একটি পূর্ববর্তী মধ্যে পোস্ট, আমরা Amazon AI পরিষেবা এবং Veeva Vault Platform-এর APIs ব্যবহার করে Veeva Vault PromoMats-এ সঞ্চিত সম্পদ বিশ্লেষণ এবং ট্যাগ করার বিষয়ে কথা বলেছি। এই পোস্টে, আমরা অন্বেষণ কিভাবে ব্যবহার করতে হয় অ্যামাজন অ্যাপফ্লো, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ইন্টিগ্রেশন পরিষেবা যা আপনাকে সফ্টওয়্যার থেকে নিরাপদে একটি পরিষেবা (SaaS) অ্যাপ্লিকেশন যেমন Veeva Vault-এ AWS থেকে ডেটা স্থানান্তর করতে সক্ষম করে। দ্য Amazon AppFlow Veeva সংযোগকারী ভিভা ভল্টে সঞ্চিত সমৃদ্ধ বিষয়বস্তু স্কেলে বিশ্লেষণ করার জন্য আপনাকে দ্রুত, নির্ভরযোগ্যভাবে এবং সাশ্রয়ীভাবে আপনার AWS পরিবেশকে Veeva ইকোসিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করতে দেয়।
Amazon AppFlow Veeva সংযোগকারী হল প্রথম Amazon AppFlow সংযোগকারী যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্থানান্তর সমর্থন করে ভিভা নথি. এটি আপনাকে সর্বশেষ সংস্করণের মধ্যে নির্বাচন করতে দেয় ( স্থির অবস্থা Veeva পদে সংস্করণ) এবং নথির সমস্ত সংস্করণ। তাছাড়া, আপনি নথির মেটাডেটা আমদানি করতে পারেন।
কয়েকটি ক্লিকের মাধ্যমে, আপনি সহজেই একটি পরিচালিত সংযোগ সেট আপ করতে পারেন এবং আমদানি করার জন্য Veeva Vault নথি এবং মেটাডেটা চয়ন করতে পারেন৷ আপনি গন্তব্য ক্ষেত্রগুলিতে উত্স ক্ষেত্রগুলিকে ম্যাপ করে আমদানি আচরণকে আরও সামঞ্জস্য করতে পারেন৷ আপনি নথির ধরন এবং উপ-প্রকার, শ্রেণীবিভাগ, পণ্য, দেশ, সাইট এবং আরও অনেক কিছুর উপর ভিত্তি করে ফিল্টার যোগ করতে পারেন। অবশেষে, আপনি বৈধতা যোগ করতে পারেন এবং অন-ডিমান্ড এবং নির্ধারিত ফ্লো ট্রিগার পরিচালনা করতে পারেন।
আপনি ভিভা ভল্ট প্রোমোম্যাট থেকে শুরু করে অন্যান্য ভিভা ভল্ট সমাধান যেমন QualityDocs, eTMF, বা রেগুলেটরি ইনফরমেশন ম্যানেজমেন্ট (RIM) পর্যন্ত বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে Amazon AppFlow Veeva সংযোগকারী ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে যেখানে আপনি সংযোগকারী ব্যবহার করতে পারেন:
- ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন - আপনি একটি উৎস Veeva ভল্ট থেকে ডেটা এবং সময়ের সাথে সাথে যেকোনো ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমের মধ্যে ধারাবাহিকতা এবং সমন্বয় স্থাপনের প্রক্রিয়াতে সংযোগকারীটি ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি Veeva PromoMats বিপণন সম্পদ Salesforce-এ শেয়ার করতে পারেন। আপনি মানিক অপারেটিং প্রসিডিউরস (এসওপি) বা ক্যাশে করা ওয়েবসাইটের স্পেসিফিকেশনের মতো Veeva QualityDocs শেয়ার করতেও কানেক্টর ব্যবহার করতে পারেন যা ম্যানুফ্যাকচারিং ফ্লোরে উপস্থিত ট্যাবলেট থেকে অনুসন্ধানযোগ্য।
- অসাধারণ সনাক্তকরণ - আপনি Veeva PromoMats নথি শেয়ার করতে পারেন মেট্রিক্সের জন্য অ্যামাজন লুকআউট অসঙ্গতি সনাক্তকরণের জন্য। এছাড়াও আপনি আর্টওয়ার্ক, বাণিজ্যিক লেবেল, টেমপ্লেট, বা রোগীর লিফলেটগুলিতে ভল্ট RIM-এর সাথে সংযোগকারী ব্যবহার করতে পারেন সেগুলি Loftware-এর মতো এন্টারপ্রাইজ লেবেলিং সমাধানগুলিতে মুদ্রণের জন্য আমদানি করার আগে৷
- ডাটা লেক হাইড্রেশন - ডেটা লেক তৈরি এবং হাইড্রেশনকে সমর্থন করার জন্য সংযোজকটি ডেটা লেকে কাঠামোগত বা অসংগঠিত ডেটা প্রতিলিপি করার জন্য একটি কার্যকর হাতিয়ার হতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, আপনি ভল্ট RIM-এ সঞ্চিত প্রোটোকল থেকে স্ট্যান্ডার্ডাইজড অধ্যয়নের তথ্য বের করতে কানেক্টর ব্যবহার করতে পারেন এবং মেডিকেল অ্যানালিটিক্স ইনসাইট টিমের কাছে তা উন্মুক্ত করতে পারেন।
- অনুবাদ - প্যাকেজিং, ক্লিনিকাল ট্রায়াল বা নিয়ন্ত্রক জমা দেওয়ার মতো বিভাগে আর্টওয়ার্ক, ক্লিনিকাল নথি, বিপণন সামগ্রী বা স্থানীয় ভাষায় অনুবাদের জন্য অধ্যয়ন প্রোটোকল পাঠানোর ক্ষেত্রে সংযোগকারীটি কার্যকর হতে পারে।
এই পোস্ট আপনি কিভাবে ব্যবহার করতে পারেন উপর ফোকাস অ্যামাজন এআই পরিষেবা Amazon AppFlow এর সংমিশ্রণে Veeva Vault PromoMats-এ সঞ্চিত বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ করতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্যাগ তথ্য বের করে এবং শেষ পর্যন্ত এই তথ্যটি Veeva Vault সিস্টেমে ফেরত দিতে। পোস্টটি সামগ্রিক আর্কিটেকচার, একটি সমাধান এবং ড্যাশবোর্ড স্থাপনের পদক্ষেপ এবং সম্পদ মেটাডেটা ট্যাগিংয়ের একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে আলোচনা করে। এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে ধারণা কোড বেসের প্রমাণ সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন GitHub সংগ্রহস্থল.
সমাধান ওভারভিউ
নিম্নলিখিত চিত্রটি আপডেট করা সমাধান আর্কিটেকচারকে চিত্রিত করে।
পূর্বে, Veeva ভল্ট থেকে সম্পদ আমদানি করার জন্য, আপনাকে ব্যবহার করে আপনার নিজস্ব কাস্টম কোড লজিক লিখতে হবে Veeva ভল্ট APIs পরিবর্তনের জন্য পোল করতে এবং ডেটা আমদানি করতে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3)। এটি একটি ম্যানুয়াল, সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া হতে পারে, যেখানে আপনাকে API সীমাবদ্ধতা, ব্যর্থতা এবং পুনরায় চেষ্টা করার পাশাপাশি সীমাহীন পরিমাণ সম্পদ মিটমাট করার জন্য স্কেলেবিলিটির জন্য অ্যাকাউন্ট করতে হয়েছিল। আপডেট করা সমাধান Amazon AppFlow ব্যবহার করে Amazon S3 ডেটা আমদানি পাইপলাইনে একটি কাস্টম Veeva বজায় রাখার জটিলতা দূর করতে।
ভূমিকায় উল্লিখিত হিসাবে, Amazon AppFlow হল একটি সহজে-ব্যবহারযোগ্য, নো-কোড স্ব-পরিষেবা সরঞ্জাম যা বিভিন্ন SaaS অ্যাপ্লিকেশন এবং AWS পরিষেবাগুলির মধ্যে সহজে এবং নিরাপদে ডেটা সরানোর জন্য পয়েন্ট-এন্ড-ক্লিক কনফিগারেশন ব্যবহার করে। অ্যাপফ্লো আপনাকে সমর্থিত উত্স থেকে ডেটা (বস্তু এবং নথি) টেনে আনতে এবং সেই ডেটা বিভিন্ন সমর্থিত গন্তব্যে লিখতে দেয়। উত্স বা গন্তব্য হতে পারে একটি SaaS অ্যাপ্লিকেশন বা একটি AWS পরিষেবা যেমন Amazon S3, আমাজন রেডশিফ্ট, অথবা মেট্রিক্সের জন্য সন্ধান করুন। নো-কোড ইন্টারফেস ছাড়াও, Amazon AppFlow API, AWS CLI, এবং এর মাধ্যমে কনফিগারেশন সমর্থন করে এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন ইন্টারফেসগুলি।
Amazon AppFlow-এ একটি ফ্লো বর্ণনা করে যে কীভাবে ডেটা সরানো হবে, যার মধ্যে উৎসের বিবরণ, গন্তব্যের বিবরণ, ফ্লো ট্রিগার শর্ত (চাহিদা অনুযায়ী, ইভেন্ট বা নির্ধারিত) এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের কাজ যেমন চেকপয়েন্টিং, ফিল্ড ভ্যালিডেশন বা মাস্কিং। যখন ট্রিগার করা হয়, তখন Amazon AppFlow একটি ফ্লো চালায় যা উৎস ডেটা নিয়ে আসে (সাধারণত সোর্স অ্যাপ্লিকেশনের পাবলিক API-এর মাধ্যমে), ডেটা প্রসেসিং কাজ চালায় এবং প্রক্রিয়াকৃত ডেটা গন্তব্যে স্থানান্তর করে।
এই উদাহরণে, আপনি একটি CloudFormation টেমপ্লেট ব্যবহার করে একটি পূর্ব-কনফিগার করা প্রবাহ স্থাপন করেন। নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটটি পূর্ব কনফিগার করা দেখায় veeva-aws-connector
অ্যামাজন অ্যাপফ্লো কনসোলে সমাধান টেমপ্লেট দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করা প্রবাহ।
প্রবাহটি উৎস হিসেবে Veeva ব্যবহার করে এবং Veeva ভল্ট উপাদান বস্তু আমদানি করতে কনফিগার করা হয়েছে। মেটাডেটা এবং সোর্স ফাইল উভয়ই প্রয়োজনীয় সম্পদের ট্র্যাক রাখার জন্য যেগুলি প্রক্রিয়া করা হয়েছে এবং ট্যাগগুলিকে সোর্স সিস্টেমে সঠিক সংশ্লিষ্ট সম্পদে পুশ করতে হবে৷ এই পরিস্থিতিতে, শুধুমাত্র সর্বশেষ সংস্করণ আমদানি করা হচ্ছে, এবং উপস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত করা হয় না।
প্রবাহের গন্তব্যটিও কনফিগার করা দরকার। নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে, আমরা S3 বাকেটের জন্য একটি ফাইল বিন্যাস এবং ফোল্ডার কাঠামো সংজ্ঞায়িত করি যা ক্লাউডফর্মেশন টেমপ্লেটের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল।
অবশেষে, প্রবাহটি প্রদর্শনের উদ্দেশ্যে চাহিদার ভিত্তিতে শুরু হয়। এটি পরিবর্তন করা যেতে পারে যাতে প্রবাহটি একটি সময়সূচীতে চলে, সর্বোচ্চ 1 মিনিটের গ্রানুলারিটি সহ। একটি সময়সূচীতে ট্রিগার করা হলে, ট্রান্সফার মোড সম্পূর্ণ স্থানান্তর থেকে একটি ক্রমবর্ধমান স্থানান্তর মোডে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তিত হয়। আপনি পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করার জন্য একটি উত্স টাইমস্ট্যাম্প ক্ষেত্র নির্দিষ্ট করুন৷ ট্যাগিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আমরা খুঁজে পেয়েছি যে সর্বশেষ সংশোধিত তারিখ সেটিং সবচেয়ে উপযুক্ত।
অ্যামাজন অ্যাপফ্লো এর সাথে একীভূত হয় অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ যখনই একটি ফ্লো রান সম্পূর্ণ হয় তখন ইভেন্ট প্রকাশ করতে।
ভাল স্থিতিস্থাপকতা জন্য, AVAIAppFlowListener
এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ফাংশন ইভেন্টব্রিজে তারযুক্ত। যখন একটি Amazon AppFlow ইভেন্ট ট্রিগার করা হয়, তখন এটি যাচাই করে যে নির্দিষ্ট ফ্লো রান সফলভাবে সম্পন্ন হয়েছে, সেই নির্দিষ্ট ফ্লো রান থেকে সমস্ত আমদানি করা সম্পদের মেটাডেটা তথ্য পড়ে, এবং পৃথক নথির মেটাডেটাকে পুশ করে অ্যামাজন সরল সারি পরিষেবা (Amazon SQS) সারি। Amazon SQS ব্যবহার করা আর্কিটেকচারের প্রযোজক এবং প্রসেসর বিভাগের মধ্যে একটি আলগা সংযোগ প্রদান করে এবং আগত আপডেটগুলি বন্ধ না করে আপনাকে প্রসেসর বিভাগে পরিবর্তনগুলি স্থাপন করার অনুমতি দেয়।
একটি দ্বিতীয় পোলার ফাংশন (AVAIQueuePoller
) ঘন ঘন বিরতিতে (প্রতি মিনিটে) SQS সারি পড়ে এবং আগত সম্পদগুলি প্রক্রিয়া করে। Lambda ফাংশন থেকে আরও ভাল প্রতিক্রিয়া সময়ের জন্য, আপনি ফাংশনের জন্য একটি ট্রিগার হিসাবে Amazon SQS কনফিগার করে CloudWatch নিয়মটি প্রতিস্থাপন করতে পারেন।
আগত বার্তার প্রকারের উপর নির্ভর করে, সমাধানটি আপনার ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে বিভিন্ন AWS AI পরিষেবা ব্যবহার করে। কিছু উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:
- টেক্সট ফাইল - ফাংশনটি ব্যবহার করে সনাক্তকারী সংস্থাগুলি অপারেশন অ্যামাজন সমঝোতা মেডিকেল, একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) পরিষেবা যা অসংগঠিত পাঠ্য থেকে প্রাসঙ্গিক চিকিৎসা তথ্য বের করতে ML ব্যবহার করা সহজ করে তোলে। এই অপারেশন মত বিভাগে সত্তা সনাক্ত করে
Anatomy
,Medical_Condition
,Medication
,Protected_Health_Information
, এবংTest_Treatment_Procedure
. ফলে আউটপুট জন্য ফিল্টার করা হয়Protected_Health_Information
, এবং অবশিষ্ট তথ্য, আত্মবিশ্বাসের স্কোর সহ, সমতল করা হয় এবং একটিতে সন্নিবেশ করা হয় আমাজন ডায়নামোডিবি টেবিল এই তথ্যটি OpenSearch Kibana ক্লাস্টারে প্লট করা হয়েছে। বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, আপনি Amazon Comprehend Medical ব্যবহার করতে পারেন ICD-10-CM বা RxNorm সনাক্ত করা তথ্যকে মেডিকেল অনটোলজির সাথে লিঙ্ক করার বৈশিষ্ট্য যাতে ডাউনস্ট্রিম স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলি আরও বিশ্লেষণের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারে। - চিত্র - ফাংশনটি ব্যবহার করে লেবেল সনাক্ত করুন পদ্ধতি আমাজন রেকোনিশন ইনকামিং ইমেজ লেবেল সনাক্ত করতে. এই লেবেলগুলি আপনার ছবিতে সমাহিত সমৃদ্ধ তথ্য যেমন বাণিজ্যিক আর্টওয়ার্ক এবং ক্লিনিকাল লেবেল সম্পর্কে তথ্য সনাক্ত করতে ট্যাগ হিসাবে কাজ করতে পারে। লেবেল পছন্দ হলে
Human
orPerson
80% এর বেশি আত্মবিশ্বাসের স্কোরের সাথে সনাক্ত করা হয়, কোডটি ব্যবহার করে ডিটেক্টফেস ইনপুট ছবিতে মুখ শনাক্ত করতে চোখ, নাক এবং মুখের মতো মুখের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করার পদ্ধতি। Amazon Recognition এই সমস্ত তথ্য একটি সম্পর্কিত আত্মবিশ্বাসের স্কোরের সাথে সরবরাহ করে, যা ডাইনামোডিবি টেবিলে সমতল এবং সংরক্ষণ করা হয়। - ভয়েস রেকর্ডিং - অডিও সম্পদের জন্য, কোডটি ব্যবহার করে ট্রান্সক্রিপশন জব শুরু করুন এর অ্যাসিঙ্ক্রোনাস পদ্ধতি আমাজন ট্রান্সক্রাইব ইনকামিং অডিওকে টেক্সটে প্রতিলিপি করতে, একটি অনন্য শনাক্তকারী হিসাবে পাস করে
TranscriptionJobName
. কোডটি অডিও ভাষাটিকে ইংরেজি (ইউএস) বলে ধরে নেয়, তবে আপনি Veeva ভল্ট থেকে আসা তথ্যের সাথে সংযুক্ত করতে এটি পরিবর্তন করতে পারেন। কোড কল ট্রান্সক্রিপশন জব পান পদ্ধতি, হিসাবে একই অনন্য শনাক্তকারী পাসTranscriptionJobName
একটি লুপে, কাজ সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত। অ্যামাজন ট্রান্সক্রাইব একটি S3 বালতিতে আউটপুট ফাইল সরবরাহ করে, যা কোড দ্বারা পড়া হয় এবং মুছে ফেলা হয়। কোডটি টেক্সট প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লোকে কল করে (যেমন আগে আলোচনা করা হয়েছে) প্রতিলিপিকৃত অডিও থেকে সত্তাগুলি বের করতে। - স্ক্যান করা নথি (পিডিএফ) – জীবন বিজ্ঞান সম্পদের একটি বড় শতাংশ পিডিএফ-এ উপস্থাপন করা হয়—এগুলি বৈজ্ঞানিক জার্নাল এবং গবেষণাপত্র থেকে শুরু করে ড্রাগ লেবেল পর্যন্ত যেকোনো কিছু হতে পারে। অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক একটি পরিষেবা যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্ক্যান করা নথি থেকে পাঠ্য এবং ডেটা বের করে। কোড ব্যবহার করে স্টার্টডোকামেন্টটেক্সটেক্টেশন নথিতে পাঠ্য সনাক্ত করতে একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস কাজ শুরু করার পদ্ধতি। কোড ব্যবহার করে
JobId
কলের জবাবে ফিরে এসেছিল GetDocumentTextDetection একটি লুপে, কাজ সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত। আউটপুট JSON কাঠামোতে শনাক্ত করা প্রতিটি উপাদানের আত্মবিশ্বাসের স্কোর সহ সনাক্ত করা পাঠ্যের লাইন এবং শব্দ রয়েছে, যাতে আপনি ফলাফলগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। কোডটি টেক্সট ব্লার্ব পুনরায় তৈরি করতে JSON স্ট্রাকচার প্রসেস করে এবং টেক্সট থেকে এন্টিটি বের করতে টেক্সট প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লোকে কল করে।
একটি DynamoDB টেবিল সমস্ত প্রক্রিয়াকৃত ডেটা সঞ্চয় করে। সমাধান ব্যবহার করে DynamoDB স্ট্রীম এবং Lambda ট্রিগার (AVAIPopulateES
) একটি OpenSearch Kibana ক্লাস্টারে ডেটা পপুলেট করতে। AVAIPopulateES ফাংশনটি DynamoDB টেবিলে হওয়া প্রতিটি আপডেট, সন্নিবেশ এবং মুছে ফেলা অপারেশনের জন্য চলে এবং OpenSearch সূচকে একটি সংশ্লিষ্ট রেকর্ড সন্নিবেশ করায়। আপনি কিবানা ব্যবহার করে এই রেকর্ডগুলি কল্পনা করতে পারেন।
ফিডব্যাক লুপ বন্ধ করতে, AVAICustomFieldPopulator
ল্যাম্বডা ফাংশন তৈরি করা হয়েছে। এটি মেটাডেটা DynamoDB টেবিলের DynamoDB স্ট্রীমের ইভেন্টগুলির দ্বারা ট্রিগার হয়েছে৷ প্রত্যেকের জন্য DocumentID
DynamoDB রেকর্ডে, ফাংশন Veeva API ব্যবহার করে Veeva-তে সংশ্লিষ্ট ID সহ সম্পদের একটি পূর্বনির্ধারিত কাস্টম ফিল্ড প্রপার্টিতে ট্যাগ তথ্য আপসার্ট করার চেষ্টা করে। কাস্টম ফিল্ডে আওয়াজ ঢোকানো এড়াতে, Lambda ফাংশন 0.9-এর কম আত্মবিশ্বাসের স্কোর দিয়ে চিহ্নিত যে কোনও ট্যাগ ফিল্টার করে। ম্যানুয়াল পরিদর্শন বা স্বয়ংক্রিয় পুনরায় চেষ্টা করার জন্য ব্যর্থ অনুরোধগুলি একটি মৃত-অক্ষর সারি (DLQ) এ ফরোয়ার্ড করা হয়।
এই সমাধানটি আপনার ডিজিটাল সম্পদগুলিতে প্রক্রিয়াকরণ, ট্যাগ এবং ব্যাপক অনুসন্ধান সক্ষম করার জন্য একটি সার্ভারহীন, অর্থপ্রদানের পদ্ধতির প্রস্তাব দেয়। অতিরিক্তভাবে, প্রতিটি পরিচালিত উপাদানের একাধিক প্রাপ্যতা অঞ্চল জুড়ে স্বয়ংক্রিয় স্থাপনার দ্বারা নির্মিত উচ্চ প্রাপ্যতা রয়েছে। জন্য আমাজন ওপেন সার্চ সার্ভিস (Amazon Elasticsearch Service-এর উত্তরসূরি), আপনি বেছে নিতে পারেন তিন-এজেড বিকল্প আপনার ডোমেনের জন্য আরও ভাল উপলব্ধতা প্রদান করতে।
পূর্বশর্ত
এই ওয়াকথ্রুটির জন্য, আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্তগুলি থাকা উচিত:
- An এডাব্লুএস অ্যাকাউন্ট যথাযথ সহ এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট CloudFormation টেমপ্লেট চালু করার জন্য (IAM) অনুমতি
- Veeva Vault PromoMats ডোমেনের জন্য উপযুক্ত অ্যাক্সেসের শংসাপত্র (ডোমেন URL, ব্যবহারকারীর নাম এবং পাসওয়ার্ড)
- আপনি ট্যাগ করতে চান এমন ডিজিটাল সম্পদগুলির জন্য Veeva-তে সংজ্ঞায়িত একটি কাস্টম সামগ্রী ট্যাগ (উদাহরণস্বরূপ, আমরা তৈরি করেছি
AutoTags
কাস্টম কন্টেন্ট ট্যাগ) - PromoMats ভল্টে ডিজিটাল সম্পদগুলি পূর্ববর্তী শংসাপত্রগুলিতে অ্যাক্সেসযোগ্য৷
আপনার সমাধান স্থাপন
সমাধানটি স্থাপন করতে আপনি একটি ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাক ব্যবহার করেন। স্ট্যাকটি সমস্ত প্রয়োজনীয় সংস্থান তৈরি করে, যার মধ্যে রয়েছে:
- আগত সম্পদ সংরক্ষণ করার জন্য একটি S3 বালতি।
- একটি Amazon AppFlow প্রবাহ স্বয়ংক্রিয়ভাবে S3 বালতিতে সম্পদ আমদানি করতে।
- অ্যামাজন অ্যাপফ্লো (
AVAIAppFlowListener
). - শ্রোতা ফাংশনের মধ্যে একটি আলগা কাপলিং হিসাবে কাজ করার জন্য একটি SQS FIFO সারি (
AVAIAppFlowListener
) এবং পোলার ফাংশন (AVAIQueuePoller
). - Amazon AI পরিষেবার আউটপুট সঞ্চয় করার জন্য একটি DynamoDB টেবিল।
- বিশ্লেষিত ট্যাগগুলি কল্পনা করার জন্য একটি Amazon OpenSearch Kibana (ELK) ক্লাস্টার৷
- একটি ল্যাম্বডা ফাংশন চিহ্নিত ট্যাগগুলিকে ভীভাতে পুশ করার জন্য (
AVAICustomFieldPopulator
), একটি সংশ্লিষ্ট DLQ সহ। - প্রয়োজনীয় ল্যাম্বডা ফাংশন:
- AVAIAappFlowListener - অ্যামাজন অ্যাপফ্লো দ্বারা ইভেন্টব্রিজে পুশ করা ইভেন্টগুলির দ্বারা ট্রিগার হয়েছে৷ ফ্লো চালানোর বৈধতা এবং SQS সারিতে একটি বার্তা পুশ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- AVAIQueuePoller - প্রতি 1 মিনিটে ট্রিগার হয়। SQS সারি পোল করার জন্য, Amazon AI পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে সম্পদ প্রক্রিয়াকরণ এবং DynamoDB টেবিলের জনসংখ্যার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- AVAIPopulateES - DynamoDB টেবিলে একটি আপডেট, সন্নিবেশ বা মুছে দিলে ট্রিগার হয়। DynamoDB থেকে পরিবর্তনগুলি ক্যাপচার করার জন্য এবং ELK ক্লাস্টারকে জনবহুল করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- AVAIC CustomFieldPopulator - DynamoDB টেবিলে একটি আপডেট, সন্নিবেশ বা মুছে দিলে ট্রিগার হয়। ভীভাতে ট্যাগ তথ্য ফেরত দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- সার্জারির অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ ইভেন্ট ট্রিগার যে নিয়ম
AVAIQueuePoller
ফাংশন এই ট্রিগার আছেDISABLED
ডিফল্টরূপে রাষ্ট্র - ইভেন্টব্রিজ এবং এআই পরিষেবাগুলির সাথে স্কোপ-ডাউন পদ্ধতিতে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য প্রয়োজনীয় IAM ভূমিকা এবং নীতিগুলি।
শুরু করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- সাইন ইন করুন এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল একটি অ্যাকাউন্টের সাথে যার পূর্বশর্ত IAM অনুমতি রয়েছে।
- বেছে নিন স্ট্যাক চালু করুন এবং এটি একটি নতুন ট্যাবে খুলুন:
- উপরে স্ট্যাক তৈরি করুন পৃষ্ঠা, চয়ন করুন পরবর্তী.
- উপরে স্ট্যাকের বিবরণ উল্লেখ করুন পৃষ্ঠা, স্ট্যাকের জন্য একটি নাম লিখুন।
- পরামিতিগুলির জন্য মান লিখুন।
- বেছে নিন পরবর্তী.
- উপরে স্ট্যাক বিকল্পগুলি কনফিগার করুন পৃষ্ঠা, ডিফল্ট হিসাবে সবকিছু ছেড়ে দিন এবং নির্বাচন করুন পরবর্তী.
- উপরে পর্যালোচনা পৃষ্ঠা, মধ্যে ক্ষমতা এবং রূপান্তর বিভাগে, তিনটি চেক বক্স নির্বাচন করুন।
- বেছে নিন স্ট্যাক তৈরি করুন.
- স্ট্যাক সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন। আপনি স্ট্যাক তৈরি প্রক্রিয়া থেকে বিভিন্ন ইভেন্ট পরীক্ষা করতে পারেন ঘটনাবলী ট্যাব।
- স্ট্যাক তৈরি সম্পূর্ণ হওয়ার পরে, আপনি দেখতে পারেন Resources CloudFormation টেমপ্লেট তৈরি করা সমস্ত সংস্থান দেখতে ট্যাব।
- উপরে আউটপুট ট্যাব, এর মান কপি করুন
ESDomainAccessPrincipal
.
এটি আইএএমের ভূমিকার এআরএন যেটি AVAIPopulateES
ফাংশন অনুমান করে। আপনি Amazon OpenSearch Service ডোমেনে অ্যাক্সেস কনফিগার করতে পরে এটি ব্যবহার করেন।
Amazon OpenSearch Service এবং Kibana সেট আপ করুন
এই বিভাগটি আপনাকে আপনার Amazon OpenSearch পরিষেবা ক্লাস্টার সুরক্ষিত করার এবং কিবানাকে নিরাপদে অ্যাক্সেস করার জন্য একটি স্থানীয় প্রক্সি ইনস্টল করার মাধ্যমে নিয়ে যায়।
- Amazon OpenSearch Service কনসোলে, টেমপ্লেট দ্বারা তৈরি করা ডোমেনটি নির্বাচন করুন।
- উপরে কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন অ্যাক্সেস নীতি পরিবর্তন করুন.
- জন্য ডোমেন অ্যাক্সেস নীতিনির্বাচন কাস্টম অ্যাক্সেস নীতি.
- মধ্যে অ্যাক্সেস নীতি পরিষ্কার করা হবে পপ-আপ উইন্ডো, নির্বাচন করুন পরিষ্কার করুন এবং চালিয়ে যান.
- পরবর্তী পৃষ্ঠায়, Amazon OpenSearch Service ডোমেনে অ্যাক্সেস লক ডাউন করতে নিম্নলিখিত বিবৃতিগুলি কনফিগার করুন:
- IPv4 ঠিকানার অনুমতি দিন - আপনার আইপি ঠিকানা।
- IAM ARN-এর অনুমতি দিন - মুল্য
ESDomainAccessPrincipal
আপনি আগে কপি করেছেন।
- বেছে নিন জমা দিন.
এটি একটি অ্যাক্সেস নীতি তৈরি করে যা আপনার IP ঠিকানা থেকে AVAIPopulateES ফাংশন এবং কিবানা অ্যাক্সেসে অ্যাক্সেস দেয়। আপনার অ্যাক্সেস নীতি স্কোপিং সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন অ্যাক্সেস নীতি কনফিগার করা হচ্ছে.
- ডোমেন স্ট্যাটাস হিসেবে দেখানোর জন্য অপেক্ষা করুন
Active
. - আমাজন ইভেন্টব্রিজ কনসোলে, নীচে ঘটনাবলীনির্বাচন বিধি. আপনি ক্লাউডফর্মেশন টেমপ্লেট তৈরি করা দুটি নিয়ম দেখতে পারেন।
- নির্বাচন করুন
AVAIQueuePollerSchedule
নিয়ম করুন এবং ক্লিক করে এটি সক্রিয় করুন সক্ষম করা.
5-8 মিনিটের মধ্যে, ডেটা প্রবাহিত হতে শুরু করবে এবং অ্যামাজন ওপেনসার্চ পরিষেবা ক্লাস্টারে সত্তা তৈরি হবে। আপনি এখন কিবানায় এই সত্তাগুলিকে কল্পনা করতে পারেন৷ এটি করার জন্য, আপনি একটি ওপেন সোর্স প্রক্সি ব্যবহার করুন যাকে বলা হয় aws-es-kibana. আপনার কম্পিউটারে প্রক্সি ইনস্টল করতে, নিম্নলিখিত কোড লিখুন:
aws-es-kibana your_OpenSearch_domain_endpoint
আপনি ডোমেন এন্ডপয়েন্ট খুঁজে পেতে পারেন আউটপুট নীচে CloudFormation স্ট্যাকের ট্যাব ESDomainEndPoint
. আপনি নিম্নলিখিত আউটপুট দেখতে হবে:
ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন এবং ট্যাগ করা বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ করুন
মূল পড়ুন দয়া করে ব্লগ পোস্ট.
পরিষ্কার কর
ভবিষ্যতের চার্জ এড়াতে, ব্যবহার না করার সময় সংস্থানগুলি মুছুন। সংশ্লিষ্ট ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাক মুছে আপনি সহজেই সমস্ত সংস্থান মুছে ফেলতে পারেন। মনে রাখবেন যে স্ট্যাকটি মুছে ফেলার জন্য আপনাকে সামগ্রীর তৈরি S3 বালতিগুলি খালি করতে হবে।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে আপনি Veeva Vault PromoMats-এর কার্যকারিতা বাড়াতে এবং দ্রুত এবং সহজে মূল্যবান তথ্য বের করতে Amazon AppFlow-এর সাথে একত্রে Amazon AI পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে পারেন। বিল্ট-ইন লুপ ব্যাক মেকানিজম আপনাকে ট্যাগগুলিকে আবার Veeva ভল্টে আপডেট করতে এবং আপনার সম্পদের স্বয়ংক্রিয়-ট্যাগিং সক্ষম করতে দেয়। এটি আপনার দলের পক্ষে দ্রুত সম্পদ খুঁজে পাওয়া এবং সনাক্ত করা সহজ করে তোলে।
যদিও কোন ML আউটপুট নিখুঁত নয়, এটি মানুষের কর্মক্ষমতার খুব কাছাকাছি আসতে পারে এবং আপনার দলের প্রচেষ্টার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ অফসেট করতে সাহায্য করতে পারে। ML সলিউশনের আউটপুট চেক করার জন্য একটি ছোট ক্ষমতা উৎসর্গ করার সময়, আপনি মূল্য সংযোজন কাজের জন্য এই অতিরিক্ত ক্ষমতা ব্যবহার করতে পারেন। এই সমাধানটি খরচ অপ্টিমাইজ করতে, ট্যাগিংয়ের ধারাবাহিকতা অর্জন করতে এবং বিদ্যমান সম্পদের দ্রুত আবিষ্কার সক্ষম করতে সহায়তা করতে পারে।
অবশেষে, আপনি আপনার ডেটার মালিকানা বজায় রাখতে পারেন এবং কোন AWS পরিষেবাগুলি সামগ্রীটি প্রক্রিয়া, সঞ্চয় এবং হোস্ট করতে পারে তা চয়ন করতে পারেন৷ AWS আপনার সম্মতি ছাড়া কোনো উদ্দেশ্যে আপনার সামগ্রী অ্যাক্সেস বা ব্যবহার করে না এবং বিপণন বা বিজ্ঞাপনের জন্য তথ্য সংগ্রহের জন্য গ্রাহকের ডেটা ব্যবহার করে না। আরও তথ্যের জন্য, দেখুন ডেটা গোপনীয়তা FAQ.
আপনি অতিরিক্ত বর্ধনের সাথে এই সমাধানটির কার্যকারিতা আরও প্রসারিত করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, এই পোস্টে AI এবং ML পরিষেবাগুলি ছাড়াও, আপনি সহজেই আপনার যে কোনও কাস্টম এমএল মডেল ব্যবহার করে যুক্ত করতে পারেন আমাজন সেজমেকার স্থাপত্যের কাছে।
আপনি যদি Veeva এবং AWS-এর অতিরিক্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্বেষণ করতে আগ্রহী হন, তাহলে অনুগ্রহ করে আপনার AWS অ্যাকাউন্ট টিমের সাথে যোগাযোগ করুন।
Veeva Systems এই বিষয়বস্তু পর্যালোচনা ও অনুমোদন করেছে। অতিরিক্ত Veeva ভল্ট-সম্পর্কিত প্রশ্নের জন্য, অনুগ্রহ করে যোগাযোগ করুন ভিভা সমর্থন.
লেখক সম্পর্কে
মায়াঙ্ক ঠক্কর তিনি AWS-এ AI/ML বিজনেস ডেভেলপমেন্ট, গ্লোবাল হেলথ কেয়ার এবং লাইফ সায়েন্সেসের প্রধান। স্বাস্থ্যসেবা, জীবন বিজ্ঞান, বীমা এবং খুচরা বিক্রেতার মতো বিভিন্ন শিল্পে তার 18 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে, সার্ভারহীন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং বাস্তব-বিশ্ব শিল্প সমস্যা সমাধানের জন্য মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সমাধান তৈরিতে বিশেষজ্ঞ। AWS-এ, তিনি বিশ্বের বড় বড় ফার্মা কোম্পানিগুলির সাথে অত্যাধুনিক সমাধান তৈরি করতে এবং তাদের ক্লাউড যাত্রায় সাহায্য করার জন্য ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেন। কাজ ছাড়াও, মায়াঙ্ক, তার স্ত্রীর সাথে, দুই উদ্যমী এবং দুষ্টু ছেলে, আরিয়ান (6) এবং কিয়ান (4) কে লালন-পালন করতে ব্যস্ত, যখন বাড়িটি পুড়ে যাওয়া বা বন্যা থেকে রক্ষা করার চেষ্টা করছে!
আনামারিয়া টোডর কোপেনহেগেন, ডেনমার্কে অবস্থিত একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি 4 বছর বয়সে তার প্রথম কম্পিউটার দেখেছিলেন এবং তারপর থেকে কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলকে কখনই যেতে দেননি। তিনি বিভিন্ন ডেনিশ কোম্পানিতে ফুল-স্ট্যাক ডেভেলপার থেকে শুরু করে ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, টেকনিক্যাল লিড এবং সিটিও পর্যন্ত বিভিন্ন প্রযুক্তিগত ভূমিকায় কাজ করেছেন। অ্যানামারিয়ার ফলিত প্রকৌশল এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতক ডিগ্রি, কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি এবং 10 বছরের বেশি AWS অভিজ্ঞতা রয়েছে। AWS-এ, তিনি এন্টারপ্রাইজ সেগমেন্টে স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান কোম্পানিগুলির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেন। তিনি যখন কাজ করছেন না বা ভিডিও গেম খেলছেন না, তখন তিনি মেয়েদের এবং মহিলা পেশাদারদের প্রযুক্তির মাধ্যমে তাদের পথ বোঝার এবং খুঁজে বের করার জন্য প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন।
- Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
- ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
- সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-and-tag-assets-stored-in-veeva-vault-promomats-using-amazon-appflow-and-amazon-ai-services/
- "
- 10
- 100
- 7
- 9
- a
- সম্পর্কে
- বিমূর্ত
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- মিটমাট করা
- হিসাব
- অর্জন করা
- দিয়ে
- আইন
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- বিজ্ঞাপন
- AI
- এআই পরিষেবা
- সব
- অনুমতি
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- পরিমাণ
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- পৃথক্
- API
- API গুলি
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- কাছাকাছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- আর্টওয়ার্ক
- সম্পদ
- সম্পদ
- যুক্ত
- অডিও
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- উপস্থিতি
- ডেস্কটপ AWS
- আগে
- হচ্ছে
- উত্তম
- মধ্যে
- সীমান্ত
- নির্মাণ করা
- ভবন
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- কল
- ক্ষমতা
- ধারণক্ষমতা
- কেস
- মামলা
- চার্জ
- বেছে নিন
- শ্রেণীবিন্যাস
- ক্লিনিকাল ট্রায়াল
- মেঘ
- কোচিং
- কোড
- সমাহার
- আসা
- আসছে
- ব্যবসায়িক
- কোম্পানি
- সম্পূর্ণ
- উপাদান
- ব্যাপক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- ধারণা
- পরিবেশ
- বিশ্বাস
- কনফিগারেশন
- সংযোগ করা
- সংযোগ
- সম্মতি
- কনসোল
- যোগাযোগ
- ধারণ
- বিষয়বস্তু
- অনুরূপ
- খরচ
- পারা
- দেশ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- পরিচয়পত্র
- CTO
- প্রথা
- ক্রেতা
- কাটিং-এজ
- ড্যাশবোর্ড
- উপাত্ত
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- সিদ্ধান্ত
- বিতরণ
- চাহিদা
- প্রদর্শিত
- ডেন্মার্ক্
- স্থাপন
- বিস্তৃতি
- গন্তব্য
- গন্তব্যস্থল
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- বিকাশকারী
- উন্নয়ন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল সম্পদ
- আবিষ্কার
- কাগজপত্র
- না
- ডোমেইন
- ডোমেইনের
- নিচে
- ড্রাগ
- প্রতি
- সহজে
- ব্যবহার করা সহজ
- বাস্তু
- কার্যকর
- প্রচেষ্টা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- ইংরেজি
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- সত্ত্বা
- পরিবেশ
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- সব
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত করা
- চায়ের
- মুখ
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- মহিলা
- ক্ষেত্রসমূহ
- ফিল্টার
- আবিষ্কার
- প্রথম
- প্রবাহ
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ
- বিন্যাস
- পাওয়া
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- ক্রিয়া
- কার্যকারিতা
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- গেম
- সাধারণত
- উত্পন্ন
- পেয়ে
- মেয়েরা
- বিশ্বব্যাপী
- অনুদান
- হাত
- মাথা
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- উচ্চ
- ঘর
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- আইডেন্টিফায়ার
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- আমদানি
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- সূচক
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- অবগত
- ইনপুট
- সন্নিবেশ
- সূক্ষ্মদৃষ্টি
- অর্ন্তদৃষ্টি
- ইনস্টল
- বীমা
- সংহত
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- আলাপচারিতার
- আগ্রহী
- ইন্টারফেস
- IP
- আইপি ঠিকানা
- IT
- কাজ
- যাত্রা
- রাখা
- চাবি
- লেবেল
- লেবেলগুলি
- ভাষা
- ভাষাসমূহ
- বড়
- সর্বশেষ
- শুরু করা
- নেতৃত্ব
- ত্যাগ
- জীবন বিজ্ঞান
- লাইন
- LINK
- লিঙ্কডইন
- স্থানীয়
- দেখুন
- মেশিন
- বজায় রাখা
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পদ্ধতি
- ম্যানুয়াল
- উত্পাদন
- ম্যাপিং
- Marketing
- মাস্টার্স
- উপকরণ
- পদ্ধতি
- চিকিৎসা
- উল্লিখিত
- ছন্দোবিজ্ঞান
- ML
- মডেল
- অধিক
- সেতু
- পদক্ষেপ
- বহু
- প্রাকৃতিক
- প্রয়োজনীয়
- চাহিদা
- পরবর্তী
- গোলমাল
- অফার
- অফসেট
- খোলা
- অপারেটিং
- অপারেশন
- অপ্টিমিজ
- অপশন সমূহ
- ক্রম
- মূল
- অন্যান্য
- সামগ্রিক
- নিজের
- মালিকানা
- অংশ
- পাসিং
- পাসওয়ার্ড
- রোগী
- শতকরা হার
- নির্ভুল
- কর্মক্ষমতা
- ফার্মা
- কেলি
- দয়া করে
- নীতি
- নীতি
- ভোটগ্রহণ
- পপ-আপ
- বর্তমান
- আগে
- গোপনীয়তা
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রসেসর
- সৃজনকর্তা
- পণ্য
- পেশাদার
- প্রমাণ
- ধারণা প্রমাণ
- সম্পত্তি
- প্রোটোকল
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রক্সি
- প্রকাশ্য
- প্রকাশ করা
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- ধাক্কা
- দ্রুত
- দ্রুত
- উত্থাপন
- রেঞ্জিং
- নাগাল
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- নথি
- রেকর্ড
- নিয়ন্ত্রক
- প্রাসঙ্গিক
- অবশিষ্ট
- প্রতিনিধিত্ব
- অনুরোধ
- গবেষণা
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- ফলে এবং
- ফলাফল
- খুচরা
- ভূমিকা
- নিয়ম
- চালান
- একই
- স্কেলেবিলিটি
- স্কেল
- তালিকাভুক্ত
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- নিরাপদে
- রেখাংশ
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেট
- বিন্যাস
- শেয়ার
- প্রদর্শনী
- সহজ
- থেকে
- সাইট
- অবস্থা
- ছোট
- So
- সফটওয়্যার
- একটি পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার
- কঠিন
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- স্পেসিফিকেশনের
- গাদা
- মান
- শুরু
- শুরু
- রাষ্ট্র
- বিবৃতি
- অবস্থা
- স্টোরেজ
- দোকান
- দোকান
- প্রবাহ
- কাঠামোবদ্ধ
- অধ্যয়ন
- সারগর্ভ
- সফল
- সফলভাবে
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থক
- সমর্থন
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- কাজ
- টীম
- দল
- কারিগরী
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- শর্তাবলী
- সার্জারির
- উৎস
- বিশ্ব
- তিন
- দ্বারা
- টাই
- সময়
- সময় অপগিত হয় এমন
- টুল
- প্রতি
- পথ
- অনুসরণকরণ
- হস্তান্তর
- স্থানান্তর
- অনুবাদ
- আলোড়ন সৃষ্টি
- অধীনে
- বোধশক্তি
- অনন্য
- সীমাহীন
- আপডেট
- আপডেট
- us
- ব্যবহার
- বৈধতা
- মূল্য
- বিভিন্ন
- খিলান
- সংস্করণ
- ভিডিও
- ভিডিও গেমস
- ওয়েবসাইট
- যখন
- ছাড়া
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কাজ
- কাজ
- বিশ্ব
- বছর
- আপনার