हर आकार और उद्योग के ग्राहक अपने उत्पादों और सेवाओं में मशीन लर्निंग (एमएल) को शामिल करके एडब्ल्यूएस पर नवाचार कर रहे हैं। जेनरेटिव एआई मॉडल में हालिया विकास ने उद्योगों में एमएल अपनाने की आवश्यकता को और बढ़ा दिया है। हालाँकि, बड़े पैमाने पर एमएल वर्कलोड को लागू करते समय सुरक्षा, डेटा गोपनीयता और शासन नियंत्रण को लागू करना अभी भी ग्राहकों के सामने आने वाली प्रमुख चुनौतियाँ हैं। उन चुनौतियों का समाधान करने से जोखिम को कम करने और एमएल-संचालित उत्पादों के जिम्मेदार उपयोग के लिए रूपरेखा और नींव तैयार होती है। हालाँकि जेनरेटिव एआई को अतिरिक्त नियंत्रण की आवश्यकता हो सकती है, जैसे विषाक्तता को दूर करना और जेलब्रेकिंग और मतिभ्रम को रोकना, यह पारंपरिक एमएल के रूप में सुरक्षा और शासन के लिए समान मूलभूत घटकों को साझा करता है।
हम ग्राहकों से सुनते हैं कि उन्हें अपने अनुरूप निर्माण के लिए विशेष ज्ञान और 12 महीने तक के निवेश की आवश्यकता होती है अमेज़न SageMaker एमएल प्लेटफ़ॉर्म कार्यान्वयन उनके व्यवसाय क्षेत्रों (एलओबी) या एमएल टीमों के लिए स्केलेबल, विश्वसनीय, सुरक्षित और शासित एमएल वातावरण सुनिश्चित करने के लिए। यदि आपके पास बड़े पैमाने पर एमएल जीवनचक्र को नियंत्रित करने के लिए एक ढांचे की कमी है, तो आपको टीम-स्तरीय संसाधन अलगाव, प्रयोग संसाधनों को स्केल करना, एमएल वर्कफ़्लो को संचालित करना, मॉडल प्रशासन को स्केल करना और एमएल वर्कलोड की सुरक्षा और अनुपालन का प्रबंधन करना जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है।
बड़े पैमाने पर एमएल जीवनचक्र को नियंत्रित करना उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं और उद्यम मानकों के आधार पर एम्बेडेड सुरक्षा और शासन नियंत्रण के साथ एक एमएल प्लेटफॉर्म बनाने में आपकी मदद करने के लिए एक रूपरेखा है। यह ढाँचा एक मॉड्यूलर ढाँचे के दृष्टिकोण के माध्यम से अनुदेशात्मक मार्गदर्शन प्रदान करके चुनौतियों का समाधान करता है AWS कंट्रोल टॉवर मल्टी-अकाउंट AWS वातावरण और पोस्ट में चर्चा किए गए दृष्टिकोण AWS पर सुरक्षित, सुव्यवस्थित मशीन लर्निंग वातावरण स्थापित करना.
यह निम्नलिखित एमएल प्लेटफ़ॉर्म फ़ंक्शंस के लिए अनुदेशात्मक मार्गदर्शन प्रदान करता है:
- मल्टी-अकाउंट, सुरक्षा और नेटवर्किंग फ़ाउंडेशन - यह फ़ंक्शन AWS कंट्रोल टॉवर का उपयोग करता है और सुव्यवस्थित सिद्धांत मल्टी-अकाउंट वातावरण, सुरक्षा और नेटवर्किंग सेवाओं की स्थापना और संचालन के लिए।
- डेटा और शासन की नींव - यह फ़ंक्शन a का उपयोग करता है डेटा जाल वास्तुकला बेहतर डेटा पहुंच को सक्षम करने के लिए डेटा लेक, सेंट्रल फीचर स्टोर और डेटा गवर्नेंस फाउंडेशन की स्थापना और संचालन के लिए।
- एमएल प्लेटफ़ॉर्म साझा और शासन सेवाएँ - यह फ़ंक्शन सीआई/सीडी जैसी सामान्य सेवाओं को स्थापित करने और संचालित करने में सक्षम बनाता है। AWS सेवा सूची पर्यावरण के प्रावधान के लिए, और मॉडल प्रचार और वंश के लिए एक केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री।
- एमएल टीम का वातावरण - यह फ़ंक्शन मॉडल विकास, परीक्षण और सुरक्षा और शासन नियंत्रण को एम्बेड करने के लिए उनके उपयोग के मामलों को तैनात करने के लिए एमएल टीमों के लिए वातावरण स्थापित करने और संचालित करने में सक्षम बनाता है।
- एमएल प्लेटफ़ॉर्म अवलोकनशीलता - यह फ़ंक्शन लॉग के केंद्रीकरण और लॉग विश्लेषण विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपकरण प्रदान करके एमएल मॉडल में समस्याओं के समस्या निवारण और मूल कारण की पहचान करने में मदद करता है। यह एमएल उपयोग मामलों के लिए लागत और उपयोग रिपोर्ट तैयार करने के लिए मार्गदर्शन भी प्रदान करता है।
हालाँकि यह ढाँचा सभी ग्राहकों को लाभ प्रदान कर सकता है, यह बड़े, परिपक्व, विनियमित या वैश्विक उद्यम ग्राहकों के लिए सबसे अधिक फायदेमंद है जो पूरे संगठन में अपनी एमएल रणनीतियों को नियंत्रित, अनुपालन और समन्वित दृष्टिकोण से बढ़ाना चाहते हैं। यह जोखिमों को कम करते हुए एमएल अपनाने को सक्षम बनाने में मदद करता है। यह ढांचा निम्नलिखित ग्राहकों के लिए उपयोगी है:
- बड़े उद्यम ग्राहक जिनके पास कई एलओबी या विभाग हैं जो एमएल का उपयोग करने में रुचि रखते हैं। यह ढांचा विभिन्न टीमों को केंद्रीय शासन प्रदान करते हुए स्वतंत्र रूप से एमएल मॉडल बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है।
- एमएल में मध्यम से उच्च परिपक्वता वाले एंटरप्राइज़ ग्राहक। उन्होंने पहले ही कुछ प्रारंभिक एमएल मॉडल तैनात कर दिए हैं और अपने एमएल प्रयासों को बढ़ाने पर विचार कर रहे हैं। यह ढांचा पूरे संगठन में एमएल अपनाने में तेजी लाने में मदद कर सकता है। ये कंपनियाँ अभिगम नियंत्रण, डेटा उपयोग, मॉडल प्रदर्शन और अनुचित पूर्वाग्रह जैसी चीज़ों के प्रबंधन के लिए शासन की आवश्यकता को भी पहचानती हैं।
- वित्तीय सेवाएँ, स्वास्थ्य सेवा, रसायन विज्ञान और निजी क्षेत्र जैसे विनियमित उद्योगों की कंपनियाँ। इन कंपनियों को अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में उपयोग किए जाने वाले किसी भी एमएल मॉडल के लिए मजबूत प्रशासन और श्रव्यता की आवश्यकता है। इस ढांचे को अपनाने से स्थानीय मॉडल विकास की अनुमति देते हुए अनुपालन को सुविधाजनक बनाने में मदद मिल सकती है।
- वैश्विक संगठन जिन्हें केंद्रीकृत और स्थानीय नियंत्रण को संतुलित करने की आवश्यकता है। इस ढांचे का संघीय दृष्टिकोण केंद्रीय प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग टीम को कुछ उच्च-स्तरीय नीतियां और मानक निर्धारित करने की अनुमति देता है, लेकिन एलओबी टीमों को स्थानीय आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलन करने की लचीलापन भी देता है।
इस श्रृंखला के पहले भाग में, हम एमएल प्लेटफॉर्म की स्थापना के लिए संदर्भ वास्तुकला के बारे में बात करेंगे। बाद की पोस्ट में, हम आपके संगठन में संदर्भ वास्तुकला में विभिन्न मॉड्यूल को कैसे लागू किया जाए, इसके लिए निर्देशात्मक मार्गदर्शन प्रदान करेंगे।
एमएल प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं को चार श्रेणियों में बांटा गया है, जैसा कि निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है। ये क्षमताएं इस पोस्ट में बाद में चर्चा की गई संदर्भ वास्तुकला की नींव बनाती हैं:
- एमएल फ़ाउंडेशन बनाएं
- स्केल एमएल ऑपरेशन
- अवलोकनीय एम.एल
- सुरक्षित एमएल
समाधान अवलोकन
बड़े पैमाने पर एमएल जीवनचक्र को नियंत्रित करने की रूपरेखा संगठनों को पूरे एमएल जीवनचक्र में सुरक्षा और शासन नियंत्रण को एम्बेड करने में सक्षम बनाती है जो बदले में संगठनों को जोखिम कम करने और अपने उत्पादों और सेवाओं में एमएल को शामिल करने में तेजी लाने में मदद करती है। यह ढांचा सुरक्षित, स्केलेबल और विश्वसनीय एमएल वातावरण के सेटअप और प्रशासन को अनुकूलित करने में मदद करता है जो मॉडल और परियोजनाओं की बढ़ती संख्या का समर्थन करने के लिए स्केल कर सकता है। ढांचा निम्नलिखित सुविधाओं को सक्षम बनाता है:
- संगठन की नीति के अनुरूप बुनियादी ढांचे के संसाधनों के साथ खाता और बुनियादी ढांचे का प्रावधान
- एमएल उपयोग के मामलों के लिए डेटा विज्ञान वातावरण और एंड-टू-एंड एमएल ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) टेम्पलेट्स की स्व-सेवा तैनाती
- सुरक्षा और गोपनीयता अनुपालन के लिए संसाधनों का एलओबी-स्तर या टीम-स्तरीय अलगाव
- प्रयोग और उत्पादन-तैयार वर्कफ़्लो के लिए उत्पादन-ग्रेड डेटा तक नियंत्रित पहुंच
- कोड रिपॉजिटरी, कोड पाइपलाइन, तैनात मॉडल और डेटा सुविधाओं के लिए प्रबंधन और शासन
- प्रशासन में सुधार के लिए एक मॉडल रजिस्ट्री और फीचर स्टोर (स्थानीय और केंद्रीय घटक)।
- एंड-टू-एंड मॉडल विकास और तैनाती प्रक्रिया के लिए सुरक्षा और शासन नियंत्रण
इस अनुभाग में, हम एम्बेडेड सुरक्षा और शासन नियंत्रण के साथ AWS पर इस एमएल प्लेटफ़ॉर्म को बनाने में आपकी सहायता के लिए निर्देशात्मक मार्गदर्शन का अवलोकन प्रदान करते हैं।
एमएल प्लेटफ़ॉर्म से जुड़ी कार्यात्मक वास्तुकला को निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है। आर्किटेक्चर एमएल प्लेटफॉर्म की विभिन्न क्षमताओं को एडब्ल्यूएस खातों में मैप करता है।
विभिन्न क्षमताओं के साथ कार्यात्मक वास्तुकला को कई AWS सेवाओं का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है, जिनमें शामिल हैं AWS संगठन, सेजमेकर, AWS DevOps सेवाएँ, और एक डेटा लेक। विभिन्न AWS सेवाओं के साथ ML प्लेटफ़ॉर्म के लिए संदर्भ आर्किटेक्चर निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है।
यह ढांचा बड़े पैमाने पर एमएल जीवनचक्र को नियंत्रित करने के लिए कई व्यक्तियों और सेवाओं पर विचार करता है। हम आपकी टीमों और सेवाओं को व्यवस्थित करने के लिए निम्नलिखित चरणों की अनुशंसा करते हैं:
- AWS कंट्रोल टॉवर और ऑटोमेशन टूलिंग का उपयोग करके, आपका क्लाउड व्यवस्थापक संगठन और जैसे मल्टी-अकाउंट फ़ाउंडेशन सेट करता है एडब्ल्यूएस आईएएम पहचान केंद्र (एडब्ल्यूएस सिंगल साइन-ऑन का उत्तराधिकारी) और सुरक्षा और शासन सेवाएं जैसे AWS प्रमुख प्रबंधन सेवा (एडब्ल्यूएस केएमएस) और सर्विस कैटलॉग। इसके अलावा, प्रशासक आपके एमएल और एनालिटिक्स वर्कफ़्लो का समर्थन करने के लिए विभिन्न प्रकार की संगठन इकाइयाँ (ओयू) और प्रारंभिक खाते स्थापित करता है।
- डेटा लेक प्रशासक आपके डेटा लेक और डेटा कैटलॉग की स्थापना करते हैं, और एमएल प्लेटफ़ॉर्म व्यवस्थापक के साथ काम करते हुए केंद्रीय फीचर स्टोर की स्थापना करते हैं।
- एमएल प्लेटफ़ॉर्म एडमिन एमएल साझा सेवाओं जैसे प्रावधान करता है AWS कोडकॉमिट, AWS कोडपिपलीन, अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर रजिस्ट्री (अमेज़ॅन ईसीआर), एक केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री, सेजमेकर मॉडल कार्ड, सेजमेकर मॉडल डैशबोर्ड, और एमएल टीमों के लिए सेवा कैटलॉग उत्पाद।
- एमएल टीम आईएएम आइडेंटिटी सेंटर के माध्यम से फ़ेडरेट का नेतृत्व करती है, सर्विस कैटलॉग उत्पादों का उपयोग करती है, और एमएल टीम के विकास वातावरण में संसाधनों का प्रावधान करती है।
- विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों में एमएल टीमों के डेटा वैज्ञानिक मॉडल पाइपलाइन बनाने के लिए अपनी टीम के विकास वातावरण में शामिल होते हैं।
- डेटा वैज्ञानिक केंद्रीय फीचर स्टोर कैटलॉग से सुविधाओं को खोजते हैं और खींचते हैं, प्रयोगों के माध्यम से मॉडल बनाते हैं, और प्रचार के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल का चयन करते हैं।
- डेटा वैज्ञानिक पुन: उपयोग के लिए केंद्रीय फीचर स्टोर कैटलॉग में नई सुविधाएँ बनाते और साझा करते हैं।
- एक एमएल इंजीनियर एक साझा सेवा सीआई/सीडी प्रक्रिया का उपयोग करके मॉडल पाइपलाइन को एमएल टीम परीक्षण वातावरण में तैनात करता है।
- हितधारक सत्यापन के बाद, एमएल मॉडल को टीम के उत्पादन वातावरण में तैनात किया जाता है।
- जैसी सेवाओं का उपयोग करके सुरक्षा और शासन नियंत्रण इस वास्तुकला की प्रत्येक परत में अंतर्निहित हैं एडब्ल्यूएस सुरक्षा हब, अमेज़न गार्डडूट, अमेज़ॅन मैकी, और अधिक.
- सुरक्षा नियंत्रण को सुरक्षा हब का उपयोग करके सुरक्षा टूलींग खाते से केंद्रीय रूप से प्रबंधित किया जाता है।
- सेजमेकर मॉडल कार्ड और सेजमेकर मॉडल डैशबोर्ड जैसी एमएल प्लेटफॉर्म गवर्नेंस क्षमताओं को गवर्नेंस सर्विसेज अकाउंट से केंद्रीय रूप से प्रबंधित किया जाता है।
- अमेज़ॅन क्लाउडवॉच और AWS क्लाउडट्रिल प्रत्येक सदस्य खाते के लॉग को AWS मूल सेवाओं का उपयोग करके एक अवलोकन खाते से केंद्रीय रूप से पहुंच योग्य बनाया जाता है।
इसके बाद, हम इस ढांचे के लिए संदर्भ वास्तुकला के मॉड्यूल में गहराई से उतरते हैं।
संदर्भ आर्किटेक्चर मॉड्यूल
संदर्भ वास्तुकला में आठ मॉड्यूल शामिल हैं, प्रत्येक को समस्याओं के एक विशिष्ट सेट को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सामूहिक रूप से, ये मॉड्यूल बुनियादी ढांचे, डेटा, मॉडल और लागत जैसे विभिन्न आयामों में शासन को संबोधित करते हैं। प्रत्येक मॉड्यूल कार्यों का एक अलग सेट प्रदान करता है और एम्बेडेड सुरक्षा और शासन नियंत्रण के साथ एक एकीकृत एंड-टू-एंड एमएल प्लेटफॉर्म प्रदान करने के लिए अन्य मॉड्यूल के साथ इंटरऑपरेट करता है। इस अनुभाग में, हम प्रत्येक मॉड्यूल की क्षमताओं का संक्षिप्त सारांश प्रस्तुत करते हैं।
मल्टी-अकाउंट फ़ाउंडेशन
यह मॉड्यूल क्लाउड प्रशासकों को एक बनाने में मदद करता है AWS कंट्रोल टॉवर लैंडिंग ज़ोन एक मूलभूत ढाँचे के रूप में। इसमें एक बहु-खाता संरचना का निर्माण, आईएएम पहचान केंद्र के माध्यम से प्रमाणीकरण और प्राधिकरण, एक नेटवर्क हब-एंड-स्पोक डिज़ाइन, केंद्रीकृत लॉगिंग सेवाएं और मानकीकृत सुरक्षा और शासन बेसलाइन के साथ नए एडब्ल्यूएस सदस्य खाते शामिल हैं।
इसके अलावा, यह मॉड्यूल ओयू और खाता संरचनाओं पर सर्वोत्तम अभ्यास मार्गदर्शन देता है जो आपके एमएल और एनालिटिक्स वर्कफ़्लो का समर्थन करने के लिए उपयुक्त हैं। क्लाउड प्रशासक आवश्यक खातों और ओयू के उद्देश्य को समझेंगे, उन्हें कैसे तैनात करना है, और प्रमुख सुरक्षा और अनुपालन सेवाओं का उपयोग उन्हें अपने एमएल और एनालिटिक्स वर्कलोड को केंद्रीय रूप से नियंत्रित करने के लिए करना चाहिए।
नए खातों को वेंडिंग करने के लिए एक रूपरेखा भी शामिल है, जो प्रावधान किए जाने पर नए खातों को आधार बनाने के लिए स्वचालन का उपयोग करती है। एक स्वचालित खाता प्रावधान प्रक्रिया स्थापित करके, क्लाउड प्रशासक एमएल और एनालिटिक्स टीमों को वे खाते प्रदान कर सकते हैं जिनकी उन्हें शासन के लिए मजबूत नींव का त्याग किए बिना, अपना काम अधिक तेज़ी से करने के लिए आवश्यकता होती है।
डेटा लेक फ़ाउंडेशन
यह मॉड्यूल डेटा लेक व्यवस्थापकों को डेटा ग्रहण करने, डेटासेट को क्यूरेट करने और उपयोग करने के लिए डेटा लेक स्थापित करने में मदद करता है AWS झील निर्माण एक केंद्रीकृत डेटा कैटलॉग, डेटा एक्सेस नीतियों और टैग-आधारित एक्सेस नियंत्रणों का उपयोग करके खातों और उपयोगकर्ताओं के बीच सूक्ष्म डेटा एक्सेस के प्रबंधन के लिए शासन मॉडल। आप अवधारणा के प्रमाण या कुछ छोटे कार्यभार के लिए अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म फ़ाउंडेशन के लिए एक खाते से छोटी शुरुआत कर सकते हैं। मध्यम से बड़े पैमाने पर उत्पादन कार्यभार कार्यान्वयन के लिए, हम बहु-खाता रणनीति अपनाने की सलाह देते हैं। ऐसी सेटिंग में, LOB विभिन्न AWS खातों का उपयोग करके डेटा उत्पादकों और डेटा उपभोक्ताओं की भूमिका निभा सकते हैं, और डेटा लेक प्रशासन एक केंद्रीय साझा AWS खाते से संचालित होता है। डेटा निर्माता अपने डेटा संपत्तियों की निगरानी और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के अलावा, अपने डेटा डोमेन से डेटा एकत्र, संसाधित और संग्रहीत करता है। डेटा उपभोक्ता डेटा निर्माता से डेटा का उपभोग तब करते हैं जब केंद्रीकृत कैटलॉग इसे लेक फॉर्मेशन का उपयोग करके साझा करता है। केंद्रीकृत कैटलॉग डेटा निर्माता खातों के लिए साझा डेटा कैटलॉग को संग्रहीत और प्रबंधित करता है।
एमएल प्लेटफ़ॉर्म सेवाएँ
यह मॉड्यूल एमएल प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग टीम को साझा सेवाएँ स्थापित करने में मदद करता है जिनका उपयोग डेटा विज्ञान टीमों द्वारा अपने टीम खातों पर किया जाता है। सेवाओं में उत्पादों के साथ एक सेवा कैटलॉग पोर्टफोलियो शामिल है सेजमेकर डोमेन तैनाती, सेजमेकर डोमेन उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल मॉडल निर्माण और तैनाती के लिए तैनाती, डेटा विज्ञान मॉडल टेम्पलेट। इस मॉड्यूल में एक केंद्रीकृत मॉडल रजिस्ट्री, मॉडल कार्ड, मॉडल डैशबोर्ड और मॉडल विकास और परिनियोजन वर्कफ़्लो को व्यवस्थित और स्वचालित करने के लिए उपयोग की जाने वाली सीआई/सीडी पाइपलाइनों के लिए कार्यक्षमताएं हैं।
इसके अलावा, यह मॉड्यूल विवरण देता है कि व्यक्तित्व-आधारित स्वयं-सेवा क्षमताओं को सक्षम करने के लिए आवश्यक नियंत्रण और शासन को कैसे लागू किया जाए, जिससे डेटा विज्ञान टीमों को अपने आवश्यक क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और एमएल टेम्पलेट्स को स्वतंत्र रूप से तैनात करने की अनुमति मिल सके।
एमएल उपयोग केस विकास
यह मॉड्यूल एलओबी और डेटा वैज्ञानिकों को विकास के माहौल में अपनी टीम के सेजमेकर डोमेन तक पहुंचने और अपने मॉडल विकसित करने के लिए एक मॉडल बिल्डिंग टेम्पलेट को इंस्टेंट करने में मदद करता है। इस मॉड्यूल में, डेटा वैज्ञानिक केंद्रीकृत डेटा लेक पर उपलब्ध डेटा के साथ इंटरैक्ट करने, केंद्रीय फीचर स्टोर से सुविधाओं का पुन: उपयोग और साझा करने, एमएल प्रयोग बनाने और चलाने, अपने एमएल वर्कफ़्लो का निर्माण और परीक्षण करने के लिए टेम्पलेट के एक डेव अकाउंट इंस्टेंस पर काम करते हैं। और अपने मॉडलों को अपने विकास परिवेश में एक डेव अकाउंट मॉडल रजिस्ट्री में पंजीकृत करें।
प्रयोग ट्रैकिंग, मॉडल व्याख्या रिपोर्ट, डेटा और मॉडल पूर्वाग्रह निगरानी और मॉडल रजिस्ट्री जैसी क्षमताओं को भी टेम्प्लेट में लागू किया जाता है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों के विकसित मॉडल के समाधानों को तेजी से अपनाने की अनुमति मिलती है।
एमएल संचालन
यह मॉड्यूल एलओबी और एमएल इंजीनियरों को मॉडल परिनियोजन टेम्पलेट के उनके विकास उदाहरणों पर काम करने में मदद करता है। उम्मीदवार मॉडल पंजीकृत और अनुमोदित होने के बाद, वे सीआई/सीडी पाइपलाइन स्थापित करते हैं और टीम के परीक्षण वातावरण में एमएल वर्कफ़्लो चलाते हैं, जो मॉडल को प्लेटफ़ॉर्म साझा सेवा खाते में चलने वाली केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री में पंजीकृत करता है। जब किसी मॉडल को केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री में अनुमोदित किया जाता है, तो यह मॉडल को टीम के उत्पादन वातावरण में तैनात करने के लिए सीआई/सीडी पाइपलाइन को ट्रिगर करता है।
केंद्रीकृत सुविधा स्टोर
पहले मॉडल को उत्पादन में तैनात करने के बाद और कई उपयोग के मामले एक ही डेटा से बनाई गई सुविधाओं को साझा करना शुरू करते हैं, उपयोग के मामलों में सहयोग सुनिश्चित करने और डुप्लिकेट काम को कम करने के लिए एक फीचर स्टोर आवश्यक हो जाता है। यह मॉड्यूल एमएल प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग टीम को एमएल उपयोग मामलों द्वारा बनाई गई एमएल सुविधाओं के लिए भंडारण और शासन प्रदान करने के लिए एक केंद्रीकृत फीचर स्टोर स्थापित करने में मदद करता है, जिससे सभी परियोजनाओं में सुविधा का पुन: उपयोग सक्षम होता है।
लॉगिंग और अवलोकनशीलता
यह मॉड्यूल एलओबी और एमएल चिकित्सकों को क्लाउडट्रेल, क्लाउडवॉच, वीपीसी फ्लो लॉग और एमएल वर्कलोड लॉग जैसी लॉग गतिविधि के केंद्रीकरण के माध्यम से एमएल वातावरण में एमएल वर्कलोड की स्थिति में दृश्यता प्राप्त करने में मदद करता है। टीमें विश्लेषण के लिए लॉग को फ़िल्टर, क्वेरी और विज़ुअलाइज़ कर सकती हैं, जो सुरक्षा स्थिति को बढ़ाने में भी मदद कर सकती हैं।
लागत और रिपोर्टिंग
यह मॉड्यूल विभिन्न हितधारकों (क्लाउड एडमिन, प्लेटफ़ॉर्म एडमिन, क्लाउड बिजनेस ऑफिस) को एमएल उपयोगकर्ता, एमएल टीम और एमएल उत्पाद स्तरों पर लागत को कम करने और उपयोगकर्ताओं की संख्या, उदाहरण प्रकार और जैसे उपयोग को ट्रैक करने के लिए रिपोर्ट और डैशबोर्ड तैयार करने में मदद करता है। समापनबिंदु.
ग्राहकों ने हमसे यह मार्गदर्शन देने के लिए कहा है कि कितने खाते बनाने हैं और उन खातों की संरचना कैसे करनी है। अगले अनुभाग में, हम संदर्भ के रूप में उस खाता संरचना पर मार्गदर्शन प्रदान करते हैं जिसे आप अपनी उद्यम प्रशासन आवश्यकताओं के अनुसार अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप संशोधित कर सकते हैं।
इस अनुभाग में, हम आपके खाते की संरचना को व्यवस्थित करने के लिए हमारी अनुशंसा पर चर्चा करते हैं। हम एक आधारभूत संदर्भ खाता संरचना साझा करते हैं; हालाँकि, हम अनुशंसा करते हैं कि एमएल और डेटा व्यवस्थापक अपने संगठन नियंत्रण के आधार पर इस खाता संरचना को अनुकूलित करने के लिए अपने क्लाउड व्यवस्थापक के साथ मिलकर काम करें।
हम सुरक्षा, बुनियादी ढांचे, कार्यभार और तैनाती के लिए ओयू द्वारा खातों को व्यवस्थित करने की सलाह देते हैं। इसके अलावा, प्रत्येक OU के भीतर, गैर-उत्पादन और उत्पादन OU द्वारा व्यवस्थित करें क्योंकि उनके अंतर्गत तैनात खातों और कार्यभार पर अलग-अलग नियंत्रण होते हैं। आगे, हम उन OUs पर संक्षेप में चर्चा करते हैं।
सुरक्षा ओयू
इस OU में खातों को संगठन के क्लाउड एडमिन या सुरक्षा टीम द्वारा निगरानी, पहचान, सुरक्षा, पता लगाने और सुरक्षा घटनाओं पर प्रतिक्रिया देने के लिए प्रबंधित किया जाता है।
इंफ्रास्ट्रक्चर ओयू
इस OU में खातों को एंटरप्राइज़-स्तरीय बुनियादी ढांचे के साझा संसाधनों और नेटवर्क के प्रबंधन के लिए संगठन के क्लाउड एडमिन या नेटवर्क टीम द्वारा प्रबंधित किया जाता है।
हम इंफ्रास्ट्रक्चर ओयू के अंतर्गत निम्नलिखित खाते रखने की अनुशंसा करते हैं:
- नेटवर्क – जैसे एक केंद्रीकृत नेटवर्किंग बुनियादी ढांचे की स्थापना करें एडब्ल्यूएस ट्रांजिट गेटवे
- साझा सेवाएं - केंद्रीकृत एडी सेवाएं और वीपीसी एंडपॉइंट स्थापित करें
कार्यभार OU
इस OU में खातों का प्रबंधन संगठन के प्लेटफ़ॉर्म टीम व्यवस्थापकों द्वारा किया जाता है। यदि आपको प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म टीम के लिए अलग-अलग नियंत्रण लागू करने की आवश्यकता है, तो आप उस उद्देश्य के लिए ओयू के अन्य स्तरों को जोड़ सकते हैं, जैसे एमएल वर्कलोड ओयू, डेटा वर्कलोड ओयू, इत्यादि।
हम वर्कलोड OU के अंतर्गत निम्नलिखित खातों की अनुशंसा करते हैं:
- टीम-स्तरीय एमएल विकास, परीक्षण और उत्पाद खाते - इसे अपने कार्यभार अलगाव आवश्यकताओं के आधार पर सेट करें
- डेटा लेक खाते - आपके डेटा डोमेन द्वारा विभाजन खाते
- केंद्रीय डेटा शासन खाता - अपनी डेटा एक्सेस नीतियों को केंद्रीकृत करें
- सेंट्रल फीचर स्टोर खाता - टीमों के बीच साझा करने के लिए सुविधाओं को केंद्रीकृत करें
परिनियोजन OU
इस OU में खातों को कार्यभार और अवलोकन क्षमता को तैनात करने के लिए संगठन के प्लेटफ़ॉर्म टीम व्यवस्थापकों द्वारा प्रबंधित किया जाता है।
हम परिनियोजन OU के अंतर्गत निम्नलिखित खातों की अनुशंसा करते हैं क्योंकि ML प्लेटफ़ॉर्म टीम परिनियोजन को प्रबंधित और नियंत्रित करने के लिए इस OU स्तर पर नियंत्रण के विभिन्न सेट सेट कर सकती है:
- एमएल साझा सेवाएँ परीक्षण और उत्पाद के लिए जिम्मेदार हैं - होस्ट प्लेटफ़ॉर्म साझा सेवाएँ CI/CD और मॉडल रजिस्ट्री
- एमएल अवलोकन परीक्षण और उत्पादन के लिए जिम्मेदार है - क्लाउडवॉच लॉग, क्लाउडट्रेल लॉग और आवश्यकतानुसार अन्य लॉग होस्ट करता है
इसके बाद, हम संक्षेप में संगठन नियंत्रणों पर चर्चा करते हैं जिन्हें बुनियादी ढांचे के संसाधनों की निगरानी के लिए सदस्य खातों में एम्बेड करने पर विचार करने की आवश्यकता है।
AWS पर्यावरण नियंत्रण
नियंत्रण एक उच्च-स्तरीय नियम है जो आपके समग्र AWS परिवेश के लिए निरंतर शासन प्रदान करता है। इसे सरल भाषा में व्यक्त किया गया है। इस ढांचे में, हम निम्नलिखित नियंत्रणों को लागू करने के लिए AWS कंट्रोल टॉवर का उपयोग करते हैं जो आपके संसाधनों को नियंत्रित करने और AWS खातों के समूहों में अनुपालन की निगरानी करने में आपकी सहायता करते हैं:
- निवारक नियंत्रण - एक निवारक नियंत्रण यह सुनिश्चित करता है कि आपके खाते अनुपालन बनाए रखें क्योंकि यह उन कार्यों की अनुमति नहीं देता है जो नीति उल्लंघन का कारण बनते हैं और सेवा नियंत्रण नीति (एससीपी) का उपयोग करके कार्यान्वित किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, आप एक निवारक नियंत्रण सेट कर सकते हैं जो यह सुनिश्चित करता है कि AWS खातों या क्षेत्रों में CloudTrail को हटाया या रोका नहीं गया है।
- जासूस नियंत्रण - एक जासूसी नियंत्रण आपके खातों के भीतर संसाधनों के गैर-अनुपालन का पता लगाता है, जैसे नीति उल्लंघन, डैशबोर्ड के माध्यम से अलर्ट प्रदान करता है, और इसका उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है एडब्ल्यूएस कॉन्फिग नियम। उदाहरण के लिए, आप यह पता लगाने के लिए एक जासूसी नियंत्रण बना सकते हैं कि सार्वजनिक पढ़ने की पहुंच सक्षम है या नहीं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) लॉग संग्रह साझा खाते में बकेट।
- सक्रिय नियंत्रण - एक सक्रिय नियंत्रण आपके संसाधनों को प्रावधानित करने से पहले स्कैन करता है और यह सुनिश्चित करता है कि संसाधन उस नियंत्रण के अनुरूप हैं और इसका उपयोग करके कार्यान्वित किए जाते हैं एडब्ल्यूएस CloudFormation हुक. जो संसाधन अनुपालन नहीं करेंगे उनका प्रावधान नहीं किया जाएगा। उदाहरण के लिए, आप एक सक्रिय नियंत्रण सेट कर सकते हैं जो जाँचता है कि सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंस के लिए सीधे इंटरनेट एक्सेस की अनुमति नहीं है।
एमएल प्लेटफ़ॉर्म सेवाओं, एमएल उपयोग के मामलों और एमएल संचालन के बीच सहभागिता
अलग-अलग व्यक्ति, जैसे डेटा साइंस के प्रमुख (लीड डेटा वैज्ञानिक), डेटा वैज्ञानिक और एमएल इंजीनियर, मॉड्यूल 2-6 संचालित करते हैं जैसा कि एमएल प्लेटफ़ॉर्म सेवाओं, एमएल उपयोग केस विकास और एमएल संचालन के विभिन्न चरणों के लिए निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है। डेटा लेक फ़ाउंडेशन और सेंट्रल फ़ीचर स्टोर के साथ।
निम्न तालिका विभिन्न व्यक्तियों के लिए ऑप्स फ़्लो गतिविधि और सेटअप फ़्लो चरणों का सारांश प्रस्तुत करती है। एक बार जब कोई व्यक्ति ऑप्स फ़्लो के हिस्से के रूप में एमएल गतिविधि शुरू करता है, तो सेवाएँ सेटअप फ़्लो चरणों में बताए अनुसार चलती हैं।
व्यक्ति | ऑप्स फ़्लो गतिविधि - संख्या | ऑप्स फ़्लो गतिविधि - विवरण | सेटअप प्रवाह चरण - संख्या | सेटअप प्रवाह चरण - विवरण |
लीड डेटा साइंस या एमएल टीम लीड |
1 |
एमएल प्लेटफ़ॉर्म सेवा खाते में सेवा कैटलॉग का उपयोग करता है और निम्नलिखित को तैनात करता है:
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1-A |
|
1 बी |
|
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डाटा वैज्ञानिक |
2 |
सेजमेकर नोटबुक में एमएल प्रयोगों का संचालन और ट्रैक करता है |
2-A |
|
3 |
सेजमेकर परियोजनाओं और पाइपलाइनों के साथ सफल एमएल प्रयोगों को स्वचालित करता है |
3-A |
|
|
3 बी |
सेजमेकर पाइपलाइन चलने के बाद, मॉडल को स्थानीय (डेव) मॉडल रजिस्ट्री में सहेजता है | |||
लीड डेटा साइंटिस्ट या एमएल टीम लीड |
4 |
स्थानीय (डेव) मॉडल रजिस्ट्री में मॉडल को मंजूरी देता है |
4-A |
मॉडल मेटाडेटा और मॉडल पैकेज स्थानीय (डेव) मॉडल रजिस्ट्री से केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री में लिखता है |
5 |
केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री में मॉडल को मंजूरी देता है |
5-A |
परीक्षण वातावरण में सेजमेकर एंडपॉइंट बनाने के लिए परिनियोजन सीआई/सीडी प्रक्रिया शुरू करता है | |
5 बी |
स्थानीय (डेव) खाते से एमएल प्लेटफ़ॉर्म सेवा खाते में एमएल गवर्नेंस मॉड्यूल (मॉडल कार्ड, मॉडल डैशबोर्ड) में मॉडल जानकारी और मेटाडेटा लिखता है | |||
एमएल इंजीनियर |
6 |
सीआई/सीडी के बाद परीक्षण वातावरण में सेजमेकर एंडपॉइंट का परीक्षण और निगरानी करता है | . | |
7 |
उत्पाद परिवेश में सेजमेकर एंडपॉइंट के लिए तैनाती को मंजूरी देता है |
7-A |
उत्पाद परिवेश में सेजमेकर एंडपॉइंट बनाने के लिए परिनियोजन सीआई/सीडी प्रक्रिया आरंभ करता है | |
8 |
सीआई/सीडी के बाद परीक्षण वातावरण में सेजमेकर एंडपॉइंट का परीक्षण और निगरानी करता है | . |
एमएल प्लेटफ़ॉर्म के विभिन्न मॉड्यूल के साथ व्यक्तित्व और इंटरैक्शन
प्रत्येक मॉड्यूल विशिष्ट डिवीजनों के भीतर विशेष लक्ष्य व्यक्तियों को पूरा करता है जो मॉड्यूल का सबसे अधिक उपयोग करते हैं, उन्हें प्राथमिक पहुंच प्रदान करते हैं। फिर अन्य डिवीजनों तक माध्यमिक पहुंच की अनुमति दी जाती है जिन्हें मॉड्यूल के कभी-कभी उपयोग की आवश्यकता होती है। कार्यक्षमता को अनुकूलित करने के लिए मॉड्यूल को विशेष कार्य भूमिकाओं या व्यक्तियों की आवश्यकताओं के अनुरूप तैयार किया गया है।
हम निम्नलिखित टीमों पर चर्चा करते हैं:
- सेंट्रल क्लाउड इंजीनियरिंग - यह टीम सामान्य क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर सेवाओं की स्थापना के लिए सभी वर्कलोड में एंटरप्राइज क्लाउड स्तर पर काम करती है, जैसे एंटरप्राइज़-स्तरीय नेटवर्किंग, पहचान, अनुमतियां और खाता प्रबंधन स्थापित करना।
- डेटा प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग - यह टीम एंटरप्राइज़ डेटा लेक, डेटा संग्रह, डेटा क्यूरेशन और डेटा गवर्नेंस का प्रबंधन करती है
- एमएल प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग - यह टीम एमएल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोविजनिंग, प्रयोग ट्रैकिंग, मॉडल गवर्नेंस, तैनाती और अवलोकन जैसी साझा एमएल इंफ्रास्ट्रक्चर सेवाएं प्रदान करने के लिए एलओबी में एमएल प्लेटफॉर्म स्तर पर काम करती है।
निम्न तालिका विवरण देती है कि मॉड्यूल के लक्ष्य व्यक्तियों के अनुसार प्रत्येक मॉड्यूल के लिए किन डिवीजनों के पास प्राथमिक और माध्यमिक पहुंच है।
मॉड्यूल नंबर | मॉड्यूल | प्राथमिक पहुंच | द्वितीयक प्रवेश | लक्ष्य व्यक्ति | खातों की संख्या |
1 |
मल्टी-अकाउंट फ़ाउंडेशन | सेंट्रल क्लाउड इंजीनियरिंग | व्यक्तिगत एलओबी |
|
कुछ |
2 |
डेटा लेक फ़ाउंडेशन | सेंट्रल क्लाउड या डेटा प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग | व्यक्तिगत एलओबी |
|
विभिन्न |
3 |
एमएल प्लेटफ़ॉर्म सेवाएँ | सेंट्रल क्लाउड या एमएल प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग | व्यक्तिगत एलओबी |
|
एक |
4 |
एमएल उपयोग केस विकास | व्यक्तिगत एलओबी | सेंट्रल क्लाउड या एमएल प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग |
|
विभिन्न |
5 |
एमएल संचालन | सेंट्रल क्लाउड या एमएल इंजीनियरिंग | व्यक्तिगत एलओबी |
|
विभिन्न |
6 |
केंद्रीकृत सुविधा स्टोर | सेंट्रल क्लाउड या डेटा इंजीनियरिंग | व्यक्तिगत एलओबी |
|
एक |
7 |
लॉगिंग और अवलोकनशीलता | सेंट्रल क्लाउड इंजीनियरिंग | व्यक्तिगत एलओबी |
|
एक |
8 |
लागत और रिपोर्टिंग | व्यक्तिगत एलओबी | सेंट्रल प्लेटफार्म इंजीनियरिंग |
|
एक |
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने बड़े पैमाने पर एमएल जीवनचक्र को नियंत्रित करने के लिए एक रूपरेखा पेश की है जो आपको सुरक्षा और शासन नियंत्रणों को एम्बेड करते हुए अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए एमएल वर्कलोड को लागू करने में मदद करती है। हमने चर्चा की कि यह ढांचा डेटा गवर्नेंस, मॉडल गवर्नेंस और एंटरप्राइज-स्तरीय नियंत्रणों पर विचार करते हुए एमएल प्लेटफॉर्म के निर्माण के लिए समग्र दृष्टिकोण कैसे अपनाता है। हम आपको इस पोस्ट में प्रस्तुत रूपरेखा और अवधारणाओं के साथ प्रयोग करने और अपनी प्रतिक्रिया साझा करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।
लेखक के बारे में
राम विट्ठल AWS में प्रिंसिपल एमएल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। उनके पास वितरित, हाइब्रिड और क्लाउड अनुप्रयोगों के आर्किटेक्चर और निर्माण का 3 दशकों से अधिक का अनुभव है। उन्हें उद्यम ग्राहकों को उनके व्यावसायिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए क्लाउड अपनाने और अनुकूलन यात्रा में मदद करने के लिए सुरक्षित, स्केलेबल, विश्वसनीय एआई/एमएल और बड़े डेटा समाधान बनाने का शौक है। अपने खाली समय में, वह मोटरसाइकिल चलाता है और अपनी तीन साल की भेड़-ए-डूडल के साथ चलता है!
सोविक कुमार नाथ AWS के साथ एक AI/ML समाधान वास्तुकार है। उनके पास वित्त, संचालन, विपणन, स्वास्थ्य सेवा, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और IoT में एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग और बिजनेस एनालिटिक्स समाधान डिजाइन करने का व्यापक अनुभव है। सोविक ने लेख प्रकाशित किए हैं और एमएल मॉडल मॉनिटरिंग में पेटेंट प्राप्त किया है। उनके पास दक्षिण फ्लोरिडा विश्वविद्यालय, फ़्राइबर्ग विश्वविद्यालय, स्विट्जरलैंड से दोहरी स्नातकोत्तर डिग्री और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर से स्नातक की डिग्री है। काम के अलावा, सोविक को यात्रा करना, नौका की सवारी करना और फिल्में देखना पसंद है।
मैरा लादेइरा टंके AWS में वरिष्ठ डेटा विशेषज्ञ हैं। एक तकनीकी नेतृत्व के रूप में, वह ग्राहकों को उभरती प्रौद्योगिकी और नवीन समाधानों के माध्यम से व्यावसायिक मूल्य की उपलब्धि में तेजी लाने में मदद करती है। मायरा जनवरी 2020 से AWS के साथ हैं। इससे पहले, उन्होंने डेटा से व्यावसायिक मूल्य प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करते हुए कई उद्योगों में डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम किया था। अपने खाली समय में, मायरा यात्रा करना और अपने परिवार के साथ किसी गर्म जगह पर समय बिताना पसंद करती है।
रयान लेम्प्का अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जहां वह अपने ग्राहकों को AWS पर समाधान विकसित करने के लिए व्यावसायिक उद्देश्यों से पीछे की ओर काम करने में मदद करते हैं। उनके पास व्यवसाय रणनीति, आईटी सिस्टम प्रबंधन और डेटा विज्ञान में गहरा अनुभव है। रयान आजीवन सीखने के लिए समर्पित है, और हर दिन कुछ नया सीखने के लिए खुद को चुनौती देने का आनंद लेता है।
श्रीहर्ष अदारी अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में एक वरिष्ठ समाधान आर्किटेक्ट हैं, जहां वे ग्राहकों को एडब्ल्यूएस पर अभिनव समाधान विकसित करने के लिए व्यावसायिक परिणामों से पीछे की ओर काम करने में मदद करते हैं। इन वर्षों में, उन्होंने उद्योग वर्टिकल में डेटा प्लेटफॉर्म ट्रांसफॉर्मेशन पर कई ग्राहकों की मदद की है। उनकी विशेषज्ञता के मुख्य क्षेत्र में प्रौद्योगिकी रणनीति, डेटा विश्लेषिकी और डेटा विज्ञान शामिल हैं। अपने खाली समय में, उन्हें खेल खेलना, टीवी शो देखना और तबला बजाना पसंद है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/governing-the-ml-lifecycle-at-scale-part-1-a-framework-for-architecting-ml-workloads-using-amazon-sagemaker/
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- अमेज़ॅन वेब सेवा
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- बादल को गोद लेना
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- लागत
- लागत
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- तैनात
- तैनात
- तैनाती
- तैनाती
- तैनाती
- तैनात
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- विकसित
- विकास
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- विभिन्न
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- एम्बेडेड
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- सक्षम
- सक्षम
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- सुनिश्चित
- सुनिश्चित
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- वातावरण
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- प्रवाह
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- निम्नलिखित
- के लिए
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- कार्यक्षमता
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- लाभ
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- देता है
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- शासन
- शासन मॉडल
- शासन मॉड्यूल
- शासित
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- सुनना
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- HTTPS
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- पहचान
- पहचान
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- कार्यान्वित
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- में सुधार लाने
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- शामिल
- शामिल
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- बातचीत
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- शुरू की
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- नेतृत्व
- जानें
- सीख रहा हूँ
- स्तर
- स्तर
- जीवन चक्र
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- प्रबंधन करता है
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- संशोधित
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- मॉड्यूल
- मॉड्यूल
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- महीने
- अधिक
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- विभिन्न
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- आवश्यकता
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- घोंसला
- नेटवर्क
- शुद्ध कार्यशील
- नेटवर्क
- नया
- नई सुविधाएँ
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- नोटबुक
- संख्या
- उद्देश्य
- प्रासंगिक
- of
- ऑफर
- Office
- अक्सर
- पुराना
- on
- एक बार
- ONE
- चल रहे
- संचालित
- संचालित
- संचालित
- परिचालन
- संचालन
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- संगठन
- संगठनों
- आयोजन
- अन्य
- हमारी
- आउट
- परिणामों
- बाहर
- के ऊपर
- कुल
- सिंहावलोकन
- पैकेज
- भाग
- विशेष
- आवेशपूर्ण
- पेटेंट
- निष्पादन
- प्रदर्शन
- अनुमतियाँ
- पाइपलाइन
- जगह
- मैदान
- मंच
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- खेल
- नीतियाँ
- नीति
- संविभाग
- पद
- अभ्यास
- प्रथाओं
- वर्तमान
- रोकने
- प्राथमिक
- प्रिंसिपल
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- एकांत
- निजी
- निजी क्षेत्रक
- प्रोएक्टिव
- समस्याओं
- प्रक्रिया
- प्रक्रियाओं
- उत्पादक
- प्रोड्यूसर्स
- एस्ट्रो मॉल
- उत्पादन
- उत्पाद
- परियोजनाओं
- पदोन्नति
- प्रमाण
- अवधारणा के सुबूत
- संरक्षण
- प्रदान करना
- प्रदान करता है
- प्रदान कर
- सार्वजनिक
- प्रकाशित
- उद्देश्य
- गुणवत्ता
- जल्दी से
- उपवास
- पढ़ना
- हाल
- पहचान
- की सिफारिश
- सिफारिश
- को कम करने
- संदर्भ
- क्षेत्रों
- रजिस्टर
- पंजीकृत
- रजिस्टरों
- रजिस्ट्री
- विनियमित
- विनियमित उद्योगों
- विश्वसनीय
- हटाने
- रिपोर्ट
- की आवश्यकता होती है
- अपेक्षित
- आवश्यकताएँ
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- उन
- फिर
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- उल्लंघन
- दृश्यता
- दृश्य
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- चलना
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- गर्म
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