A felhőre való átállás elengedhetetlen lépés a modern szervezetek számára, amelyek célja a felhő-erőforrások rugalmasságának és nagyságrendjének kihasználása. Olyan eszközök, mint a Terraform és AWS felhőképződés kulcsfontosságúak az ilyen átmenetekhez, és olyan infrastruktúrát kínálnak, mint kód (IaC) képességek, amelyek precízen határozzák meg és kezelik az összetett felhőkörnyezeteket. Előnyei ellenére azonban az IaC tanulási görbéje, valamint a szervezet és az iparág-specifikus megfelelőségi és biztonsági szabványok betartásának összetettsége lelassíthatja a felhőbe való bevezetését. A szervezetek általában úgy hárítják el ezeket az akadályokat, hogy kiterjedt képzési programokba fektetnek be, vagy speciális személyzetet alkalmaznak, ami gyakran megnövekedett költségekhez és késleltetett átálláshoz vezet.
Generatív mesterséges intelligencia (AI) a Amazon alapkőzet közvetlenül kezeli ezeket a kihívásokat. Az Amazon Bedrock egy teljes körűen felügyelt szolgáltatás, amely a vezető mesterséges intelligencia-cégek, például az AI21 Labs, az Anthropic, a Cohere, a Meta, a Stability AI és az Amazon nagy teljesítményű alapozómodelljei (FM) választékát kínálja egyetlen API-val, valamint számos képességek generatív AI-alkalmazások létrehozására biztonsággal, adatvédelemmel és felelősségteljes mesterségesintelligencia-alkalmazásokkal. Az Amazon Bedrock felhatalmazza a csapatokat a Terraform és CloudFormation szkriptek létrehozására, amelyek testreszabottak a szervezeti igényekhez, miközben zökkenőmentesen integrálják a megfelelőségi és biztonsági bevált gyakorlatokat. Hagyományosan az IaC-t tanuló felhőmérnökök manuálisan szitálták át a dokumentációt és a bevált gyakorlatokat, hogy kompatibilis IaC-szkripteket írjanak. Az Amazon Bedrock segítségével a csapatok magas szintű építészeti leírásokat vihetnek be, és generatív mesterséges intelligencia segítségével létrehozhatják a Terraform szkriptek alapkonfigurációját. Ezeket a generált szkripteket úgy alakították ki, hogy megfeleljenek a szervezet egyedi követelményeinek, miközben megfelelnek a biztonsági és megfelelőségi iparági szabványoknak. Ezek a szkriptek alapvető kiindulópontként szolgálnak, és további finomítást és érvényesítést igényelnek, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy megfelelnek a termelési szintű szabványoknak.
Ez a megoldás nemcsak felgyorsítja a migrációs folyamatot, hanem szabványos és biztonságos felhő-infrastruktúrát is biztosít. Ezenkívül a kezdő felhőmérnökök számára standard sablonként kínál kezdeti szkriptvázlatokat, amelyekre építeni lehet, megkönnyítve az IaC tanulási útjukat.
A felhőbe való migráció bonyolultságaiban való navigálás során a strukturált, biztonságos és megfelelő környezet szükségessége a legfontosabb. AWS leszállózóna kielégíti ezt az igényt azáltal, hogy szabványosított megközelítést kínál az AWS-erőforrások telepítéséhez. Ez biztosítja, hogy felhőalapja a kezdetektől az AWS legjobb gyakorlatai szerint épüljön fel. Az AWS Landing Zone segítségével kiküszöböli a találgatásokat a biztonsági konfigurációk, az erőforrás-kiépítés és a fiókkezelés terén. Különösen előnyös azoknak a szervezeteknek, amelyek az irányítás vagy az irányítás feláldozása nélkül szeretnének méretezni, egyértelmű utat biztosítva a robusztus és hatékony felhőbeállításhoz.
Ebben a bejegyzésben bemutatjuk, hogyan hozhat létre személyre szabott, kompatibilis IaC-szkripteket az AWS Landing Zone számára az Amazon Bedrock használatával.
AWS Landing Zone architektúra a felhőmigráció kontextusában
Az AWS Landing Zone segítségével biztonságos, több fiókból álló AWS-környezetet hozhat létre az AWS legjobb gyakorlatain alapulóan. Alapvető környezetet biztosít a többfiókos architektúra használatának megkezdéséhez, az új fiókok beállításának automatizálásához, valamint a megfelelőség, a biztonság és az identitáskezelés központosításához. A következő példa egy testreszabott Terraform-alapú AWS Landing Zone megoldásra mutat be példát, amelyben minden alkalmazás saját AWS-fiókjában található.
A magas szintű munkafolyamat a következő összetevőket tartalmazza:
- Modul-kiépítés – A különböző tartományokban, például adatbázisokban, tárolókban, adatkezelésben, hálózatépítésben és biztonságban különböző platformcsoportok fejlesztenek és tesznek közzé tanúsított vagy egyedi modulokat. Ezeket csővezetékeken keresztül egy Terraform privát modul-nyilvántartásba szállítják, amelyet a szervezet tart fenn a következetesség és a szabványosítás érdekében.
- Számla automata réteg – A számlaautomata (AVM) réteg bármelyiket használja AWS Control Tower, AWS Account Factory a Terraform számára (AFT), vagy egyéni landing zóna megoldás a vend számlákhoz. Ebben a bejegyzésben ezeket a megoldásokat együttesen AVM rétegként nevezzük. Amikor az alkalmazástulajdonosok kérelmet küldenek be az AVM-rétegnek, az a kérés bemeneti paramétereit feldolgozza a cél AWS-fiók létrehozásához. Ezt a fiókot ezután testreszabott infrastruktúra-összetevőkkel látják el az AVM-testreszabások révén, amelyek magukban foglalják Az AWS Control Tower testreszabása or AFT testreszabások.
- Alkalmazási infrastruktúra réteg – Ebben a rétegben az alkalmazáscsoportok az infrastruktúra-összetevőket telepítik a kiépített AWS-fiókokba. Ezt úgy érik el, hogy Terraform kódot írnak egy alkalmazás-specifikus tárolóba. A Terraform kód a platform csapatai által korábban a Terraform privát nyilvántartásban közzétett modulokat hívja meg.
A helyszíni IaC migrációs kihívások leküzdése generatív mesterséges intelligencia segítségével
A helyszíni alkalmazásokat karbantartó csapatok gyakran találkoznak tanulási görbével a Terraformnál, amely az IaC kulcsfontosságú eszköze az AWS-környezetekben. Ez a készséghiány jelentős akadályt jelenthet a felhőalapú migrációs erőfeszítésekben. Az Amazon Bedrock generatív mesterséges intelligencia képességeivel alapvető szerepet játszik ennek a kihívásnak a mérséklésében. Lehetővé teszi a Terraform kód létrehozásának automatizálását az alkalmazásinfrastruktúra réteg számára, lehetővé téve a korlátozott Terraform tapasztalattal rendelkező csapatoknak az AWS-re való hatékony átállást.
Az Amazon Bedrock az építészeti leírásokból Terraform kódot állít elő. Az előállított kód testreszabott és szabványosított a szervezeti bevált gyakorlatok, a biztonság és a szabályozási irányelvek alapján. Ezt a szabványosítást a speciális promptok használatával teszi lehetővé Tudásbázisok az Amazon Bedrock számára, amely a szervezet-specifikus Terraform modulokról tárol információkat. Ez a megoldás a Retrieval Augmented Generation (RAG) segítségével gazdagítja az Amazon Bedrock beviteli promptját a tudásbázisból származó részletekkel, így biztosítva, hogy a kimeneti Terraform konfiguráció és a README-tartalom megfeleljen a szervezet Terraform bevált gyakorlatainak és irányelveinek.
A következő diagram ezt az architektúrát szemlélteti.
A munkafolyamat a következő lépésekből áll:
- A folyamat a fiókértékesítéssel kezdődik, ahol az alkalmazástulajdonosok kérelmet nyújtanak be egy új AWS-fiók létrehozására. Ez meghívja az AVM-et, amely feldolgozza a kérés paramétereit a cél AWS-fiók létrehozásához.
- Az áttelepítésre szánt alkalmazás architektúraleírása az AVM réteg egyik bemeneteként kerül átadásra.
- A fiók kiépítése után a rendszer alkalmazza az AVM-testreszabásokat. Ez magában foglalhatja Az AWS Control Tower testreszabása or AFT testreszabások amelyek beállítják a fiókot a szükséges infrastruktúra-összetevőkkel és konfigurációkkal a szervezeti szabályzatokkal összhangban.
- Ezzel párhuzamosan az AVM réteg egy Lambda függvényt hív meg a Terraform kód létrehozásához. Ez a funkció testreszabott prompttal gazdagítja az architektúra leírását, és a RAG segítségével továbbfejleszti a promptot a Bedrock tudásbázisból származó szervezet-specifikus kódolási irányelvekkel. Ez a Tudásbázis testre szabott bevált gyakorlatokat, biztonsági korlátokat és a szervezetre vonatkozó irányelveket tartalmazza. Lásd egy illusztrációt példa a Tudásbázisba feltöltött szervezet-specifikus Terraform modul specifikációk és útmutatók.
- Üzembe helyezés előtt a Terraform kód kezdeti tervezetét a felhőmérnökök vagy egy automatizált kódellenőrző rendszer alaposan átnézik, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy az megfelel az összes műszaki és megfelelőségi szabványnak.
- A felülvizsgált és frissített Terraform-szkripteket ezután az infrastruktúra-összetevők újonnan kiépített AWS-fiókba való üzembe helyezésére használják, beállítva az alkalmazáshoz szükséges számítási, tárolási és hálózati erőforrásokat.
Megoldás áttekintése
Az AWS Landing Zone telepítése egy Lambda funkciót használ Terraform szkriptek generálására építészeti bemenetekből. Ez a funkció, amely központi szerepet játszik a műveletben, ezeket a bemeneteket kompatibilis kóddá alakítja az Amazon Bedrock és az Amazon Bedrock tudásbázisok segítségével. A kimenet ezután egy GitHub-lerakatban kerül tárolásra, amely megfelel az áttelepítésben lévő adott alkalmazásnak. A következő szakaszok részletezik a megoldás megvalósításához szükséges előfeltételeket és konkrét lépéseket.
Előfeltételek
Az alábbiakkal kell rendelkeznie:
Állítsa be a Lambda funkciót egyéni kód generálásához
Ez a Lambda funkció kulcsfontosságú eleme az AWS szolgáltatások testreszabott, kompatibilis Terraform konfigurációinak létrehozásának automatizálásának. Az előállított konfigurációkat közvetlenül egy kijelölt GitHub-tárhelyen végzi el, összhangban a szervezeti bevált gyakorlatokkal. A funkció kódját lásd az alábbiakban GitHub repo. A lambda funkció létrehozásához kövesse a következőt utasítás.
A következő diagram a funkció munkafolyamatát mutatja be.
A munkafolyamat a következő lépéseket tartalmazza:
- A függvényt egy esemény hívja meg az AVM rétegből, amely tartalmazza az architektúra leírását.
- A függvény lekéri és használja a Terraform modul definícióit a tudásbázisból.
- A függvény kétszer hívja meg az Amazon Bedrock modellt, az ajánlottat követve azonnali mérnöki irányelvek. A funkció a RAG segítségével gazdagítja a beviteli promptot a Terraform modul információival, és gondoskodik arról, hogy a kimeneti kód megfeleljen a szervezeti bevált gyakorlatoknak.
- Először is generáljon Terraform konfigurációkat a szervezeti kódolási irányelvek szerint, és vegye fel a Terraform modul részleteit a tudásbázisból. A prompt például a következő lehet: „Terraform konfigurációk létrehozása az AWS-szolgáltatásokhoz. Kövesse a biztonsági bevált módszereket az IAM-szerepkörök és a legkisebb jogosultságok használatával. Adjon meg minden szükséges paramétert, alapértelmezett értékekkel. Adjon hozzá megjegyzéseket, amelyek elmagyarázzák az általános architektúrát és az egyes erőforrások célját."
- Másodszor, hozzon létre egy részletes README fájlt. Például: „Részletes README létrehozása a Terraform konfigurációhoz az AWS-szolgáltatások alapján. Az AWS jól felépített keretrendszert követő biztonsági fejlesztésekről és költségoptimalizálási tippekről szóló szakaszokat is tartalmazhat. Ezenkívül adja meg a részletes költséglebontást minden egyes igénybe vett AWS-szolgáltatáshoz az óradíjakkal és a teljes napi és havi költséggel együtt.
- A generált Terraform konfigurációt és a README-t a GitHub adattárba helyezi, így biztosítva a nyomon követhetőséget és az átláthatóságot.
- Végül sikeresen válaszol, beleértve a rögzített GitHub-fájlok URL-címét, vagy részletes hibainformációkat ad vissza hibaelhárításhoz.
Tudásbázisok konfigurálása az Amazon Bedrock számára
Kövesse az alábbi lépéseket az Amazon Bedrock tudásbázisának beállításához:
- Az Amazon Bedrock konzolon válassza a lehetőséget Blog a navigációs ablaktáblában.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Tudásbázis létrehozása.
- Adjon meg egy világos és leíró nevet, amely tükrözi tudásbázisa célját, például az Amazon Bedrock AWS-fiókbeállítási tudásbázisát.
- Rendeljen hozzá egy előre konfigurált IAM-szerepet a szükséges engedélyekkel. Általában az a legjobb, ha hagyja, hogy az Amazon Bedrock hozza létre ezt a szerepet, hogy megbizonyosodjon arról, hogy rendelkezik a megfelelő jogosultságokkal.
- Töltsön fel egy JSON-fájlt egy S3 tárolóba, ahol a biztonság érdekében engedélyezett a titkosítás. Ennek a fájlnak tartalmaznia kell az AWS-szolgáltatások és a Terraform modulok strukturált listáját. A JSON-szerkezethez használja a következőket példa a GitHub adattárból.
- Válassza ki az alapértelmezett beágyazási modellt.
- Engedélyezze az Amazon Bedrock számára, hogy létrehozza és kezelje a vektortárat Amazon OpenSearch szolgáltatás.
- Tekintse át az információkat a pontosság érdekében. Különös figyelmet kell fordítani az S3 vödör URI-jára és az IAM szerepkör részleteire.
- Hozd létre tudásbázisodat.
Miután telepítette és konfigurálta ezeket az összetevőket, amikor az AWS Landing Zone megoldása meghívja a Lambda funkciót, a következő fájlok jönnek létre:
- Terraform konfigurációs fájl – Ez a fájl az infrastruktúra beállítását adja meg.
- Egy átfogó README fájl – Ez a fájl dokumentálja a kódba beágyazott biztonsági szabványokat, megerősítve, hogy azok megfelelnek a kezdeti szakaszokban felvázolt biztonsági gyakorlatoknak. Ezenkívül ez a README építészeti összefoglalót, költségoptimalizálási tippeket és részletes költséglebontást tartalmaz a Terraform konfigurációban leírt erőforrásokhoz.
A következő képernyőképen egy példa látható a Terraform konfigurációs fájlra.
A következő képernyőképen egy példa látható a README fájlra.
Tisztítsuk meg
Az erőforrások tisztításához hajtsa végre a következő lépéseket:
- Törölje a Lambda funkciót, ha már nincs rá szükség.
- Ürítse ki és törölje a Terraform állapottároláshoz használt S3 tárolót.
- Távolítsa el a generált Terraform-szkripteket és a README-fájlt a GitHub-tárhelyről.
- Törölje a tudásbázist ha már nincs rá szükség.
Következtetés
Az Amazon Bedrock generatív mesterséges intelligencia képességei nemcsak egyszerűsítik a kompatibilis Terraform szkriptek létrehozását az AWS-telepítésekhez, hanem kulcsfontosságú tanulási segédeszközként is szolgálnak a kezdő felhőmérnökök számára, akik a helyszíni alkalmazásokat AWS-re váltják át. Ez a megközelítés felgyorsítja a felhőbe való migrációs folyamatot, és segít betartani a bevált gyakorlatokat. A megoldást arra is használhatja, hogy értéket biztosítson az áttelepítés után, javítva a napi műveleteket, például a folyamatos infrastruktúrát és a költségoptimalizálást. Bár ebben a bejegyzésben elsősorban a Terraformra összpontosítottunk, ezek az alapelvek az AWS CloudFormation telepítését is javíthatják, sokoldalú megoldást nyújtva infrastrukturális igényeire.
Készen áll arra, hogy egyszerűsítse felhőmigrációs folyamatát az Amazon Bedrock generatív mesterséges intelligenciájával? Kezdje a Amazon Bedrock felhasználói kézikönyv hogy megértse, hogyan könnyítheti meg szervezete felhőalapú utazását. További segítségért és szakértelemért fontolja meg a használatát AWS professzionális szolgáltatások hogy egyszerűsítse a felhőbe való átállást, és maximalizálja az Amazon Bedrock előnyeit.
Használja ki a gyors, biztonságos és hatékony felhőalapú alkalmazás lehetőségeit az Amazon Bedrock segítségével. Tegye meg az első lépést még ma, és fedezze fel, hogyan javíthatja szervezete felhőalapú átalakítási törekvéseit.
A szerzőről
Ebbey Thomas az egyéni AWS Landing Zone erőforrások stratégiázására és fejlesztésére specializálódott, különös tekintettel a generatív mesterséges intelligencia használatára a felhő-infrastruktúra automatizálásának javítására. Az AWS Professional Services-nél betöltött szerepében Ebbey szakértelme központi szerepet játszik a felhőalapú alkalmazást egyszerűsítő megoldások kidolgozásában, biztonságos és hatékony működési keretet biztosítva az AWS-felhasználók számára. Ismert a felhő kihívásaival kapcsolatos innovatív megközelítéséről és a felhőszolgáltatások képességeinek fejlesztése iránti elkötelezettségéről.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-customized-compliant-application-iac-scripts-for-aws-landing-zone-using-amazon-bedrock/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 150
- 7
- 800
- a
- gyorsul
- Szerint
- Fiók
- számlavezetés
- Fiókok
- pontosság
- elért
- át
- törvény
- hozzá
- Ezen kívül
- címek
- tapad
- ragaszkodva
- Örökbefogadás
- fejlett
- Után
- AI
- Támogatás
- Célzás
- összehangolása
- igazítás
- Minden termék
- mentén
- Is
- Bár
- amazon
- Az Amazon Web Services
- an
- és a
- Antropikus
- api
- Alkalmazás
- alkalmazások
- alkalmazott
- alkalmazandó
- megközelítés
- építészeti
- építészet
- VANNAK
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- AS
- Támogatás
- At
- figyelem
- bővített
- automatizált
- Automatizált
- automatizálás
- Automatizálás
- AWS
- AWS felhőképződés
- AWS professzionális szolgáltatások
- bázis
- alapján
- kiindulási
- BE
- kezdődik
- kezdő
- elkezdődik
- előnyös
- Előnyök
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- Bontás
- széles
- épít
- épült
- de
- by
- kéri
- TUD
- képességek
- tőkésít
- központi
- központosítani
- Vizsgázott
- kihívás
- kihívások
- választás
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- ragadozó ölyv
- világos
- felhő
- felhő elfogadása
- felhő infrastruktúra
- felhő szolgáltatások
- kód
- Kódellenőrző
- Kódolás
- együttesen
- Hozzászólások
- elkötelezettség
- követ
- elkötelezett
- Companies
- bonyolult
- bonyodalmak
- bonyolultság
- teljesítés
- engedékeny
- összetevő
- alkatrészek
- átfogó
- veszélyeztetése
- Kiszámít
- Configuration
- megerősít
- kötőszó
- Fontolja
- áll
- Konzol
- tartalmaz
- Konténerek
- tartalom
- kontextus
- ellenőrzés
- Irányítótorony
- kijavítására
- Megfelelő
- Költség
- kiadások
- tudott
- Számláló
- teremt
- létrehozása
- teremtés
- görbe
- szokás
- szabott
- napi
- dátum
- adatkezelés
- adatbázisok
- alapértelmezett
- meghatározott
- definíciók
- Késik
- szállított
- telepíteni
- bevezetéséhez
- bevetés
- bevetések
- leírt
- leírás
- kijelölt
- Ellenére
- részlet
- részletes
- részletek
- Fejleszt
- fejlesztése
- diagram
- különböző
- közvetlenül
- felfedez
- dokumentáció
- dokumentumok
- domainek
- le-
- vázlat
- vezetés
- minden
- hatékony
- erőfeszítések
- bármelyik
- megszüntetése
- beágyazott
- képessé
- felhatalmazza
- engedélyezve
- találkozás
- titkosítás
- törekvéseket
- Mérnöki
- Mérnökök
- növelése
- fokozása
- gazdagítják
- gazdagítja
- Környezet
- környezetek
- hiba
- alapvető
- esemény
- példa
- tapasztalat
- szakvélemény
- magyarázó
- Feltárása
- kiterjedt
- megkönnyíti
- megkönnyítését
- gyár
- filé
- Fájlok
- vezetéknév
- Rugalmasság
- Összpontosít
- összpontosított
- következik
- következő
- A
- Előre
- Alapítvány
- alapítványi
- Keretrendszer
- ból ből
- teljesen
- funkció
- további
- rés
- generál
- generált
- generál
- generáló
- generáció
- nemző
- Generatív AI
- kap
- GitHub
- kormányzás
- irányelvek
- Legyen
- he
- segít
- segít
- magas szinten
- nagy teljesítményű
- Kölcsönzés
- övé
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTML
- http
- HTTPS
- akadály
- gátfutás
- Identitás
- identitás menedzsment
- if
- illusztrálja
- szemléltető jellegű
- végre
- fejlesztések
- in
- tartalmaz
- magában foglalja a
- Beleértve
- <p></p>
- ipar
- ipari szabványok
- iparág-specifikus
- információ
- Infrastruktúra
- kezdetben
- újító
- bemenet
- bemenet
- integrálása
- Intelligencia
- bele
- befektetés
- hivatkozni
- behívja
- IT
- ITS
- utazás
- jpeg
- jpg
- json
- Kulcs
- tudás
- ismert
- Labs
- leszállási
- réteg
- vezető
- vezetékek
- tanulás
- legkevésbé
- hadd
- mint
- Korlátozott
- vonal
- Lista
- hosszabb
- keres
- gép
- készült
- karbantartott
- fenntartása
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- kezelése
- sikerült
- vezetés
- kézzel
- Maximize
- Találkozik
- Megfelel
- meta
- elvándorlás
- enyhítő
- modell
- modellek
- modern
- Modulok
- Modulok
- havi
- név
- Keresse
- Navigáció
- elengedhetetlen
- Szükség
- szükséges
- igények
- hálózatba
- Új
- újonnan
- nem
- of
- felajánlás
- Ajánlatok
- gyakran
- on
- ONE
- folyamatban lévő
- csak
- működés
- operatív
- Művelet
- optimalizálás
- or
- szervezet
- szervezeti
- szervezetek
- vázolt
- teljesítmény
- átfogó
- saját
- tulajdonosok
- üvegtábla
- Párhuzamos
- paraméterek
- Legfőbb
- különösen
- Elmúlt
- ösvény
- Fizet
- engedélyek
- személyzet
- döntő
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játszik
- kérem
- pont
- Politikák
- lehetséges
- állás
- potenciális
- gyakorlat
- Pontosság
- előfeltételek
- korábban
- elsősorban
- elvek
- magánélet
- magán
- kiváltság
- folyamat
- Folyamatok
- szakmai
- Programok
- utasításokat
- ad
- biztosít
- amely
- ellátás
- közzétesz
- közzétett
- cél
- rongy
- gyors
- Az árak
- ajánlott
- utal
- tükrözi
- iktató hivatal
- szabályozók
- raktár
- kérni
- kötelező
- követelmények
- lakik
- forrás
- Tudástár
- felelős
- visszakeresés
- Visszatér
- Kritika
- felül
- erős
- Szerep
- szerepek
- Skála
- forgatókönyv
- szkriptek
- zökkenőmentesen
- szakaszok
- biztonság
- biztonság
- lát
- szolgál
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítás
- felépítés
- kellene
- előadás
- Műsorok
- Szitál
- jelentős
- egyszerűsítése
- egyetlen
- jártasság
- lassú
- megoldások
- Megoldások
- speciális
- specializált
- specializálódott
- különleges
- specifikációk
- Stabilitás
- standard
- szabványosítás
- szabványok
- kezdet
- kezdődött
- Kezdve
- Állami
- Lépés
- Lépései
- tárolás
- tárolni
- memorizált
- árnyékolók
- áramvonal
- struktúra
- szerkesztett
- beküldése
- siker
- ilyen
- ÖSSZEFOGLALÓ
- biztos
- rendszer
- szabott
- Vesz
- cél
- csapat
- Műszaki
- sablonok
- Terraform
- hogy
- A
- az információ
- azok
- akkor
- Ezek
- ők
- ezt
- alaposan
- Keresztül
- idővonalak
- tippek
- nak nek
- Ma
- szerszám
- szerszámok
- Végösszeg
- Tower
- Nyomon követhetőség
- hagyományosan
- Képzések
- Átalakítás
- átmenet
- átálláshoz
- átmenetek
- Átláthatóság
- Kétszer
- jellemzően
- megért
- egyedi
- frissítve
- feltöltve
- upon
- használ
- használt
- használó
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- hasznosítja
- érvényesítés
- érték
- Értékek
- különféle
- sokoldalú
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- amikor
- ami
- míg
- val vel
- belül
- nélkül
- munkafolyamat
- lenne
- ír
- írás
- te
- A te
- zephyrnet
- zóna