প্রতিটি আকার এবং শিল্পের গ্রাহকরা তাদের পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে মেশিন লার্নিং (এমএল) যুক্ত করে AWS-এ উদ্ভাবন করছে। জেনারেটিভ এআই মডেলের সাম্প্রতিক উন্নয়নগুলি শিল্প জুড়ে এমএল গ্রহণের প্রয়োজনীয়তাকে আরও ত্বরান্বিত করেছে। যাইহোক, নিরাপত্তা, ডেটা গোপনীয়তা এবং গভর্নেন্স নিয়ন্ত্রণগুলি বাস্তবায়ন করা এখনও গ্রাহকদের মুখ্য চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে যখন স্কেলে এমএল ওয়ার্কলোডগুলি প্রয়োগ করা হয়৷ এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করা ঝুঁকি কমানোর এবং এমএল-চালিত পণ্যগুলির দায়িত্বশীল ব্যবহারের জন্য কাঠামো এবং ভিত্তি তৈরি করে। যদিও জেনারেটিভ এআই-এর জায়গায় অতিরিক্ত নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হতে পারে, যেমন বিষাক্ততা অপসারণ করা এবং জেলব্রেকিং এবং হ্যালুসিনেশন প্রতিরোধ করা, এটি ঐতিহ্যগত ML-এর মতো নিরাপত্তা এবং শাসনের জন্য একই মৌলিক উপাদানগুলি ভাগ করে।
আমরা গ্রাহকদের কাছ থেকে শুনেছি যে তাদের কাস্টমাইজড তৈরি করার জন্য তাদের বিশেষ জ্ঞান এবং 12 মাস পর্যন্ত বিনিয়োগ প্রয়োজন আমাজন সেজমেকার তাদের ব্যবসার লাইন (LOBs) বা ML টিমের জন্য স্কেলযোগ্য, নির্ভরযোগ্য, সুরক্ষিত এবং নিয়ন্ত্রিত ML পরিবেশ নিশ্চিত করতে ML প্ল্যাটফর্ম বাস্তবায়ন। যদি আপনার স্কেলে ML জীবনচক্র পরিচালনা করার জন্য একটি কাঠামোর অভাব থাকে, তাহলে আপনি দল-স্তরের সংস্থান বিচ্ছিন্নতা, স্কেল পরীক্ষার সংস্থান, এমএল ওয়ার্কফ্লোগুলি পরিচালনা, মডেল গভর্ন্যান্স স্কেলিং এবং এমএল ওয়ার্কলোডগুলির সুরক্ষা এবং সম্মতি পরিচালনার মতো চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে পড়তে পারেন৷
এমএল লাইফসাইকেলকে স্কেলে পরিচালনা করা একটি কাঠামো যা আপনাকে শিল্পের সর্বোত্তম অনুশীলন এবং এন্টারপ্রাইজ মানগুলির উপর ভিত্তি করে এমবেডেড সুরক্ষা এবং প্রশাসন নিয়ন্ত্রণ সহ একটি এমএল প্ল্যাটফর্ম তৈরি করতে সহায়তা করে। এই কাঠামো একটি প্রসারিত একটি মডুলার ফ্রেমওয়ার্ক পদ্ধতির মাধ্যমে প্রেসক্রিপটিভ নির্দেশিকা প্রদান করে চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে এডাব্লুএস কন্ট্রোল টাওয়ার মাল্টি-অ্যাকাউন্ট AWS পরিবেশ এবং পোস্টে আলোচনা করা পদ্ধতি AWS-এ সুরক্ষিত, সু-শাসিত মেশিন লার্নিং পরিবেশ স্থাপন করা.
এটি নিম্নলিখিত ML প্ল্যাটফর্ম ফাংশনগুলির জন্য নির্দেশমূলক নির্দেশিকা প্রদান করে:
- মাল্টি-অ্যাকাউন্ট, নিরাপত্তা, এবং নেটওয়ার্কিং ফাউন্ডেশন - এই ফাংশন AWS কন্ট্রোল টাওয়ার ব্যবহার করে এবং ভাল স্থাপত্য নীতি মাল্টি-অ্যাকাউন্ট এনভায়রনমেন্ট, সিকিউরিটি, এবং নেটওয়ার্কিং সার্ভিস সেট আপ এবং পরিচালনার জন্য।
- ডেটা এবং গভর্নেন্স ফাউন্ডেশন – এই ফাংশনটি একটি ব্যবহার করে ডাটা মেশ আর্কিটেকচার ডাটা লেক, সেন্ট্রাল ফিচার স্টোর, এবং ডাটা গভর্নেন্স ফাউন্ডেশন স্থাপন এবং পরিচালনার জন্য সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত ডেটা অ্যাক্সেস সক্ষম করার জন্য।
- এমএল প্ল্যাটফর্ম শেয়ার্ড এবং গভর্নেন্স সার্ভিস - এই ফাংশনটি সিআই/সিডির মতো সাধারণ পরিষেবাগুলি সেট আপ এবং পরিচালনা করতে সক্ষম করে, AWS পরিষেবা ক্যাটালগ পরিবেশের ব্যবস্থা করার জন্য, এবং মডেল প্রচার এবং বংশের জন্য একটি কেন্দ্রীয় মডেল রেজিস্ট্রি।
- এমএল দলের পরিবেশ - এই ফাংশনটি এমএল টিমের জন্য মডেল ডেভেলপমেন্ট, টেস্টিং এবং নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণগুলি এম্বেড করার জন্য তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্থাপনের জন্য পরিবেশ স্থাপন এবং পরিচালনা করতে সক্ষম করে।
- এমএল প্ল্যাটফর্ম পর্যবেক্ষণযোগ্যতা – এই ফাংশনটি লগগুলির কেন্দ্রীকরণের মাধ্যমে এবং লগ বিশ্লেষণের ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহের মাধ্যমে এমএল মডেলগুলির সমস্যা সমাধান এবং মূল কারণ চিহ্নিত করতে সহায়তা করে। এটি এমএল ব্যবহারের ক্ষেত্রে খরচ এবং ব্যবহারের প্রতিবেদন তৈরির জন্য নির্দেশিকা প্রদান করে।
যদিও এই কাঠামোটি সমস্ত গ্রাহকদের সুবিধা প্রদান করতে পারে, এটি বৃহৎ, পরিপক্ক, নিয়ন্ত্রিত, বা গ্লোবাল এন্টারপ্রাইজের গ্রাহকদের জন্য সবচেয়ে উপকারী যারা তাদের ML কৌশলগুলিকে একটি নিয়ন্ত্রিত, অনুগত, এবং সমন্বিত পদ্ধতিতে সংগঠন জুড়ে স্কেল করতে চান৷ এটি ঝুঁকি হ্রাস করার সময় এমএল গ্রহণকে সক্ষম করতে সহায়তা করে। এই ফ্রেমওয়ার্ক নিম্নলিখিত গ্রাহকদের জন্য দরকারী:
- বড় এন্টারপ্রাইজের গ্রাহক যাদের অনেক LOB বা বিভাগ রয়েছে যারা ML ব্যবহার করতে আগ্রহী। এই কাঠামোটি বিভিন্ন দলকে কেন্দ্রীয় শাসন প্রদানের সময় স্বাধীনভাবে এমএল মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে দেয়।
- ML-এ মাঝারি থেকে উচ্চ পরিপক্কতার সাথে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক। তারা ইতিমধ্যে কিছু প্রাথমিক এমএল মডেল স্থাপন করেছে এবং তাদের এমএল প্রচেষ্টাকে স্কেল করতে চাইছে। এই কাঠামোটি সংস্থা জুড়ে এমএল গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করতে পারে। এই সংস্থাগুলি অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, ডেটা ব্যবহার, মডেলের কার্যকারিতা এবং অন্যায্য পক্ষপাতের মতো জিনিসগুলি পরিচালনা করার জন্য শাসনের প্রয়োজনীয়তাও স্বীকার করে।
- আর্থিক পরিষেবা, স্বাস্থ্যসেবা, রসায়ন, এবং বেসরকারী খাতের মতো নিয়ন্ত্রিত শিল্পের কোম্পানিগুলি। এই কোম্পানিগুলির তাদের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে ব্যবহৃত যেকোন ML মডেলগুলির জন্য শক্তিশালী প্রশাসন এবং শ্রবণযোগ্যতা প্রয়োজন৷ এই কাঠামোটি গ্রহণ করা স্থানীয় মডেল বিকাশের অনুমতি দেওয়ার সাথে সাথে সম্মতি সহজতর করতে সহায়তা করতে পারে।
- বিশ্বব্যাপী সংস্থাগুলিকে কেন্দ্রীভূত এবং স্থানীয় নিয়ন্ত্রণের ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। এই ফ্রেমওয়ার্কের ফেডারেটেড পদ্ধতি কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং দলকে কিছু উচ্চ-স্তরের নীতি এবং মান সেট করার অনুমতি দেয়, তবে স্থানীয় চাহিদার উপর ভিত্তি করে LOB টিমকে খাপ খাইয়ে নিতে নমনীয়তাও দেয়।
এই সিরিজের প্রথম অংশে, আমরা ML প্ল্যাটফর্ম সেট আপ করার জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচারের মধ্য দিয়ে চলেছি। পরবর্তী পোস্টে, আমরা আপনার প্রতিষ্ঠানের রেফারেন্স আর্কিটেকচারের বিভিন্ন মডিউলগুলি কীভাবে প্রয়োগ করতে হয় তার জন্য নির্দেশমূলক নির্দেশিকা প্রদান করব।
ML প্ল্যাটফর্মের ক্ষমতাগুলিকে চারটি বিভাগে বিভক্ত করা হয়েছে, যেমনটি নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে। এই ক্ষমতাগুলি এই পোস্টে পরে আলোচনা করা রেফারেন্স আর্কিটেকচারের ভিত্তি তৈরি করে:
- এমএল ফাউন্ডেশন তৈরি করুন
- স্কেল ML অপারেশন
- পর্যবেক্ষণযোগ্য এমএল
- নিরাপদ এমএল
সমাধান ওভারভিউ
স্কেল ফ্রেমওয়ার্কে এমএল লাইফসাইকেল পরিচালনার কাঠামো সংস্থাগুলিকে এমএল লাইফসাইকেল জুড়ে নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণগুলি এম্বেড করতে সক্ষম করে যা ফলস্বরূপ সংস্থাগুলিকে ঝুঁকি কমাতে এবং তাদের পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে এমএল প্রবেশকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে। কাঠামোটি সুরক্ষিত, মাপযোগ্য এবং নির্ভরযোগ্য এমএল পরিবেশের সেটআপ এবং পরিচালনাকে অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করে যা ক্রমবর্ধমান সংখ্যক মডেল এবং প্রকল্পকে সমর্থন করতে স্কেল করতে পারে। ফ্রেমওয়ার্ক নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি সক্ষম করে:
- প্রতিষ্ঠানের নীতি অনুগত অবকাঠামো সংস্থান সহ অ্যাকাউন্ট এবং পরিকাঠামো বিধান
- এমএল ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা সায়েন্স এনভায়রনমেন্ট এবং এন্ড-টু-এন্ড এমএল অপারেশন (MLOps) টেমপ্লেটের স্ব-পরিষেবা স্থাপনা
- নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা সম্মতির জন্য সম্পদের LOB-স্তর বা দল-স্তরের বিচ্ছিন্নতা
- পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং উৎপাদন-প্রস্তুত কর্মপ্রবাহের জন্য উৎপাদন-গ্রেড ডেটাতে নিয়ন্ত্রিত অ্যাক্সেস
- কোড রিপোজিটরি, কোড পাইপলাইন, স্থাপন করা মডেল এবং ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য ব্যবস্থাপনা এবং শাসন
- শাসনের উন্নতির জন্য একটি মডেল রেজিস্ট্রি এবং বৈশিষ্ট্য স্টোর (স্থানীয় এবং কেন্দ্রীয় উপাদান)
- এন্ড-টু-এন্ড মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ডিপ্লয়মেন্ট প্রক্রিয়ার জন্য নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণ
এই বিভাগে, এমবেডেড নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণ সহ AWS-এ এই ML প্ল্যাটফর্ম তৈরি করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য আমরা প্রেসক্রিপটিভ নির্দেশিকাগুলির একটি ওভারভিউ প্রদান করি।
এমএল প্ল্যাটফর্মের সাথে যুক্ত কার্যকরী আর্কিটেকচার নিম্নলিখিত চিত্রটিতে দেখানো হয়েছে। আর্কিটেকচার ML প্ল্যাটফর্মের বিভিন্ন ক্ষমতাকে AWS অ্যাকাউন্টে ম্যাপ করে।
বিভিন্ন ক্ষমতা সহ কার্যকরী আর্কিটেকচারটি বেশ কয়েকটি AWS পরিষেবা ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে এডব্লিউএস সংস্থা, SageMaker, AWS DevOps পরিষেবা এবং একটি ডেটা লেক৷ বিভিন্ন AWS পরিষেবা সহ ML প্ল্যাটফর্মের জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে।
এই ফ্রেমওয়ার্ক একাধিক ব্যক্তি এবং পরিষেবাগুলিকে স্কেলে এমএল জীবনচক্রকে পরিচালনা করার জন্য বিবেচনা করে। আমরা আপনার দল এবং পরিষেবাগুলিকে সংগঠিত করার জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সুপারিশ করি:
- AWS কন্ট্রোল টাওয়ার এবং অটোমেশন টুলিং ব্যবহার করে, আপনার ক্লাউড অ্যাডমিনিস্ট্রেটর মাল্টি-অ্যাকাউন্ট ফাউন্ডেশন যেমন সংস্থা এবং AWS IAM আইডেন্টিটি সেন্টার (AWS একক সাইন-অন-এর উত্তরসূরি) এবং নিরাপত্তা এবং শাসন পরিষেবা যেমন AWS কী ব্যবস্থাপনা পরিষেবা (AWS KMS) এবং পরিষেবা ক্যাটালগ। এছাড়াও, অ্যাডমিনিস্ট্রেটর আপনার ML এবং অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কফ্লোকে সমর্থন করার জন্য বিভিন্ন সংস্থার ইউনিট (OUs) এবং প্রাথমিক অ্যাকাউন্ট সেট আপ করে।
- ডেটা লেক অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা আপনার ডেটা লেক এবং ডেটা ক্যাটালগ সেট আপ করে এবং এমএল প্ল্যাটফর্ম অ্যাডমিনের সাথে কাজ করে কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্য স্টোর সেট আপ করে।
- এমএল প্ল্যাটফর্ম প্রশাসক এমএল শেয়ার করা পরিষেবাগুলি যেমন এডাব্লুএস কোডকমিট, AWS কোড পাইপলাইন, অ্যামাজন ইলাস্টিক কনটেইনার রেজিস্ট্রি (Amazon ECR), একটি কেন্দ্রীয় মডেল রেজিস্ট্রি, সেজমেকার মডেল কার্ড, সেজমেকার মডেল ড্যাশবোর্ড, এবং ML টিমের জন্য পরিষেবা ক্যাটালগ পণ্য।
- ML টিম IAM আইডেন্টিটি সেন্টারের মাধ্যমে ফেডারেটের নেতৃত্ব দেয়, পরিষেবা ক্যাটালগ পণ্য ব্যবহার করে এবং ML টিমের উন্নয়ন পরিবেশে সংস্থানগুলি সরবরাহ করে।
- বিভিন্ন ব্যবসায়িক ইউনিট জুড়ে ML টিমের ডেটা বিজ্ঞানীরা মডেল পাইপলাইন তৈরি করতে তাদের দলের উন্নয়ন পরিবেশে ফেডারেট করে।
- ডেটা বিজ্ঞানীরা কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্য স্টোর ক্যাটালগ থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি অনুসন্ধান করে এবং টেনে আনেন, পরীক্ষার মাধ্যমে মডেল তৈরি করেন এবং প্রচারের জন্য সেরা মডেল নির্বাচন করেন।
- ডেটা বিজ্ঞানীরা পুনর্ব্যবহারের জন্য কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্য স্টোর ক্যাটালগে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি এবং ভাগ করে।
- একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ার একটি শেয়ার্ড সার্ভিস সিআই/সিডি প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এমএল টিম টেস্ট পরিবেশে মডেল পাইপলাইন স্থাপন করেন।
- স্টেকহোল্ডার যাচাইকরণের পর, ML মডেল টিমের উৎপাদন পরিবেশে স্থাপন করা হয়।
- নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণগুলি পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে এই আর্কিটেকচারের প্রতিটি স্তরে এমবেড করা হয়েছে AWS নিরাপত্তা হাব, অ্যামাজন গার্ডডিউটি, অ্যামাজন ম্যাকি, এবং আরও
- সিকিউরিটি হাব ব্যবহার করে সিকিউরিটি টুলিং অ্যাকাউন্ট থেকে সিকিউরিটি কন্ট্রোল কেন্দ্রীয়ভাবে পরিচালিত হয়।
- এমএল প্ল্যাটফর্ম পরিচালনার ক্ষমতা যেমন সেজমেকার মডেল কার্ড এবং সেজমেকার মডেল ড্যাশবোর্ড গভর্নেন্স সার্ভিস অ্যাকাউন্ট থেকে কেন্দ্রীয়ভাবে পরিচালিত হয়।
- অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ এবং AWS CloudTrail প্রতিটি সদস্য অ্যাকাউন্ট থেকে লগগুলি AWS নেটিভ পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে একটি পর্যবেক্ষণযোগ্য অ্যাকাউন্ট থেকে কেন্দ্রীয়ভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য করা হয়।
এর পরে, আমরা এই কাঠামোর জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচারের মডিউলগুলিতে গভীরভাবে ডুব দিই।
রেফারেন্স আর্কিটেকচার মডিউল
রেফারেন্স আর্কিটেকচারে আটটি মডিউল রয়েছে, প্রতিটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সম্মিলিতভাবে, এই মডিউলগুলি পরিকাঠামো, ডেটা, মডেল এবং খরচের মতো বিভিন্ন মাত্রা জুড়ে প্রশাসনকে সম্বোধন করে। প্রতিটি মডিউল ফাংশনের একটি স্বতন্ত্র সেট অফার করে এবং এমবেডেড নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণ সহ একটি সমন্বিত এন্ড-টু-এন্ড এমএল প্ল্যাটফর্ম প্রদান করতে অন্যান্য মডিউলগুলির সাথে আন্তঃঅপারেটিং করে। এই বিভাগে, আমরা প্রতিটি মডিউলের ক্ষমতার একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ উপস্থাপন করি।
মাল্টি-অ্যাকাউন্ট ফাউন্ডেশন
এই মডিউলটি ক্লাউড অ্যাডমিনিস্ট্রেটরদের একটি তৈরি করতে সাহায্য করে AWS কন্ট্রোল টাওয়ার ল্যান্ডিং জোন একটি মৌলিক কাঠামো হিসাবে। এর মধ্যে রয়েছে একটি মাল্টি-অ্যাকাউন্ট স্ট্রাকচার, আইএএম আইডেন্টিটি সেন্টারের মাধ্যমে প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন, একটি নেটওয়ার্ক হাব-এন্ড-স্পোক ডিজাইন, সেন্ট্রালাইজড লগিং পরিষেবা এবং নতুন AWS সদস্য অ্যাকাউন্ট প্রমিত নিরাপত্তা এবং শাসন বেসলাইন সহ।
এছাড়াও, এই মডিউলটি OU এবং অ্যাকাউন্ট কাঠামোর উপর সর্বোত্তম অনুশীলন নির্দেশিকা দেয় যা আপনার ML এবং বিশ্লেষণ কর্মপ্রবাহকে সমর্থন করার জন্য উপযুক্ত। ক্লাউড অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা প্রয়োজনীয় অ্যাকাউন্ট এবং OU-এর উদ্দেশ্য, কীভাবে সেগুলিকে মোতায়েন করতে হয় এবং তাদের ML এবং অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কলোডগুলি কেন্দ্রীয়ভাবে পরিচালনা করতে তাদের ব্যবহার করা উচিত কী নিরাপত্তা এবং সম্মতি পরিষেবাগুলি বুঝতে পারবে৷
নতুন অ্যাকাউন্ট বিক্রির জন্য একটি কাঠামোও আচ্ছাদিত করা হয়েছে, যেটি নতুন অ্যাকাউন্টের ব্যবস্থা করার সময় বেসলাইন করার জন্য অটোমেশন ব্যবহার করে। একটি স্বয়ংক্রিয় অ্যাকাউন্ট প্রভিশনিং প্রক্রিয়া সেট আপ করার মাধ্যমে, ক্লাউড অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা ML এবং অ্যানালিটিক্স দলগুলিকে তাদের কাজগুলি আরও দ্রুত সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় অ্যাকাউন্টগুলি প্রদান করতে পারে, শাসনের জন্য একটি শক্তিশালী ভিত্তির উপর বলিদান ছাড়াই৷
ডাটা লেক ফাউন্ডেশন
এই মডিউলটি ডেটা লেক অ্যাডমিনদের ডেটা গ্রহণ করতে, ডেটাসেটগুলি কিউরেট করতে এবং ব্যবহার করতে একটি ডেটা লেক সেট আপ করতে সহায়তা করে AWS লেক গঠন একটি কেন্দ্রীভূত ডেটা ক্যাটালগ, ডেটা অ্যাক্সেস নীতি এবং ট্যাগ-ভিত্তিক অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করে অ্যাকাউন্ট এবং ব্যবহারকারীদের জুড়ে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত ডেটা অ্যাক্সেস পরিচালনার জন্য গভর্নেন্স মডেল। আপনি ধারণার প্রমাণ বা কয়েকটি ছোট কাজের চাপের জন্য আপনার ডেটা প্ল্যাটফর্ম ফাউন্ডেশনের জন্য একটি অ্যাকাউন্ট দিয়ে ছোট শুরু করতে পারেন। মাঝারি থেকে বড় আকারের উৎপাদন কাজের চাপ বাস্তবায়নের জন্য, আমরা একটি মাল্টি-অ্যাকাউন্ট কৌশল অবলম্বন করার পরামর্শ দিই। এই ধরনের সেটিংয়ে, LOBs বিভিন্ন AWS অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে ডেটা প্রযোজক এবং ডেটা ভোক্তাদের ভূমিকা গ্রহণ করতে পারে এবং ডেটা লেক গভর্নেন্স একটি কেন্দ্রীয় শেয়ার্ড AWS অ্যাকাউন্ট থেকে পরিচালিত হয়। ডেটা প্রযোজক তাদের ডেটা সম্পদের গুণমান নিরীক্ষণ এবং নিশ্চিত করার পাশাপাশি তাদের ডেটা ডোমেন থেকে ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং সংরক্ষণ করে। কেন্দ্রীভূত ক্যাটালগ লেক ফর্মেশন ব্যবহার করে শেয়ার করার পরে ডেটা গ্রাহকরা ডেটা প্রযোজকের কাছ থেকে ডেটা ব্যবহার করে। কেন্দ্রীভূত ক্যাটালগ ডেটা প্রযোজক অ্যাকাউন্টগুলির জন্য ভাগ করা ডেটা ক্যাটালগ সঞ্চয় করে এবং পরিচালনা করে।
এমএল প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা
এই মডিউলটি ML প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং টিমকে শেয়ার করা পরিষেবাগুলি সেট আপ করতে সাহায্য করে যা ডেটা সায়েন্স টিম তাদের টিম অ্যাকাউন্টে ব্যবহার করে। পরিষেবাগুলির মধ্যে পণ্যগুলির সাথে একটি পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ সেজমেকার ডোমেইন স্থাপনা, সেজমেকার ডোমেন ব্যবহারকারী প্রোফাইল স্থাপনা, মডেল বিল্ডিং এবং স্থাপনের জন্য ডেটা সায়েন্স মডেল টেমপ্লেট। এই মডিউলটিতে একটি কেন্দ্রীভূত মডেল রেজিস্ট্রি, মডেল কার্ড, মডেল ড্যাশবোর্ড এবং মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ডিপ্লয়মেন্ট ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেট এবং স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত CI/CD পাইপলাইনের কার্যকারিতা রয়েছে।
উপরন্তু, এই মডিউলটি কীভাবে ব্যক্তি-ভিত্তিক স্ব-পরিষেবা সক্ষমতা সক্ষম করার জন্য প্রয়োজনীয় নিয়ন্ত্রণ এবং শাসন বাস্তবায়ন করতে হবে তার বিবরণ দেয়, ডেটা সায়েন্স দলগুলিকে স্বাধীনভাবে তাদের প্রয়োজনীয় ক্লাউড অবকাঠামো এবং এমএল টেমপ্লেটগুলি স্থাপন করার অনুমতি দেয়।
এমএল ব্যবহার কেস উন্নয়ন
এই মডিউলটি LOBs এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি উন্নয়ন পরিবেশে তাদের দলের সেজমেকার ডোমেন অ্যাক্সেস করতে এবং তাদের মডেলগুলি বিকাশের জন্য একটি মডেল বিল্ডিং টেমপ্লেটকে তাত্ক্ষণিক করতে সহায়তা করে৷ এই মডিউলে, ডেটা বিজ্ঞানীরা সেন্ট্রালাইজড ডেটা লেকে উপলব্ধ ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য টেমপ্লেটের একটি ডেভ অ্যাকাউন্ট ইনস্ট্যান্সে কাজ করে, একটি কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্য স্টোর থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি পুনঃব্যবহার এবং ভাগ করে, ML পরীক্ষাগুলি তৈরি এবং চালায়, তাদের ML কার্যপ্রবাহ তৈরি এবং পরীক্ষা করে, এবং তাদের মডেলগুলিকে তাদের উন্নয়ন পরিবেশে একটি dev অ্যাকাউন্ট মডেল রেজিস্ট্রিতে নিবন্ধন করুন।
এক্সপেরিমেন্ট ট্র্যাকিং, মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা রিপোর্ট, ডেটা এবং মডেল বায়াস মনিটরিং এবং মডেল রেজিস্ট্রির মতো ক্ষমতাগুলিও টেমপ্লেটগুলিতে প্রয়োগ করা হয়, যা ডেটা বিজ্ঞানীদের উন্নত মডেলগুলির সমাধানগুলির দ্রুত অভিযোজন করার অনুমতি দেয়।
এমএল অপারেশন
এই মডিউলটি LOBs এবং ML ইঞ্জিনিয়ারদের তাদের মডেল স্থাপনার টেমপ্লেটের ডেভ ইনস্ট্যান্সে কাজ করতে সাহায্য করে। প্রার্থী মডেল নিবন্ধিত এবং অনুমোদিত হওয়ার পরে, তারা CI/CD পাইপলাইন সেট আপ করে এবং দলের পরীক্ষার পরিবেশে ML ওয়ার্কফ্লো চালায়, যা মডেলটিকে একটি প্ল্যাটফর্ম শেয়ার্ড পরিষেবা অ্যাকাউন্টে চলমান কেন্দ্রীয় মডেল রেজিস্ট্রিতে নিবন্ধিত করে। যখন একটি মডেল কেন্দ্রীয় মডেল রেজিস্ট্রিতে অনুমোদিত হয়, তখন এটি একটি CI/CD পাইপলাইনকে ট্রিগার করে মডেলটিকে দলের উৎপাদন পরিবেশে স্থাপন করতে।
কেন্দ্রীভূত বৈশিষ্ট্য দোকান
প্রথম মডেলগুলি উত্পাদনে স্থাপন করার পরে এবং একাধিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে একই ডেটা থেকে তৈরি বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করা শুরু করার পরে, ব্যবহারের ক্ষেত্রে সহযোগিতা নিশ্চিত করতে এবং ডুপ্লিকেট কাজ কমাতে একটি বৈশিষ্ট্য স্টোর অপরিহার্য হয়ে ওঠে। এই মডিউলটি ML প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং দলকে ML ব্যবহারের ক্ষেত্রে তৈরি করা ML বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য সঞ্চয়স্থান এবং পরিচালনা প্রদানের জন্য একটি কেন্দ্রীভূত বৈশিষ্ট্য স্টোর সেট আপ করতে সাহায্য করে, যা সমস্ত প্রকল্প জুড়ে বৈশিষ্ট্য পুনঃব্যবহার সক্ষম করে।
লগিং এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতা
এই মডিউলটি LOBs এবং ML অনুশীলনকারীদের লগ অ্যাক্টিভিটি যেমন CloudTrail, CloudWatch, VPC ফ্লো লগ এবং ML ওয়ার্কলোড লগগুলির কেন্দ্রীকরণের মাধ্যমে ML পরিবেশ জুড়ে ML ওয়ার্কলোডের অবস্থার মধ্যে দৃশ্যমানতা অর্জন করতে সাহায্য করে৷ দলগুলি বিশ্লেষণের জন্য লগগুলি ফিল্টার করতে, অনুসন্ধান করতে এবং কল্পনা করতে পারে, যা নিরাপত্তা ভঙ্গিও উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।
খরচ এবং রিপোর্টিং
এই মডিউলটি বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারকে (ক্লাউড অ্যাডমিন, প্ল্যাটফর্ম অ্যাডমিন, ক্লাউড বিজনেস অফিস) ML ব্যবহারকারী, ML টিম এবং ML পণ্য স্তরে খরচ ভাঙ্গার জন্য রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে এবং ব্যবহারকারীর সংখ্যা, উদাহরণের ধরন এবং ব্যবহার ট্র্যাক করতে সহায়তা করে। শেষ পয়েন্ট
গ্রাহকরা আমাদেরকে কতগুলি অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে হবে এবং কীভাবে সেই অ্যাকাউন্টগুলিকে গঠন করতে হবে সে সম্পর্কে নির্দেশিকা প্রদান করতে বলেছেন। পরবর্তী বিভাগে, আমরা সেই অ্যাকাউন্ট কাঠামোর রেফারেন্স হিসাবে নির্দেশিকা প্রদান করি যা আপনি আপনার এন্টারপ্রাইজ পরিচালনার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে আপনার প্রয়োজন অনুসারে পরিবর্তন করতে পারেন।
এই বিভাগে, আমরা আপনার অ্যাকাউন্টের কাঠামো সংগঠিত করার জন্য আমাদের সুপারিশ নিয়ে আলোচনা করি। আমরা একটি বেসলাইন রেফারেন্স অ্যাকাউন্ট গঠন শেয়ার করি; যাইহোক, আমরা সুপারিশ করি ML এবং ডেটা অ্যাডমিনরা তাদের ক্লাউড প্রশাসকের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে তাদের সংগঠনের নিয়ন্ত্রণের উপর ভিত্তি করে এই অ্যাকাউন্টের কাঠামোটি কাস্টমাইজ করতে।
আমরা নিরাপত্তা, পরিকাঠামো, কাজের চাপ এবং স্থাপনার জন্য OU দ্বারা অ্যাকাউন্টগুলি সংগঠিত করার পরামর্শ দিই। তদ্ব্যতীত, প্রতিটি OU এর মধ্যে, অ-উৎপাদন এবং উত্পাদন OU দ্বারা সংগঠিত হয় কারণ তাদের অধীনে নিয়োজিত অ্যাকাউন্ট এবং কাজের চাপের বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। পরবর্তী, আমরা সংক্ষেপে সেই OUগুলি নিয়ে আলোচনা করব।
নিরাপত্তা OU
এই OU-এর অ্যাকাউন্টগুলি নিরাপত্তা ইভেন্টগুলি পর্যবেক্ষণ, সনাক্তকরণ, সুরক্ষা, সনাক্তকরণ এবং প্রতিক্রিয়া জানানোর জন্য সংস্থার ক্লাউড অ্যাডমিন বা নিরাপত্তা দল দ্বারা পরিচালিত হয়৷
অবকাঠামো OU
এন্টারপ্রাইজ-স্তরের অবকাঠামো শেয়ার করা সম্পদ এবং নেটওয়ার্ক পরিচালনার জন্য এই OU-এর অ্যাকাউন্টগুলি সংস্থার ক্লাউড অ্যাডমিন বা নেটওয়ার্ক টিম দ্বারা পরিচালিত হয়৷
আমরা অবকাঠামো OU-এর অধীনে নিম্নলিখিত অ্যাকাউন্টগুলি রাখার পরামর্শ দিই:
- নেটওয়ার্ক - একটি কেন্দ্রীভূত নেটওয়ার্কিং অবকাঠামো যেমন সেট আপ করুন AWS ট্রানজিট গেটওয়ে
- সেবা ভাগ - কেন্দ্রীভূত AD পরিষেবা এবং VPC শেষ পয়েন্ট সেট আপ করুন৷
কাজের চাপ OU
এই OU-এর অ্যাকাউন্টগুলি সংস্থার প্ল্যাটফর্ম টিম অ্যাডমিনদের দ্বারা পরিচালিত হয়। আপনার যদি প্রতিটি প্ল্যাটফর্ম টিমের জন্য প্রয়োগ করা বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হয়, আপনি সেই উদ্দেশ্যে OU এর অন্যান্য স্তরগুলি নেস্ট করতে পারেন, যেমন একটি ML ওয়ার্কলোড OU, ডেটা ওয়ার্কলোড OU ইত্যাদি।
আমরা ওয়ার্কলোড OU এর অধীনে নিম্নলিখিত অ্যাকাউন্টগুলি সুপারিশ করি:
- টিম-স্তরের ML ডেভ, টেস্ট এবং প্রোড অ্যাকাউন্ট - আপনার কাজের চাপ বিচ্ছিন্নতার প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে এটি সেট আপ করুন
- ডাটা লেক অ্যাকাউন্ট - আপনার ডেটা ডোমেন দ্বারা পার্টিশন অ্যাকাউন্ট
- কেন্দ্রীয় ডেটা গভর্নেন্স অ্যাকাউন্ট - আপনার ডেটা অ্যাক্সেস নীতিগুলিকে কেন্দ্রীভূত করুন
- কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্য স্টোর অ্যাকাউন্ট - টিম জুড়ে ভাগ করে নেওয়ার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলিকে কেন্দ্রীভূত করুন
স্থাপনা OU
এই OU-এর অ্যাকাউন্টগুলি কাজের চাপ এবং পর্যবেক্ষণের জন্য সংস্থার প্ল্যাটফর্ম টিমের প্রশাসকদের দ্বারা পরিচালিত হয়।
আমরা নিয়োজিত OU এর অধীনে নিম্নলিখিত অ্যাকাউন্টগুলির সুপারিশ করছি কারণ ML প্ল্যাটফর্ম টিম এই OU স্তরে স্থাপনাগুলি পরিচালনা এবং পরিচালনা করতে বিভিন্ন সেট আপ করতে পারে:
- পরীক্ষা এবং পণ্যের জন্য ML শেয়ার্ড সার্ভিস অ্যাকাউন্ট - হোস্ট প্ল্যাটফর্ম শেয়ার্ড সার্ভিস CI/CD এবং মডেল রেজিস্ট্রি
- পরীক্ষা এবং পণ্যের জন্য ML পর্যবেক্ষণযোগ্যতা অ্যাকাউন্ট - প্রয়োজন অনুযায়ী ক্লাউডওয়াচ লগ, ক্লাউডট্রেল লগ এবং অন্যান্য লগ হোস্ট করে
এর পরে, আমরা সংক্ষিপ্তভাবে সংগঠনের নিয়ন্ত্রণগুলি নিয়ে আলোচনা করি যা অবকাঠামো সংস্থানগুলি পর্যবেক্ষণের জন্য সদস্য অ্যাকাউন্টগুলিতে এম্বেড করার জন্য বিবেচনা করা প্রয়োজন।
AWS পরিবেশ নিয়ন্ত্রণ
একটি নিয়ন্ত্রণ হল একটি উচ্চ-স্তরের নিয়ম যা আপনার সামগ্রিক AWS পরিবেশের জন্য চলমান শাসন প্রদান করে। এটা সরল ভাষায় প্রকাশ করা হয়. এই কাঠামোতে, আমরা নিম্নলিখিত নিয়ন্ত্রণগুলি বাস্তবায়ন করতে AWS কন্ট্রোল টাওয়ার ব্যবহার করি যা আপনাকে আপনার সংস্থানগুলি পরিচালনা করতে এবং AWS অ্যাকাউন্টগুলির গ্রুপগুলিতে সম্মতি নিরীক্ষণ করতে সহায়তা করে:
- প্রতিরোধমূলক নিয়ন্ত্রণ - একটি প্রতিরোধমূলক নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করে যে আপনার অ্যাকাউন্টগুলি সম্মতি বজায় রাখে কারণ এটি নীতি লঙ্ঘনের দিকে পরিচালিত করে এবং পরিষেবা নিয়ন্ত্রণ নীতি (SCP) ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি প্রতিরোধমূলক নিয়ন্ত্রণ সেট করতে পারেন যা নিশ্চিত করে যে CloudTrail মুছে ফেলা বা AWS অ্যাকাউন্ট বা অঞ্চলে বন্ধ করা হয়নি।
- গোয়েন্দা নিয়ন্ত্রণ - একটি গোয়েন্দা নিয়ন্ত্রণ আপনার অ্যাকাউন্টের মধ্যে সম্পদের অসম্মতি সনাক্ত করে, যেমন নীতি লঙ্ঘন, ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে সতর্কতা প্রদান করে এবং এটি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয় AWS কনফিগারেশন নিয়ম উদাহরণস্বরূপ, আপনি পাবলিক রিড অ্যাক্সেস সক্ষম কিনা তা সনাক্ত করতে একটি গোয়েন্দা নিয়ন্ত্রণ তৈরি করতে পারেন৷ আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) লগ সংরক্ষণাগারে বালতি শেয়ার করা অ্যাকাউন্ট।
- সক্রিয় নিয়ন্ত্রণ - একটি সক্রিয় নিয়ন্ত্রণ আপনার সংস্থানগুলিকে বিধান করার আগে স্ক্যান করে এবং নিশ্চিত করে যে সংস্থানগুলি সেই নিয়ন্ত্রণের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ এবং ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়েছে এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন হুক সঙ্গতিপূর্ণ নয় এমন সম্পদের ব্যবস্থা করা হবে না। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি সক্রিয় নিয়ন্ত্রণ সেট করতে পারেন যা চেক করে যে সেজমেকার নোটবুক উদাহরণের জন্য সরাসরি ইন্টারনেট অ্যাক্সেস অনুমোদিত নয়।
ML প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা, ML ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং ML অপারেশনগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া
বিভিন্ন ব্যক্তি, যেমন ডেটা সায়েন্সের প্রধান (লিড ডেটা সায়েন্টিস্ট), ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং এমএল ইঞ্জিনিয়ার, এমএল প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা, এমএল ব্যবহার কেস ডেভেলপমেন্ট এবং এমএল অপারেশনগুলির বিভিন্ন পর্যায়ের জন্য নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হিসাবে মডিউল 2-6 পরিচালনা করে ডেটা লেক ফাউন্ডেশন এবং কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্য স্টোর সহ।
নিচের সারণীতে বিভিন্ন ব্যক্তিত্বের জন্য অপস ফ্লো কার্যকলাপ এবং সেটআপ প্রবাহের ধাপগুলি সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে। একবার কোনো ব্যক্তিত্ব অপ্স প্রবাহের অংশ হিসাবে একটি ML কার্যকলাপ শুরু করলে, পরিষেবাগুলি সেটআপ প্রবাহের ধাপে উল্লিখিত হিসাবে চলে।
ব্যক্তি | অপস ফ্লো কার্যকলাপ – সংখ্যা | অপস ফ্লো কার্যকলাপ – বর্ণনা | সেটআপ ফ্লো ধাপ – সংখ্যা | সেটআপ ফ্লো ধাপ – বর্ণনা |
লিড ডেটা সায়েন্স বা এমএল টিম লিড |
1 |
ML প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা অ্যাকাউন্টে পরিষেবা ক্যাটালগ ব্যবহার করে এবং নিম্নলিখিতগুলি স্থাপন করে:
|
1-এ |
|
1-বি |
|
|||
ডেটা সায়েন্টিস্ট |
2 |
সেজমেকার নোটবুকগুলিতে এমএল পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করে এবং ট্র্যাক করে৷ |
2-এ |
|
3 |
সেজমেকার প্রকল্প এবং পাইপলাইনগুলির সাথে সফল এমএল পরীক্ষাগুলি স্বয়ংক্রিয় করে |
3-এ |
|
|
3-বি |
SageMaker পাইপলাইনগুলি চালানোর পরে, মডেলটিকে স্থানীয় (dev) মডেল রেজিস্ট্রিতে সংরক্ষণ করে | |||
লিড ডেটা সায়েন্টিস্ট বা এমএল টিম লিড |
4 |
স্থানীয় (dev) মডেল রেজিস্ট্রিতে মডেল অনুমোদন করে |
4-এ |
মডেল মেটাডেটা এবং মডেল প্যাকেজ স্থানীয় (dev) মডেল রেজিস্ট্রি থেকে কেন্দ্রীয় মডেল রেজিস্ট্রিতে লেখা |
5 |
কেন্দ্রীয় মডেল রেজিস্ট্রিতে মডেল অনুমোদন করে |
5-এ |
পরীক্ষার পরিবেশে সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট তৈরি করতে স্থাপনার CI/CD প্রক্রিয়া শুরু করে | |
5-বি |
স্থানীয় (দেব) অ্যাকাউন্ট থেকে এমএল প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা অ্যাকাউন্টে এমএল গভর্নেন্স মডিউলে (মডেল কার্ড, মডেল ড্যাশবোর্ড) মডেল তথ্য এবং মেটাডেটা লেখে | |||
এমএল ইঞ্জিনিয়ার |
6 |
সিআই/সিডির পরে পরীক্ষার পরিবেশে সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট পরীক্ষা করে এবং নিরীক্ষণ করে | . | |
7 |
প্রোড পরিবেশে SageMaker এন্ডপয়েন্টের জন্য স্থাপনার অনুমোদন দেয় |
7-এ |
প্রোড পরিবেশে সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট তৈরি করতে স্থাপনার CI/CD প্রক্রিয়া শুরু করে | |
8 |
সিআই/সিডির পরে পরীক্ষার পরিবেশে সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট পরীক্ষা করে এবং নিরীক্ষণ করে | . |
ML প্ল্যাটফর্মের বিভিন্ন মডিউলের সাথে ব্যক্তিত্ব এবং মিথস্ক্রিয়া
প্রতিটি মডিউল নির্দিষ্ট বিভাগের মধ্যে নির্দিষ্ট লক্ষ্য ব্যক্তিদের পূরণ করে যারা মডিউলটিকে প্রায়শই ব্যবহার করে, তাদের প্রাথমিক অ্যাক্সেস প্রদান করে। সেকেন্ডারি অ্যাক্সেস তখন অন্যান্য বিভাগে অনুমোদিত হয় যেগুলির মাঝে মাঝে মডিউলগুলির ব্যবহার প্রয়োজন। কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করার জন্য মডিউলগুলি নির্দিষ্ট কাজের ভূমিকা বা ব্যক্তিত্বের প্রয়োজন অনুসারে তৈরি করা হয়েছে।
আমরা নিম্নলিখিত দলগুলি নিয়ে আলোচনা করি:
- সেন্ট্রাল ক্লাউড ইঞ্জিনিয়ারিং - এই দলটি এন্টারপ্রাইজ-স্তরের নেটওয়ার্কিং, পরিচয়, অনুমতি এবং অ্যাকাউন্ট পরিচালনার মতো সাধারণ ক্লাউড অবকাঠামো পরিষেবাগুলি সেট আপ করার জন্য সমস্ত কাজের চাপ জুড়ে এন্টারপ্রাইজ ক্লাউড স্তরে কাজ করে
- ডেটা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং - এই দলটি এন্টারপ্রাইজ ডেটা লেক, ডেটা সংগ্রহ, ডেটা কিউরেশন এবং ডেটা গভর্নেন্স পরিচালনা করে
- এমএল প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং - এই দলটি LOB জুড়ে ML প্ল্যাটফর্ম স্তরে কাজ করে শেয়ার্ড ML অবকাঠামো পরিষেবা যেমন ML অবকাঠামো বিধান, পরীক্ষামূলক ট্র্যাকিং, মডেল গভর্নেন্স, স্থাপনা, এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্রদান করতে
মডিউলের লক্ষ্য ব্যক্তি অনুসারে প্রতিটি মডিউলের জন্য কোন বিভাগে প্রাথমিক এবং মাধ্যমিক অ্যাক্সেস রয়েছে তা নিম্নলিখিত টেবিলের বিবরণ।
মডিউল নম্বর | মডিউল | প্রাথমিক অ্যাক্সেস | সেকেন্ডারি অ্যাক্সেস | টার্গেট ব্যক্তিত্ব | অ্যাকাউন্টের সংখ্যা |
1 |
মাল্টি-অ্যাকাউন্ট ফাউন্ডেশন | সেন্ট্রাল ক্লাউড ইঞ্জিনিয়ারিং | স্বতন্ত্র LOBs |
|
কয়েক |
2 |
ডাটা লেক ফাউন্ডেশন | সেন্ট্রাল ক্লাউড বা ডেটা প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং | স্বতন্ত্র LOBs |
|
বহু |
3 |
এমএল প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা | সেন্ট্রাল ক্লাউড বা এমএল প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং | স্বতন্ত্র LOBs |
|
এক |
4 |
এমএল ব্যবহার কেস উন্নয়ন | স্বতন্ত্র LOBs | সেন্ট্রাল ক্লাউড বা এমএল প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং |
|
বহু |
5 |
এমএল অপারেশন | সেন্ট্রাল ক্লাউড বা এমএল ইঞ্জিনিয়ারিং | স্বতন্ত্র LOBs |
|
বহু |
6 |
কেন্দ্রীভূত বৈশিষ্ট্য দোকান | সেন্ট্রাল ক্লাউড বা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং | স্বতন্ত্র LOBs |
|
এক |
7 |
লগিং এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতা | সেন্ট্রাল ক্লাউড ইঞ্জিনিয়ারিং | স্বতন্ত্র LOBs |
|
এক |
8 |
খরচ এবং রিপোর্টিং | স্বতন্ত্র LOBs | কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়ারিং |
|
এক |
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা এমএল লাইফসাইকেলকে স্কেলে পরিচালনা করার জন্য একটি ফ্রেমওয়ার্ক প্রবর্তন করেছি যা আপনাকে নিরাপত্তা এবং শাসন নিয়ন্ত্রণগুলি এমবেডিং ভাল-আর্কিটেক্টেড এমএল ওয়ার্কলোডগুলি বাস্তবায়ন করতে সহায়তা করে। ডেটা গভর্নেন্স, মডেল গভর্নেন্স, এবং এন্টারপ্রাইজ-লেভেল কন্ট্রোল বিবেচনা করে একটি এমএল প্ল্যাটফর্ম তৈরির জন্য এই ফ্রেমওয়ার্কটি কীভাবে একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি নেয় তা আমরা আলোচনা করেছি। আমরা আপনাকে এই পোস্টে প্রবর্তিত কাঠামো এবং ধারণাগুলির সাথে পরীক্ষা করতে এবং আপনার প্রতিক্রিয়া ভাগ করার জন্য উত্সাহিত করি৷
লেখক সম্পর্কে
রাম বিট্টল AWS-এর একজন প্রিন্সিপাল এমএল সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার 3 দশকের বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে আর্কিটেক্টিং এবং বিল্ডিং ডিস্ট্রিবিউটেড, হাইব্রিড এবং ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনের। এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের তাদের ক্লাউড গ্রহণ এবং তাদের ব্যবসায়িক ফলাফলের উন্নতির জন্য অপ্টিমাইজেশান যাত্রায় সহায়তা করার জন্য নিরাপদ, মাপযোগ্য, নির্ভরযোগ্য AI/ML এবং বড় ডেটা সলিউশন তৈরি করার বিষয়ে তিনি উত্সাহী। অবসর সময়ে, তিনি মোটরসাইকেল চালান এবং তার তিন বছরের মেষ-এ-ডুডল নিয়ে হাঁটেন!
সোভিক কুমার নাথ AWS সহ একজন AI/ML সমাধান স্থপতি। ফাইন্যান্স, অপারেশন, মার্কেটিং, হেলথ কেয়ার, সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট এবং আইওটিতে এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং এবং বিজনেস অ্যানালিটিক্স সলিউশন ডিজাইন করার বিস্তর অভিজ্ঞতা রয়েছে তার। সোভিক নিবন্ধ প্রকাশ করেছে এবং এমএল মডেল পর্যবেক্ষণে একটি পেটেন্ট ধারণ করেছে। তিনি সুইজারল্যান্ডের ইউনিভার্সিটি অফ সাউথ ফ্লোরিডা, ইউনিভার্সিটি অফ ফ্রাইবার্গ, খড়গপুর থেকে স্নাতক ডিগ্রী এবং ইন্ডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি থেকে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেছেন। কাজের বাইরে, সোভিক ভ্রমণ, ফেরিতে চড়ে এবং সিনেমা দেখতে পছন্দ করেন।
মাইরা লাদেইরা টাঙ্কে AWS-এর একজন সিনিয়র ডেটা বিশেষজ্ঞ। একটি প্রযুক্তিগত নেতৃত্ব হিসাবে, তিনি গ্রাহকদের উদীয়মান প্রযুক্তি এবং উদ্ভাবনী সমাধানগুলির মাধ্যমে তাদের ব্যবসায়িক মূল্যের অর্জনকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করেন। মাইরা জানুয়ারী 2020 থেকে AWS-এর সাথে রয়েছেন। এর আগে, তিনি ডেটা থেকে ব্যবসায়িক মূল্য অর্জনের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে একাধিক শিল্পে ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করেছিলেন। তার অবসর সময়ে, মাইরা তার পরিবারের সাথে উষ্ণ কোথাও ভ্রমণ এবং সময় কাটাতে উপভোগ করে।
রায়ান লেম্পকা Amazon Web Services-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, যেখানে তিনি তার গ্রাহকদের AWS-এ সমাধান ডেভেলপ করতে ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য থেকে পিছনের দিকে কাজ করতে সাহায্য করেন। ব্যবসায়িক কৌশল, আইটি সিস্টেম ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা সায়েন্সে তার গভীর অভিজ্ঞতা রয়েছে। রায়ান একজন আজীবন শিক্ষার্থী হওয়ার জন্য নিবেদিত, এবং নতুন কিছু শেখার জন্য প্রতিদিন নিজেকে চ্যালেঞ্জ করা উপভোগ করেন।
শ্রীহর্ষ আদরি Amazon Web Services (AWS) এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, যেখানে তিনি গ্রাহকদের AWS-এ উদ্ভাবনী সমাধান বিকাশের জন্য ব্যবসায়িক ফলাফল থেকে পিছনের দিকে কাজ করতে সাহায্য করেন। বছরের পর বছর ধরে, তিনি ইন্ডাস্ট্রির উল্লম্ব জুড়ে ডেটা প্ল্যাটফর্মের রূপান্তরে একাধিক গ্রাহকদের সহায়তা করেছেন। তার দক্ষতার মূল ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত প্রযুক্তি কৌশল, ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং ডেটা সায়েন্স। অবসর সময়ে, তিনি খেলাধুলা করা, টিভি শো দেখা এবং তবলা বাজানো উপভোগ করেন।
- 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/governing-the-ml-lifecycle-at-scale-part-1-a-framework-for-architecting-ml-workloads-using-amazon-sagemaker/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 12
- 12 মাস
- 2020
- 28
- 7
- 8
- 971
- a
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- অনুযায়ী
- হিসাব
- অ্যাকাউন্টস
- কৃতিত্ব
- অর্জনের
- দিয়ে
- স্টক
- কার্যকলাপ
- Ad
- খাপ খাওয়ানো
- অভিযোজন
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- ঠিকানাগুলি
- সম্ভাষণ
- অ্যাডমিন
- অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা
- দত্তক
- গ্রহণ
- পর
- AI
- এআই মডেল
- এআই / এমএল
- সতর্কতা
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডব্লিউএস)
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- এবং অবকাঠামো
- কোন
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- যথাযথ
- অনুমোদিত
- স্থাপত্য
- সংরক্ষাণাগার
- রয়েছি
- এলাকায়
- প্রবন্ধ
- AS
- সম্পদ
- যুক্ত
- অনুমান
- At
- প্রমাণীকরণ
- অনুমোদন
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়তা
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- ভারসাম্য
- ভিত্তি
- বেসলাইন
- BE
- কারণ
- হয়ে
- হয়েছে
- আগে
- হচ্ছে
- উপকারী
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- মধ্যে
- পক্ষপাত
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বিরতি
- সংক্ষেপে
- নির্মাণ করা
- ভবন
- তৈরী করে
- ব্যবসায়
- বানিজ্যিক রণনীতি
- কিন্তু
- by
- CAN
- প্রার্থী
- ক্ষমতা
- কার্ড
- কার্ড
- কেস
- মামলা
- তালিকা
- বিভাগ
- সরবরাহ
- কারণ
- কেন্দ্র
- মধ্য
- কেঁদ্রীকরণ
- কেন্দ্রীভূত
- চেন
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জিং
- চেক
- রসায়ন
- ঘনিষ্ঠভাবে
- মেঘ
- মেঘ গ্রহণ
- মেঘ অবকাঠামো
- কোড
- সহযোগিতা
- সংগ্রহ
- সম্মিলিতভাবে
- সাধারণ
- কোম্পানি
- সম্মতি
- অনুবর্তী
- উপাদান
- গঠিত
- ধারণা
- ধারণা
- বিবেচিত
- বিবেচনা করা
- বিবেচনা করে
- গ্রাস করা
- কনজিউমার্স
- আধার
- নিয়ন্ত্রণ
- কন্ট্রোল টাওয়ার
- নিয়ন্ত্রিত
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- সহযোগিতা
- মূল
- মূল্য
- খরচ
- আবৃত
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- কিউরেশন
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজ
- কাস্টমাইজড
- ড্যাশবোর্ড
- ড্যাশবোর্ডের
- উপাত্ত
- তথ্য এক্সেস
- ডেটা বিশ্লেষণ
- ডেটা লেক
- ডেটা প্ল্যাটফর্ম
- তথ্য গোপনীয়তা
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডেটাসেট
- দিন
- কয়েক দশক ধরে
- নিবেদিত
- গভীর
- ডিগ্রী
- বিভাগের
- স্থাপন
- মোতায়েন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- স্থাপনার
- স্থাপন
- নকশা
- পরিকল্পিত
- ফন্দিবাজ
- বিস্তারিত
- দেব
- বিকাশ
- উন্নত
- উন্নয়ন
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- মাত্রা
- সরাসরি
- আলোচনা করা
- আলোচনা
- স্বতন্ত্র
- বণ্টিত
- ডুব
- ডোমেইন
- ডবল
- নিচে
- প্রতি
- প্রচেষ্টা
- বসান
- এম্বেড করা
- এম্বেডিং
- শিরীষের গুঁড়ো
- নব প্রযুক্তি
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- উত্সাহিত করা
- সর্বশেষ সীমা
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- উন্নত করা
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- এন্টারপ্রাইজ-স্তর
- উদ্যোগ
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- অপরিহার্য
- মূল্যায়ন
- ঘটনাবলী
- প্রতি
- প্রতিদিন
- উদাহরণ
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষা
- পরীক্ষা-নিরীক্ষা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- প্রকাশিত
- ব্যাপ্ত
- ব্যাপক
- ব্যাপক অভিজ্ঞতা
- মুখোমুখি
- সহজতর করা
- পরিবার
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- কয়েক
- ব্যক্তিত্ব
- ছাঁকনি
- অর্থ
- আর্থিক
- অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
- প্রথম
- নমনীয়তা
- ফ্লোরিডা
- প্রবাহ
- মনোযোগ
- অনুসরণ
- জন্য
- ফর্ম
- গঠন
- ভিত
- ফাউন্ডেশন
- চার
- ফ্রেমওয়ার্ক
- বিনামূল্যে
- থেকে
- ক্রিয়া
- কার্মিক
- বৈশিষ্ট্য
- কার্যকারিতা
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- তদ্ব্যতীত
- লাভ করা
- উত্পাদন করা
- উৎপাদিত
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- দেয়
- বিশ্বব্যাপী
- শাসন
- প্রশাসনের মডেল
- শাসন মডিউল
- পরিচালিত
- শাসক
- মঞ্জুর হলেই
- গ্রুপের
- পথপ্রদর্শন
- আছে
- জমিদারি
- he
- মাথা
- স্বাস্থ্যসেবা
- শোনা
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- উচ্চ
- উচ্চস্তর
- তার
- ঝুলিতে
- হোলিস্টিক
- আঙ্গুলসমূহ
- হোস্ট
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- নাভি
- অকুলীন
- চিহ্নিতকরণের
- পরিচয়
- if
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়িত
- বাস্তবায়ন
- উন্নত করা
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- ক্রমবর্ধমান
- স্বাধীনভাবে
- ভারতীয়
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- প্রারম্ভিক
- initiates
- উদ্ভাবনী
- উদ্ভাবনী
- উদাহরণ
- প্রতিষ্ঠান
- সংহত
- গর্ভনাটিকা
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- আগ্রহী
- Internet
- ইন্টারনেট সুবিধা
- মধ্যে
- উপস্থাপিত
- বিনিয়োগ
- IOT
- বিচ্ছিন্নতা
- IT
- জানুয়ারী
- কাজ
- যাত্রা
- JPG
- চাবি
- জ্ঞান
- কুমার
- রং
- হ্রদ
- হ্রদ
- অবতরণ
- ভাষা
- বড়
- পরে
- স্তর
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- মাত্রা
- জীবনচক্র
- মত
- বংশ
- লাইন
- স্থানীয়
- লগ ইন করুন
- লগিং
- খুঁজছি
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- বজায় রাখা
- তৈরি করে
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালনা করে
- পরিচালক
- অনেক
- মানচিত্র
- Marketing
- পরিণত
- পরিপক্বতা
- মে..
- সদস্য
- উল্লিখিত
- জাল
- মেটাডাটা
- প্রশমন
- ঝুঁকি হ্রাস
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- পরিবর্তন
- মডুলার
- মডিউল
- মডিউল
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- মনিটর
- মাসের
- অধিক
- সেতু
- মোটরসাইকেল
- চলচ্চিত্র
- বহু
- স্থানীয়
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নীড়
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্কিং
- নেটওয়ার্ক
- নতুন
- নতুন বৈশিষ্ট
- পরবর্তী
- নোটবই
- সংখ্যা
- উদ্দেশ্য
- অনিয়মিত
- of
- অফার
- দপ্তর
- প্রায়ই
- পুরাতন
- on
- একদা
- ONE
- নিরন্তর
- পরিচালনা করা
- চিরা
- পরিচালনা
- অপারেটিং
- অপারেশনস
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- or
- সংগঠন
- সংগঠন
- নির্মাতা
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- বাহিরে
- শেষ
- সামগ্রিক
- ওভারভিউ
- প্যাকেজ
- অংশ
- বিশেষ
- কামুক
- পেটেণ্ট
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- অনুমতি
- পাইপলাইন
- জায়গা
- সমভূমি
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- নীতি
- নীতি
- দফতর
- পোস্ট
- অনুশীলন
- চর্চা
- বর্তমান
- নিরোধক
- প্রাথমিক
- অধ্যক্ষ
- পূর্বে
- গোপনীয়তা
- ব্যক্তিগত
- ব্যক্তিগত খাত
- প্ররোচক
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- সৃজনকর্তা
- প্রযোজক
- পণ্য
- উত্পাদনের
- পণ্য
- প্রকল্প
- পদোন্নতি
- প্রমাণ
- ধারণা প্রমাণ
- রক্ষা
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশ্য
- প্রকাশিত
- উদ্দেশ্য
- গুণ
- দ্রুত
- দ্রুত
- পড়া
- সাম্প্রতিক
- চেনা
- সুপারিশ করা
- সুপারিশ
- হ্রাস করা
- উল্লেখ
- অঞ্চল
- খাতা
- নিবন্ধভুক্ত
- খাতাপত্র
- রেজিস্ট্রি
- নিয়ন্ত্রিত
- নিয়ন্ত্রিত শিল্প
- বিশ্বাসযোগ্য
- সরানোর
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- সংস্থান
- Resources
- উত্তরদায়ক
- দায়ী
- পুনঃব্যবহারের
- ভর
- ঝুঁকি
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- শিকড়
- নিয়ম
- নিয়ম
- চালান
- দৌড়
- রায়ান
- বলিদান
- ঋষি নির্মাতা
- সেজমেকার পাইপলাইন
- একই
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- আরোহী
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- সার্চ
- মাধ্যমিক
- অধ্যায়
- সেক্টর
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- নিরাপত্তা ঘটনা
- স্ব সেবা
- জ্যেষ্ঠ
- ক্রম
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সেট
- বিন্যাস
- সেটআপ
- শেয়ার
- ভাগ
- শেয়ারগুলি
- শেয়ারিং
- সে
- সংক্ষিপ্ত
- উচিত
- প্রদর্শিত
- শো
- সহজ
- থেকে
- একক
- আয়তন
- ছোট
- So
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- কিছু
- দক্ষিণ
- দক্ষিণ ফ্লোরিডা
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- খরচ
- বিজ্ঞাপন
- ইন্টার্নশিপ
- স্টেকহোল্ডারদের
- অংশীদারদের
- মান
- শুরু
- রাষ্ট্র
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- বন্ধ
- স্টোরেজ
- দোকান
- দোকান
- কৌশল
- কৌশল
- শক্তিশালী
- গঠন
- কাঠামো
- চিত্রশালা
- সফল
- এমন
- মামলা
- সংক্ষিপ্তসার
- সরবরাহ
- সরবরাহ শৃঙ্খল
- সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট
- সমর্থন
- সমর্থক
- নিশ্চিত
- সুইজারল্যান্ড
- সিস্টেম
- টেবিল
- উপযোগী
- লাগে
- গ্রহণ
- লক্ষ্য
- টীম
- দল
- কারিগরী
- প্রযুক্তিঃ
- প্রযুক্তি কৌশল
- টেমপ্লেট
- টেমপ্লেট
- পরীক্ষা
- পরীক্ষামূলক
- যে
- সার্জারির
- রাষ্ট্র
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- এই
- সেগুলো
- দ্বারা
- সর্বত্র
- সময়
- থেকে
- সরঞ্জাম
- প্রতি
- মিনার
- পথ
- অনুসরণকরণ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- রূপান্তরের
- পরিবহন
- ভ্রমণ
- চালু
- tv
- ধরনের
- অধীনে
- বোঝা
- অন্যায্য
- ইউনিট
- বিশ্ববিদ্যালয়
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- সদ্ব্যবহার করা
- বৈধতা
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- উল্লম্ব
- মাধ্যমে
- অমান্যকারীদের
- দৃষ্টিপাত
- কল্পনা
- ঠাহর করা
- পদব্রজে ভ্রমণ
- প্রয়োজন
- উষ্ণ
- পর্যবেক্ষক
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- কখন
- কিনা
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet