অনলাইন জালিয়াতি ব্যবসার উপর ব্যাপক প্রভাব ফেলে এবং নতুন অ্যাকাউন্ট জালিয়াতি এবং অ্যাকাউন্ট টেকওভার সনাক্ত এবং প্রতিরোধ করতে এবং সন্দেহজনক অর্থপ্রদানের লেনদেন বন্ধ করার জন্য একটি কার্যকর এন্ড-টু-এন্ড কৌশল প্রয়োজন। জালিয়াতি সংঘটনের সময়ের কাছাকাছি জালিয়াতি সনাক্ত করা একটি জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ ব্যবস্থার সাফল্যের চাবিকাঠি। সিস্টেম যতটা সম্ভব কার্যকরভাবে জালিয়াতি সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়া উচিত এবং যত তাড়াতাড়ি সম্ভব শেষ ব্যবহারকারীকে সতর্ক করা উচিত। ব্যবহারকারী তারপরে আরও অপব্যবহার রোধ করতে পদক্ষেপ নেওয়া বেছে নিতে পারেন।
এই পোস্টে, আমরা কাছাকাছি-রিয়েল টাইমে অনলাইন লেনদেন জালিয়াতি সনাক্ত করার জন্য একটি সার্ভারহীন পদ্ধতি দেখাই। আমরা দেখাই কিভাবে আপনি বিভিন্ন ডেটা স্ট্রিমিং এবং ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচারে এই পদ্ধতিটি প্রয়োগ করতে পারেন, কাঙ্খিত ফলাফল এবং জালিয়াতি প্রতিরোধ করার জন্য নেওয়া পদক্ষেপগুলির উপর নির্ভর করে (যেমন প্রতারণা সম্পর্কে ব্যবহারকারীকে সতর্ক করা বা অতিরিক্ত পর্যালোচনার জন্য লেনদেনকে পতাকাঙ্কিত করা)।
এই পোস্টটি তিনটি আর্কিটেকচার প্রয়োগ করে:
প্রতারণামূলক লেনদেন শনাক্ত করতে, আমরা Amazon Fraud Detector ব্যবহার করি, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা আপনাকে সম্ভাব্য প্রতারণামূলক কার্যকলাপ শনাক্ত করতে এবং আরও অনলাইন জালিয়াতিকে দ্রুত ধরতে সক্ষম করে। অতীতের তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি অ্যামাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী মডেল তৈরি করতে, পড়ুন নতুন Amazon Fraud Detector বৈশিষ্ট্য সহ অনলাইন লেনদেন জালিয়াতি সনাক্ত করুন৷। আপনি ব্যবহার করতে পারেন আমাজন সেজমেকার একটি মালিকানাধীন জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য. আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন Amazon SageMaker এর সাথে প্রতারণামূলক অর্থপ্রদান সনাক্তকরণের প্রশিক্ষণ দিন.
স্ট্রিমিং ডেটা পরিদর্শন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ/প্রতিরোধ
এই আর্কিটেকচারটি অ্যামাজন ফ্রড ডিটেক্টর ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম ডেটা পরিদর্শন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ সক্ষম করতে ল্যাম্বডা এবং স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করে। আপনি ব্যবহার করলে একই আর্কিটেকচার প্রযোজ্য Apache Kafka-এর জন্য Amazon পরিচালিত স্ট্রিমিং (Amazon MSK) একটি ডেটা স্ট্রিমিং পরিষেবা হিসাবে। এই প্যাটার্নটি রিয়েল-টাইম জালিয়াতি সনাক্তকরণ, বিজ্ঞপ্তি এবং সম্ভাব্য প্রতিরোধের জন্য উপযোগী হতে পারে। এর জন্য উদাহরণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে অর্থপ্রদান প্রক্রিয়াকরণ বা উচ্চ-ভলিউম অ্যাকাউন্ট তৈরি হতে পারে। নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধানের আর্কিটেকচারকে চিত্রিত করে।
এই বাস্তবায়ন প্রক্রিয়ার প্রবাহ নিম্নরূপ:
- আমরা কিনেসিস ডেটা স্ট্রীমে আর্থিক লেনদেনগুলিকে গ্রহণ করি। ডেটার উৎস এমন একটি সিস্টেম হতে পারে যা এই লেনদেনগুলি তৈরি করে-উদাহরণস্বরূপ, ইকমার্স বা ব্যাঙ্কিং।
- Lambda ফাংশন ব্যাচে লেনদেন গ্রহণ করে।
- ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যাচের জন্য স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো শুরু করে।
- প্রতিটি লেনদেনের জন্য, কর্মপ্রবাহ নিম্নলিখিত ক্রিয়াগুলি সম্পাদন করে:
- একটি মধ্যে লেনদেন অব্যাহত আমাজন ডায়নামোডিবি টেবিল।
- কল করুন Amazon Fraud Detector API GetEventPrediction অ্যাকশন ব্যবহার করে। API নিম্নলিখিত ফলাফলগুলির মধ্যে একটি প্রদান করে: অনুমোদন, ব্লক বা তদন্ত।
- জালিয়াতির পূর্বাভাস ফলাফল সহ DynamoDB টেবিলে লেনদেন আপডেট করুন।
- ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, নিম্নলিখিত ক্রিয়াগুলির মধ্যে একটি সম্পাদন করুন:
- ব্যবহার করে একটি বিজ্ঞপ্তি পাঠান অ্যামাজন সাধারণ বিজ্ঞপ্তি পরিষেবা (Amazon SNS) একটি ব্লক বা Amazon Fraud Detector থেকে তদন্ত প্রতিক্রিয়ার ক্ষেত্রে।
- অনুমোদিত প্রতিক্রিয়ার ক্ষেত্রে লেনদেনটি আরও প্রক্রিয়া করুন।
এই পদ্ধতিটি আপনাকে সম্ভাব্য প্রতারণামূলক লেনদেনের প্রতি রিয়েল টাইমে প্রতিক্রিয়া জানাতে দেয় কারণ আপনি প্রতিটি লেনদেন একটি ডাটাবেসে সংরক্ষণ করেন এবং আরও প্রক্রিয়া করার আগে এটি পরিদর্শন করেন। প্রকৃত বাস্তবায়নে, আপনি অতিরিক্ত পর্যালোচনার জন্য বিজ্ঞপ্তির ধাপটিকে আপনার ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সাথে নির্দিষ্ট একটি ক্রিয়া দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারেন—উদাহরণস্বরূপ, অন্য কিছু জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল ব্যবহার করে লেনদেন পরিদর্শন করুন, বা একটি ম্যানুয়াল পর্যালোচনা পরিচালনা করুন৷
জালিয়াতি সনাক্তকরণ/প্রতিরোধের জন্য স্ট্রিমিং ডেটা সমৃদ্ধকরণ
কখনও কখনও, আপনাকে সম্ভাব্য প্রতারণামূলক ডেটা ফ্ল্যাগ করার প্রয়োজন হতে পারে তবে এখনও এটি প্রক্রিয়া করতে হবে; উদাহরণস্বরূপ, যখন আপনি আরও বিশ্লেষণের জন্য লেনদেনগুলি সংরক্ষণ করছেন এবং ক্রমাগত জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল টিউন করার জন্য আরও ডেটা সংগ্রহ করছেন। একটি উদাহরণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে দাবি প্রক্রিয়াকরণ. দাবি প্রক্রিয়াকরণের সময়, আপনি সমস্ত দাবির নথি সংগ্রহ করেন এবং তারপর একটি জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেমের মাধ্যমে চালান। একটি দাবি প্রক্রিয়া বা প্রত্যাখ্যান করার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় - অগত্যা বাস্তব সময়ে নয়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, স্ট্রিমিং ডেটা সমৃদ্ধকরণ আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও ভালভাবে ফিট হতে পারে।
এই আর্কিটেকচারটি অ্যামাজন ফ্রড ডিটেক্টর ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোস ডেটা সমৃদ্ধকরণ সক্ষম করতে ল্যাম্বডা ব্যবহার করে এবং কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোস ডেটা রূপান্তর.
এই পদ্ধতিটি জালিয়াতি প্রতিরোধের পদক্ষেপগুলি বাস্তবায়ন করে না। আমরা একটি সমৃদ্ধ তথ্য প্রদান আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) বালতি। ডাউনস্ট্রিম পরিষেবাগুলি যেগুলি ডেটা ব্যবহার করে তারা তাদের ব্যবসার যুক্তিতে জালিয়াতি সনাক্তকরণের ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে পারে এবং সেই অনুযায়ী কাজ করতে পারে৷ নিচের চিত্রটি এই স্থাপত্যকে তুলে ধরে।
এই বাস্তবায়ন প্রক্রিয়ার প্রবাহ নিম্নরূপ:
- আমরা কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোসে আর্থিক লেনদেন করি। ডেটার উৎস এমন একটি সিস্টেম হতে পারে যা এই লেনদেনগুলি তৈরি করে, যেমন ইকমার্স বা ব্যাঙ্কিং।
- একটি Lambda ফাংশন ব্যাচে লেনদেন গ্রহণ করে এবং তাদের সমৃদ্ধ করে। ব্যাচের প্রতিটি লেনদেনের জন্য, ফাংশনটি নিম্নলিখিত ক্রিয়াগুলি সম্পাদন করে:
- GetEventPrediction অ্যাকশন ব্যবহার করে Amazon Fraud Detector API-কে কল করুন। API তিনটি ফলাফলের একটি প্রদান করে: অনুমোদন, ব্লক বা তদন্ত।
- মেটাডেটা হিসাবে জালিয়াতি সনাক্তকরণ ফলাফল যোগ করে লেনদেনের ডেটা আপডেট করুন।
- কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোস ডেলিভারি স্ট্রীমে আপডেট করা লেনদেনের ব্যাচ ফিরিয়ে দিন।
- কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোস গন্তব্যে ডেটা সরবরাহ করে (আমাদের ক্ষেত্রে, S3 বালতি)।
ফলস্বরূপ, আমাদের কাছে S3 বালতিতে ডেটা রয়েছে যাতে প্রতিটি লেনদেনের জন্য মেটাডেটা হিসাবে শুধুমাত্র আসল ডেটাই নয় কিন্তু অ্যামাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী প্রতিক্রিয়াও অন্তর্ভুক্ত থাকে। আপনি এই মেটাডেটা ব্যবহার করতে পারেন আপনার ডেটা অ্যানালিটিক্স সলিউশন, মেশিন লার্নিং মডেল ট্রেনিং টাস্ক বা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ড্যাশবোর্ডে যা লেনদেন ডেটা ব্যবহার করে।
ইভেন্ট ডেটা পরিদর্শন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ/প্রতিরোধ
সমস্ত ডেটা স্ট্রিম হিসাবে আপনার সিস্টেমে আসে না। যাইহোক, ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচারের ক্ষেত্রে, আপনি এখনও একই পদ্ধতি অনুসরণ করতে পারেন।
এই আর্কিটেকচার অ্যামাজন ফ্রড ডিটেক্টর ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ইভেন্টব্রিজ ইভেন্ট পরিদর্শন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ/প্রতিরোধ সক্ষম করতে স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করে। এটি সম্ভাব্য প্রতারণামূলক লেনদেনের প্রক্রিয়াকরণ বন্ধ করে না, বরং এটি একটি অতিরিক্ত পর্যালোচনার জন্য লেনদেনকে ফ্ল্যাগ করে। আমরা এমন একটি ইভেন্ট বাসে সমৃদ্ধ লেনদেন প্রকাশ করি যা কাঁচা ইভেন্ট ডেটা প্রকাশ করা হচ্ছে তার থেকে আলাদা। এইভাবে, ডেটার ভোক্তারা নিশ্চিত হতে পারেন যে সমস্ত ইভেন্টে মেটাডেটা হিসাবে জালিয়াতি সনাক্তকরণের ফলাফল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ গ্রাহকরা তারপর মেটাডেটা পরিদর্শন করতে পারেন এবং মেটাডেটার উপর ভিত্তি করে তাদের নিজস্ব নিয়ম প্রয়োগ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইভেন্ট-চালিত ইকমার্স অ্যাপ্লিকেশনে, যদি এই লেনদেনটি জালিয়াতি হওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয় তবে একজন গ্রাহক অর্ডারটি প্রক্রিয়া না করা বেছে নিতে পারেন। এই আর্কিটেকচার প্যাটার্নটি নতুন অ্যাকাউন্ট তৈরিতে বা অ্যাকাউন্ট প্রোফাইল পরিবর্তনের সময় (যেমন আপনার অ্যাকাউন্ট প্রোফাইলে ফাইলে আপনার ঠিকানা, ফোন নম্বর বা ক্রেডিট কার্ড পরিবর্তন করার সময়) জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ করার জন্যও কার্যকর হতে পারে। নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধানের আর্কিটেকচারকে চিত্রিত করে।
এই বাস্তবায়ন প্রক্রিয়ার প্রবাহ নিম্নরূপ:
- আমরা একটি EventBridge ইভেন্ট বাসে আর্থিক লেনদেন প্রকাশ করি। ডেটার উৎস এমন একটি সিস্টেম হতে পারে যা এই লেনদেনগুলি তৈরি করে-উদাহরণস্বরূপ, ইকমার্স বা ব্যাঙ্কিং।
- ইভেন্টব্রিজ নিয়ম ধাপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো শুরু করে।
- স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো লেনদেন গ্রহণ করে এবং নিম্নলিখিত ধাপগুলির সাথে এটি প্রক্রিয়া করে:
- ব্যবহার করে Amazon Fraud Detector API কল করুন
GetEventPrediction
কর্ম. API তিনটি ফলাফলের একটি প্রদান করে: অনুমোদন, ব্লক বা তদন্ত। - জালিয়াতি সনাক্তকরণ ফলাফল যোগ করে লেনদেনের ডেটা আপডেট করুন।
- লেনদেন জালিয়াতির পূর্বাভাস ফলাফল ব্লক বা তদন্ত হলে, আরও তদন্তের জন্য Amazon SNS ব্যবহার করে একটি বিজ্ঞপ্তি পাঠান।
- সমৃদ্ধ ডেটার জন্য ইভেন্টব্রিজ বাসে আপডেট করা লেনদেন প্রকাশ করুন।
- ব্যবহার করে Amazon Fraud Detector API কল করুন
কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোস ডেটা সমৃদ্ধকরণ পদ্ধতির মতো, এই স্থাপত্যটি প্রতারণামূলক ডেটাকে পরবর্তী ধাপে পৌঁছাতে বাধা দেয় না। এটি আসল ইভেন্টে জালিয়াতি সনাক্তকরণ মেটাডেটা যোগ করে এবং সম্ভাব্য প্রতারণামূলক লেনদেন সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি পাঠায়। এটা হতে পারে যে সমৃদ্ধ ডেটার ভোক্তারা তাদের সিদ্ধান্তে জালিয়াতি সনাক্তকরণ মেটাডেটা ব্যবহার করে এমন ব্যবসায়িক যুক্তি অন্তর্ভুক্ত করে না। সেক্ষেত্রে, আপনি স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো পরিবর্তন করতে পারেন যাতে এটি গন্তব্য বাসে এই ধরনের লেনদেন না করে এবং একটি পৃথক সন্দেহজনক লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা গ্রাস করার জন্য একটি পৃথক ইভেন্ট বাসে রুট করে।
বাস্তবায়ন
এই পোস্টে বর্ণিত প্রতিটি আর্কিটেকচারের জন্য, আপনি খুঁজে পেতে পারেন এডাব্লুএস সার্ভারলেস অ্যাপ্লিকেশন মডেল (AWS SAM) টেমপ্লেট, স্থাপনা, এবং পরীক্ষার নির্দেশাবলী নমুনা সংগ্রহস্থল.
উপসংহার
এই পোস্টটি ব্যবহার করে একটি রিয়েল-টাইম জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধ সমাধান বাস্তবায়নের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে হেঁটেছে অ্যামাজন মেশিন লার্নিং পরিষেবা এবং সার্ভারহীন আর্কিটেকচার. এই সমাধানগুলি আপনাকে জালিয়াতি হওয়ার সময় কাছাকাছি জালিয়াতি সনাক্ত করতে এবং যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এটির উপর কাজ করার অনুমতি দেয়। স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করে বাস্তবায়নের নমনীয়তা আপনাকে এমনভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে দেয় যা পরিস্থিতির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত এবং ন্যূনতম কোড পরিবর্তনের সাথে প্রতিরোধের পদক্ষেপগুলিকে সামঞ্জস্য করতে দেয়।
আরও সার্ভারহীন শিক্ষার সংস্থানগুলির জন্য, দেখুন সার্ভারহীন জমি.
লেখক সম্পর্কে
বেদ রমন মেরিল্যান্ড ভিত্তিক মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একজন সিনিয়র স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। Veda গ্রাহকদের দক্ষ, সুরক্ষিত এবং মাপযোগ্য মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আর্কিটেক্ট করতে সাহায্য করার জন্য তাদের সাথে কাজ করে। Veda গ্রাহকদের মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সার্ভারহীন প্রযুক্তির সুবিধা নিতে সাহায্য করতে আগ্রহী।
গিয়েড্রিয়াস প্রসপালিয়াউসকাস ক্যালিফোর্নিয়া ভিত্তিক সার্ভারহীন জন্য একজন সিনিয়র স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। Giedrius গ্রাহকদের সাথে কাজ করে যাতে তাদের সাহায্য করে সার্ভারহীন পরিষেবাগুলিকে স্কেলযোগ্য, ত্রুটি-সহনশীল, উচ্চ-কার্যকারি, সাশ্রয়ী অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/real-time-fraud-detection-using-aws-serverless-and-machine-learning-services/
- : হয়
- 100
- 28
- 7
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- অপব্যবহার
- তদনুসারে
- হিসাব
- আইন
- কর্ম
- স্টক
- ক্রিয়াকলাপ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- যোগ করে
- সতর্ক
- সব
- অনুমতি
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- এ্যাপাচি
- API
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- অভিগমন
- যথাযথ
- অনুমোদন করা
- স্থাপত্য
- AS
- ডেস্কটপ AWS
- ব্যাংকিং
- ভিত্তি
- BE
- আগে
- হচ্ছে
- উত্তম
- বাধা
- নির্মাণ করা
- বাস
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- by
- ক্যালিফোর্নিয়া
- CAN
- কার্ড
- কেস
- মামলা
- দঙ্গল
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- বেছে নিন
- দাবি
- দাবি
- কাছাকাছি
- কোড
- সংগ্রহ করা
- সংগ্রহ
- আচার
- প্রতিনিয়ত
- গ্রাস করা
- ক্ষয়প্রাপ্ত
- ভোক্তা
- কনজিউমার্স
- সাশ্রয়ের
- পারা
- সৃষ্টি
- ধার
- ক্রেডিটকার্ড
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য সমৃদ্ধ
- ডেটাবেস
- রায়
- সিদ্ধান্ত
- প্রদান করা
- বিতরণ
- বিলি
- নির্ভর করে
- বিস্তৃতি
- বর্ণিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- গন্তব্য
- সনাক্তকরণ
- বিভিন্ন
- কাগজপত্র
- না
- Dont
- সময়
- প্রতি
- ইকমার্স
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষ
- সক্ষম করা
- সক্রিয়
- সর্বশেষ সীমা
- সমৃদ্ধ
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- দ্রুত
- ফাইল
- আর্থিক
- আবিষ্কার
- ফিট
- পতাকা
- নমনীয়তা
- প্রবাহ
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- প্রতারণা
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ
- প্রতারনা প্রতিরোধ
- প্রতারণাপূর্ণ
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- উত্পন্ন
- আছে
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ দক্ষতা
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- i
- সনাক্ত করা
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- সরঁজাম
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- তথ্য
- নির্দেশাবলী
- আগ্রহী
- তদন্ত করা
- তদন্ত
- IT
- চাবি
- কাইনেসিস ডেটা ফায়ারহোস
- শিক্ষা
- লেভারেজ
- মত
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- পরিচালিত
- ম্যানুয়াল
- মেরিল্যান্ড
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- যত্সামান্য
- মডেল
- অধিক
- সেতু
- অগত্যা
- প্রয়োজন
- নতুন
- পরবর্তী
- প্রজ্ঞাপন
- বিজ্ঞপ্তি
- সংখ্যা
- of
- on
- ONE
- অনলাইন
- ক্রম
- মূল
- অন্যান্য
- ফলাফল
- নিজের
- গত
- প্যাটার্ন
- প্রদান
- পেমেন্ট প্রসেসিং
- পেমেন্ট লেনদেন
- সম্পাদন করা
- সঞ্চালিত
- ফোন
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- সম্ভব
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- সম্ভাব্য
- পূর্বাভাস
- ভবিষ্যদ্বাণী
- প্রতিরোধ
- নিরোধক
- প্রতিরোধ
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রোফাইল
- মালিকানা
- প্রকাশ করা
- প্রকাশিত
- করা
- দ্রুত
- বরং
- কাঁচা
- পৌঁছনো
- প্রতিক্রিয়া
- বাস্তব
- প্রকৃত সময়
- পায়
- প্রতিস্থাপন করা
- প্রয়োজন
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলাফল
- আয়
- এখানে ক্লিক করুন
- যাত্রাপথ
- নিয়ম
- নিয়ম
- চালান
- স্যাম
- একই
- মাপযোগ্য
- নিরাপদ
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- উচিত
- প্রদর্শনী
- অনুরূপ
- সহজ
- অবস্থা
- So
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- শুরু
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- থামুন
- স্টোরেজ
- দোকান
- কৌশল
- প্রবাহ
- স্ট্রিমিং
- স্ট্রিমিং পরিষেবা
- সাফল্য
- এমন
- সন্দেহজনক
- পদ্ধতি
- টেবিল
- গ্রহণ করা
- কাজ
- প্রযুক্তি
- টেমপ্লেট
- পরীক্ষামূলক
- যে
- সার্জারির
- উৎস
- তাদের
- তাহাদিগকে
- এইগুলো
- তিন
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষণ
- লেনদেন
- লেনদেন
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহারকারী
- বিভিন্ন
- দেখুন
- পদচারণা
- উপায়..
- ব্যাপক
- সঙ্গে
- কাজ
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet