنز کی وجہ سے پیچیدگی، لاگت اور سیکورٹی کے خطرات میں اضافہ ہوتا ہے، اچھے ڈیٹا ٹولز کے ساتھ اچھے ڈیٹا آرکیٹیکچر کو لاگو کرنے سے پوری تنظیم میں ڈیٹا پائپ لائنز کی صلاحیت بڑھ جاتی ہے۔
As کرس گلیڈون، شریک بانی اور سی ای او اویئنٹنوٹ، ڈیٹا پائپ لائنز ڈیٹا کی وسیع اقسام کو اچھی طرح سے ہضم کرنے کے لیے زیادہ ضروری ہو جائیں گی۔ مستقبل زیادہ نفیس ڈیٹا انضمام کے ساتھ ڈیٹا پائپ لائن میں بہتری لاتا ہے جس کا انتظام کرنا آسان ہے۔
Shutterstock.com سے لائسنس کے تحت استعمال شدہ تصویر
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.dataversity.net/data-pipelines-an-overview/
- a
- ہمارے بارے میں
- قابل رسائی
- کے پار
- فعال
- اپنانے
- اس کے علاوہ
- اس کے علاوہ
- جوڑتا ہے
- ایڈجسٹمنٹ
- کے خلاف
- فرتیلی
- AI
- یلگوردمز
- تمام
- ایمیزون
- تجزیہ کار کہتے ہیں
- تجزیے
- اور
- اور بنیادی ڈھانچہ
- ایک اور
- ظاہر
- ایپلی کیشنز
- کا اطلاق کریں
- فن تعمیر
- منسلک کریں
- سماعتوں
- آٹومیٹڈ
- میشن
- دستیاب
- گریز
- AWS
- Azure
- پس منظر
- متوازن
- کیونکہ
- بن
- BEST
- بہتر
- BMC
- توڑ
- وقفے
- لاتا ہے
- تعمیر
- تعمیر
- کاروبار
- کاروبار
- فون
- نہیں کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- کارڈ
- مرکزی
- سی ای او
- یقینی طور پر
- چیلنجوں
- تبدیل
- چینل
- چینل
- میں سے انتخاب کریں
- قریب
- بادل
- بادل کی خدمات
- شریک بانی
- کوڈ
- جمع
- جمع
- کس طرح
- کمپنیاں
- کمپنی کے
- پیچیدگی
- تعمیل
- کمپیوٹر
- رابطہ قائم کریں
- مربوط
- کنکشن
- کنکشن
- رابطہ
- اس کے نتیجے میں
- غور کریں
- بسم
- جاری ہے
- شراکت
- کنٹرول
- تبدیل
- کارپوریٹ
- قیمت
- اخراجات
- تخلیق
- بنائی
- مخلوق
- کریڈٹ
- کریڈٹ کارڈ
- اہم
- گاہک
- کسٹمر سروس
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا انضمام
- ڈیٹا مینجمنٹ
- ڈیٹا پلیٹ فارم
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا پروسیسنگ
- ڈیٹا کی معیار
- ڈیٹا کی حفاظت
- ڈیٹا گودام
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹاورسٹی
- فیصلے
- نجات
- فراہم کرتا ہے
- ترسیل
- تعیناتی
- منزل
- ڈویلپرز
- ترقی
- مختلف
- ڈیجیٹل
- براہ راست
- نیچے
- متحرک
- ہر ایک
- آسان
- ماحول
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کرنڈ
- ملازمین
- آخر سے آخر تک
- مصروفیت
- انجینئرز
- کو یقینی بنانے کے
- انٹرپرائز
- اداروں
- پوری
- ماحول
- خاص طور پر
- ضروری
- Ether (ETH)
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- موجودہ
- نکالنے
- چہرہ
- سامنا
- سہولت
- فیکٹری
- FAIL
- فاسٹ
- تیز تر
- مل
- درست کریں
- لچک
- لچکدار
- بہاؤ
- بہہ رہا ہے
- بہنا
- کے بعد
- کھانا
- فاؤنڈیشن
- فریم ورک
- سے
- مایوسی
- تقریب
- کام کرنا
- مزید برآں
- فیوژن
- مستقبل
- حاصل کرنا
- گارٹنر
- حاصل
- حاصل کرنے
- دے دو
- Go
- اچھا
- سامان
- گوگل
- گورننس
- حکومت
- بڑھائیں
- ہینڈل
- صحت
- مدد
- ہائی
- کلی
- کس طرح
- HTML
- HTTPS
- ہائبرڈ
- ہائبرڈ بادل
- IBM
- آئی بی ایم کلاؤڈ
- شناخت
- پر عمل درآمد
- بہتری
- in
- شامل
- شامل ہیں
- سمیت
- اضافہ
- اضافہ
- صنعت
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- ان پٹ
- بصیرت
- بصیرت
- انضمام
- انٹیلجنٹ
- آپس میں جڑنا
- اندرونی
- پیچیدگیاں
- سرمایہ کاری
- IT
- ایوب
- رکھیں
- جان
- علم
- جانا جاتا ہے
- نہیں
- قیادت
- سیکھنے
- سطح
- لیورنگنگ
- لائسنس
- لوڈ
- مقامات
- لانگ
- لو
- مشین
- مشین لرننگ
- برقرار رکھنے کے
- برقرار رکھنے کے قابل
- دیکھ بھال
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- مینیجر
- انتظام کرتا ہے
- بہت سے
- ماسٹر
- زیادہ سے زیادہ چوڑائی
- زیادہ سے زیادہ کرتا ہے
- سے ملو
- میٹا ڈیٹا
- مائیکروسافٹ
- مائیکروسافٹ Azure
- ML
- ماڈل
- جدید
- جدید خطوط پر استوار
- نظر ثانی کرنے
- نگرانی
- زیادہ
- زیادہ موثر
- سب سے زیادہ
- منتقل
- تحریک
- چالیں
- منتقل
- ایک سے زیادہ
- مقامی
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضرورت
- ضروریات
- نیٹ ورک
- نئی
- اگلے
- نوٹس
- ایک
- کام
- آپریشنل
- آرکیسٹرا
- تنظیم
- تنظیمیں
- دیگر
- نگرانی
- مجموعی جائزہ
- پیکج
- پیکیجنگ
- جوڑا
- حصے
- پیٹرن
- پائپ لائن
- منصوبہ
- پلیٹ فارم
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پالیسیاں
- ممکن
- ممکنہ
- طریقوں
- کی تیاری
- صدر
- کی رازداری
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروگرام
- حفاظت
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- عوامی طور پر
- معیار
- جلدی سے
- خام
- خام ڈیٹا
- پہنچتا ہے
- اصل وقت
- ضابطے
- کی جگہ
- نقل
- رپورٹیں
- ذخیرہ
- کی ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- تحقیق
- وسائل
- وسائل
- نتیجہ
- خطرات
- مضبوط
- قوانین
- محفوظ کریں
- توسیع پذیر
- سکیلنگ
- اسکین
- محفوظ بنانے
- سیکورٹی
- سیکورٹی خطرات
- حساس
- بے سرور
- سروس
- سروسز
- کئی
- منتقلی
- ہونا چاہئے
- Shutterstock کی
- اسی طرح
- سست
- So
- سافٹ ویئر کی
- کچھ
- بہتر
- ماخذ
- ذرائع
- پھیلا ہوا ہے
- مہارت
- خصوصی
- تیزی
- خرچ
- کمرشل
- سٹاف
- شروع کریں
- حالت
- ذخیرہ
- محرومی
- کارگر
- ساخت
- امدادی
- کے نظام
- سسٹمز
- لے لو
- مذاکرات
- ٹیکنیکل
- ٹیکنالوجی
- ۔
- مستقبل
- کے بارے میں معلومات
- ماخذ
- ان
- تیسری پارٹی
- تین
- کے ذریعے
- بھر میں
- کرنے کے لئے
- بھی
- کے آلے
- اوزار
- کی طرف
- روایتی
- تبدیل
- تبدیل
- نقل و حمل
- نقل و حمل
- سفر
- ٹرن
- اقسام
- ہمیں
- کے تحت
- سمجھ
- UPS
- استعمال کی شرائط
- صارفین
- قیمت
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- دکانداروں
- لنک
- کی نمائش
- گودام
- کیا
- ڈبلیو
- وسیع
- گے
- کارکنوں
- کام کا بہاؤ
- زیفیرنیٹ