ব্যবসার বিভিন্ন লাইনে (LOBs) ফাউন্ডেশন মডেল (FMs) অ্যাক্সেস প্রদান করে এন্টারপ্রাইজগুলি দ্রুত জেনারেটিভ এআই-এর সম্ভাবনাকে আনলক করতে চাইছে। আইটি দলগুলি কেন্দ্রীভূত শাসন এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্রদানের সাথে সাথে গতি এবং তত্পরতার সাথে LOB কে উদ্ভাবনে সহায়তা করার জন্য দায়ী। উদাহরণস্বরূপ, তাদের টিম জুড়ে FM-এর ব্যবহার, চার্জব্যাক খরচ এবং LOB-তে প্রাসঙ্গিক খরচ কেন্দ্রে দৃশ্যমানতা প্রদান করতে হতে পারে। উপরন্তু, তাদের প্রতি দলে বিভিন্ন মডেলের অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করতে হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট FM ব্যবহারের জন্য অনুমোদিত হতে পারে।
আমাজন বেডরক এটি একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা AI21 ল্যাবস, অ্যানথ্রোপিক, কোহেরে, মেটা, স্টেবিলিটি এআই, এবং অ্যামাজন-এর মতো নেতৃস্থানীয় AI কোম্পানিগুলির থেকে উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পন্ন ফাউন্ডেশন মডেলগুলির একটি পছন্দ অফার করে একটি একক API এর মাধ্যমে, সাথে জেনারেটিভ AI তৈরির ক্ষমতার বিস্তৃত সেটের সাথে নিরাপত্তা, গোপনীয়তা এবং দায়িত্বশীল এআই সহ অ্যাপ্লিকেশন। যেহেতু অ্যামাজন বেডরক সার্ভারহীন, আপনাকে কোনো অবকাঠামো পরিচালনা করতে হবে না, এবং আপনি ইতিমধ্যে পরিচিত AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে জেনারেটিভ AI ক্ষমতাগুলিকে সুরক্ষিতভাবে সংহত এবং স্থাপন করতে পারেন৷
ফাউন্ডেশন মডেলগুলির জন্য একটি পরিষেবা (SaaS) স্তর হিসাবে একটি সফ্টওয়্যার অ্যাক্সেস এবং খরচের কেন্দ্রীভূত শাসন বজায় রেখে শেষ-ব্যবহারকারীদের জন্য একটি সহজ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ইন্টারফেস সরবরাহ করতে পারে। API গেটওয়েগুলি মডেল গ্রাহকদের এবং মডেল এন্ডপয়েন্ট পরিষেবার মধ্যে ঢিলেঢালা সংযোগ প্রদান করতে পারে এবং মডেল, আর্কিটেকচার এবং আমন্ত্রণ পদ্ধতি পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে নমনীয়তা প্রদান করতে পারে।
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে একটি মাল্টি-টেন্যান্ট (টিম) আর্কিটেকচারে অ্যামাজন বেডরকের সাথে ফাউন্ডেশন মডেলগুলি অ্যাক্সেস করতে একটি অভ্যন্তরীণ SaaS স্তর তৈরি করতে হয়। আমরা বিশেষভাবে প্রতি ভাড়াটে ব্যবহার এবং খরচ ট্র্যাকিং এর উপর ফোকাস করি এবং প্রতি ভাড়াটে ব্যবহার থ্রটলিং এর মতো নিয়ন্ত্রণও করি। আমরা বর্ণনা করি যে কীভাবে সমাধান এবং অ্যামাজন বেডরক ব্যবহার পরিকল্পনা সাধারণ SaaS যাত্রা কাঠামোতে মানচিত্র তৈরি করে। সমাধানের জন্য কোড এবং একটি এডাব্লুএস ক্লাউড ডেভেলপমেন্ট কিট (AWS CDK) টেমপ্লেট পাওয়া যায় GitHub সংগ্রহস্থল.
চ্যালেঞ্জ
একজন AI প্ল্যাটফর্ম অ্যাডমিনিস্ট্রেটরকে একাধিক ডেভেলপমেন্ট টিমকে FM-এ মানসম্মত এবং সহজ অ্যাক্সেস প্রদান করতে হবে।
ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে নিয়ন্ত্রিত অ্যাক্সেস প্রদানের জন্য নিম্নলিখিত কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে:
- খরচ এবং ব্যবহার ট্র্যাকিং - পৃথক ভাড়াটে খরচ এবং ফাউন্ডেশন মডেলের ব্যবহার ট্র্যাক এবং অডিট করুন এবং নির্দিষ্ট খরচ কেন্দ্রগুলিতে চার্জব্যাক খরচ প্রদান করুন
- বাজেট এবং ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ - ভাড়াটে প্রতি একটি সংজ্ঞায়িত ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি মডেলগুলির অনুমোদিত ব্যবহারের জন্য API কোটা, বাজেট এবং ব্যবহারের সীমা পরিচালনা করুন
- অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং মডেল গভর্নেন্স - ভাড়াটে প্রতি নির্দিষ্ট মঞ্জুরি তালিকাভুক্ত মডেলের জন্য অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ সংজ্ঞায়িত করুন
- মাল্টি-টেন্যান্ট প্রমিত API - এর সাথে ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে ধারাবাহিক অ্যাক্সেস সরবরাহ করুন ওপেনপিআই মান
- API-এর কেন্দ্রীভূত ব্যবস্থাপনা - মডেলগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য API কীগুলি পরিচালনা করতে একটি একক স্তর সরবরাহ করুন৷
- মডেল সংস্করণ এবং আপডেট - নতুন এবং আপডেট হওয়া মডেল সংস্করণ রোলআউটগুলি পরিচালনা করুন
সমাধান ওভারভিউ
এই সমাধানে, আমরা একটি উল্লেখ করি বহু ভাড়াটে পন্থা ক প্রজা এখানে একজন স্বতন্ত্র ব্যবহারকারী, একটি নির্দিষ্ট প্রকল্প, দল বা এমনকি একটি সম্পূর্ণ বিভাগ হতে পারে। আমরা পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করার সময়, আমরা শব্দটি ব্যবহার করি টীম, কারণ এটি সবচেয়ে সাধারণ। আমরা দলের জন্য API অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ এবং নিরীক্ষণ করতে API কী ব্যবহার করি। FM-এ অ্যাক্সেসের জন্য প্রতিটি দলকে একটি API কী বরাদ্দ করা হয়। একটি প্রতিষ্ঠানে বিভিন্ন ব্যবহারকারীর প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদনের প্রক্রিয়া থাকতে পারে। সরলতার জন্য, আমরা এই সমাধানে এগুলি অন্তর্ভুক্ত করি না। আপনি এই সমাধানের সাথে বিদ্যমান পরিচয় প্রদানকারীদের সংহত করতে পারেন।
নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধান আর্কিটেকচার এবং মূল উপাদানগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে। আলাদা খরচ কেন্দ্রে নিযুক্ত দল (ভাড়াটেরা) একটি API পরিষেবার মাধ্যমে Amazon Bedrock FM ব্যবহার করে। প্রতি দলে খরচ এবং খরচ ট্র্যাক করতে, সমাধানটি প্রতিটি স্বতন্ত্র আহ্বানের জন্য ডেটা লগ করে, যার মধ্যে আমন্ত্রিত মডেল, টেক্সট জেনারেশন মডেলের জন্য টোকেনের সংখ্যা এবং মাল্টি-মোডাল মডেলের জন্য চিত্রের মাত্রা। উপরন্তু, এটি মডেল প্রতি আহ্বান এবং প্রতিটি দলের খরচ একত্রিত করে।
আপনি AWS CDK ব্যবহার করে আপনার নিজের অ্যাকাউন্টে সমাধানটি স্থাপন করতে পারেন। AWS CDK হল একটি ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক যা আপনার ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন রিসোর্সগুলিকে পরিচিত প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে মডেল এবং সরবরাহ করে। AWS CDK কোড পাওয়া যায় GitHub সংগ্রহস্থল.
নিম্নলিখিত বিভাগে, আমরা আরও বিশদে সমাধানের মূল উপাদানগুলি নিয়ে আলোচনা করব।
দল প্রতি ফাউন্ডেশন মডেল ব্যবহার ক্যাপচার করা
প্রতি দলে এফএম ব্যবহার ক্যাপচার করার জন্য ওয়ার্কফ্লো নিম্নলিখিত ধাপগুলি নিয়ে গঠিত (পূর্ববর্তী চিত্রে নম্বর দেওয়া হয়েছে):
- একটি দলের আবেদন একটি POST অনুরোধ পাঠায় অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে মডেলের সাথে
model_id
ক্যোয়ারী প্যারামিটার এবং অনুরোধের বডিতে ব্যবহারকারীর প্রম্পট। - API গেটওয়ে একটি অনুরোধ রুট করে এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ফাংশন (
bedrock_invoke_model
) যা টিম ব্যবহারের তথ্য লগ ইন করার জন্য দায়ী অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ এবং অ্যামাজন বেডরক মডেলের আহ্বান। - অ্যামাজন বেডরক দ্বারা চালিত একটি ভিপিসি এন্ডপয়েন্ট প্রদান করে AWS প্রাইভেট লিঙ্ক. এই সমাধানে, ল্যাম্বডা ফাংশন আপনার অ্যাকাউন্টে ভিপিসি এবং অ্যামাজন বেডরক পরিষেবা অ্যাকাউন্টের মধ্যে একটি ব্যক্তিগত সংযোগ স্থাপনের জন্য প্রাইভেটলিঙ্ক ব্যবহার করে অ্যামাজন বেডরককে অনুরোধ পাঠায়। PrivateLink সম্পর্কে আরও জানতে, দেখুন অ্যামাজন বেডরকে ব্যক্তিগত অ্যাক্সেস সেট আপ করতে AWS PrivateLink ব্যবহার করুন.
- অ্যামাজন বেডরক আহ্বানের পরে, আমাজন ক্লাউডট্রেইল উত্পন্ন একটি CloudTrail ইভেন্ট.
- অ্যামাজন বেডরক কল সফল হলে, ল্যাম্বডা ফাংশন আমন্ত্রিত মডেলের প্রকারের উপর নির্ভর করে নিম্নলিখিত তথ্য লগ করে এবং অ্যাপ্লিকেশনটিতে জেনারেট করা প্রতিক্রিয়া প্রদান করে:
- team_id - অনুরোধ জারিকারী দলের জন্য অনন্য শনাক্তকারী।
- অনুরোধ আইডি - অনুরোধের অনন্য শনাক্তকারী।
- মডেল_আইডি - যে মডেলের আইডি আবেদন করতে হবে।
- ইনপুট টোকেন - প্রম্পটের অংশ হিসেবে মডেলে পাঠানো টোকেনের সংখ্যা (টেক্সট জেনারেশন এবং এমবেডিং মডেলের জন্য)।
- আউটপুট টোকেন - মডেল দ্বারা তৈরি করা টোকেনের সর্বাধিক সংখ্যা (টেক্সট জেনারেশন মডেলের জন্য)।
- উচ্চতা - অনুরোধ করা ছবির উচ্চতা (মাল্টি-মোডাল মডেল এবং মাল্টি-মডেল এমবেডিং মডেলের জন্য)।
- প্রস্থ - অনুরোধ করা ছবির প্রস্থ (শুধুমাত্র মাল্টি-মোডাল মডেলের জন্য)।
- ধাপ - অনুরোধ করা পদক্ষেপগুলি (স্থায়িত্ব এআই মডেলের জন্য)।
দল প্রতি ট্র্যাকিং খরচ
একটি ভিন্ন প্রবাহ ব্যবহারের তথ্য একত্রিত করে, তারপর প্রতিদিনের ভিত্তিতে দল প্রতি চাহিদা অনুযায়ী খরচ গণনা করে এবং সংরক্ষণ করে। একটি পৃথক প্রবাহ থাকার মাধ্যমে, আমরা নিশ্চিত করি যে খরচ ট্র্যাকিং মডেল আহ্বান প্রবাহের লেটেন্সি এবং থ্রুপুটকে প্রভাবিত করে না। কর্মপ্রবাহের ধাপগুলি নিম্নরূপ:
- An অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ নিয়ম একটি ল্যাম্বডা ফাংশন ট্রিগার করে (
bedrock_cost_tracking
) প্রতিদিন। - Lambda ফাংশন ক্লাউডওয়াচ থেকে আগের দিনের ব্যবহারের তথ্য পায়, সংশ্লিষ্ট খরচ গণনা করে এবং এর দ্বারা একত্রিত ডেটা সঞ্চয় করে
team_id
এবংmodel_id
in আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) CSV ফরম্যাটে।
অ্যামাজন এস 3-এ সঞ্চিত ডেটা অনুসন্ধান এবং কল্পনা করতে, আপনার কাছে বিভিন্ন বিকল্প রয়েছে, সহ S3 নির্বাচন করুন, এবং অ্যামাজন অ্যাথেনা এবং অ্যামাজন কুইকসাইট।
দল প্রতি নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার
একটি ব্যবহার পরিকল্পনা নির্দিষ্ট করে যে কে এক বা একাধিক স্থাপন করা API অ্যাক্সেস করতে পারে এবং থ্রোটলিং অনুরোধগুলি শুরু করতে ঐচ্ছিকভাবে লক্ষ্য অনুরোধের হার সেট করে। প্ল্যান API কী ব্যবহার করে API ক্লায়েন্টদের সনাক্ত করতে যারা প্রতিটি কী-এর জন্য সংশ্লিষ্ট API অ্যাক্সেস করতে পারে। আপনি API গেটওয়ে ব্যবহার করতে পারেন ব্যবহারের পরিকল্পনা পূর্বনির্ধারিত থ্রেশহোল্ড অতিক্রমকারী অনুরোধগুলিকে থ্রোটল করতে। আপনিও ব্যবহার করতে পারেন API কী এবং কোটা সীমা, যা আপনাকে প্রতিটি দলকে একটি নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানের মধ্যে ইস্যু করার অনুমতি দেওয়া API কী প্রতি সর্বোচ্চ সংখ্যক অনুরোধ সেট করতে সক্ষম করে। এই ছাড়াও আমাজন বেডরক পরিষেবা কোটা যেগুলি শুধুমাত্র অ্যাকাউন্ট স্তরে বরাদ্দ করা হয়।
পূর্বশর্ত
আপনি সমাধান স্থাপন করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার নিম্নলিখিত আছে:
AWS CDK স্ট্যাক স্থাপন করুন
নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন README AWS CDK স্ট্যাক কনফিগার এবং স্থাপন করার জন্য GitHub সংগ্রহস্থলের ফাইল।
স্ট্যাক নিম্নলিখিত সংস্থান স্থাপন করে:
- ব্যক্তিগত নেটওয়ার্কিং পরিবেশ (ভিপিসি, ব্যক্তিগত সাবনেট, নিরাপত্তা গ্রুপ)
- মডেল অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের জন্য IAM ভূমিকা
- প্রয়োজনীয় পাইথন মডিউলগুলির জন্য ল্যাম্বডা স্তর
- ল্যাম্বডা ফাংশন
invoke_model
- ল্যাম্বডা ফাংশন
list_foundation_models
- ল্যাম্বডা ফাংশন
cost_tracking
- রেস্ট এপিআই (এপিআই গেটওয়ে)
- API গেটওয়ে ব্যবহারের পরিকল্পনা
- ব্যবহারের পরিকল্পনার সাথে যুক্ত API কী
একটি নতুন দল অনবোর্ড
নতুন দলগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদানের জন্য, আপনি হয় একই API কী বিভিন্ন দলে ভাগ করতে পারেন এবং একটি ভিন্ন সরবরাহ করে মডেলের খরচগুলি ট্র্যাক করতে পারেন team_id
API আমন্ত্রণের জন্য, অথবা প্রদত্ত নির্দেশাবলী অনুসরণ করে অ্যামাজন বেডরক সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য ব্যবহৃত ডেডিকেটেড API কীগুলি তৈরি করুন README.
স্ট্যাক নিম্নলিখিত সংস্থান স্থাপন করে:
- API গেটওয়ে ব্যবহার পরিকল্পনা পূর্বে তৈরি REST API এর সাথে যুক্ত
- API-এর জন্য সংরক্ষিত থ্রটলিং এবং বার্স্ট কনফিগারেশন সহ নতুন দলের ব্যবহারের পরিকল্পনার সাথে সম্পর্কিত API কী
API গেটওয়ে থ্রটলিং এবং বার্স্ট কনফিগারেশন সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, পড়ুন আরও ভালো থ্রুপুটের জন্য থ্রটল API অনুরোধ.
আপনি স্ট্যাক স্থাপন করার পরে, আপনি দেখতে পারেন যে এর জন্য নতুন API কী team-2
পাশাপাশি তৈরি করা হয়।
মডেল অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ কনফিগার করুন
প্ল্যাটফর্ম অ্যাডমিনিস্ট্রেটর ল্যাম্বডা ফাংশনের সাথে যুক্ত IAM নীতি সম্পাদনা করে নির্দিষ্ট ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে অ্যাক্সেসের অনুমতি দিতে পারে invoke_model
. দ্য
IAM অনুমতি ফাইলে সংজ্ঞায়িত করা হয় setup/stack_constructs/iam.py। নিম্নলিখিত কোডটি দেখুন:
সেবা আহ্বান করুন
আপনি সমাধানটি স্থাপন করার পরে, আপনি সরাসরি আপনার কোড থেকে পরিষেবাটি শুরু করতে পারেন। অনুসরণ
খাওয়ার জন্য পাইথনে একটি উদাহরণ invoke_model
একটি POST অনুরোধের মাধ্যমে পাঠ্য তৈরির জন্য API:
আউটপুট: অ্যামাজন বেডরক হল একটি অভ্যন্তরীণ প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম যা Amazon দ্বারা তাদের অনেক পরিষেবা এবং পণ্য চালানো এবং পরিচালনা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। বেডরক সম্পর্কে কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিষয়…
নিম্নলিখিতটি খাওয়ার জন্য পাইথনের আরেকটি উদাহরণ invoke_model
একটি POST অনুরোধের মাধ্যমে এমবেডিং জেনারেশনের জন্য API:
model_id = "amazon.titan-embed-text-v1" #the model id for the Amazon Titan Embeddings Text model prompt = "What is Amazon Bedrock?" response = requests.post( f"{api_url}/invoke_model?model_id={model_id}", json={"inputs": prompt, "parameters": model_kwargs}, headers={ "x-api-key": api_key, #key for querying the API "team_id": team_id #unique tenant identifier, "embeddings": "true" #boolean value for the embeddings model }
) text = response.json()[0]["embedding"]
আউটপুট: 0.91796875, 0.45117188, 0.52734375, -0.18652344, 0.06982422, 0.65234375, -0.13085938, 0.056884766, 0.092285156. , 0.06982422, 1.03125, 0.8515625, 0.16308594, -0.079589844, 0.033935547, -0.796875, -0.15429688, -0.29882812, -0.25585938, -0.45703125, -0.044921875, -0.34570312 XNUMX, XNUMX …
ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস অস্বীকার করা হয়েছে৷
নিম্নলিখিতটি খাওয়ার জন্য পাইথনের একটি উদাহরণ invoke_model
একটি অ্যাক্সেস অস্বীকৃত প্রতিক্রিয়া সহ একটি POST অনুরোধের মাধ্যমে পাঠ্য তৈরির জন্য API:
“ট্রেসব্যাক (সর্বশেষ কল শেষ): n ফাইল ”/var/task/index.py”, লাইন 213, lambda_handlern প্রতিক্রিয়া = _invoke_text(bedrock_client, model_id, body, model_kwargs)n File ”/var/task/index.py ”, লাইন 146, _invoke_textn raise en File”/var/task/index.py”, লাইন 131, _invoke_textn প্রতিক্রিয়া = bedrock_client.invoke_model(n File”/opt/python/botocore/client.py”, লাইন 535, _api_calln-এ স্বয়ং ফিরে আসুন InvokeModel অপারেশনে কল করার সময় একটি ত্রুটি ঘটেছে (AccessDeniedException): আপনার অ্যাকাউন্টটি এই API অপারেশন চালু করার জন্য অনুমোদিত নয়৷
খরচ অনুমান উদাহরণ
চাহিদা অনুযায়ী মূল্যের সাথে অ্যামাজন বেডরক মডেলগুলিকে আহ্বান করার সময়, মোট খরচ ইনপুট এবং আউটপুট খরচের যোগফল হিসাবে গণনা করা হয়। ইনপুট খরচ মডেলে পাঠানো ইনপুট টোকেন সংখ্যার উপর ভিত্তি করে, এবং আউটপুট খরচ উত্পন্ন টোকেন উপর ভিত্তি করে। দাম প্রতি 1,000 ইনপুট টোকেন এবং প্রতি 1,000 আউটপুট টোকেন। আরো বিস্তারিত এবং নির্দিষ্ট মডেলের দামের জন্য, পড়ুন আমাজন বেডরক প্রাইসিং.
আসুন একটি উদাহরণ দেখি যেখানে দুটি দল, team1 এবং team2, এই পোস্টে সমাধানের মাধ্যমে অ্যামাজন বেডরক অ্যাক্সেস করে। Amazon S3-এ এক দিনে সংরক্ষিত ব্যবহার এবং খরচ ডেটা নিম্নলিখিত সারণীতে দেখানো হয়েছে।
কলাম input_tokens
এবং output_tokens
একটি নির্দিষ্ট দিনের জন্য যথাক্রমে মডেল প্রতি এবং দল প্রতি মডেল আহ্বান জুড়ে মোট ইনপুট এবং আউটপুট টোকেন সংরক্ষণ করুন।
কলাম input_cost
এবং output_cost
মডেল প্রতি এবং দল প্রতি সংশ্লিষ্ট খরচ সংরক্ষণ করুন. এগুলি নিম্নলিখিত সূত্রগুলি ব্যবহার করে গণনা করা হয়:
input_cost = input_token_count * model_pricing["input_cost"] / 1000
output_cost = output_token_count * model_pricing["output_cost"] / 1000
team_id | মডেল_আইডি | ইনপুট_টোকেন | আউটপুট_টোকেন | আমন্ত্রণ | ইনপুট_কস্ট | আউটপুট_কস্ট |
Team1 | amazon.titan-tg1-বৃহৎ | 24000 | 2473 | 1000 | 0.0072 | 0.00099 |
Team1 | anthropic.claude-v2 | 2448 | 4800 | 24 | 0.02698 | 0.15686 |
Team2 | amazon.titan-tg1-বৃহৎ | 35000 | 52500 | 350 | 0.0105 | 0.021 |
Team2 | ai21.j2-গ্র্যান্ড-নির্দেশ | 4590 | 9000 | 45 | 0.05738 | 0.1125 |
Team2 | anthropic.claude-v2 | 1080 | 4400 | 20 | 0.0119 | 0.14379 |
একটি কার্যকরী মাল্টি-টেন্যান্ট সার্ভারহীন SaaS পরিবেশের এন্ড-টু-এন্ড ভিউ
একটি এন্ড-টু-এন্ড কার্যকরী মাল্টি-টেন্যান্ট সার্ভারহীন SaaS পরিবেশ কেমন হতে পারে তা বোঝা যাক। নিচের একটি রেফারেন্স আর্কিটেকচার ডায়াগ্রাম।
এই আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামটি পোস্টে আগে ব্যাখ্যা করা পূর্ববর্তী আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামের একটি জুম-আউট সংস্করণ, যেখানে পূর্ববর্তী আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামটি উল্লিখিত মাইক্রোসার্ভিসের একটির বিশদ ব্যাখ্যা করে (ফাউন্ডেশনাল মডেল সার্ভিস)। এই চিত্রটি ব্যাখ্যা করে যে, মৌলিক মডেল পরিষেবা ছাড়াও, একটি কার্যকরী এবং মাপযোগ্য প্ল্যাটফর্ম বাস্তবায়নের জন্য আপনার মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS প্ল্যাটফর্মে অন্যান্য উপাদান থাকতে হবে।
চলুন স্থাপত্যের বিস্তারিত জেনে নেওয়া যাক।
ভাড়াটে আবেদন
ভাড়াটে অ্যাপ্লিকেশনগুলি হল সামনের প্রান্তের অ্যাপ্লিকেশন যা পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে। এখানে, আমরা একাধিক ভাড়াটেকে বিভিন্ন স্থানীয় বা AWS পরিবেশ থেকে অ্যাক্সেস করতে দেখাই। নতুন ভাড়াটেদের নিজেদের নিবন্ধন করার জন্য একটি নিবন্ধন পৃষ্ঠা এবং SaaS পরিষেবা স্তরের প্রশাসকদের জন্য একটি অ্যাডমিন কনসোল অন্তর্ভুক্ত করার জন্য সামনের প্রান্তের অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে বাড়ানো যেতে পারে৷ যদি ভাড়াটে অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি কাস্টম লজিক প্রয়োগ করার প্রয়োজন হয় যার জন্য SaaS পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন, তারা অ্যাপ্লিকেশন অ্যাডাপ্টার মাইক্রোসার্ভিসের বৈশিষ্ট্যগুলি বাস্তবায়ন করতে পারে৷ উদাহরণ পরিস্থিতিগুলি SaaS পরিবেশের অনুমোদনের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সম্মান করার সময় কাস্টম অনুমোদনের যুক্তি যোগ করা হতে পারে।
সেবা ভাগ
নিম্নলিখিতগুলি ভাগ করা পরিষেবা:
- ভাড়াটে এবং ব্যবহারকারী ব্যবস্থাপনা পরিষেবা -এই পরিষেবাগুলি ভাড়াটেদের নিবন্ধন এবং পরিচালনার জন্য দায়ী৷ তারা ক্রস-কাটিং কার্যকারিতা প্রদান করে যা অ্যাপ্লিকেশন পরিষেবা থেকে আলাদা এবং সমস্ত ভাড়াটেদের মধ্যে ভাগ করা হয়।
- ফাউন্ডেশন মডেল পরিষেবা -এই পোস্টের শুরুতে ব্যাখ্যা করা সমাধান আর্কিটেকচার ডায়াগ্রাম এই মাইক্রোসার্ভিসের প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে API গেটওয়ে থেকে ল্যাম্বডা ফাংশনগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া এই মাইক্রোসার্ভিসের সুযোগের মধ্যে ঘটছে। সমস্ত ভাড়াটেরা Anthropic, AI21, Cohere, Stability, Meta, এবং Amazon-এর ফাউন্ডেশন মডেলগুলির পাশাপাশি সূক্ষ্ম-টিউন করা মডেলগুলিকে আহ্বান করতে এই মাইক্রোসার্ভিসটি ব্যবহার করে৷ এটি ক্লাউডওয়াচ লগগুলিতে ব্যবহার ট্র্যাকিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যও ক্যাপচার করে।
- খরচ ট্র্যাকিং পরিষেবা -এই পরিষেবা প্রতিটি ভাড়াটেদের জন্য খরচ এবং ব্যবহার ট্র্যাক করে। এই মাইক্রোসার্ভিসটি ক্লাউডওয়াচ লগগুলি জিজ্ঞাসা করার জন্য একটি সময়সূচীতে চলে এবং ডেটা স্টোরেজের সমষ্টিগত ব্যবহার ট্র্যাকিং এবং অনুমানকৃত খরচ আউটপুট করে৷ আরও প্রতিবেদন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে খরচ ট্র্যাকিং পরিষেবা বাড়ানো যেতে পারে।
অ্যাপ্লিকেশন অ্যাডাপ্টার পরিষেবা
এই পরিষেবাটি নির্দিষ্টকরণ এবং APIগুলির একটি সেট উপস্থাপন করে যা একজন ভাড়াটে তাদের কাস্টম যুক্তিকে SaaS পরিবেশে সংহত করার জন্য প্রয়োগ করতে পারে। কতটা কাস্টম ইন্টিগ্রেশন প্রয়োজন তার উপর ভিত্তি করে, এই উপাদানটি ভাড়াটেদের জন্য ঐচ্ছিক হতে পারে।
মাল্টি-টেন্যান্ট ডেটা স্টোর
ভাগ করা পরিষেবাগুলি তাদের ডেটা একটি ডেটা স্টোরে সঞ্চয় করে যা একক ভাগ করা যেতে পারে আমাজন ডায়নামোডিবি একটি ভাড়াটে পার্টিশনিং কী সহ টেবিল যা পৃথক ভাড়াটেদের সাথে DynamoDB আইটেমগুলিকে সংযুক্ত করে। খরচ ট্র্যাকিং শেয়ার্ড পরিষেবা Amazon S3 এ সমষ্টিগত ব্যবহার এবং খরচ ট্র্যাকিং ডেটা আউটপুট করে। ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর ভিত্তি করে, একটি অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট ডেটা স্টোরও থাকতে পারে।
একটি মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS পরিবেশে অনেক বেশি উপাদান থাকতে পারে। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন AWS সার্ভারহীন পরিষেবা ব্যবহার করে একটি মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS সমাধান তৈরি করা.
একাধিক স্থাপনার মডেলের জন্য সমর্থন
SaaS ফ্রেমওয়ার্কগুলি সাধারণত দুটি স্থাপনার মডেলের রূপরেখা দেয়: পুল এবং সাইলো। পুল মডেলের জন্য, সমস্ত ভাড়াটেরা সাধারণ স্টোরেজ এবং কম্পিউট পরিকাঠামো সহ একটি ভাগ করা পরিবেশ থেকে FM অ্যাক্সেস করে। সাইলো মডেলে, প্রতিটি ভাড়াটেদের নিজস্ব উত্সর্গীকৃত সংস্থান রয়েছে। আপনি বিচ্ছিন্নতা মডেল সম্পর্কে পড়তে পারেন SaaS টেন্যান্ট আইসোলেশন কৌশল সাদা কাগজ.
প্রস্তাবিত সমাধান উভয় SaaS স্থাপনার মডেলের জন্য গ্রহণ করা যেতে পারে। পুল পদ্ধতিতে, একটি কেন্দ্রীভূত AWS পরিবেশ API, স্টোরেজ এবং গণনা সংস্থানগুলিকে হোস্ট করে। সাইলো মোডে, প্রতিটি দল একটি ডেডিকেটেড AWS পরিবেশে API, সঞ্চয়স্থান এবং গণনা সংস্থান অ্যাক্সেস করে।
সমাধানটি অ্যামাজন বেডরক দ্বারা প্রদত্ত উপলব্ধ খরচ পরিকল্পনাগুলির সাথেও খাপ খায়। AWS অনুমানের জন্য দুটি খরচ পরিকল্পনার একটি পছন্দ প্রদান করে:
- চাহিদা সাপেক্ষে – এই মোডটি আপনাকে কোনো সময়-ভিত্তিক মেয়াদী প্রতিশ্রুতি না করেই অর্থ-প্রদানের ভিত্তিতে ফাউন্ডেশন মডেল ব্যবহার করতে দেয়
- প্রভিশনড থ্রুপুট - এই মোড আপনাকে একটি সময়-ভিত্তিক মেয়াদী প্রতিশ্রুতির বিনিময়ে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য পর্যাপ্ত থ্রুপুট সরবরাহ করতে দেয়
এই বিকল্পগুলি সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, পড়ুন আমাজন বেডরক প্রাইসিং.
এই পোস্টে বর্ণিত সার্ভারহীন SaaS রেফারেন্স সমাধানটি শেষ ব্যবহারকারীদের মৌলিক এবং প্রিমিয়াম টিয়ারিং বিকল্পগুলি প্রদানের জন্য Amazon বেডরক খরচ পরিকল্পনা প্রয়োগ করতে পারে। বেসিক অ্যামাজন বেডরকের অন-ডিমান্ড বা প্রভিশনড থ্রুপুট খরচ অন্তর্ভুক্ত করতে পারে এবং নির্দিষ্ট ব্যবহার এবং বাজেট সীমা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। অনুরোধ, টোকেন আকার, বা বাজেট বরাদ্দের উপর ভিত্তি করে অনুরোধ থ্রটলিং করে ভাড়াটে সীমা সক্ষম করা যেতে পারে। প্রিমিয়াম স্তরের ভাড়াটেদের অ্যামাজন বেডরকের বিধানযুক্ত থ্রুপুট খরচ সহ তাদের নিজস্ব উত্সর্গীকৃত সংস্থান থাকতে পারে। এই ভাড়াটেরা সাধারণত উৎপাদন কাজের চাপের সাথে যুক্ত থাকবে যার জন্য Amazon Bedrock FM-এ উচ্চ থ্রুপুট এবং কম লেটেন্সি অ্যাক্সেস প্রয়োজন।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আলোচনা করেছি কিভাবে একটি অভ্যন্তরীণ SaaS প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা যায় যাতে Amazon Bedrock-এর সাথে একটি মাল্টি-টেন্যান্ট সেটআপে ফাউন্ডেশন মডেলগুলি অ্যাক্সেস করা যায় যাতে খরচ এবং ব্যবহার ট্র্যাক করা যায় এবং প্রতিটি ভাড়াটেদের জন্য থ্রোটলিং সীমা থাকে৷ অন্বেষণ করার জন্য অতিরিক্ত বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে সংস্থায় বিদ্যমান প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন সমাধানগুলিকে একীভূত করা, দ্বি-দিকনির্দেশক ক্লায়েন্ট সার্ভার ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য ওয়েব সকেটগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য API স্তরকে উন্নত করা, সামগ্রী ফিল্টারিং এবং অন্যান্য গভর্ন্যান্স গার্ডেল যোগ করা, একাধিক স্থাপনার স্তর ডিজাইন করা, SaaS-এ অন্যান্য মাইক্রোসার্ভিসগুলিকে একীভূত করা। স্থাপত্য, এবং আরো অনেক কিছু।
এই সমাধানের জন্য সম্পূর্ণ কোড পাওয়া যায় GitHub সংগ্রহস্থল.
SaaS-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, পড়ুন SaaS জার্নি ফ্রেমওয়ার্ক: AWS-এ একটি নতুন SaaS সমাধান তৈরি করা.
লেখক সম্পর্কে
হাসান পূনাওয়ালা AWS-এর একজন সিনিয়র AI/ML স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট, স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান গ্রাহকদের সাথে কাজ করছেন। হাসান AWS-এ জেনারেটিভ এআই এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, স্থাপন এবং স্কেল করতে সহায়তা করে। ক্লাউডে মেশিন লার্নিং, সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং ডেটা সায়েন্সে তার 15 বছরেরও বেশি সম্মিলিত কাজের অভিজ্ঞতা রয়েছে। অবসর সময়ে, হাসান প্রকৃতি অন্বেষণ করতে এবং বন্ধু এবং পরিবারের সাথে সময় কাটাতে পছন্দ করেন।
Anastasia জেভেলেকা AWS-এর একজন সিনিয়র এআই/এমএল স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার কাজের অংশ হিসাবে, তিনি EMEA জুড়ে গ্রাহকদের ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করতে এবং AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে স্কেলযোগ্য জেনারেটিভ এআই এবং মেশিন লার্নিং সমাধান তৈরি করতে সহায়তা করেন৷
Bru,পিস্টোন নেই মিলান ভিত্তিক AWS-এর জন্য একজন জেনারেটিভ AI এবং ML স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি বড় গ্রাহকদের সাথে কাজ করে তাদের প্রযুক্তিগত চাহিদাগুলি গভীরভাবে বুঝতে এবং AI এবং মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি ডিজাইন করতে সাহায্য করে যা AWS ক্লাউড এবং Amazon মেশিন লার্নিং স্ট্যাকের সর্বোত্তম ব্যবহার করে৷ তার দক্ষতার মধ্যে রয়েছে: মেশিন লার্নিং এন্ড টু এন্ড, মেশিন লার্নিং ইন্ডাস্ট্রিয়ালাইজেশন এবং জেনারেটিভ এআই। তিনি তার বন্ধুদের সাথে সময় কাটাতে এবং নতুন জায়গা অন্বেষণের পাশাপাশি নতুন গন্তব্যে ভ্রমণ উপভোগ করেন।
বিকেশ পান্ডে একজন জেনারেটিভ এআই/এমএল সলিউশন আর্কিটেক্ট, আর্থিক পরিষেবাগুলিতে বিশেষীকরণ যেখানে তিনি আর্থিক গ্রাহকদের জেনারেটিভ এআই/এমএল প্ল্যাটফর্ম তৈরি এবং স্কেল করতে এবং সমাধান করতে সাহায্য করেন যা শত শত থেকে হাজার হাজার ব্যবহারকারী পর্যন্ত। তার অবসর সময়ে, ভিকেশ বিভিন্ন ব্লগ ফোরামে লিখতে এবং তার বাচ্চার সাথে লেগো তৈরি করতে পছন্দ করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-internal-saas-service-with-cost-and-usage-tracking-for-foundation-models-on-amazon-bedrock/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 000
- 1
- 120
- 15 বছর
- 15%
- 160
- 26%
- 500
- 7
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- অ্যাক্সেস করা
- হিসাব
- দিয়ে
- খাপ খাওয়ানো
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- উপরন্তু
- অ্যাডমিন
- অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা
- গৃহীত
- সমষ্টি
- AI
- এআই মডেল
- এআই প্ল্যাটফর্ম
- এআই / এমএল
- সব
- বণ্টন
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন মেশিন লার্নিং
- অ্যামাজন কুইকসাইট
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- এবং
- অন্য
- নৃতাত্ত্বিক
- কোন
- পৃথক্
- API
- এপিআই অ্যাক্সেস
- API কী
- API গুলি
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- অভিগমন
- অনুমোদিত
- স্থাপত্য
- আর্কিটেকচারের
- রয়েছি
- AS
- নির্ধারিত
- যুক্ত
- সহযোগীদের
- At
- নিরীক্ষা
- প্রমাণীকরণ
- অনুমোদন
- অনুমোদিত
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- ভিত্তি
- মৌলিক
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- শুরু
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- ব্লগ
- শরীর
- উভয়
- প্রশস্ত
- বাজেট
- নির্মাণ করা
- ভবন
- ব্যবসায়
- by
- গণিত
- হিসাব করে
- কল
- কলিং
- CAN
- ক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- ক্যাচ
- কেস
- কেন্দ্র
- সেন্টার
- কেন্দ্রীভূত
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পছন্দ
- মক্কেল
- ক্লায়েন্ট
- মেঘ
- কোড
- কলাম
- মিলিত
- সাধারণ
- কোম্পানি
- উপাদান
- উপাদান
- গনা
- কনফিগারেশন
- সংযোগ
- সঙ্গত
- গঠিত
- কনসোল
- গ্রাস করা
- কনজিউমার্স
- গ্রাসকারী
- খরচ
- বিষয়বস্তু
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ামক
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- মূল্য
- খরচ
- পারা
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- দৈনিক
- উপাত্ত
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য ভান্ডার
- দিন
- নিবেদিত
- গভীরভাবে
- নির্ধারণ করা
- সংজ্ঞায়িত
- অস্বীকৃত
- বিভাগ
- নির্ভর করে
- স্থাপন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- স্থাপন
- বর্ণনা করা
- বর্ণিত
- নকশা
- ফন্দিবাজ
- গন্তব্যস্থল
- বিস্তারিত
- বিস্তারিত
- উন্নত
- উন্নয়ন
- উন্নয়ন দল
- নকশা
- বিভিন্ন
- মাত্রা
- সরাসরি
- আলোচনা করা
- আলোচনা
- do
- না
- Dont
- প্রতি
- পূর্বে
- সহজ
- প্রভাব
- পারেন
- এম্বেডিং
- EMEA
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- শেষ
- সর্বশেষ সীমা
- শেষপ্রান্ত
- বর্ধনশীল
- নিশ্চিত করা
- সমগ্র
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- ভুল
- স্থাপন করা
- এমন কি
- ঘটনা
- উদাহরণ
- অতিক্রম করা
- বিনিময়
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- ব্যাখ্যা
- ব্যাখ্যা
- অন্বেষণ করুণ
- এক্সপ্লোরিং
- প্রকাশ করা
- সম্প্রসারিত
- পরিচিত
- পরিবার
- ফাইল
- ফিল্টারিং
- আর্থিক
- অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
- তড়কা
- নমনীয়তা
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- বিন্যাস
- ফোরাম
- ভিত
- মূল
- ফাউন্ডেশন
- ফ্রেমওয়ার্ক
- অবকাঠামো
- ফ্রিকোয়েন্সি
- বন্ধুদের
- থেকে
- সদর
- সামনের অংশ
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- কার্মিক
- কার্যকারিতা
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- প্রবেশপথ
- গেটওয়ে
- সাধারণ
- উত্পন্ন
- উত্পন্ন
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পায়
- GitHub
- প্রদত্ত
- Go
- শাসন
- পরিচালিত
- গ্রুপ
- হাতল
- ঘটনা
- আছে
- জমিদারি
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- উচ্চতা
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- এখানে
- উচ্চ
- উচ্চ দক্ষতা
- তার
- হোস্ট
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- শত শত
- ID
- আইডেন্টিফায়ার
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- if
- ভাবমূর্তি
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়িত
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- সুদ্ধ
- স্বতন্ত্র
- অনুমান করা
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- পরিবর্তন করা
- ইনপুট
- ইনপুট
- নির্দেশাবলী
- সম্পূর্ণ
- একীভূত
- ইন্টিগ্রেশন
- গর্ভনাটিকা
- মিথষ্ক্রিয়া
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- ইন্টারফেস
- অভ্যন্তরীণ
- মধ্যে
- প্রার্থনা
- বিচ্ছিন্নতা
- সমস্যা
- জারি
- IT
- আইটেম
- এর
- যাত্রা
- JPG
- চাবি
- কী
- ছাগলছানা
- ল্যাবস
- ভাষাসমূহ
- বড়
- গত
- অদৃশ্যতা
- স্তর
- স্তর
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- জীবন
- জীবন বিজ্ঞান
- মত
- পছন্দ
- সীমা
- লাইন
- লাইন
- তালিকাভুক্ত
- স্থানীয়
- লগিং
- যুক্তিবিদ্যা
- দেখুন
- মত চেহারা
- অনেক
- ভালবাসে
- কম
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- নিয়ন্ত্রণের
- করা
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- অনেক
- মানচিত্র
- সর্বাধিক
- মে..
- মেকানিজম
- সম্মেলন
- উল্লিখিত
- মেটা
- পদ্ধতি
- মাইক্রোসারওয়াইস
- microservices
- হতে পারে
- MILAN
- ML
- মোড
- মডেল
- মডেল
- মনিটর
- অধিক
- সেতু
- অনেক
- বহু
- প্রকৃতি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্কিং
- নতুন
- সংখ্যা
- সংখ্যাযুক্ত
- ঘটেছে
- of
- অফার
- on
- চাহিদা সাপেক্ষে
- ONE
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- পরিচালনা করা
- অপারেশন
- অপশন সমূহ
- or
- ক্রম
- সংগঠন
- অন্যান্য
- রূপরেখা
- আউটপুট
- আউটপুট
- শেষ
- নিজের
- পৃষ্ঠা
- স্থিতিমাপ
- পরামিতি
- অংশ
- পিডিএফ
- প্রতি
- কর্মক্ষমতা
- অনুমতি
- জায়গা
- পরিকল্পনা
- পরিকল্পনা সমূহ
- মাচা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- পুকুর
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- চালিত
- পূর্ববর্তী
- পূর্বনির্ধারিত
- প্রিমিয়াম
- উপস্থাপন
- আগে
- পূর্বে
- দাম
- মূল্য
- গোপনীয়তা
- ব্যক্তিগত
- উত্পাদনের
- পণ্য
- প্রোগ্রামিং
- প্রোগ্রামিং ভাষা
- প্রকল্প
- প্রস্তাবিত
- প্রদান
- প্রদত্ত
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- বিধান
- পাইথন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- বৃদ্ধি
- পরিসর
- হার
- পড়া
- সাম্প্রতিক
- পড়ুন
- উল্লেখ
- খাতা
- নিবন্ধনের
- নিবন্ধন
- তাদের নিয়ন্ত্রণে আনা
- প্রাসঙ্গিক
- প্রতিবেদন
- সংগ্রহস্থলের
- প্রতিনিধিত্ব করে
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- সংরক্ষিত
- Resources
- সম্মান
- নিজ নিজ
- যথাক্রমে
- প্রতিক্রিয়া
- দায়ী
- বিশ্রাম
- সীমাবদ্ধ করা
- প্রত্যাবর্তন
- আয়
- ভূমিকা
- যাত্রাপথ
- নিয়ম
- চালান
- রান
- SaaS
- একই
- সংরক্ষিত
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- দাঁড়িপাল্লা
- পরিস্থিতিতে
- তফসিল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- সুযোগ
- বিভাগে
- নিরাপদে
- নিরাপত্তা
- দেখ
- সচেষ্ট
- আত্ম
- পাঠায়
- জ্যেষ্ঠ
- প্রেরিত
- আলাদা
- সার্ভার
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সেট
- সেটআপ
- শেয়ার
- ভাগ
- সে
- প্রদর্শনী
- প্রদর্শিত
- সহজ
- সরলতা
- একক
- মাপ
- সফটওয়্যার
- একটি পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- বিশেষভাবে
- স্পেসিফিকেশনের
- নিদিষ্ট
- স্পীড
- ব্যয় করা
- খরচ
- স্থায়িত্ব
- গাদা
- শুরু
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- কৌশল
- সাবনেট
- সফল
- এমন
- যথেষ্ট
- নিশ্চিত
- টেবিল
- লক্ষ্য
- টীম
- দল
- কারিগরী
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- প্রজা
- মেয়াদ
- পাঠ
- যে
- সার্জারির
- তথ্য
- তাদের
- তাহাদিগকে
- নিজেদের
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- এই
- হাজার হাজার
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- স্তর
- সময়
- দানব
- থেকে
- টোকেন
- টোকেন
- টপিক
- মোট
- পথ
- অনুসরণকরণ
- ট্র্যাক
- সত্য
- দুই
- আদর্শ
- সাধারণত
- বোঝা
- অনন্য
- আনলক
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- v1
- মূল্য
- বিভিন্ন
- সংস্করণ
- সংস্করণ
- মাধ্যমে
- চেক
- দৃষ্টিপাত
- কল্পনা
- ঠাহর করা
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েব সকেট
- আমরা একটি
- কি
- কখন
- যে
- যখন
- হু
- প্রস্থ
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- কাজ
- would
- লেখা
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet