पिछले एक में पद, हमने Amazon AI सेवाओं और Veeva Vault Platform के API का उपयोग करके Veeva Vault PromoMats में संग्रहीत संपत्तियों के विश्लेषण और टैगिंग के बारे में बात की। इस पोस्ट में, हम एक्सप्लोर करते हैं कि कैसे उपयोग करें अमेज़न ऐपफ्लो, एक पूरी तरह से प्रबंधित एकीकरण सेवा जो आपको वीवा वॉल्ट जैसे सेवा (सास) अनुप्रयोगों के रूप में सॉफ्टवेयर से डेटा को सुरक्षित रूप से एडब्ल्यूएस में स्थानांतरित करने में सक्षम बनाती है। अमेज़ॅन ऐपफ्लो वीवा कनेक्टर वीवा वॉल्ट में बड़े पैमाने पर संग्रहीत समृद्ध सामग्री का विश्लेषण करने के लिए आपको अपने एडब्ल्यूएस पर्यावरण को वीवा पारिस्थितिकी तंत्र से जल्दी, भरोसेमंद और लागत प्रभावी ढंग से जोड़ने की अनुमति देता है।
Amazon AppFlow Veeva कनेक्टर पहला Amazon AppFlow कनेक्टर है जो के स्वचालित हस्तांतरण का समर्थन करता है वीवा दस्तावेज़. यह आपको नवीनतम संस्करण (the .) के बीच चयन करने की अनुमति देता है स्थिर अवस्था वीवा शर्तों में संस्करण) और दस्तावेजों के सभी संस्करण। इसके अलावा, आप दस्तावेज़ मेटाडेटा आयात कर सकते हैं।
कुछ क्लिक के साथ, आप आसानी से एक प्रबंधित कनेक्शन सेट कर सकते हैं और आयात करने के लिए वीवा वॉल्ट दस्तावेज़ और मेटाडेटा चुन सकते हैं। आप स्रोत फ़ील्ड को गंतव्य फ़ील्ड में मैप करके आयात व्यवहार को और अधिक समायोजित कर सकते हैं। आप दस्तावेज़ प्रकार और उपप्रकार, वर्गीकरण, उत्पाद, देश, साइट आदि के आधार पर फ़िल्टर भी जोड़ सकते हैं। अंत में, आप सत्यापन जोड़ सकते हैं और ऑन-डिमांड और शेड्यूल्ड फ़्लो ट्रिगर प्रबंधित कर सकते हैं।
आप Amazon AppFlow Veeva कनेक्टर का उपयोग विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए कर सकते हैं, जिसमें Veeva Vault PromoMats से लेकर अन्य Veeva Vault समाधान जैसे QualityDocs, eTMF, या नियामक सूचना प्रबंधन (RIM) शामिल हैं। निम्नलिखित कुछ उपयोग मामले हैं जहां आप कनेक्टर का उपयोग कर सकते हैं:
- डेटा सिंक्रनाइज़ेशन - आप समय के साथ स्रोत वीवा वॉल्ट और किसी भी डाउनस्ट्रीम सिस्टम से डेटा के बीच स्थिरता और सामंजस्य स्थापित करने की प्रक्रिया में कनेक्टर का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप Veeva PromoMats मार्केटिंग एसेट को Salesforce के साथ साझा कर सकते हैं। आप कनेक्टर का उपयोग वीवा क्वालिटी डॉक्स जैसे स्टैंडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसीजर (एसओपी) या विशिष्टताओं को कैश्ड वेबसाइटों पर साझा करने के लिए भी कर सकते हैं जो मैन्युफैक्चरिंग फ्लोर पर मौजूद टैबलेट से खोजे जा सकते हैं।
- असंगति का पता लगाये - आप वीवा प्रोमोमैट्स दस्तावेज़ साझा कर सकते हैं मेट्रिक्स के लिए अमेज़न लुकआउट विसंगति का पता लगाने के लिए। लॉफ्टवेयर जैसे एंटरप्राइज़ लेबलिंग समाधानों में मुद्रण के लिए आयात करने से पहले आप आर्टवर्क, वाणिज्यिक लेबल, टेम्प्लेट, या रोगी पत्रक में Vault RIM के साथ कनेक्टर का उपयोग कर सकते हैं।
- डेटा लेक हाइड्रेशन - डेटा झीलों के निर्माण और जलयोजन का समर्थन करने के लिए कनेक्टर संरचित या असंरचित डेटा को डेटा झीलों में दोहराने के लिए एक प्रभावी उपकरण हो सकता है। उदाहरण के लिए, आप Vault RIM में संग्रहीत प्रोटोकॉल से मानकीकृत अध्ययन जानकारी निकालने के लिए कनेक्टर का उपयोग कर सकते हैं और इसे मेडिकल एनालिटिक्स इनसाइट टीमों के लिए डाउनस्ट्रीम में प्रदर्शित कर सकते हैं।
- का अंग्रेज़ी संस्करण - कनेक्टर पैकेजिंग, क्लिनिकल परीक्षण, या नियामक सबमिशन जैसे विभागों को मूल भाषाओं में अनुवाद के लिए कलाकृति, नैदानिक दस्तावेज, विपणन सामग्री, या अध्ययन प्रोटोकॉल भेजने में उपयोगी हो सकता है।
यह पोस्ट इस बात पर केंद्रित है कि आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं अमेज़न एआई सेवाएं अमेज़ॅन ऐपफ्लो के साथ संयोजन में वीवा वॉल्ट प्रोमोमैट में संग्रहीत सामग्री का विश्लेषण करने के लिए, स्वचालित रूप से टैग जानकारी निकालता है, और अंततः इस जानकारी को वीवा वॉल्ट सिस्टम में वापस फीड करता है। पोस्ट में संपूर्ण आर्किटेक्चर, समाधान और डैशबोर्ड को परिनियोजित करने के चरण और एसेट मेटाडेटा टैगिंग के उपयोग के मामले पर चर्चा की गई है। इस उपयोग के मामले के लिए अवधारणा कोड आधार के प्रमाण के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें गिटहब भंडार.
समाधान अवलोकन
निम्न आरेख अद्यतन समाधान आर्किटेक्चर को दिखाता है।
पहले, वीवा वॉल्ट से संपत्ति आयात करने के लिए, आपको अपने स्वयं के कस्टम कोड तर्क का उपयोग करके लिखना पड़ता था वीवो वॉल्ट एपीआई परिवर्तनों के लिए मतदान करने और डेटा को आयात करने के लिए अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस 3)। यह एक मैनुअल, समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है, जिसमें आपको एपीआई सीमाओं, विफलताओं और पुनर्प्रयासों के साथ-साथ असीमित मात्रा में संपत्ति को समायोजित करने के लिए मापनीयता के लिए जिम्मेदार होना था। अपडेट किया गया समाधान Amazon S3 डेटा आयात पाइपलाइन के लिए एक कस्टम Veeva को बनाए रखने की जटिलता को दूर करने के लिए Amazon AppFlow का उपयोग करता है।
जैसा कि परिचय में उल्लेख किया गया है, Amazon AppFlow एक उपयोग में आसान, बिना कोड वाला स्वयं-सेवा उपकरण है जो विभिन्न SaaS अनुप्रयोगों और AWS सेवाओं के बीच डेटा को आसानी से और सुरक्षित रूप से स्थानांतरित करने के लिए पॉइंट-एंड-क्लिक कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करता है। AppFlow आपको समर्थित स्रोतों से डेटा (ऑब्जेक्ट्स और दस्तावेज़) खींचने और उस डेटा को विभिन्न समर्थित गंतव्यों में लिखने की अनुमति देता है। स्रोत या गंतव्य एक SaaS एप्लिकेशन या AWS सेवा जैसे Amazon S3 हो सकता है, अमेज़न रेडशिफ्ट, या मेट्रिक्स के लिए लुकआउट। नो-कोड इंटरफेस के अलावा, अमेज़ॅन ऐपफ्लो एपीआई, एडब्ल्यूएस सीएलआई, और के माध्यम से कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है एडब्ल्यूएस CloudFormation इंटरफेस।
Amazon AppFlow में एक प्रवाह बताता है कि डेटा को कैसे स्थानांतरित किया जाना है, जिसमें स्रोत विवरण, गंतव्य विवरण, प्रवाह ट्रिगर स्थितियां (मांग पर, घटना पर, या शेड्यूल किए गए), और डेटा प्रोसेसिंग कार्य जैसे चेकपॉइंटिंग, फ़ील्ड सत्यापन, या मास्किंग शामिल हैं। ट्रिगर होने पर, Amazon AppFlow एक प्रवाह चलाता है जो स्रोत डेटा (आमतौर पर स्रोत एप्लिकेशन के सार्वजनिक API के माध्यम से) प्राप्त करता है, डेटा प्रोसेसिंग कार्य चलाता है, और संसाधित डेटा को गंतव्य पर स्थानांतरित करता है।
इस उदाहरण में, आप CloudFormation टेम्पलेट का उपयोग करके पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए प्रवाह को परिनियोजित करते हैं। निम्न स्क्रीनशॉट पूर्व-कॉन्फ़िगर दिखाता है veeva-aws-connector
प्रवाह जो Amazon AppFlow कंसोल पर समाधान टेम्पलेट द्वारा स्वचालित रूप से बनाया गया है।
प्रवाह स्रोत के रूप में वीवा का उपयोग करता है और वीवा वॉल्ट घटक वस्तुओं को आयात करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। संसाधित की गई संपत्तियों का ट्रैक रखने और स्रोत सिस्टम में सही संगत संपत्ति पर टैग को वापस धकेलने के लिए मेटाडेटा और स्रोत फ़ाइलें दोनों आवश्यक हैं। इस स्थिति में, केवल नवीनतम संस्करण आयात किया जा रहा है, और प्रस्तुतीकरण शामिल नहीं हैं।
प्रवाह के गंतव्य को भी कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में, हम S3 बकेट के लिए एक फ़ाइल स्वरूप और फ़ोल्डर संरचना को परिभाषित करते हैं जिसे CloudFormation टेम्पलेट के हिस्से के रूप में बनाया गया था।
अंत में, प्रदर्शन उद्देश्यों की मांग पर प्रवाह शुरू हो जाता है। इसे संशोधित किया जा सकता है ताकि प्रवाह 1 मिनट की अधिकतम ग्रैन्युलैरिटी के साथ शेड्यूल पर चले। शेड्यूल पर ट्रिगर होने पर, स्थानांतरण मोड स्वचालित रूप से पूर्ण स्थानांतरण से वृद्धिशील स्थानांतरण मोड में बदल जाता है। आप परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए एक स्रोत टाइमस्टैम्प फ़ील्ड निर्दिष्ट करते हैं। टैगिंग उपयोग के मामले में, हमने पाया है कि अंतिम संशोधित तिथि सेटिंग सबसे उपयुक्त है।
Amazon AppFlow को इसके साथ एकीकृत किया गया है अमेज़न EventBridge फ़्लो रन पूरा होने पर ईवेंट प्रकाशित करने के लिए।
बेहतर लचीलापन के लिए, AVAIAppFlowListener
AWS लाम्बा फ़ंक्शन EventBridge में वायर्ड है। जब Amazon AppFlow ईवेंट ट्रिगर होता है, तो यह सत्यापित करता है कि विशिष्ट फ़्लो रन सफलतापूर्वक पूरा हो गया है, उस विशिष्ट फ़्लो रन से सभी आयातित संपत्तियों की मेटाडेटा जानकारी पढ़ता है, और व्यक्तिगत दस्तावेज़ मेटाडेटा को एक में धकेलता है अमेज़ॅन सरल कतार सेवा (अमेज़ॅन एसक्यूएस) कतार। अमेज़ॅन एसक्यूएस का उपयोग आर्किटेक्चर के निर्माता और प्रोसेसर अनुभागों के बीच एक ढीला युग्मन प्रदान करता है और आपको आने वाले अपडेट को रोके बिना प्रोसेसर अनुभाग में परिवर्तनों को तैनात करने की अनुमति देता है।
एक दूसरा मतदाता कार्य (AVAIQueuePoller
) लगातार अंतराल (हर मिनट) पर SQS कतार को पढ़ता है और आने वाली संपत्तियों को संसाधित करता है। लैम्ब्डा फ़ंक्शन से और भी बेहतर प्रतिक्रिया समय के लिए, आप Amazon SQS को फ़ंक्शन के लिए ट्रिगर के रूप में कॉन्फ़िगर करके CloudWatch नियम को बदल सकते हैं।
आने वाले संदेश प्रकार के आधार पर, समाधान आपके डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विभिन्न एडब्ल्यूएस एआई सेवाओं का उपयोग करता है। कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:
- पाठ फ़ाइलें - फ़ंक्शन का उपयोग करता है पता लगाने की क्षमता का संचालन अमेज़न कॉम्प्रिहेंड मेडिकल, एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) सेवा है जो असंरचित पाठ से प्रासंगिक चिकित्सा जानकारी निकालने के लिए एमएल का उपयोग करना आसान बनाती है। यह ऑपरेशन जैसी श्रेणियों में संस्थाओं का पता लगाता है
Anatomy
,Medical_Condition
,Medication
,Protected_Health_Information
, तथाTest_Treatment_Procedure
। परिणामी आउटपुट के लिए फ़िल्टर किया गया हैProtected_Health_Information
, और शेष जानकारी, आत्मविश्वास स्कोर के साथ, चपटा है और एक में डाला जाता है अमेज़ॅन डायनेमोडीबी मेज़। यह जानकारी ओपनसर्च किबाना क्लस्टर पर प्लॉट की गई है। वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में, आप अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड मेडिकल का भी उपयोग कर सकते हैं ICD-10-CM या RxNorm पता लगाए गए जानकारी को मेडिकल ऑन्कोलॉजी से जोड़ने की सुविधा है, इसलिए डाउनस्ट्रीम हेल्थकेयर एप्लिकेशन इसे आगे के विश्लेषण के लिए उपयोग कर सकते हैं। - छावियां - फ़ंक्शन का उपयोग करता है डिटेक्टलेबल उसकि विधि अमेज़ॅन रेकग्निशन आने वाली छवि में लेबल का पता लगाने के लिए। ये लेबल आपकी छवियों में दबी हुई समृद्ध जानकारी की पहचान करने के लिए टैग के रूप में कार्य कर सकते हैं, जैसे कि व्यावसायिक कलाकृति और नैदानिक लेबल के बारे में जानकारी। अगर लेबल पसंद करते हैं
Human
orPerson
80% से अधिक के विश्वास स्कोर के साथ पाए जाते हैं, कोड का उपयोग करता है पता लगाने की जगह इनपुट छवि में चेहरे का पता लगाने के लिए चेहरे, नाक और मुंह जैसी प्रमुख चेहरे की विशेषताओं को देखने की विधि। अमेज़ॅन रिकॉग्निशन एक संबद्ध आत्मविश्वास स्कोर के साथ यह सब जानकारी देता है, जिसे डायनेमोडी टेबल में चपटा और संग्रहीत किया जाता है। - आवाज की रिकॉर्डिंग - ऑडियो परिसंपत्तियों के लिए, कोड का उपयोग करता है स्टार्ट ट्रांसक्रिप्शन जॉब की अतुल्यकालिक विधि Amazon Transcribe आने वाले ऑडियो को टेक्स्ट में ट्रांसमिट करने के लिए, यूनीक आइडेंटिफायर में पास करना
TranscriptionJobName
। कोड ऑडियो भाषा को अंग्रेजी (यूएस) मानता है, लेकिन आप इसे Veeva Vault से आने वाली सूचनाओं से जोड़ने के लिए संशोधित कर सकते हैं। कोड कॉल करता है ट्रांसक्रिप्शन जॉब प्राप्त करें विधि, के रूप में एक ही अद्वितीय पहचानकर्ता में गुजर रहा हैTranscriptionJobName
एक लूप में, जब तक नौकरी पूरी नहीं हो जाती। Amazon Transcribe एक S3 बाल्टी पर आउटपुट फ़ाइल देता है, जिसे कोड द्वारा पढ़ा जाता है और हटा दिया जाता है। कोड ट्रांसक्रिप्ट किए गए ऑडियो से निकाले जाने के लिए टेक्स्ट प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो (जैसा कि पहले चर्चा की गई है) को कॉल करता है। - स्कैन किए गए दस्तावेज़ (PDF) - जीवन विज्ञान परिसंपत्तियों का एक बड़ा प्रतिशत पीडीएफ में दर्शाया जाता है - ये वैज्ञानिक पत्रिकाओं और शोध पत्रों से लेकर ड्रग लेबल तक कुछ भी हो सकते हैं। अमेज़न टेक्सट्रेक एक ऐसी सेवा है जो स्वचालित रूप से स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से पाठ और डेटा निकालती है। कोड का उपयोग करता है स्टार्ट डॉक्यूमेंट टेक्स्ट डिटेक्शन दस्तावेज़ में पाठ का पता लगाने के लिए एक अतुल्यकालिक नौकरी शुरू करने की विधि। कोड का उपयोग करता है
JobId
कॉल के जवाब में लौटा दस्तावेज़ टेक्स्टडिटेक्शन प्राप्त करें एक लूप में, जब तक नौकरी पूरी नहीं हो जाती। आउटपुट JSON संरचना में पहचाने गए पाठ की पंक्तियाँ और शब्द हैं, साथ ही यह पहचानने वाले प्रत्येक तत्व के लिए आत्मविश्वास स्कोर के साथ है, इसलिए आप परिणामों का उपयोग करने के तरीके के बारे में सूचित निर्णय कर सकते हैं। कोड टेक्स्ट ब्लर्ब को फिर से बनाने के लिए JSON संरचना को संसाधित करता है और पाठ से संस्थाओं को निकालने के लिए टेक्स्ट प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो को कॉल करता है।
डायनॉम्बीडी टेबल सभी संसाधित डेटा संग्रहीत करता है। समाधान का उपयोग करता है DynamoDB स्ट्रीम और लैम्ब्डा ट्रिगर (AVAIPopulateES
) ओपनसर्च किबाना क्लस्टर में डेटा को पॉप्युलेट करने के लिए। AVAIPopulateES फ़ंक्शन DynamoDB तालिका में होने वाले प्रत्येक अद्यतन, डालने और हटाने के लिए चलता है, और OpenSearch अनुक्रमणिका में एक संबंधित रिकॉर्ड सम्मिलित करता है। आप किबाना का उपयोग करके इन अभिलेखों की कल्पना कर सकते हैं।
फीडबैक लूप को बंद करने के लिए, AVAICustomFieldPopulator
लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाया गया है। यह मेटाडेटा DynamoDB तालिका के DynamoDB स्ट्रीम में ईवेंट द्वारा ट्रिगर होता है। हरएक के लिए DocumentID
डायनेमोडीबी रिकॉर्ड में, फ़ंक्शन टैग जानकारी को वीवा एपीआई का उपयोग करके वीवा में संबंधित आईडी के साथ संपत्ति की एक पूर्वनिर्धारित कस्टम फ़ील्ड प्रॉपर्टी में बदलने की कोशिश करता है। कस्टम फ़ील्ड में शोर डालने से बचने के लिए, लैम्ब्डा फ़ंक्शन किसी भी टैग को फ़िल्टर करता है जिसे 0.9 से कम आत्मविश्वास स्कोर के साथ पहचाना गया है। विफल अनुरोध मैन्युअल निरीक्षण या स्वचालित पुन: प्रयास के लिए एक मृत-अक्षर कतार (DLQ) को अग्रेषित किए जाते हैं।
यह समाधान सर्वर रहित, पे-अस-यू-गो अप्रोच टू प्रोसेस, टैग, और आपकी डिजिटल संपत्ति पर व्यापक खोजों को सक्षम करने का प्रस्ताव देता है। इसके अतिरिक्त, प्रत्येक प्रबंधित घटक में उच्च उपलब्धता एकाधिक उपलब्धता क्षेत्रों में स्वत: परिनियोजन द्वारा निर्मित है। के लिये अमेज़न ओपन सर्च सर्विस (अमेज़ॅन इलास्टिक्स खोज सेवा के उत्तराधिकारी), आप चुन सकते हैं तीन-AZ विकल्प अपने डोमेन के लिए बेहतर उपलब्धता प्रदान करने के लिए।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस पूर्वाभ्यास के लिए, आपके पास निम्नलिखित शर्तें होनी चाहिए:
- An AWS खाता उचित के साथ AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) CloudFormation टेम्पलेट लॉन्च करने की अनुमति
- वीवा वॉल्ट प्रोमोमैट डोमेन (डोमेन यूआरएल, उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड) के लिए उपयुक्त एक्सेस क्रेडेंशियल
- डिजिटल संपत्तियों के लिए वीवा में परिभाषित एक कस्टम सामग्री टैग जिसे आप टैग करना चाहते हैं (उदाहरण के लिए, हमने बनाया है
AutoTags
कस्टम सामग्री टैग) - पूर्ववर्ती क्रेडेंशियल्स के लिए सुलभ प्रोमोट वॉल्ट में डिजिटल संपत्ति
अपना समाधान तैनात करें
आप समाधान को परिनियोजित करने के लिए CloudFormation स्टैक का उपयोग करते हैं। स्टैक सभी आवश्यक संसाधन बनाता है, जिसमें शामिल हैं:
- आने वाली संपत्ति को स्टोर करने के लिए एक S3 बाल्टी।
- एक Amazon AppFlow प्रवाह स्वचालित रूप से S3 बाल्टी में संपत्ति आयात करने के लिए।
- Amazon AppFlow द्वारा उत्पन्न घटनाओं पर प्रतिक्रिया करने के लिए एक EventBridge नियम और लैम्ब्डा फ़ंक्शन (
AVAIAppFlowListener
). - श्रोता फ़ंक्शन के बीच ढीले युग्मन के रूप में कार्य करने के लिए एक SQS FIFO कतार (
AVAIAppFlowListener
) और मतदाता कार्य (AVAIQueuePoller
). - Amazon AI सेवाओं के उत्पादन को संग्रहीत करने के लिए डायनमोडीबी तालिका।
- विश्लेषण किए गए टैग की कल्पना करने के लिए एक अमेज़ॅन ओपनसर्च किबाना (ईएलके) क्लस्टर।
- वीवा में पहचाने गए टैग को पीछे धकेलने के लिए एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन (
AVAICustomFieldPopulator
), संबंधित DLQ के साथ। - आवश्यक लंबोदर कार्य:
- AVAIAppFlowListener - Amazon AppFlow द्वारा EventBridge पर धकेले गए ईवेंट से ट्रिगर। फ्लो रन सत्यापन और संदेश को SQS कतार में धकेलने के लिए उपयोग किया जाता है।
- AVAIQueuePoller - हर 1 मिनट में ट्रिगर। SQS कतार में मतदान करने के लिए उपयोग किया जाता है, अमेज़ॅन एआई सेवाओं का उपयोग करते हुए परिसंपत्तियों को संसाधित करता है, और डायनेमोडी टेबल को पॉप्युलेट करता है।
- AVAIPआबादी - डायनेमोडी टेबल पर अपडेट, इंसर्ट या डिलीट होने पर ट्रिगर हो जाता है। DynamoDB से परिवर्तन कैप्चर करने और ELK क्लस्टर को आबाद करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- AVAICustomFieldPopulator - डायनेमोडीबी टेबल पर अपडेट, इंसर्ट या डिलीट होने पर ट्रिगर होता है। वीवा में टैग जानकारी को वापस फीड करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- RSI अमेज़न CloudWatch ईवेंट नियम जो ट्रिगर करते हैं
AVAIQueuePoller
समारोह। ये ट्रिगर्स में हैंDISABLED
डिफ़ॉल्ट रूप से राज्य। - EventBridge और AI सेवाओं के साथ एक सीमित तरीके से बातचीत करने के लिए आवश्यक IAM भूमिकाएँ और नीतियां।
आरंभ करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- में साइन इन करें एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल एक ऐसे खाते के साथ जिसके पास पूर्वापेक्षित IAM अनुमतियाँ हैं।
- चुनें स्टैक लॉन्च करें और इसे एक नए टैब पर खोलें:
- पर स्टैक बनाएँ पृष्ठ, चुनें अगला.
- पर स्टैक विवरण निर्दिष्ट करें पृष्ठ, स्टैक के लिए एक नाम दर्ज करें।
- मापदंडों के लिए मान दर्ज करें।
- चुनें अगला.
- पर स्टैक विकल्प कॉन्फ़िगर करें पृष्ठ, सब कुछ डिफ़ॉल्ट के रूप में छोड़ दें और चुनें अगला.
- पर समीक्षा पेज, में क्षमताओं और परिवर्तनों अनुभाग, तीन चेक बॉक्स का चयन करें।
- चुनें स्टैक बनाएँ.
- स्टैक के पूरा होने की प्रतीक्षा करें। आप स्टैक निर्माण प्रक्रिया से विभिन्न घटनाओं की जांच कर सकते हैं आयोजन टैब.
- स्टैक निर्माण पूरा होने के बाद, आप पर देख सकते हैं उपयुक्त संसाधन चुनें CloudFormation टेम्पलेट बनाए गए सभी संसाधनों को देखने के लिए टैब।
- पर आउटपुट टैब, का मान कॉपी करें
ESDomainAccessPrincipal
.
यह IAM भूमिका का ARN है जो AVAIPopulateES
समारोह मानता है। आप इसे बाद में Amazon OpenSearch Service डोमेन तक पहुंच को कॉन्फ़िगर करने के लिए उपयोग करते हैं।
Amazon OpenSearch Service और Kibana सेट करें
यह खंड आपके Amazon OpenSearch सर्विस क्लस्टर को सुरक्षित करने और किबाना को सुरक्षित रूप से एक्सेस करने के लिए एक स्थानीय प्रॉक्सी स्थापित करने के माध्यम से चलता है।
- Amazon OpenSearch Service कंसोल पर, टेम्पलेट द्वारा बनाए गए डोमेन का चयन करें।
- पर क्रियाएँ मेनू, चुनें पहुंच नीति को संशोधित करें.
- के लिए डोमेन एक्सेस पॉलिसी, चुनें कस्टम एक्सेस नीति.
- में पहुंच नीति साफ़ हो जाएगी पॉप-अप विंडो, चुनें साफ़ करें और जारी रखें.
- अगले पृष्ठ पर, Amazon OpenSearch Service डोमेन तक पहुंच को लॉक करने के लिए निम्नलिखित कथनों को कॉन्फ़िगर करें:
- IPv4 पते की अनुमति दें - आपका आईपी पता।
- IAM ARN की अनुमति दें - का मूल्य
ESDomainAccessPrincipal
आपने पहले कॉपी किया था।
- चुनें सब्मिट.
यह एक एक्सेस पॉलिसी बनाता है जो आपके आईपी पते से AVAIPopulateES फ़ंक्शन और किबाना एक्सेस तक पहुंच प्रदान करता है। अपनी पहुंच नीति को कम करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें पहुँच नीतियों को कॉन्फ़िगर करना.
- डोमेन स्थिति दिखाने के लिए प्रतीक्षा करें
Active
. - Amazon EventBridge कंसोल पर, के अंतर्गत आयोजन, चुनें नियम. आप दो नियम देख सकते हैं जिन्हें CloudFormation टेम्पलेट ने बनाया है।
- चयन
AVAIQueuePollerSchedule
नियम और क्लिक करके इसे सक्षम करें सक्षम.
5-8 मिनट में, डेटा प्रवाहित होना शुरू हो जाना चाहिए और अमेज़ॅन ओपनसर्च सर्विस क्लस्टर में इकाइयाँ बन जाती हैं। अब आप इन संस्थाओं को किबाना में देख सकते हैं। ऐसा करने के लिए, आप एक ओपन-सोर्स प्रॉक्सी का उपयोग करते हैं जिसे कहा जाता है एडब्ल्यूएस-एस-kibana। अपने कंप्यूटर पर प्रॉक्सी स्थापित करने के लिए, निम्न कोड दर्ज करें:
aws-es-kibana your_OpenSearch_domain_endpoint
आप डोमेन समापन बिंदु पर पा सकते हैं आउटपुट के तहत CloudFormation स्टैक का टैब ESDomainEndPoint
। आपको निम्न आउटपुट देखना चाहिए:
विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं और टैग की गई सामग्री का विश्लेषण करें
कृपया मूल देखें ब्लॉग पोस्ट.
क्लीन अप
भविष्य के शुल्कों से बचने के लिए, उपयोग में न होने पर संसाधनों को हटा दें। आप संबद्ध CloudFormation स्टैक को हटाकर सभी संसाधनों को आसानी से हटा सकते हैं। ध्यान दें कि स्टैक को हटाने के सफल होने के लिए आपको बनाई गई S3 बाल्टी सामग्री को खाली करने की आवश्यकता है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि आप Amazon AppFlow के साथ Amazon AI सेवाओं का उपयोग कैसे कर सकते हैं ताकि Veeva Vault PromoMats की कार्यक्षमता का विस्तार किया जा सके और मूल्यवान जानकारी को जल्दी और आसानी से निकाला जा सके। बिल्ट-इन लूप बैक मैकेनिज्म आपको टैग को वापस वीवा वॉल्ट में अपडेट करने और अपनी संपत्तियों की ऑटो-टैगिंग सक्षम करने की अनुमति देता है। इससे आपकी टीम के लिए संपत्तियों को शीघ्रता से ढूंढना और उनका पता लगाना आसान हो जाता है।
हालांकि कोई भी एमएल आउटपुट सही नहीं है, यह मानव प्रदर्शन के बहुत करीब आ सकता है और आपकी टीम के प्रयासों के एक बड़े हिस्से को ऑफसेट करने में मदद कर सकता है। आप इस अतिरिक्त क्षमता का उपयोग मूल्य वर्धित कार्यों के लिए कर सकते हैं, जबकि एमएल समाधान के आउटपुट की जांच करने के लिए एक छोटी क्षमता समर्पित कर सकते हैं। यह समाधान लागत को अनुकूलित करने, टैगिंग स्थिरता प्राप्त करने और मौजूदा संपत्तियों की त्वरित खोज को सक्षम करने में भी मदद कर सकता है।
अंत में, आप अपने डेटा के स्वामित्व को बनाए रख सकते हैं और चुन सकते हैं कि कौन सी एडब्ल्यूएस सेवाएं सामग्री को संसाधित, संग्रहीत और होस्ट कर सकती हैं। AWS आपकी सहमति के बिना किसी भी उद्देश्य के लिए आपकी सामग्री का उपयोग या उपयोग नहीं करता है, और कभी भी विपणन या विज्ञापन के लिए जानकारी प्राप्त करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग नहीं करता है। अधिक जानकारी के लिए देखें डेटा गोपनीयता अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न.
आप अतिरिक्त संवर्द्धन के साथ इस समाधान की कार्यक्षमता को और भी बढ़ा सकते हैं। उदाहरण के लिए, इस पोस्ट में एआई और एमएल सेवाओं के अलावा, आप आसानी से अपने किसी भी कस्टम एमएल मॉडल का उपयोग करके निर्मित कर सकते हैं अमेज़न SageMaker वास्तुकला को।
यदि आप वीवा और एडब्ल्यूएस के लिए अतिरिक्त उपयोग के मामलों की खोज में रुचि रखते हैं, तो कृपया अपनी एडब्ल्यूएस खाता टीम से संपर्क करें।
वीवा सिस्टम्स ने इस सामग्री की समीक्षा और अनुमोदन किया है। वीवा वॉल्ट से संबंधित अतिरिक्त प्रश्नों के लिए, कृपया संपर्क करें वीवा सपोर्ट.
लेखक के बारे में
मयंक ठक्करी एडब्ल्यूएस में एआई/एमएल बिजनेस डेवलपमेंट, ग्लोबल हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज के प्रमुख हैं। उन्हें स्वास्थ्य सेवा, जीवन विज्ञान, बीमा और खुदरा जैसे विभिन्न उद्योगों में 18 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जो वास्तविक दुनिया की उद्योग की समस्याओं को हल करने के लिए सर्वर रहित, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग-आधारित समाधानों के निर्माण में विशेषज्ञता रखते हैं। एडब्ल्यूएस में, वह दुनिया भर की बड़ी फार्मा कंपनियों के साथ मिलकर काम करता है ताकि अत्याधुनिक समाधान तैयार किया जा सके और उनकी क्लाउड यात्रा में मदद की जा सके। काम के अलावा मयंक अपनी पत्नी के साथ दो ऊर्जावान और शरारती लड़कों, आर्यन (6) और कियान (4) को पालने में व्यस्त है, जबकि घर को जलने या बाढ़ से बचाने की कोशिश कर रहा है!
अनमरिया टोडोर कोपेनहेगन, डेनमार्क में स्थित एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार है। उसने अपना पहला कंप्यूटर तब देखा जब वह 4 साल की थी और उसके बाद से कंप्यूटर साइंस और इंजीनियरिंग को कभी जाने नहीं दिया। उन्होंने विभिन्न डेनिश कंपनियों में फुल-स्टैक डेवलपर से लेकर डेटा इंजीनियर, तकनीकी लीड और सीटीओ तक विभिन्न तकनीकी भूमिकाओं में काम किया है। Anamaria के पास एप्लाइड इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस में स्नातक की डिग्री है, कंप्यूटर साइंस में मास्टर डिग्री है, और AWS पर 10 से अधिक वर्षों का अनुभव है। एडब्ल्यूएस में, वह उद्यम खंड में स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान कंपनियों के साथ मिलकर काम करती है। जब वह काम नहीं कर रही है या वीडियो गेम नहीं खेल रही है, तो वह लड़कियों और महिला पेशेवरों को तकनीक के माध्यम से समझने और उनका रास्ता खोजने के लिए कोचिंग दे रही है।
- कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
- क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-and-tag-assets-stored-in-veeva-vault-promomats-using-amazon-appflow-and-amazon-ai-services/
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- निर्माण
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