Hôm nay trên sân khấu phát biểu quan trọng của AWS re:Invent, Swami Sivasubramanian, Phó Giám đốc Dữ liệu và AI, AWS, đã nói về mối quan hệ có lợi giữa dữ liệu, AI tổng hợp và con người—tất cả cùng hợp tác để giải phóng những khả năng mới về hiệu quả và tính sáng tạo. Chưa bao giờ có thời gian thú vị hơn trong công nghệ hiện đại. Sự đổi mới đang tăng tốc ở khắp mọi nơi và tương lai đầy rẫy những khả năng. Trong khi Swami khám phá nhiều khía cạnh của mối quan hệ có lợi này trong bài phát biểu ngày hôm nay, một lĩnh vực đặc biệt quan trọng đối với khách hàng của chúng tôi là phải làm đúng nếu họ muốn thấy thành công trong AI tạo ra dữ liệu. Khi bạn muốn xây dựng các ứng dụng AI tổng quát dành riêng cho nhu cầu kinh doanh của mình, dữ liệu chính là điểm khác biệt. Tuần này, chúng tôi đã ra mắt nhiều công cụ mới để giúp bạn biến dữ liệu thành điểm khác biệt của mình. Điều này bao gồm các công cụ giúp bạn tùy chỉnh các mô hình nền tảng cũng như các dịch vụ và tính năng mới để xây dựng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ nhằm thúc đẩy các ứng dụng AI tổng hợp của bạn.
Tùy chỉnh mô hình nền tảng
Nhu cầu về dữ liệu là khá rõ ràng nếu bạn đang xây dựng các mô hình nền tảng (FM) của riêng mình. Những mô hình này cần lượng dữ liệu khổng lồ. Nhưng dữ liệu vẫn cần thiết ngay cả khi bạn đang xây dựng trên FM. Nếu bạn nghĩ về điều đó, mọi người đều có quyền truy cập vào các mô hình giống nhau để xây dựng các ứng dụng AI tổng quát. Dữ liệu là chìa khóa để chuyển từ các ứng dụng chung sang các ứng dụng AI tổng quát nhằm tạo ra giá trị thực sự cho khách hàng và doanh nghiệp của bạn. Ví dụ: trợ lý tổng hợp mới được hỗ trợ bởi AI của Intuit, Intuit Assist, sử dụng các bộ dữ liệu theo ngữ cảnh có liên quan bao gồm thông tin về doanh nghiệp nhỏ, tài chính tiêu dùng và thuế để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về tài chính được cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Với nền tảng Amazon, bạn có thể tùy chỉnh riêng FM cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình bằng cách sử dụng một tập hợp nhỏ dữ liệu được gắn nhãn của riêng bạn thông qua giao diện trực quan mà không cần viết bất kỳ mã nào. Hôm nay, chúng tôi đã công bố khả năng tinh chỉnh Cohere Command và Meta Llama 2 bên cạnh người khổng lồ Amazon. Ngoài việc tinh chỉnh, chúng tôi cũng giúp bạn dễ dàng hơn trong việc cung cấp cho các mô hình thông tin cập nhật và phù hợp theo ngữ cảnh từ các nguồn dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Tính năng Cơ sở Kiến thức của Amazon Bedrock, được phát hành rộng rãi ngày hôm nay, hỗ trợ toàn bộ quy trình làm việc RAG, từ nhập, truy xuất và tăng cường nhanh chóng. Cơ sở Kiến thức hoạt động với các cơ sở dữ liệu và công cụ vectơ phổ biến bao gồm Amazon OpenSearch Serverless, Redis Enterprise Cloud và Pinecone, với sự hỗ trợ cho Amazon cực quang và MongoDB sắp ra mắt.
Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc
Để tạo ra dữ liệu chất lượng cao mà bạn cần để xây dựng hoặc tùy chỉnh FM cho AI tổng hợp, bạn cần có nền tảng dữ liệu mạnh mẽ. Tất nhiên, giá trị của một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ không phải là mới và nhu cầu về nó vượt xa AI. Trên tất cả các loại trường hợp sử dụng, từ AI tổng quát đến trí tuệ doanh nghiệp (BI), chúng tôi nhận thấy rằng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ bao gồm một bộ dịch vụ toàn diện để đáp ứng tất cả các nhu cầu trong trường hợp sử dụng của bạn, tích hợp trên các dịch vụ đó để phá vỡ các kho dữ liệu, và các công cụ để quản lý dữ liệu trong quy trình xử lý dữ liệu từ đầu đến cuối để bạn có thể đổi mới nhanh hơn. Những công cụ này cũng cần phải thông minh để loại bỏ gánh nặng trong việc quản lý dữ liệu.
Toàn diện
Trước tiên, bạn cần một bộ dịch vụ dữ liệu toàn diện để có thể nhận được giá/hiệu suất, tốc độ, tính linh hoạt và khả năng cho mọi trường hợp sử dụng. AWS cung cấp một bộ công cụ phong phú cho phép bạn lưu trữ, sắp xếp, truy cập và xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau. Chúng tôi có nhiều lựa chọn dịch vụ cơ sở dữ liệu nhất, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ như Aurora và Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS)—và vào Thứ Hai, chúng tôi đã giới thiệu phần bổ sung mới nhất cho dòng RDS: Amazon RDS for Db2. Giờ đây, khách hàng Db2 có thể dễ dàng thiết lập, vận hành và mở rộng quy mô cơ sở dữ liệu Db2 có tính sẵn sàng cao trên đám mây. Chúng tôi cũng cung cấp cơ sở dữ liệu phi quan hệ như Máy phát điện Amazon, được hơn 1 triệu khách hàng sử dụng nhờ hiệu năng phi máy chủ, chỉ vài mili giây ở mọi quy mô. Bạn cũng cần các dịch vụ lưu trữ dữ liệu để phân tích và học máy (ML) như Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3). Khách hàng đã tạo hàng trăm nghìn hồ dữ liệu trên Amazon S3. Nó cũng bao gồm kho dữ liệu của chúng tôi, Amazon RedShift, mang lại mức giá/hiệu suất tốt hơn gấp 6 lần so với các kho dữ liệu đám mây khác. Chúng tôi cũng có các công cụ cho phép bạn hành động dựa trên dữ liệu của mình, bao gồm Amazon QuickSight cho BI, Amazon SageMaker cho ML, và tất nhiên, Amazon Bedrock cho AI sáng tạo.
Cải tiến không cần máy chủ
Bản chất động của dữ liệu khiến dữ liệu hoàn toàn phù hợp với công nghệ serverless, đó là lý do tại sao AWS cung cấp nhiều dịch vụ phân tích và cơ sở dữ liệu serverless đa dạng giúp hỗ trợ khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe nhất của khách hàng. Tuần này, chúng tôi đã thực hiện nhiều cải tiến hơn nữa cho các tùy chọn không có máy chủ trong lĩnh vực này, bao gồm khả năng Aurora mới tự động mở rộng quy mô tới hàng triệu giao dịch ghi mỗi giây và quản lý hàng petabyte dữ liệu trong khi vẫn duy trì tính đơn giản khi vận hành một cơ sở dữ liệu. Chúng tôi cũng đã phát hành tùy chọn không có máy chủ mới cho Bộ đệm Amazon Elasti, giúp tạo bộ nhớ đệm có tính khả dụng cao nhanh hơn và dễ dàng hơn cũng như mở rộng quy mô ngay lập tức để đáp ứng nhu cầu ứng dụng. Cuối cùng, chúng tôi đã công bố các tính năng mở rộng và tối ưu hóa mới dựa trên AI cho Amazon Redshift không có máy chủ cho phép dịch vụ học hỏi từ các mẫu của bạn và chủ động mở rộng quy mô trên nhiều thứ nguyên, bao gồm người dùng đồng thời, tính biến đổi của dữ liệu và độ phức tạp của truy vấn. Nó thực hiện tất cả những điều này trong khi tính đến mục tiêu giá/hiệu suất của bạn để bạn có thể tối ưu hóa giữa chi phí và hiệu suất.
Khả năng vectơ trên nhiều cơ sở dữ liệu hơn
Nền tảng dữ liệu của bạn cũng cần bao gồm các dịch vụ lưu trữ, lập chỉ mục, truy xuất và tìm kiếm dữ liệu vectơ. Vì khách hàng của chúng tôi cần nhúng vectơ như một phần của quy trình làm việc ứng dụng AI tổng quát của họ, nên họ cho chúng tôi biết rằng họ muốn sử dụng các khả năng của vectơ trong cơ sở dữ liệu hiện có của mình để loại bỏ quá trình học tập khó khăn đối với các công cụ lập trình, API và SDK mới. Họ cũng cảm thấy tự tin hơn khi biết cơ sở dữ liệu hiện có của họ đã được chứng minh trong quá trình sản xuất và đáp ứng các yêu cầu về khả năng mở rộng, tính sẵn có cũng như khả năng lưu trữ và tính toán. Và khi vectơ và dữ liệu kinh doanh của bạn được lưu trữ ở cùng một nơi, ứng dụng của bạn sẽ chạy nhanh hơn—và bạn không cần phải lo lắng về việc đồng bộ hóa hoặc di chuyển dữ liệu.
Vì tất cả những lý do này, chúng tôi đã đầu tư vào việc bổ sung khả năng vectơ vào một số dịch vụ dữ liệu phổ biến nhất của mình, bao gồm Dịch vụ Tìm kiếm Mở của Amazon và OpenSearch Serverless, Aurora và Amazon RDS. Hôm nay, chúng tôi đã thêm bốn mục nữa vào danh sách đó, cùng với việc bổ sung hỗ trợ vectơ trong Amazon MemoryDB dành cho Redis, Tài liệu AmazonDB (có khả năng tương thích với MongoDB), DynamoDB và Sao Hải vương Amazon. Giờ đây, bạn có thể sử dụng vectơ và AI tổng quát với cơ sở dữ liệu bạn chọn.
Tích hợp
Một chìa khóa khác cho nền tảng dữ liệu của bạn là tích hợp dữ liệu trên các nguồn dữ liệu để có cái nhìn đầy đủ hơn về doanh nghiệp của bạn. Thông thường, việc kết nối dữ liệu trên các nguồn dữ liệu khác nhau yêu cầu các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) phức tạp, có thể mất hàng giờ—nếu không phải là vài ngày—để xây dựng. Những đường ống này cũng phải được bảo trì liên tục và có thể dễ gãy. AWS đang đầu tư vào một tương lai không có ETL để bạn có thể kết nối và hành động nhanh chóng, dễ dàng trên tất cả dữ liệu của mình, bất kể dữ liệu đó ở đâu. Chúng tôi đang thực hiện tầm nhìn này theo một số cách, bao gồm tích hợp không ETL giữa các kho dữ liệu phổ biến nhất của chúng tôi. Đầu năm nay, chúng tôi đã mang đến cho bạn sự tích hợp không ETL được quản lý hoàn toàn giữa Phiên bản tương thích với Amazon Aurora MySQL và Amazon Redshift. Chỉ trong vài giây sau khi dữ liệu được ghi vào Aurora, bạn có thể sử dụng Amazon Redshift để thực hiện phân tích và ML gần như theo thời gian thực trên hàng petabyte dữ liệu. Woolworths, công ty tiên phong trong lĩnh vực bán lẻ đã giúp xây dựng mô hình bán lẻ ngày nay, đã có thể giảm thời gian phát triển để phân tích các chương trình khuyến mãi và các sự kiện khác từ 2 tháng xuống còn 1 ngày bằng cách sử dụng tích hợp Aurora zero-ETL với Amazon Redshift.
Nhiều tùy chọn không ETL hơn
Tại re:Invent, chúng tôi đã công bố thêm ba giải pháp tích hợp không ETL với Amazon Redshift, bao gồm Phiên bản tương thích với Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS dành cho MySQLvà DynamoDB để giúp bạn dễ dàng tận dụng các phân tích gần thời gian thực nhằm cải thiện kết quả kinh doanh của mình. Ngoài Amazon Redshift, chúng tôi cũng đã mở rộng hỗ trợ ETL bằng 3 cho Dịch vụ OpenSearch, dịch vụ được hàng chục nghìn khách hàng sử dụng để tìm kiếm, giám sát và phân tích dữ liệu vận hành và kinh doanh theo thời gian thực. Điều này bao gồm tích hợp không ETL với DynamoDB và Amazon SXNUMX. Với tất cả các tích hợp không ETL này, chúng tôi đang làm cho việc tận dụng dữ liệu có liên quan cho các ứng dụng của bạn trở nên dễ dàng hơn, bao gồm cả AI tổng hợp.
Chính phủ
Cuối cùng, nền tảng dữ liệu của bạn cần phải được bảo mật và quản lý để đảm bảo dữ liệu được sử dụng trong suốt chu kỳ phát triển của các ứng dụng AI tổng hợp của bạn có chất lượng cao và tuân thủ. Để trợ giúp việc này, chúng tôi đã đưa ra Vùng dữ liệu Amazon năm ngoái. Amazon DataZone đang được các công ty như Guardant Health và Bristol Meyers Squibb sử dụng để lập danh mục, khám phá, chia sẻ và quản lý dữ liệu trong toàn tổ chức của họ. Amazon DataZone sử dụng ML để tự động thêm siêu dữ liệu vào danh mục dữ liệu của bạn, giúp mọi dữ liệu của bạn dễ được khám phá hơn. Tuần này, chúng tôi đã thêm một tính năng mới vào Amazon DataZone sử dụng AI tổng hợp để tự động tạo mô tả doanh nghiệp và bối cảnh cho tập dữ liệu của bạn chỉ bằng vài cú nhấp chuột, giúp dữ liệu trở nên dễ hiểu và dễ áp dụng hơn. Mặc dù Amazon DataZone giúp bạn chia sẻ dữ liệu một cách có kiểm soát trong tổ chức của mình nhưng nhiều khách hàng cũng muốn chia sẻ dữ liệu một cách an toàn với đối tác của họ.
Truyền tải trí thông minh trên nền tảng dữ liệu
Chúng tôi không chỉ bổ sung AI tổng hợp vào Amazon DataZone mà còn tận dụng công nghệ thông minh trên các dịch vụ dữ liệu của mình để giúp dữ liệu dễ sử dụng hơn, làm việc trực quan hơn và dễ truy cập hơn. Amazon Q, trợ lý AI tổng quát mới của chúng tôi, giúp bạn tạo bảng thông tin tác giả bằng QuickSight và tạo các câu chuyện trực quan hấp dẫn từ dữ liệu bảng thông tin của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Chúng tôi cũng đã thông báo rằng Amazon Q có thể giúp bạn tạo quy trình tích hợp dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu Q “đọc các tệp JSON từ S3, tham gia trên 'accountid' và tải vào DynamoDB” và Q sẽ trả về công việc tích hợp dữ liệu từ đầu đến cuối để thực hiện hành động này. Amazon Q cũng giúp việc truy vấn dữ liệu trong kho dữ liệu của bạn trở nên dễ dàng hơn bằng AI SQL tổng quát trong Amazon Redshift Query Editor (ở bản xem trước). Giờ đây, các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học và kỹ sư có thể làm việc hiệu quả hơn bằng cách sử dụng chức năng chuyển văn bản thành mã tổng quát của AI. Bạn cũng có thể cải thiện độ chính xác bằng cách cho phép những người dùng cụ thể truy cập vào lịch sử truy vấn—mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của dữ liệu.
Những cải tiến mới này sẽ giúp bạn dễ dàng tận dụng dữ liệu để phân biệt các ứng dụng AI tổng quát của mình và tạo ra giá trị mới cho khách hàng và doanh nghiệp của bạn. Chúng tôi mong muốn được nhìn thấy những gì bạn tạo ra!
Giới thiệu về tác giả
G2 Krishnamoorthy là Phó Giám đốc Phân tích, phụ trách các dịch vụ kho dữ liệu AWS, tích hợp dữ liệu, Amazon OpenSearch Service và Amazon QuickSight. Trước vai trò hiện tại của mình, G2 đã xây dựng và vận hành Nền tảng phân tích và máy học tại Facebook/Meta, đồng thời xây dựng nhiều phần khác nhau của cơ sở dữ liệu SQL Server, Azure Analytics và Azure ML tại Microsoft.
Rahul Pathak là Phó chủ tịch Công cụ cơ sở dữ liệu quan hệ, lãnh đạo Amazon Aurora, Amazon Redshift và Amazon QLDB. Trước vai trò hiện tại, ông là Phó Giám đốc Phân tích tại AWS, nơi ông làm việc trên toàn bộ danh mục cơ sở dữ liệu AWS. Ông đã đồng sáng lập hai công ty, một công ty tập trung vào phân tích phương tiện truyền thông kỹ thuật số và công ty còn lại tập trung vào định vị địa lý IP.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/unlocking-the-value-of-data-as-your-differentiator/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 1
- 100
- 521
- a
- có khả năng
- Có khả năng
- Giới thiệu
- về nó
- tăng tốc
- truy cập
- có thể truy cập
- chính xác
- ngang qua
- Hành động
- Hoạt động
- thêm vào
- thêm
- thêm
- Ngoài ra
- Lợi thế
- AI
- Trợ lý AI
- Hỗ trợ AI
- Tất cả
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Amazon QuickSight
- Amazon RDS
- Amazon Web Services
- trong số
- số lượng
- an
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- và
- công bố
- bất kì
- API
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- Đăng Nhập
- LÀ
- KHU VỰC
- AS
- xin
- hỗ trợ
- Trợ lý
- At
- tăng cường
- Rạng đông
- tác giả
- tự động
- sẵn có
- có sẵn
- AWS
- AWS re: Invent
- Azure
- BE
- được
- được
- mang lại lợi ích
- Hơn
- giữa
- Ngoài
- Nghỉ giải lao
- bristol
- rộng
- Mang lại
- xây dựng
- Xây dựng
- xây dựng
- kinh doanh
- kinh doanh thông minh
- nhưng
- by
- CAN
- Có thể có được
- khả năng
- khả năng
- trường hợp
- trường hợp
- Danh mục hàng
- sự lựa chọn
- đám mây
- mã
- đến
- Sắp Ra Mắt
- Các công ty
- khả năng tương thích
- thuyết phục
- hoàn thành
- phức tạp
- phức tạp
- compliant
- toàn diện
- ảnh hưởng
- Tính
- đồng thời
- tự tin
- Kết nối
- Kết nối
- người tiêu dùng
- Tài chính tiêu dùng
- bối cảnh
- theo ngữ cảnh
- liên tục
- Phí Tổn
- khóa học mơ ước
- tạo
- tạo ra
- sáng tạo
- quan trọng
- Current
- đường cong
- khách hàng
- tùy chỉnh
- chu kỳ
- bảng điều khiển
- trang tổng quan
- dữ liệu
- tích hợp dữ liệu
- Hồ dữ liệu
- quản lý dữ liệu
- dữ liệu riêng tư
- kho dữ liệu
- Kho dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- bộ dữ liệu
- ngày
- cung cấp
- phân phối
- cung cấp
- Nhu cầu
- yêu cầu
- Phát triển
- khác nhau
- phân biệt
- người phân biệt
- kỹ thuật số
- Truyền thông kỹ thuật số
- kích thước
- khám phá
- do
- làm
- xuống
- năng động
- Sớm hơn
- dễ dàng hơn
- dễ dàng
- dễ dàng
- biên tập viên
- hiệu quả
- loại bỏ
- cho phép
- cho phép
- Cuối cùng đến cuối
- Kỹ sư
- Động cơ
- đảm bảo
- Doanh nghiệp
- Toàn bộ
- đặc biệt
- Ether (ETH)
- Ngay cả
- sự kiện
- mọi người
- ở khắp mọi nơi
- ví dụ
- thú vị
- hiện tại
- mở rộng
- Khám phá
- trích xuất
- khía cạnh
- bao thanh toán
- gia đình
- nhanh hơn
- Đặc tính
- Tính năng
- cảm thấy
- vài
- Các tập tin
- Cuối cùng
- tài chính
- tài chính
- Linh hoạt
- tập trung
- Trong
- Forward
- tìm thấy
- Nền tảng
- 4
- từ
- Nhiên liệu
- đầy đủ
- chức năng
- tương lai
- G2
- Tổng Quát
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- đi
- cai quản
- Có
- he
- cho sức khoẻ
- nặng
- nâng nặng
- giúp đỡ
- đã giúp
- giúp
- Cao
- chất lượng cao
- cao
- của mình
- lịch sử
- http
- HTTPS
- Hàng trăm
- if
- nâng cao
- cải tiến
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- chỉ số
- thông tin
- đổi mới
- sự đổi mới
- đổi mới
- những hiểu biết
- ví dụ
- ngay lập tức
- Tích hợp
- hội nhập
- tích hợp
- Sự thông minh
- Thông minh
- Giao thức
- trong
- giới thiệu
- Intuit
- trực quan
- vốn đầu tư
- đầu tư
- IT
- ITS
- Việc làm
- tham gia
- jpg
- json
- chỉ
- Key
- Chủ âm
- Biết
- kiến thức
- hồ
- hồ
- Ngôn ngữ
- Họ
- Năm ngoái
- phát động
- hàng đầu
- LEARN
- học tập
- Tỉ lệ đòn bẩy
- tận dụng
- nâng
- Lượt thích
- Danh sách
- cuộc sống
- Loài đà mã ở nam mỹ
- tải
- Xem
- máy
- học máy
- thực hiện
- duy trì
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- nhiều
- chất
- Phương tiện truyền thông
- Gặp gỡ
- Siêu dữ liệu
- Siêu dữ liệu
- microsoft
- triệu
- triệu khách hàng
- hàng triệu
- mili giây
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại
- Thứ Hai
- MongoDB
- giám sát
- tháng
- chi tiết
- hầu hết
- Phổ biến nhất
- phong trào
- di chuyển
- nhiều
- Tự nhiên
- Ngôn ngữ tự nhiên
- Thiên nhiên
- cần thiết
- Cần
- nhu cầu
- không bao giờ
- Mới
- tính năng mới
- Mới nhất
- Không
- tại
- con số
- Rõ ràng
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- Cung cấp
- on
- ONE
- có thể
- hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- Tối ưu hóa
- Tùy chọn
- Các lựa chọn
- or
- cơ quan
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- kết quả
- kết thúc
- riêng
- một phần
- Đối tác
- các bộ phận
- mô hình
- mỗi
- hoàn hảo
- thực hiện
- hiệu suất
- Cá nhân
- tiên phong
- Nơi
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Phổ biến
- danh mục đầu tư
- khả năng
- khả năng
- Xem trước
- Trước khi
- riêng tư
- sản xuất
- Sản lượng
- sản xuất
- Lập trình
- Khuyến mãi
- đã được chứng minh
- cho
- chất lượng
- Mau
- khá
- phạm vi
- RE
- thực
- giá trị thực
- thời gian thực
- lý do
- giảm
- mối quan hệ
- phát hành
- có liên quan
- tẩy
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- bán lẻ
- trở lại
- ngay
- Vai trò
- chạy
- tương tự
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- quy mô
- mở rộng quy mô
- các nhà khoa học
- sdk
- Tìm kiếm
- Thứ hai
- giây
- an toàn
- an toàn
- xem
- nhìn thấy
- lựa chọn
- máy chủ
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- Chia sẻ
- silo
- Đơn giản
- đơn giản
- duy nhất
- nhỏ
- doanh nghiệp nhỏ
- So
- một số
- Chẳng bao lâu
- nguồn
- Vôn
- nhịp
- riêng
- tốc độ
- SQL
- Traineeship
- là gắn
- hàng
- lưu trữ
- cửa hàng
- Những câu chuyện
- mạnh mẽ
- thành công
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- đồng bộ hóa.
- Hãy
- mục tiêu
- thuế
- Công nghệ
- Công nghệ
- hàng chục
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- Tương lai
- cung cấp their dịch
- Đó
- Kia là
- họ
- nghĩ
- điều này
- tuần này
- năm nay
- những
- hàng ngàn
- số ba
- Thông qua
- khắp
- thời gian
- thời gian
- đến
- bây giờ
- bên nhau
- nói với
- công cụ
- hàng đầu
- Giao dịch
- giao dịch mỗi giây
- Chuyển đổi
- XOAY
- hai
- loại
- thường
- hiểu
- độc đáo
- giải phóng
- mở khóa
- up-to-date
- trên
- us
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- giá trị
- khác nhau
- Lớn
- Xem
- tầm nhìn
- trực quan
- vp
- muốn
- Kho
- là
- Đường..
- cách
- we
- web
- các dịch vụ web
- tuần
- TỐT
- đi
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- tại sao
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- Công việc
- làm việc
- quy trình làm việc
- Luồng công việc
- đang làm việc
- công trinh
- lo
- viết
- viết
- viết
- năm
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet
- không