आज, ग्राहक कई चैनलों जैसे - वेब, मोबाइल, चैट-बॉट, ईमेल या फोन कॉल के माध्यम से समर्थन टिकट जुटा सकते हैं। जब एक ग्राहक द्वारा एक समर्थन टिकट उठाया जाता है, तो इसे संसाधित किया जाता है और टिकट में दी गई जानकारी के आधार पर एक श्रेणी को सौंपा जाता है। फिर इसे टिकट की श्रेणी के अनुसार समाधान के लिए सहायता समूह के पास भेजा जाता है। यह अनुमान लगाया गया है कि गलत टिकट वर्गीकरण के कारण आमतौर पर बड़ी संख्या में समर्थन टिकट सही समूह को नहीं भेजे जाते हैं। गलत तरीके से असाइन किए गए टिकटों के कारण समग्र समाधान समय में देरी होती है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर गंभीर ग्राहक असंतोष होता है। इसके अन्य व्यापक प्रभाव भी हो सकते हैं जैसे वित्तीय, परिचालन या अन्य व्यावसायिक प्रभाव। इसलिए, टिकटों का वर्गीकरण इन दिनों हर संगठन के लिए एक आवश्यक कार्य है। यद्यपि आप टिकटों को मैन्युअल रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं, लेकिन यह त्रुटि के लिए प्रवण है, लागत प्रभावी नहीं है, और इसका पैमाना नहीं है।
एडब्ल्यूएस प्रबंधित सेवाएं (एएमएस) का उपयोग करता है Amazon Comprehend ग्राहक द्वारा उनकी समस्या का वर्णन करने के तरीके के आधार पर संसाधन और संचालन प्रकार द्वारा इनबाउंड अनुरोधों को वर्गीकृत करने के लिए कस्टम वर्गीकरण। अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) सेवा है जो पाठ में मूल्यवान अंतर्दृष्टि और कनेक्शन को उजागर करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करती है। AMS कस्टम क्लासिफायर का उपयोग ग्राहकों के अनुरोधों को उपयुक्त समस्या प्रकार, संसाधन प्रकार और संसाधन कार्रवाई के साथ लेबल करने के लिए करता है, जिससे ग्राहक टिकट एसएमई को रूट करते हैं। अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड वर्गीकरण का उपयोग नए आंतरिक स्वचालन उपकरण के अवसरों को खोजने के लिए किया जाता है जिसका उपयोग एएमएस इंजीनियर मैन्युअल प्रयास और मैन्युअल त्रुटियों की संभावना को कम करने के लिए ग्राहकों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कर सकते हैं। वर्गीकरण डेटा एक में संग्रहीत किया जाता है अमेज़न रेडशिफ्ट क्लस्टर और ग्राहक अनुरोधों का विश्लेषण करने और नए स्वचालन उपकरण उम्मीदवारों को खोजने के लिए उपयोग किया जाता है। इस स्वचालन के परिणामस्वरूप परिचालन क्षमता में वृद्धि होती है और लागत कम होती है।
इस पोस्ट में, हम दिखाते हैं कि कैसे प्रबंधित सेवा प्रदाता टिकटों को वर्गीकृत और रूट करने, वर्गीकरण के आधार पर सुझाव प्रदान करने और वर्गीकरण डेटा का उपयोग करने के लिए अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड का उपयोग कर सकते हैं।
समाधान अवलोकन
निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
कार्यप्रवाह इस प्रकार है:
- एक ग्राहक टिकट जमा करता है।
- टिकट प्रणाली ग्राहक से टिकट प्राप्त करती है, और टिकट वर्गीकरणकर्ता को आमंत्रित करती है AWS लाम्बा टिकट विवरण के साथ कार्य करें। लैम्ब्डा एक सर्वर रहित, घटना-संचालित कंप्यूट सेवा है जो आपको सर्वर के प्रावधान या प्रबंधन के बिना वस्तुतः किसी भी प्रकार के एप्लिकेशन या बैकएंड सेवा के लिए कोड चलाने देती है। लैम्ब्डा को लागत और रखरखाव के प्रयास को कम करने के समाधान के लिए चुना गया है।
- टिकट क्लासिफायर लैम्ब्डा फ़ंक्शन टिकट शीर्षक और विवरण का उपयोग करके अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड के साथ टिकट को वर्गीकृत करता है। अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड के साथ, आप एनएलपी मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं और बुनियादी ढांचे को बनाए रखने और बनाए रखने के बिना बैच और रीयल-टाइम क्लासिफायर दोनों प्रदान कर सकते हैं।
- टिकट क्लासिफायरियर लैम्ब्डा फ़ंक्शन टिकट वर्गीकरण डेटा को Amazon Redshift क्लस्टर के माध्यम से धकेलता है अमेज़न Kinesis डेटा Firehose. Kinesis Data Firehose एक एक्सट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ETL) सेवा है जो डेटा लेक, डेटा स्टोर और एनालिटिक्स सेवाओं के लिए स्ट्रीमिंग डेटा को कैप्चर, ट्रांसफ़ॉर्म और डिलीवर करती है। अमेज़ॅन रेडशिफ्ट किसी भी पैमाने पर सर्वोत्तम मूल्य प्रदर्शन देने के लिए एडब्ल्यूएस-डिज़ाइन किए गए हार्डवेयर और एमएल का उपयोग करके डेटा वेयरहाउस, परिचालन डेटाबेस और डेटा झीलों में संरचित और अर्ध-संरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए एसक्यूएल का उपयोग करता है। किनेसिस डेटा फायरहोज डेटा को वितरित करता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) बकेट पहले और फिर Amazon Redshift COPY कमांड को Amazon Redshift क्लस्टर में डेटा लोड करने के लिए जारी करता है।
- टिकट क्लासिफायरियर लैम्ब्डा फ़ंक्शन टिकट हैंडलर लैम्ब्डा फ़ंक्शन को आमंत्रित करता है।
- टिकट हैंडलर लैम्ब्डा फ़ंक्शन टिकट को संभालने में मदद करने के लिए कोड चलाता है। इस उदाहरण में, यह वर्गीकरण के आधार पर टिकट को संभालने के लिए अनुशंसित सामग्री लौटाता है।
- टिकट विश्लेषण के साथ किया जा सकता है अमेज़न क्विकसाइट. टिकट विश्लेषण से, आप शीर्ष अनुरोधित टिकट प्रकार का पता लगा सकते हैं। विश्लेषण के आधार पर, आप टिकट के रुझान और शीर्ष टिकट प्रकारों को स्वचालित करने के अवसरों की खोज कर सकते हैं। क्विकसाइट एक क्लाउड-स्केल बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) सेवा है जिसका उपयोग आप उन लोगों को आसानी से समझने वाली अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए कर सकते हैं जिनके साथ आप काम करते हैं, चाहे वे कहीं भी हों।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम आपको समाधान को लागू करने के चरणों के माध्यम से चलते हैं, टिकट वर्गीकरण के बुनियादी ढांचे को आपके टिकट प्रणाली के साथ एकीकृत करते हैं, और क्विकसाइट के साथ वर्गीकरण डेटा का उपयोग करते हैं।
समाधान लागू करें
इस खंड में, हम आपके समाधान संसाधनों का प्रावधान करने और आवश्यक बुनियादी ढाँचा बनाने के चरणों के माध्यम से चलते हैं।
अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड कॉन्फ़िगर करें
इस चरण में, हम दो नए अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड कस्टम वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं: संचालन और संसाधन, और प्रत्येक मॉडल के लिए एक वास्तविक समय विश्लेषण समापन बिंदु बनाते हैं।
प्रशिक्षण डेटा अपलोड करें
प्रशिक्षण डेटा अपलोड करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- डाउनलोड टिकट_ट्रेनिंग_डेटा.ज़िप और फ़ाइल को अनज़िप करें।
इस फ़ोल्डर में निम्नलिखित दो फ़ाइलें हैं:- ट्रेनिंग_डेटा_ऑपरेशंस.सीएसवी - यह फ़ाइल एक दो-स्तंभ वाली CSV फ़ाइल है जिसका उपयोग हम ऑपरेशन वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करते हैं। पहले कॉलम में शामिल हैं
class
, और दूसरे कॉलम में शामिल हैंdocument
. - प्रशिक्षण_डेटा_संसाधन.सीएसवी - यह फ़ाइल एक दो-स्तंभ वाली CSV फ़ाइल है जिसका उपयोग हम संसाधन वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करते हैं। की तरह
training_data_operations.csv
फ़ाइल, पहले कॉलम में शामिल हैंclass
, और दूसरे कॉलम में शामिल हैंdocument
.
- ट्रेनिंग_डेटा_ऑपरेशंस.सीएसवी - यह फ़ाइल एक दो-स्तंभ वाली CSV फ़ाइल है जिसका उपयोग हम ऑपरेशन वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करते हैं। पहले कॉलम में शामिल हैं
- Amazon S3 कंसोल पर, Amazon Comprehend के लिए एक नया बकेट बनाएं। क्योंकि S3 बकेट नाम विश्व स्तर पर अद्वितीय हैं, इसलिए आपको बकेट के लिए एक अद्वितीय नाम बनाने की आवश्यकता है। इस पोस्ट के लिए, हम इसे कहते हैं
comprehend-ticket-training-data
. सर्वर-साइड एन्क्रिप्शन सक्षम करें और बकेट बनाते समय सार्वजनिक पहुंच को ब्लॉक करें। - अपलोड
training_data_operations.csv
औरtraining_data_resources.csv
नई S3 बाल्टी के लिए।
दो नए मॉडल बनाएं
अपने मॉडल बनाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- Amazon Comprehend कंसोल पर, चुनें कस्टम वर्गीकरण नेविगेशन फलक में
- चुनें नया मॉडल बनाएं.
- निम्नलिखित जानकारी प्रदान करें:
- के लिए मॉडल का नाम, दर्ज
ticket-classification-operation
. - के लिए भाषा, चुनें अंग्रेज़ी.
- के लिए क्लासिफायर मोड, चुनते हैं सिंगल-लेबल मोड का उपयोग करना.
- के लिए डेटा स्वरूप, चुनते हैं CSV फ़ाइल.
- के लिए प्रशिक्षण डेटासेट, के लिए S3 पथ दर्ज करें
training_data_operations.csv
. - के लिए परीक्षण डेटा स्रोत, चुनते हैं स्वतः विभाजन.
ऑटोस्प्लिट स्वचालित रूप से परीक्षण डेटा के रूप में उपयोग करने के लिए आपके द्वारा प्रदान किए गए प्रशिक्षण डेटा के 10% का चयन करता है। - के लिए IAM भूमिका, चुनते हैं एक IAM भूमिका बनाएँ.
- के लिए पहुँच के लिए अनुमतियाँ, अपने S3 बकेट में प्रशिक्षण, परीक्षण और आउटपुट डेटा (यदि निर्दिष्ट हो) चुनें।
- के लिए नाम प्रत्यय, दर्ज
ticket-classification
.
- के लिए मॉडल का नाम, दर्ज
- चुनें बनाएं.
- चुनें नया मॉडल बनाएं फिर से अपना संसाधन वर्गीकरण मॉडल बनाने के लिए।
- निम्नलिखित जानकारी प्रदान करें:
- के लिए मॉडल का नाम, दर्ज
ticket-classification-resource
. - के लिए भाषा, चुनें अंग्रेज़ी.
- के लिए क्लासिफायर मोड, चुनते हैं सिंगल-लेबल मोड का उपयोग करना.
- के लिए डेटा स्वरूप, चुनते हैं CSV फ़ाइल.
- के लिए प्रशिक्षण डेटासेट, के लिए S3 पथ दर्ज करें
training_data_resources.csv
. - के लिए परीक्षण डेटा स्रोत, स्वतः विभाजन का चयन करें।
- के लिए IAM भूमिका, चुनते हैं मौजूदा IAM भूमिका का उपयोग करें.
- के लिए भूमिका का नाम, चुनें
AmazonComprehendServiceRole-ticket-classification
.
- के लिए मॉडल का नाम, दर्ज
- चुनें बनाएं.
अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड अब सीएसवी फाइलों को संसाधित कर रहा है और कस्टम क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए उनका उपयोग कर रहा है। फिर हम इनका उपयोग ग्राहक टिकटों को वर्गीकृत करने में मदद के लिए करते हैं। हमारा प्रशिक्षण डेटा जितना बड़ा और सटीक होगा, क्लासिफायरियर उतना ही सटीक होगा।
संस्करण की स्थिति के रूप में दिखाने के लिए प्रतीक्षा करें Trained
नीचे के अनुसार। प्रशिक्षण डेटा के आकार के आधार पर इसे पूरा करने में 1 घंटे तक का समय लग सकता है।
अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड एंडपॉइंट बनाएं
अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड एंडपॉइंट्स को न्यूनतम 1 सेकंड के साथ 60-सेकंड की वृद्धि में बिल किया जाता है। आपके द्वारा समापन बिंदु प्रारंभ करने के समय से लेकर इसे हटाए जाने तक शुल्क लगते रहते हैं, भले ही किसी दस्तावेज़ का विश्लेषण न किया गया हो। अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़न समझ मूल्य निर्धारण. अपने समापन बिंदु बनाने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- Amazon Comprehend कंसोल पर, चुनें endpoints नेविगेशन फलक में
- चुनें समापन बिंदु बनाएँ अपना संचालन वर्गीकरण समापन बिंदु बनाने के लिए।
- निम्नलिखित जानकारी प्रदान करें:
- के लिए समापन बिंदु नाम, दर्ज
ticket-classification-operation
. - के लिए कस्टम मॉडल प्रकार, चुनते हैं कस्टम वर्गीकरण.
- के लिए क्लासिफायर मॉडल, चुनें टिकट-वर्गीकरण-संचालन.
- के लिए संस्करण, चुनें कोई संस्करण नाम नहीं.
- के लिए अनुमान इकाइयों की संख्या (IU), दर्ज
1
.
- के लिए समापन बिंदु नाम, दर्ज
- चुनें समापन बिंदु बनाएँ.
- चुनें समापन बिंदु बनाएँ फिर से संसाधन वर्गीकरण समापन बिंदु बनाने के लिए।
- निम्नलिखित जानकारी प्रदान करें:
- के लिए समापन बिंदु नाम, दर्ज
ticket-classification-resource
. - के लिए कस्टम मॉडल प्रकार, चुनते हैं कस्टम वर्गीकरण.
- के लिए क्लासिफायर मॉडल, चुनें टिकट-वर्गीकरण-संसाधन.
- के लिए संस्करण, चुनें कोई संस्करण नाम नहीं.
- के लिए अनुमान इकाइयों की संख्या (IU), दर्ज
1
.
- के लिए समापन बिंदु नाम, दर्ज
- चुनें समापन बिंदु बनाएँ.
दोनों समापन बिंदु बनाने के बाद, तब तक प्रतीक्षा करें जब तक कि दोनों की स्थिति इस प्रकार दिखाई न दे Active
.
रीयल-टाइम विश्लेषण के साथ अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड एंडपॉइंट्स का परीक्षण करें
अपने समापन बिंदुओं का परीक्षण करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- Amazon Comprehend कंसोल पर, चुनें रीयल-टाइम विश्लेषण नेविगेशन फलक में
- के लिए विश्लेषण प्रकारचुनते हैं रिवाज.
- के लिए endpointचुनें टिकट-वर्गीकरण-संचालन.
- के लिए इनपुट टेक्स्ट, निम्नलिखित दर्ज करें:
- चुनें विश्लेषण करें.
परिणाम बताते हैं किUpdate
क्लास का कॉन्फिडेंस स्कोर सबसे ज्यादा है। - परिवर्तन endpoint सेवा मेरे टिकट-वर्गीकरण-संसाधन और चुनें विश्लेषण करें फिर से।
परिणाम बताते हैं कि EC2
क्लास का कॉन्फिडेंस स्कोर सबसे ज्यादा है।
Amazon Redshift क्लस्टर पासवर्ड के लिए एक सीक्रेट बनाएं
इस चरण में, हम एक बनाते हैं AWS राज प्रबंधक आपके Amazon Redshift क्लस्टर पासवर्ड के लिए गुप्त। सीक्रेट मैनेजर आपके एप्लिकेशन, सेवाओं और आईटी संसाधनों तक पहुंचने के लिए आवश्यक रहस्यों को सुरक्षित रखने में आपकी मदद करता है। सेवा आपको अपने पूरे जीवनचक्र में डेटाबेस क्रेडेंशियल्स, एपीआई कुंजियों और अन्य रहस्यों को आसानी से घुमाने, प्रबंधित करने और पुनर्प्राप्त करने में सक्षम बनाती है। इस पोस्ट में, हम Amazon Redshift क्लस्टर पासवर्ड को एक सीक्रेट मैनेजर सीक्रेट में स्टोर करते हैं।
- गोपनीयता प्रबंधक कंसोल पर, चुनें राज नेविगेशन फलक में
- चुनें एक नया रहस्य संग्रहित करें.
- के लिए गुप्त प्रकार, चुनते हैं अन्य प्रकार का रहस्य.
- के अंतर्गत कुंजी/मूल्य जोड़े, अपनी कुंजी को के रूप में सेट करें
password
और अपने Amazon Redshift क्लस्टर पासवर्ड के रूप में मान दें।
पासवर्ड की लंबाई 8-64 वर्णों के बीच होनी चाहिए और इसमें कम से कम एक अपरकेस अक्षर, एक लोअरकेस अक्षर और एक संख्या होनी चाहिए। यह '(एकल उद्धरण), "(दोहरा उद्धरण), /, @, या स्थान को छोड़कर कोई भी प्रिंट करने योग्य ASCII वर्ण हो सकता है। - चुनें अगला.
- के लिए गुप्त नाम, दर्ज
ClassificationRedshiftClusterPassword
. - चुनें अगला.
- में गुप्त घुमाव अनुभाग चुनते हैं, अगला.
- अपने गुप्त कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और चुनें दुकान.
AWS CloudFormation के साथ अपने बुनियादी ढांचे का प्रावधान करें
इस चरण में, हम समाधान के लिए बुनियादी ढांचे का प्रावधान करते हैं a एडब्ल्यूएस CloudFormation ढेर।
लैम्ब्डा फ़ंक्शन कोड अपलोड करें
CloudFormation स्टैक लॉन्च करने से पहले, अपना लैम्ब्डा फ़ंक्शन कोड अपलोड करें:
- डाउनलोड लैम्ब्डा_कोड.ज़िप
- Amazon S3 कंसोल पर, आपके द्वारा बनाई गई बकेट को खोलें।
- अपलोड
lambda_code.zip
.
अपना CloudFormation स्टैक बनाएं
AWS CloudFormation के साथ संसाधनों का प्रावधान करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- डाउनलोड Cloudformation_template.json.
- AWS CloudFormation कंसोल पर, चुनें स्टैक बनाएँ.
- चुनते हैं नए संसाधनों के साथ (मानक).
- के लिए टेम्पलेट स्रोत, चुनें टेम्पलेट फ़ाइल अपलोड करें.
- डाउनलोड किया गया CloudFormation टेम्पलेट चुनें।
- चुनें अगला.
- के लिए ढेर का नाम, दर्ज
Ticket-Classification-Infrastructure
. - में पैरामीटर्स अनुभाग, निम्नलिखित मान दर्ज करें:
- के लिए वर्गीकरण RedshiftClusterNodeType, Amazon Redshift क्लस्टर नोड प्रकार दर्ज करें। dc2.बड़ा डिफ़ॉल्ट है।
- के लिए वर्गीकरण RedshiftClusterPasswordSecretName, सीक्रेट मैनेजर का गुप्त नाम दर्ज करें जो Amazon Redshift क्लस्टर पासवर्ड को स्टोर करता है।
- के लिए वर्गीकरण RedshiftClusterSubnetId, सबनेट आईडी दर्ज करें जहां Amazon Redshift क्लस्टर होस्ट किया गया है। सबनेट उस वीपीसी के भीतर होना चाहिए जिसका आपने उल्लेख किया है
ClassificationRedshiftClusterVpcId
पैरामीटर। - के लिए वर्गीकरण RedshiftClusterUsername, Amazon Redshift क्लस्टर उपयोगकर्ता नाम दर्ज करें।
- के लिए वर्गीकरण RedshiftClusterVpcId, वीपीसी आईडी दर्ज करें जहां अमेज़ॅन रेडशिफ्ट क्लस्टर होस्ट किया गया है।
- के लिए लैम्ब्डाकोडएस3बकेट, S3 बकेट नाम दर्ज करें जहाँ आपने लैम्ब्डा कोड अपलोड किया था।
- के लिए लैम्ब्डा कोडS3कुंजी, परिनियोजन पैकेज की Amazon S3 कुंजी दर्ज करें।
- के लिए त्वरित दृष्टिक्षेत्र, QuickSight के लिए क्षेत्र दर्ज करें। QuickSight का क्षेत्र उस क्षेत्र के अनुरूप होना चाहिए जिसका उपयोग आप Amazon Comprehend और S3 बकेट के लिए कर रहे हैं।
- चुनें अगला.
- में स्टैक विकल्प कॉन्फ़िगर करें अनुभाग चुनते हैं, अगला.
- में समीक्षा अनुभाग चुनें मैं स्वीकार करता हूं कि AWS CloudFormation IAM संसाधन बना सकता है.
- चुनें स्टैक बनाएँ.
अपने Amazon Redshift क्लस्टर को कॉन्फ़िगर करें
इस चरण में, आप ऑडिट लॉगिंग को सक्षम करते हैं और CloudFormation टेम्पलेट के माध्यम से बनाए गए Amazon Redshift क्लस्टर में नई तालिका जोड़ते हैं।
Amazon Redshift में ऑडिट लॉगिंग डिफ़ॉल्ट रूप से चालू नहीं होती है। जब आप अपने क्लस्टर पर लॉगिंग चालू करते हैं, तो Amazon Redshift लॉग को निर्यात करता है अमेज़ॅन क्लाउडवॉच, जो ऑडिट लॉगिंग सक्षम होने से लेकर वर्तमान समय तक के डेटा को कैप्चर करता है। प्रत्येक लॉगिंग अद्यतन पिछले लॉग की निरंतरता है।
ऑडिट लॉगिंग सक्षम करें
यदि आपको अपने Amazon Redshift क्लस्टर के लिए ऑडिट लॉगिंग की आवश्यकता नहीं है, तो आप इस चरण को छोड़ सकते हैं।
- Amazon Redshift कंसोल पर, चुनें क्लस्टर नेविगेशन फलक में
- से शुरू होने वाला Amazon Redshift क्लस्टर चुनें
classificationredshiftcluster-
. - पर गुण टैब चुनें संपादित करें.
- चुनें ऑडिट लॉगिंग संपादित करें.
- के लिए ऑडिट लॉगिंग कॉन्फ़िगर करेंचुनें पर बारी.
- के लिए लॉग विशेषज्ञ प्रकार, चुनें क्लाउडवॉच.
- सभी लॉग प्रकारों का चयन करें।
- चुनें परिवर्तन सहेजें.
नई तालिका बनाएं
एक नई तालिका बनाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- Amazon Redshift कंसोल पर, चुनें क्वेरी डेटा.
- चुनें क्वेरी संपादक v2 . में क्वेरी.
- पर डाटाबेस पृष्ठ, अपना क्लस्टर चुनें।
- के लिए डाटाबेस, दर्ज
ticketclassification
. - CloudFormation स्टैक पैरामीटर में आपके द्वारा कॉन्फ़िगर किया गया उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड दर्ज करें।
- चुनें कनेक्शन बनाएं.
- जब कनेक्शन हो जाए, तो धन चिह्न चुनें और एक नई क्वेरी विंडो खोलें।
- निम्नलिखित क्वेरी दर्ज करें:
- चुनें रन.
वर्गीकरण बुनियादी ढांचे का परीक्षण करें
अब टिकट वर्गीकरण का ढांचा तैयार है। अपने टिकट सिस्टम के साथ एकीकरण करने से पहले, आइए वर्गीकरण के बुनियादी ढांचे का परीक्षण करें।
परीक्षण चलाएं
परीक्षण चलाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- लैम्ब्डा कंसोल पर, चुनें कार्य नेविगेशन फलक में
- से शुरू होने वाला फंक्शन चुनें
Ticket-Classification-Inf-TicketClassifier
. - पर टेस्ट टैब चुनें परीक्षण घटना.
- के लिए नाम, दर्ज
TestTicket
. - निम्नलिखित परीक्षण डेटा दर्ज करें:
- चुनें टेस्ट.
टिकट को वर्गीकृत किया जाता है, और वर्गीकरण डेटा Amazon Redshift क्लस्टर में संग्रहीत किया जाता है। वर्गीकरण के बाद, टिकट हैंडलर लैम्ब्डा फ़ंक्शन चलता है, जो इंजीनियरों का समर्थन करने के लिए अनुशंसित सामग्री सहित वर्गीकरण के आधार पर टिकट को संभालता है।
टिकट क्लासिफायर टेस्ट लॉग की जाँच करें
परीक्षण लॉग की जाँच करने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- परीक्षा के परिणाम अनुभाग में, चुनें Logs, या चुनें CloudWatch में लॉग देखें पर मॉनिटर टैब.
- लॉग स्ट्रीम चुनें।
आप निम्न स्क्रीनशॉट में लॉग देख सकते हैं, जो अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड से आउटपुट और टिकट के अंतिम शीर्ष वर्गीकरण को दिखाता है। इस उदाहरण में, परीक्षण टिकट को इस प्रकार वर्गीकृत किया गया है Resource=EC2
, Operation=Update
.
Amazon Redshift क्लस्टर में टिकट वर्गीकरण आउटपुट की जाँच करें
अपने क्लस्टर में आउटपुट को सत्यापित करने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- Amazon Redshift क्वेरी संपादक v2 कंसोल पर, नई क्वेरी विंडो खोलने के लिए धन चिह्न चुनें।
- निम्नलिखित क्वेरी दर्ज करें:
- चुनें रन.
निम्न स्क्रीनशॉट टिकट वर्गीकरण दिखाता है। यदि यह अभी तक उपलब्ध नहीं है, तो कुछ मिनट प्रतीक्षा करें और पुनः प्रयास करें (Kinesis Data Firehose को डेटा पुश करने के लिए कुछ समय चाहिए)। अब हम इस डेटा का उपयोग QuickSight में कर सकते हैं।
टिकट हैंडलर परीक्षण लॉग की जाँच करें
टिकट क्लासिफायरियर अमेज़ॅन रेडशिफ्ट क्लस्टर में वर्गीकरण डेटा को धक्का देने के बाद, टिकट हैंडलर लैम्ब्डा फ़ंक्शन चलता है, जो वर्गीकरण के आधार पर टिकट को संभालता है, जिसमें इंजीनियरों का समर्थन करने के लिए अनुशंसित सामग्री शामिल है। इस उदाहरण में, टिकट हैंडलर रनबुक, एडब्ल्यूएस दस्तावेज, और एसएसएम दस्तावेजों सहित अनुशंसित सामग्री लौटाता है ताकि टिकट को संभालने के दौरान समर्थन उन्हें संदर्भित कर सके। आप अपने टिकट हैंडलिंग सिस्टम के साथ आउटपुट को एकीकृत कर सकते हैं, और आप लैम्ब्डा फ़ंक्शन कोड में हैंडलिंग प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं। इस चरण में, हम जांचते हैं कि क्या सिफारिशें की गई थीं।
- लैम्ब्डा कंसोल पर, चुनें कार्य नेविगेशन फलक में
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन चुनें जो शुरू होता है
Ticket-Classification-Inf-TicketHandlerLambdaFunct
. - पर मॉनिटर टैब चुनें CloudWatch में लॉग देखें.
- लॉग स्ट्रीम चुनें।
निम्न स्क्रीनशॉट लॉग दिखाता है। आप अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड से आउटपुट देख सकते हैं और टिकट के लिए अनुशंसित एडब्ल्यूएस दस्तावेजों और एसएसएम दस्तावेजों की सूची के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है Update EC2
. आप लैम्ब्डा फ़ंक्शन कोड में अपनी स्वयं की रनबुक, दस्तावेज़, एसएसएम दस्तावेज़ या कोई अन्य सामग्री जोड़ सकते हैं।
अपने टिकट प्रणाली के साथ टिकट वर्गीकरण के बुनियादी ढांचे को एकीकृत करें
इस खंड में, हम आपके टिकटिंग वर्गीकरण ढांचे को आपके टिकट प्रणाली के साथ एकीकृत करने और आपके कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूलित करने के चरणों के माध्यम से चलते हैं।
अधिकांश टिकटिंग प्रणालियों में एक ट्रिगर सुविधा होती है, जो आपको टिकट जमा करते समय कोड चलाने की अनुमति देती है। निम्नलिखित स्वरूपित इनपुट के साथ टिकट क्लासिफायर लैम्ब्डा फ़ंक्शन को लागू करने के लिए अपना टिकटिंग सिस्टम सेट करें:
यदि आप इनपुट को अनुकूलित करना चाहते हैं, तो टिकट क्लासिफायरियर लैम्ब्डा फ़ंक्शन कोड को संशोधित करें। आपको पैरामीटर जोड़ने या हटाने की आवश्यकता है (लाइनें 90-105) और अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड के लिए इनपुट को अनुकूलित करें (लाइनें 15-17)।
आप ऑटोमेशन चलाने या सिफारिशों को संपादित करने के लिए टिकट हैंडलर लैम्ब्डा फ़ंक्शन को कस्टमाइज़ कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप सिफारिशों के साथ टिकट में आंतरिक टिप्पणी जोड़ सकते हैं। अनुकूलित करने के लिए, टिकट हैंडलर लैम्ब्डा कोड खोलें, और 68-70 और 75-81 लाइनों को संपादित करें।
QuickSight के साथ वर्गीकरण डेटा का उपयोग करें
टिकट वर्गीकरण के बुनियादी ढांचे को अपने टिकट सिस्टम के साथ एकीकृत करने के बाद, टिकट वर्गीकरण डेटा Amazon Redshift क्लस्टर में संग्रहीत किया जाता है। आप इस डेटा की जांच करने और रिपोर्ट तैयार करने के लिए QuickSight का उपयोग कर सकते हैं। इस उदाहरण में, हम वर्गीकरण डेटा के साथ एक QuickSight विश्लेषण उत्पन्न करते हैं।
क्विकसाइट के लिए साइन अप करें
यदि आपके पास पहले से QuickSight नहीं है, तो निम्न चरणों के साथ साइन अप करें:
- QuickSight कंसोल पर, चुनें क्विकसाइट के लिए साइन अप करें.
- चुनें मानक.
- के अंतर्गत त्वरित दृष्टि क्षेत्र, वह क्षेत्र चुनें जिसे आपने CloudFormation पैरामीटर में कॉन्फ़िगर किया है
QuickSightRegion
. - के अंतर्गत खाता जानकारी, अपना QuickSight खाता नाम और सूचना ईमेल पता दर्ज करें।
- के अंतर्गत एडब्ल्यूएस सेवाओं के लिए त्वरित पहुंच, चुनते हैं अमेज़न रेडशिफ्ट.
- यदि आप अन्य संसाधनों के लिए एक्सेस और ऑटोडिस्कवरी की अनुमति देना चाहते हैं, तो उन्हें भी चुनें।
- चुनें अंत.
- चुनें अमेज़न क्विकसाइट पर जाएँ आपके साइन अप करने के बाद।
अपने Amazon Redshift क्लस्टर को QuickSight से कनेक्ट करें
अपने क्लस्टर को डेटा स्रोत के रूप में QuickSight से जोड़ने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- QuickSight कंसोल पर, चुनें डेटासेट नेविगेशन फलक में
- चुनें नया डेटासेट.
- चुनें रेडशिफ्ट ऑटो-खोज.
- निम्नलिखित जानकारी प्रदान करें:
- के लिए डेटा स्रोत का नाम, दर्ज
ticketclassification
. - के लिए इंस्टेंस आईडी, से शुरू होने वाले Amazon Redshift क्लस्टर को चुनें
classificationredshiftcluster-
. - के लिए संबंध प्रकार, चुनें सार्वजनिक नेटवर्क.
- के लिए डेटाबेस नाम, दर्ज
ticketclassification
. - Amazon Redshift क्लस्टर उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड दर्ज करें जिसे आपने CloudFormation स्टैक पैरामीटर में कॉन्फ़िगर किया है।
- के लिए डेटा स्रोत का नाम, दर्ज
- चुनें कनेक्शन को मान्य करें यह देखने के लिए कि क्या कनेक्शन काम करता है।
यदि यह काम नहीं करता है, तो यह गलत उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड का उपयोग करने के कारण हो सकता है, या QuickSight क्षेत्र आपके द्वारा CloudFormation स्टैक में निर्दिष्ट से भिन्न है। - चुनें डेटा स्रोत बनाएँ.
- में अपनी तालिका चुनें अनुभाग में, चुनें
tickets
तालिका. - चुनें चुनते हैं.
- चुनते हैं त्वरित विश्लेषण के लिए SPICE में आयात करें.
स्पाइस क्विकसाइट सुपर-फास्ट, पैरेलल, इन-मेमोरी कैलकुलेशन इंजन है। यह तेजी से उन्नत गणना करने और डेटा की सेवा करने के लिए इंजीनियर है। आयात करना (जिसे भी कहा जाता है) निगलने) स्पाइस में आपका डेटा समय और पैसा बचा सकता है। स्पाइस के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें SPICE में डेटा आयात करना. यदि आपको त्रुटि "पर्याप्त SPICE क्षमता नहीं" मिलती है, तो अधिक SPICE क्षमता खरीदें। अधिक जानकारी के लिए देखें AWS क्षेत्र में SPICE क्षमता खरीदना. - चुनें कल्पना.
टिकट वर्गीकरण विश्लेषण रिपोर्ट बनाएं
एक बार जब आप डेटासेट बनाना समाप्त कर लेते हैं, तो आप नया क्विकसाइट विश्लेषण देख सकते हैं। इस खंड में, हम पिवट टेबल, पाई चार्ट और लाइन चार्ट सहित टिकट वर्गीकरण विश्लेषण रिपोर्ट बनाने के चरणों के माध्यम से चलते हैं।
- चुनें हस्ताक्षर.
- के अंतर्गत दृश्य प्रकार, पिवट तालिका चुनें।
- खींचें
operation
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे पंक्तियाँ. - खींचें
resource
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे स्तंभ. - पर मेनू, चुनें दृश्य जोड़ें.
- के अंतर्गत दृश्य प्रकार, पाई चार्ट चुनें।
- खींचें
operation
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे समूह/रंग. - पर मेनू, चुनें दृश्य जोड़ें फिर से।
- के अंतर्गत दृश्य प्रकार, फिर से पाई चार्ट चुनें।
- खींचें
resource
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे समूह/रंग. - पर मेनू, चुनें दृश्य जोड़ें फिर से।
- के अंतर्गत दृश्य प्रकार, लाइन चार्ट चुनें।
- खींचें
creation_time
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे एक्स अक्ष. - खींचें
operation
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे रंग. - पर मेनू, चुनें दृश्य जोड़ें फिर से।
- के अंतर्गत दृश्य प्रकार, फिर से लाइन चार्ट चुनें।
- खींचें
creation_time
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे एक्स अक्ष. - खींचें
operation
से फ़ील्ड सूची सेवा मेरे रंग. - आवश्यकतानुसार चार्ट का आकार बदलें और उन्हें पुन: व्यवस्थित करें।
- चुनें के रूप में सहेजें.
- अपने विश्लेषण के लिए एक नाम दर्ज करें और चुनें सहेजें.
बधाई हो! आपका पहला टिकट विश्लेषण तैयार है। एक बार आपके पास अधिक डेटा हो जाने पर, विश्लेषण निम्न स्क्रीनशॉट की तरह दिखाई देगा।
क्लीन अप
इस चरण में, हम विभिन्न सेवाओं के साथ बनाए गए संसाधनों को साफ़ करते हैं।
Amazon Comprehend
अपने अंतिम बिंदुओं को हटाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- Amazon Comprehend कंसोल पर, चुनें endpoints नेविगेशन फलक में
- चयन
endpoint ticket-classification-operation
. - चुनें मिटाना और संकेतों का पालन करें।
- हटाने के लिए इन चरणों को दोहराएं
ticket-classification-resource
समापन बिंदु।
इसके बाद, आपके द्वारा बनाए गए कस्टम वर्गीकरण हटाएं। - चुनें कस्टम वर्गीकरण नेविगेशन फलक में
- चयन
classification ticket-classification-operation
. - चुनते हैं कोई संस्करण नाम नहीं.
- चुनें मिटाना और संकेतों का पालन करें।
- हटाने के लिए इन चरणों को दोहराएं
ticket-classification-resource
वर्गीकरण।
अमेज़न S3
इसके बाद, आपके द्वारा बनाई गई S3 बाल्टी को साफ करें।
- Amazon S3 कंसोल पर, आपके द्वारा बनाई गई बकेट का चयन करें।
- बाल्टी में सभी वस्तुओं को हटा दें।
- बाल्टी हटाओ।
अमेज़न क्विकसाइट
आपके द्वारा बनाए गए QuickSight विश्लेषण और डेटासेट को हटा दें।
- QuickSight कंसोल पर, चुनें का विश्लेषण करती है नेविगेशन फलक में
- आपके द्वारा बनाए गए विश्लेषण पर विकल्प आइकन (तीन बिंदु) चुनें।
- चुनें मिटाना और संकेतों का पालन करें।
- चुनें डेटासेट नेविगेशन फलक में
- चुनना
tickets
डाटासेट। - चुनें डेटासेट हटाएं और संकेतों का पालन करें।
एडब्ल्यूएस CloudFormation
CloudFormation स्टैक के हिस्से के रूप में आपके द्वारा बनाए गए संसाधनों को साफ़ करें।
- AWS CloudFormation कंसोल पर, चुनें ढेर नेविगेशन फलक में
- चुनना
Ticket-Classification-Infrastructure
ढेर। - पर उपयुक्त संसाधन चुनें टैब, का भौतिक आईडी चुनें
ClassificationDeliveryStreamS3Bucket
.
अमेज़न S3 कंसोल खुलता है। - इस बाल्टी में किसी भी वस्तु को हटा दें।
- AWS CloudFormation कंसोल पर लौटें, चुनें मिटाना, और संकेतों का पालन करें।
AWS राज प्रबंधक
अंत में, सीक्रेट मैनेजर सीक्रेट को डिलीट करें।
- सीक्रेट मैनेजर कंसोल पर, सीक्रेट चुनें
ClassificationRedshiftClusterPassword
. - पर क्रियाएँ मेनू, चुनें गुप्त हटाएं.
- प्रतीक्षा अवधि को 7 दिनों के रूप में सेट करें और चुनें शेड्यूल हटाएं.
आपका सीक्रेट 7 दिनों के बाद अपने आप डिलीट हो जाएगा।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, आपने स्वचालित वर्गीकरण और अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए AWS सेवाओं का उपयोग करना सीखा। यह समाधान आपके संगठनों को निम्नलिखित कार्यप्रवाह बनाने में मदद करेगा:
- ग्राहक अनुरोधों को वर्गीकृत करें।
- स्वचालित समाधान सुझाएं।
- ग्राहक अनुरोध वर्गीकरण का विश्लेषण करें और शीर्ष ग्राहक अनुरोधों की खोज करें।
- एक नया स्वचालित समाधान जारी करें और स्वचालन दर बढ़ाएं।
अमेज़न कॉम्प्रिहेंड के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड डॉक्यूमेंटेशन। आप अन्य अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंशन सुविधाओं की खोज कर सकते हैं और अन्य से प्रेरणा प्राप्त कर सकते हैं AWS ब्लॉग पोस्ट वर्गीकरण से परे अमेज़ॅन का उपयोग करने के बारे में।
लेखक के बारे में
सियोंग्योल जेरी चो सिडनी, ऑस्ट्रेलिया में स्थित AWS प्रबंधित सेवाओं में एक वरिष्ठ सिस्टम डेवलपमेंट इंजीनियर हैं। वह मशीन लर्निंग सहित विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके अत्यधिक स्केलेबल और स्वचालित क्लाउड ऑपरेशंस सॉफ़्टवेयर बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है। काम के बाहर, उन्हें यात्रा करना, शिविर लगाना, पढ़ना, खाना बनाना और दौड़ना पसंद है।
मनु शशिकुमार एडब्ल्यूएस प्रबंधित सेवाओं के साथ एक वरिष्ठ सिस्टम इंजीनियर प्रबंधक हैं। मनु और उनकी टीम मैन्युअल प्रयास को कम करने के लिए शक्तिशाली और उपयोग में आसान ऑटोमेशन बनाने पर ध्यान केंद्रित करती है, और ग्राहक अनुरोधों के प्रबंधन के लिए एआई और एमएल-आधारित समाधान बनाती है। काम के बाहर, वह अपना खाली समय अपने परिवार के साथ बिताना पसंद करते हैं, साथ ही विभिन्न मानवीय और स्वयंसेवी गतिविधियों का हिस्सा बनना पसंद करते हैं।
- 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/how-service-providers-can-use-natural-language-processing-to-gain-insights-from-customer-tickets-with-amazon- समझना/
- "
- 100
- 7
- a
- About
- पहुँच
- अनुसार
- लेखा
- सही
- के पार
- कार्य
- गतिविधियों
- पता
- उन्नत
- AI
- सब
- की अनुमति देता है
- पहले ही
- हालांकि
- वीरांगना
- विश्लेषण
- विश्लेषिकी
- विश्लेषण करें
- एपीआई
- आवेदन
- अनुप्रयोगों
- उपयुक्त
- स्थापत्य
- सौंपा
- आडिट
- ऑस्ट्रेलिया
- को स्वचालित रूप से
- स्वचालित
- स्वचालित
- स्वतः
- स्वचालन
- उपलब्ध
- एडब्ल्यूएस
- क्योंकि
- से पहले
- जा रहा है
- नीचे
- BEST
- के बीच
- परे
- खंड
- ब्लॉग
- सीमा
- निर्माण
- इमारत
- व्यापार
- व्यापारिक सूचना
- कॉल
- उम्मीदवारों
- क्षमता
- कब्जा
- कब्जा
- वर्ग
- कारण
- संभावना
- चैनलों
- अक्षर
- प्रभार
- चार्ट
- चुनें
- करने के लिए चुना
- कक्षा
- वर्गीकरण
- बादल
- कोड
- स्तंभ
- पूरा
- गणना करना
- आत्मविश्वास
- विन्यास
- जुडिये
- संबंध
- कनेक्शन
- संगत
- कंसोल
- शामिल हैं
- जारी रखने के
- प्रभावी लागत
- बनाना
- बनाया
- बनाना
- निर्माण
- साख
- रिवाज
- ग्राहक
- ग्राहक
- अनुकूलित
- तिथि
- डाटाबेस
- डेटाबेस
- देरी
- बचाता है
- निर्भर करता है
- तैनाती
- वर्णित
- विवरण
- विकास
- विभिन्न
- अन्य वायरल पोस्ट से
- दस्तावेजों
- नहीं करता है
- डबल
- आसानी
- आसान करने के लिए उपयोग
- संपादक
- दक्षता
- प्रयास
- ईमेल
- सक्षम
- सक्षम बनाता है
- एन्क्रिप्शन
- endpoint
- इंजन
- इंजीनियर
- इंजीनियर्स
- दर्ज
- आवश्यक
- अनुमानित
- उदाहरण
- सिवाय
- मौजूदा
- विशेषज्ञ
- परिवार
- Feature
- विशेषताएं
- वित्तीय
- प्रथम
- फोकस
- केंद्रित
- का पालन करें
- निम्नलिखित
- इस प्रकार है
- से
- पूरा
- समारोह
- उत्पन्न
- ग्लोबली
- समूह
- हैंडलिंग
- हार्डवेयर
- मदद
- मदद करता है
- हाई
- अत्यधिक
- मेजबानी
- कैसे
- How To
- HTTPS
- मानवीय
- नायक
- लागू करने के
- का आयात
- सहित
- बढ़ना
- वृद्धि हुई
- करें-
- इंफ्रास्ट्रक्चर
- निवेश
- अंतर्दृष्टि
- प्रेरणा
- एकीकृत
- बुद्धि
- मुद्दा
- मुद्दों
- IT
- कुंजी
- Instagram पर
- लेबल
- भाषा
- बड़ा
- बड़ा
- शुरू करने
- सीखा
- सीख रहा हूँ
- संभावित
- लाइन
- पंक्तियां
- सूची
- भार
- देखिए
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाया गया
- रखरखाव
- प्रबंधन
- कामयाब
- प्रबंधक
- प्रबंध
- गाइड
- मैन्युअल
- सामग्री
- उल्लेख किया
- हो सकता है
- न्यूनतम
- ML
- मोबाइल
- आदर्श
- मॉडल
- धन
- अधिक
- विभिन्न
- नामों
- प्राकृतिक
- पथ प्रदर्शन
- आवश्यक
- की जरूरत है
- अधिसूचना
- संख्या
- खुला
- खोलता है
- आपरेशन
- संचालन
- अवसर
- ऑप्शंस
- संगठन
- संगठनों
- अन्य
- कुल
- अपना
- पैकेज
- भाग
- पासवर्ड
- स्टाफ़
- प्रदर्शन
- अवधि
- भौतिक
- प्रधान आधार
- शक्तिशाली
- वर्तमान
- पिछला
- मूल्य
- प्रक्रियाओं
- प्रसंस्करण
- रक्षा करना
- प्रदान करना
- बशर्ते
- प्रदाताओं
- सार्वजनिक
- क्रय
- उठाना
- पढ़ना
- वास्तविक समय
- की सिफारिश
- को कम करने
- घटी
- क्षेत्र
- रिपोर्ट
- रिपोर्ट
- का अनुरोध
- अनुरोधों
- आवश्यकताएँ
- संसाधन
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- जिसके परिणामस्वरूप
- परिणाम
- रिटर्न
- मार्ग
- रन
- दौड़ना
- स्केलेबल
- स्केल
- सेकंड
- serverless
- सेवा
- सेवाएँ
- सेट
- हस्ताक्षर
- सरल
- एक
- आकार
- So
- सॉफ्टवेयर
- ठोस
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- कुछ
- अंतरिक्ष
- खर्च
- धुआँरा
- मानक
- प्रारंभ
- शुरू होता है
- स्थिति
- भंडारण
- की दुकान
- भंडार
- धारा
- स्ट्रीमिंग
- संरचित
- प्रस्तुत
- समर्थन
- सिडनी
- प्रणाली
- सिस्टम
- टीम
- टेक्नोलॉजीज
- परीक्षण
- परीक्षण
- RSI
- जिसके चलते
- तीन
- यहाँ
- भर
- टिकट
- टिकट
- पहर
- शीर्षक
- साधन
- उपकरण
- ऊपर का
- प्रशिक्षण
- बदालना
- यात्रा
- रुझान
- प्रकार
- उजागर
- अद्वितीय
- इकाइयों
- अपडेट
- उपयोग
- आमतौर पर
- यूटीसी
- उपयोग
- मूल्य
- विविधता
- विभिन्न
- संस्करण
- देखें
- स्वयंसेवक
- प्रतीक्षा
- वेब
- क्या
- कौन
- बड़े पैमाने पर
- अंदर
- बिना
- काम
- कार्य
- आपका