Optimalisasi biaya merupakan salah satu pilar dari Kerangka Kerja AWS Well-Architected, dan ini merupakan proses penyempurnaan dan peningkatan berkelanjutan selama rentang siklus hidup beban kerja. Ini memungkinkan membangun dan mengoperasikan sistem sadar biaya yang meminimalkan biaya, memaksimalkan laba atas investasi, dan mencapai hasil bisnis.
Amazon SageMaker adalah layanan pembelajaran mesin (ML) yang dikelola sepenuhnya yang menawarkan berbagai opsi dan kemampuan pengoptimalan biaya seperti pelatihan titik terkelola, titik akhir multi-model, Inferensi AWS, ML Savings Plans, dan banyak lainnya yang membantu mengurangi total biaya kepemilikan (TCO) beban kerja ML dibandingkan opsi berbasis cloud lainnya, seperti swakelola Cloud komputasi elastis Amazon (Amazon EC2) dan dikelola oleh AWS Layanan Amazon Elastic Kubernetes (AmazonEKS).
AWS berdedikasi untuk membantu Anda mencapai penghematan tertinggi dengan menawarkan pilihan layanan dan harga yang ekstensif. Kami menyediakan alat untuk manajemen biaya yang fleksibel dan meningkatkan visibilitas biaya terperinci dan penggunaan beban kerja Anda.
Pada 2021, kami meluncurkan Layanan Proaktif AWS Support sebagai bagian dari Dukungan Perusahaan AWS rencana. Sejak diperkenalkan, kami telah membantu ratusan pelanggan mengoptimalkan beban kerja mereka, mengatur pagar pembatas, dan meningkatkan visibilitas biaya dan penggunaan beban kerja ML mereka.
Dalam postingan ini, kami membagikan pelajaran yang didapat dan memandu Anda melalui berbagai cara untuk menganalisis penggunaan SageMaker Anda dan mengidentifikasi peluang untuk pengoptimalan biaya.
Analisis biaya SageMaker menggunakan AWS Cost Explorer
Penjelajah Biaya AWS menyediakan tampilan yang telah dikonfigurasi sebelumnya yang menampilkan informasi tentang tren biaya Anda dan memberi Anda awal untuk memahami riwayat dan tren biaya Anda. Ini memungkinkan Anda memfilter dan mengelompokkan berdasarkan nilai seperti layanan AWS, jenis penggunaan, tag alokasi biaya, jenis instans EC2, dan lebih. Jika menggunakan penagihan gabungan, Anda juga dapat memfilter menurut akun tertaut. Selain itu, Anda dapat menyetel interval waktu dan perincian, serta memperkirakan biaya mendatang berdasarkan biaya historis dan data penggunaan Anda.
Mari kita mulai dengan menggunakan Cost Explorer untuk mengidentifikasi peluang pengoptimalan biaya di SageMaker.
- Di konsol Cost Explorer, pilih SageMaker untuk Pelayanan Dan pilihlah Terapkan filter.
- Anda dapat mengatur interval waktu dan perincian yang diinginkan, serta Kelompok oleh parameter.
- Anda dapat menampilkan data bagan dalam format batang, garis, atau petak tumpukan.
- Setelah Anda mencapai hasil yang diinginkan dengan filter dan pengelompokan, Anda dapat mengunduh hasil dengan memilih Unduh sebagai CSV atau simpan laporan dengan memilih Simpan ke pustaka laporan.
Tangkapan layar berikut menunjukkan biaya SageMaker per bulan untuk rentang tanggal yang dipilih, dikelompokkan berdasarkan Wilayah.
Untuk panduan umum dalam menggunakan Cost Explorer, lihat Tampilan Baru AWS Cost Explorer dan Kasus Penggunaan Umum.
Secara opsional, Anda dapat mengaktifkan Laporan Biaya dan Penggunaan AWS (AWS CUR) untuk mendapatkan wawasan tentang data biaya dan penggunaan untuk akun Anda. Laporan berisi detail konsumsi AWS per jam. Itu disimpan di Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) di akun pembayar, yang menggabungkan data untuk semua akun tertaut. Anda dapat membuat kueri laporan untuk menganalisis tren penggunaan Anda dan mengambil tindakan yang tepat untuk mengoptimalkan biaya. Amazon Athena adalah layanan kueri tanpa server yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis data dari laporan Anda di Amazon S3 menggunakan SQL standar. Untuk informasi selengkapnya dan contoh kueri, lihat Pustaka Kueri AWS CUR.
Kode berikut adalah contoh kueri AWS CUR untuk mendapatkan biaya SageMaker selama 3 bulan penggunaan terakhir:
Anda juga dapat memasukkan data AWS CUR ke dalamnya Amazon QuickSight, di mana Anda dapat mengiris dan memotongnya dengan cara apa pun yang Anda inginkan untuk tujuan pelaporan atau visualisasi. Untuk instruksi tentang menelan data CUR ke QuickSight, lihat Bagaimana cara menyerap dan memvisualisasikan Laporan Biaya dan Penggunaan (CUR) AWS ke dalam Amazon QuickSight.
Analisis biaya untuk jenis penggunaan SageMaker
Biaya SageMaker bulanan Anda berasal dari berbagai jenis penggunaan SageMaker seperti instans notebook, hosting, pelatihan, dan pemrosesan, antara lain. Memilih filter layanan SageMaker dan mengelompokkannya berdasarkan Jenis penggunaan dimensi di Cost Explorer memberi Anda gambaran umum tentang distribusi biaya berdasarkan jenis penggunaan SageMaker. Jenis penggunaan ditampilkan dalam format
Tangkapan layar berikut menampilkan distribusi biaya yang dikelompokkan berdasarkan jenis penggunaan SageMaker saat akun telah melaporkan penggunaan pada notebook dan Studio Amazon SageMaker Aplikasi KernelGateway.
Praktik terbaik umum untuk mengoptimalkan biaya SageMaker
Di bagian ini, kami membagikan rekomendasi umum untuk menghemat biaya saat menggunakan SageMaker.
Tagging
A label adalah label yang Anda tetapkan ke sumber daya AWS. Kamu bisa gunakan tag untuk mengatur sumber daya Anda oleh pengguna, departemen, atau pusat biaya, dan lacak biaya Anda secara mendetail. Tag alokasi biaya dapat digunakan untuk mengkategorikan biaya Penjelajah Biaya or Laporan Biaya dan Penggunaan. Untuk tips dan praktik terbaik terkait alokasi biaya untuk lingkungan dan beban kerja SageMaker Anda, lihat Siapkan alokasi biaya tingkat perusahaan untuk lingkungan dan beban kerja ML menggunakan penandaan sumber daya di Amazon SageMaker
Anggaran AWS
Anggaran AWS memberi Anda visibilitas ke dalam biaya ML Anda di AWS dan membantu Anda melacak biaya SageMaker Anda, termasuk pengembangan, pelatihan, dan hosting. Ini memungkinkan Anda menetapkan anggaran khusus untuk melacak biaya dan penggunaan Anda dari kasus penggunaan yang paling sederhana hingga yang paling rumit. Anggaran AWS juga mendukung email atau Layanan Pemberitahuan Sederhana Amazon (Amazon SNS) pemberitahuan ketika biaya aktual atau perkiraan dan penggunaan melebihi ambang batas anggaran Anda, atau ketika penggunaan atau cakupan Savings Plan Anda yang sebenarnya turun di bawah ambang batas yang Anda inginkan.
AWS Budgets juga terintegrasi dengan Cost Explorer, sehingga Anda dapat dengan mudah melihat dan menganalisis driver biaya dan penggunaan Anda, Obrolan AWS, sehingga Anda dapat menerima peringatan Anggaran AWS di saluran Slack atau ruang Amazon Chime yang ditentukan, dan Katalog Layanan AWS, sehingga Anda dapat melacak biaya pada portofolio dan produk AWS yang disetujui. Anda juga dapat menyetel lansiran dan mendapatkan pemberitahuan saat biaya atau penggunaan Anda melebihi (atau diperkirakan akan melebihi) jumlah yang dianggarkan. Setelah membuat anggaran, Anda dapat melacak kemajuan di konsol AWS Budgets. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Mengelola biaya Anda dengan Anggaran AWS.
Konsol Penagihan AWS
Grafik Konsol Penagihan AWS memungkinkan Anda dengan mudah memahami pengeluaran AWS, melihat dan membayar faktur, mengelola preferensi penagihan dan pengaturan pajak, serta mengakses layanan pengelolaan keuangan cloud tambahan. Anda dapat dengan cepat mengevaluasi apakah pembelanjaan bulanan Anda sejalan dengan periode sebelumnya, prakiraan, atau anggaran, serta menyelidiki dan mengambil tindakan korektif secara tepat waktu. Anda dapat menggunakan halaman dasbor konsol Penagihan AWS untuk mendapatkan gambaran umum tentang pengeluaran AWS Anda. Anda juga dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi layanan atau Wilayah dengan biaya tertinggi dan melihat tren pengeluaran Anda selama beberapa bulan terakhir serta untuk melihat berbagai perincian penggunaan AWS Anda.
Grafik Ringkasan AWS bagian halaman ini memberikan ikhtisar tentang biaya AWS Anda di semua akun, Wilayah, penyedia layanan, dan layanan, serta KPI lainnya. Ini juga memberikan perbandingan dengan total perkiraan biaya Anda untuk bulan ini. Itu Biaya tertinggi bagian menunjukkan layanan, akun, atau Wilayah teratas Anda menurut perkiraan pembelanjaan bulan-ke-tanggal (MTD). Itu Tren biaya berdasarkan lima layanan teratas bagian menunjukkan tren biaya untuk lima layanan teratas Anda selama tiga hingga enam periode penagihan tertutup terakhir.
Perencanaan dan perkiraan
Peramalan adalah bagian penting untuk tetap mengetahui biaya dan penggunaan cloud Anda, dan menjadi semakin penting seiring dengan skala bisnis Anda.
AWS memiliki beberapa opsi untuk membantu Anda memperkirakan biaya. Itu fitur perkiraan dari Cost Explorer memberi Anda kemampuan untuk membuat prakiraan penggunaan khusus untuk mengetahui perkiraan biaya mendatang. Itu peramalan bertenaga ML bawaan QuickSight memungkinkan Anda memperkirakan metrik bisnis utama Anda dengan kesederhanaan tunjuk-dan-klik. Ini menawarkan cara mudah menggunakan ML untuk membuat prediksi pada data deret waktu apa pun dengan waktu penyiapan minimal dan tidak memerlukan pengalaman ML.
Anda juga dapat menggunakan Prakiraan Amazon, layanan terkelola sepenuhnya yang menggunakan ML untuk memberikan prakiraan yang sangat akurat, untuk menghasilkan prakiraan untuk layanan AWS tertentu dengan data yang dikumpulkan dari AWS CUR. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Memperkirakan pengeluaran AWS menggunakan Laporan Biaya dan Penggunaan AWS, AWS Glue DataBrew, dan Amazon Forecast.
Untuk informasi tambahan tentang opsi perkiraan biaya, lihat Menggunakan alat yang tepat untuk perkiraan biaya cloud Anda.
Contoh ukuran yang tepat
Anda dapat mengoptimalkan biaya SageMaker dan hanya membayar apa yang benar-benar Anda butuhkan dengan memilih sumber daya yang tepat. Anda harus menyesuaikan ukuran instans komputasi SageMaker sebelum membeli Savings Plan untuk memberikan komitmen yang tepat dan mendapatkan penghematan biaya maksimum. SageMaker saat ini menawarkan Instance komputasi ML pada berbagai keluarga contoh. Machine learning adalah proses iteratif dengan berbagai persyaratan komputasi untuk berbagai tahapan siklus hidup ML, mulai dari prapemrosesan data hingga pelatihan model dan hosting model. Mengidentifikasi jenis instans komputasi yang tepat merupakan tantangan, dan dapat menyebabkan penyediaan sumber daya yang berlebihan sehingga meningkatkan biaya. Arsitektur modular SageMaker memungkinkan Anda mengoptimalkan skalabilitas, performa, dan harga beban kerja ML Anda berdasarkan tahapan siklus hidup ML. Untuk detail lebih lanjut, lihat Sumber daya komputasi ukuran yang tepat untuk notebook Amazon SageMaker, pekerjaan pemrosesan, pelatihan, dan penerapan bagian pos Pastikan sumber daya komputasi yang efisien di Amazon SageMaker.
Paket Tabungan Amazon SageMaker
Paket Hemat Amazon SageMaker adalah model harga fleksibel untuk SageMaker. Ini menawarkan tarif diskon dengan imbalan komitmen untuk jumlah penggunaan yang konsisten (diukur dalam $/jam) untuk jangka waktu 1 tahun atau 3 tahun. Savings Plans memberikan fleksibilitas karena model berbasis penggunaan dan membantu mengurangi biaya Anda hingga 64%. Tarif ini secara otomatis berlaku untuk penggunaan instans SageMaker ML yang memenuhi syarat termasuk notebook Studio, instans notebook SageMaker, Pemrosesan SageMaker, Pengatur Data SageMaker, pelatihan SageMaker, inferensi real-time SageMaker, dan transformasi batch SageMaker terlepas dari family instans, ukuran, atau Wilayah. Ini memudahkan Anda untuk memaksimalkan penghematan terlepas dari bagaimana kasus penggunaan dan konsumsi Anda berkembang dari waktu ke waktu, dan Anda dapat menghemat hingga 64% dibandingkan dengan harga Sesuai Permintaan.
Misalnya, Anda dapat memulai dengan contoh kecil untuk bereksperimen dengan berbagai algoritme pada sebagian kecil kumpulan data Anda. Kemudian, Anda dapat berpindah ke instans yang lebih besar untuk menyiapkan data dan melatih dalam skala besar terhadap kumpulan data lengkap Anda. Terakhir, Anda dapat menerapkan model Anda di beberapa Wilayah untuk menyajikan prediksi latensi rendah kepada pengguna Anda. Semua modifikasi dan penerapan ukuran instans di seluruh Wilayah baru akan dicakup oleh Savings Plan yang sama, tanpa memerlukan upaya manajemen apa pun dari pihak Anda.
Setiap jenis penggunaan SageMaker yang memenuhi syarat untuk SageMaker Savings Plan memiliki a Tarif Savings Plans dan tarif Sesuai Permintaan. Saat Anda mendaftar ke SageMaker Savings Plans, Anda akan dikenai tarif Savings Plans untuk penggunaan Anda sesuai dengan komitmen Anda. Setiap penggunaan di luar komitmen akan dikenakan tarif Sesuai Permintaan. Konsol Manajemen Biaya AWS memberi Anda rekomendasi yang memudahkan untuk menemukan tingkat komitmen yang tepat untuk Savings Plan. Rekomendasi ini didasarkan pada hal-hal berikut:
- Penggunaan SageMaker Anda dalam 7, 30, atau 60 hari terakhir. Anda harus memilih periode waktu yang paling mewakili penggunaan Anda di masa mendatang.
- Jangka waktu paket Anda: 1 tahun atau 3 tahun.
- Opsi pembayaran Anda: Tanpa Uang Muka, Uang Muka Sebagian (50% atau lebih), atau Semua Uang Muka. Beberapa pelanggan lebih suka (atau harus menggunakan) opsi terakhir ini, karena memberi mereka pandangan yang jelas dan dapat diprediksi tentang tagihan SageMaker mereka.
Rekomendasi didasarkan pada riwayat penggunaan Anda selama periode lihat balik yang dipilih dan tidak memperkirakan penggunaan Anda. Pastikan untuk memilih periode lihat balik yang mencerminkan penggunaan Anda di masa mendatang. Paket berjangka 3 tahun memberikan tingkat diskonto tertinggi; sama halnya, opsi pembayaran Semua di Muka menawarkan tingkat diskonto tertinggi dibandingkan dengan opsi pembayaran Tanpa Uang Muka atau Sebagian di Muka. Beban kerja dan penggunaan biasanya berubah dari waktu ke waktu dan pola penggunaan yang konsisten dan stabil menjadi kandidat yang baik untuk rencana penghematan. Jika Anda memiliki banyak beban kerja jangka pendek atau sekali saja, memilih komitmen yang tepat untuk penggunaan komputasi (diukur per jam) bisa jadi sulit. Direkomendasikan untuk terus membeli komitmen Savings Plans dalam jumlah kecil dari waktu ke waktu. Ini memastikan bahwa Anda mempertahankan tingkat cakupan yang tinggi untuk memaksimalkan diskon Anda, dan rencana Anda sangat cocok dengan beban kerja dan kebutuhan organisasi Anda setiap saat.
Untuk memahami rekomendasi Rencana Tabungan, lihat Kurangi Biaya Pembelajaran Mesin Anda dengan Pengurangan Harga Instans dan Paket Penghematan untuk Amazon SageMaker.
Laporan pemanfaatan
Untuk Tabungan Rencana aktif, laporan pemanfaatan tersedia di konsol Savings Plans untuk melihat persentase komitmen yang benar-benar Anda gunakan. Anda dapat menggunakan laporan penggunaan Savings Plans untuk memahami secara visual berapa banyak komitmen Savings Plans yang Anda gunakan selama periode waktu yang dikonfigurasi, serta penghematan Anda dibandingkan dengan harga Sesuai Permintaan. Misalnya, jika Anda memiliki komitmen $10/jam, dan penggunaan Anda yang ditagih dengan tarif Savings Plan berjumlah $9.80 untuk jam tersebut, penggunaan Anda untuk jam tersebut adalah 98%. Anda dapat melihat penggunaan Savings Plans Anda per jam, harian, atau bulanan, berdasarkan periode lihat balik Anda. Anda dapat menerapkan filter menurut jenis Savings Plans, akun anggota, Wilayah, dan keluarga instans di filter bagian. Jika Anda adalah pengguna di akun manajemen, Anda dapat melihat pemanfaatan gabungan untuk seluruh Kelompok Penagihan Gabungan.
Tangkapan layar berikut menunjukkan contoh laporan penggunaan. Anda dapat melihat bahwa meskipun cakupan Savings Plans tidak 100% pada beberapa hari berturut-turut, total tabungan bersih tetap positif. Tanpa Savings Plans, Anda akan dikenakan tarif Sesuai Permintaan untuk penggunaan. Untuk mewujudkan penghematan maksimal dan menghindari komitmen berlebihan, disarankan untuk memilih komitmen yang tepat berdasarkan penggunaan beban kerja SageMaker Anda yang konsisten dan optimal.
Laporan liputan
Demikian juga, laporan cakupan menunjukkan berapa banyak pembelanjaan Anda yang memenuhi syarat telah dicakup oleh paket tersebut. Untuk memahami bagaimana cakupan dihitung, lihat Menggunakan laporan cakupan Anda.
Tangkapan layar berikut menunjukkan contoh laporan cakupan. Anda dapat melihat bahwa cakupan rata-rata untuk jangka waktu yang dipilih adalah 92%, bersama dengan pembelanjaan Sesuai Permintaan yang tidak tercakup oleh paket. Berdasarkan pembelanjaan Sesuai Permintaan yang tidak tercakup oleh paket, Anda dapat secara opsional membeli Paket Tabungan tambahan untuk mendapatkan penghematan maksimal. Selain itu, disarankan untuk menyesuaikan ukuran instans komputasi SageMaker sebelum membeli Savings Plan dan memahami ukuran beban kerja untuk menghindari komitmen penggunaan Savings Plan yang berlebihan atau kurang.
Untuk detail selengkapnya tentang penerapan Savings Plan pada penggunaan AWS Anda, lihat Memahami bagaimana Savings Plan berlaku untuk penggunaan AWS Anda.
Kesimpulan
Pembelajaran mesin telah memantapkan dirinya sebagai alat yang ampuh di seluruh industri, tetapi melatih model baru dan menjalankan model ML untuk inferensi bisa jadi mahal. Salah satu keuntungan menjalankan ML di SageMaker adalah kumpulan fitur yang luas dan dalam yang menawarkan strategi pengoptimalan biaya tanpa memengaruhi kinerja atau ketangkasan. Postingan ini menyoroti alat dan opsi AWS untuk menganalisis biaya SageMaker Anda, mengidentifikasi tren, dan menerapkan peringatan proaktif dan praktik terbaik pengoptimalan.
Tentang Penulis
Deepali Rajale adalah Spesialis AI/ML Senior di AWS. Dia bekerja dengan pelanggan perusahaan memberikan panduan teknis dengan praktik terbaik untuk menerapkan dan memelihara solusi AI/ML di ekosistem AWS. Dia telah bekerja dengan berbagai organisasi dalam berbagai kasus penggunaan pembelajaran mendalam yang melibatkan NLP dan visi komputer. Dia bersemangat memberdayakan organisasi untuk memanfaatkan AI generatif untuk meningkatkan pengalaman penggunaan mereka. Di waktu luangnya, dia menikmati film, musik, dan sastra.
Uri Rosenberg adalah Manajer Teknis Spesialis AI & ML untuk Eropa, Timur Tengah, dan Afrika. Berbasis di Israel, Uri bekerja untuk memberdayakan pelanggan perusahaan dalam segala hal tentang ML untuk merancang, membuat, dan mengoperasikan dalam skala besar. Di waktu luangnya, ia menikmati bersepeda, hiking, dan perjalanan waktu.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
- Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPOยฎ. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-analyze-amazon-sagemaker-spend-and-determine-cost-optimization-opportunities-based-on-usage-part-1/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- $NAIK
- 1
- 100
- 12
- 2021
- 30
- 60
- 7
- 8
- 80
- 804
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- mengakses
- Akun
- Akun
- tepat
- Mencapai
- dicapai
- di seluruh
- Tindakan
- tindakan
- aktif
- sebenarnya
- sebenarnya
- tambahan
- Tambahan
- Informasi Tambahan
- keuntungan
- Afrika
- Setelah
- terhadap
- AI
- AI / ML
- Alerts
- algoritma
- Semua
- alokasi
- memungkinkan
- sepanjang
- juga
- Amazon
- Lonceng Amazon
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- antara
- jumlah
- jumlah
- an
- menganalisa
- dan
- Apa pun
- Mendaftar
- sesuai
- disetujui
- aplikasi
- arsitektur
- ADALAH
- AS
- At
- secara otomatis
- tersedia
- rata-rata
- menghindari
- AWS
- Lem AWS
- DataBrew Lem AWS
- bar
- berdasarkan
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- sebelum
- di bawah
- TERBAIK
- Praktik Terbaik
- Luar
- tagihan
- penagihan
- anggaran belanja
- dianggarkan
- Anggaran
- membangun
- Bangunan
- bisnis
- tapi
- membeli
- by
- dihitung
- CAN
- calon
- kemampuan
- kasus
- mengkategorikan
- Pusat
- menantang
- perubahan
- Saluran
- dibebankan
- Grafik
- Berbunyi
- Pilih
- memilih
- jelas
- tertutup
- rapat
- awan
- kode
- datang
- komitmen
- Umum
- dibandingkan
- perbandingan
- kompleks
- menghitung
- komputer
- Visi Komputer
- berturut-turut
- konsisten
- konsul
- Konsolidasi
- konsumsi
- mengandung
- terus-menerus
- Biaya
- Manajemen biaya
- penghematan biaya
- mahal
- Biaya
- bisa
- liputan
- tercakup
- membuat
- terbaru
- Sekarang
- adat
- pelanggan
- harian
- dasbor
- data
- Tanggal
- Hari
- dedicated
- mendalam
- belajar mendalam
- menyampaikan
- departemen
- menyebarkan
- penggelaran
- penyebaran
- penyebaran
- Mendesain
- ditunjuk
- diinginkan
- terperinci
- rincian
- Menentukan
- Pengembangan
- berbeda
- sulit
- Dimensi
- Diskon
- diskon
- diskon
- Display
- distribusi
- do
- Dont
- Download
- driver
- Tetes
- dua
- mudah
- Timur
- Mudah
- ekosistem
- efisien
- usaha
- antara
- berhak
- memberdayakan
- memberdayakan
- aktif
- memungkinkan
- mempertinggi
- Memastikan
- Enterprise
- tingkat perusahaan
- Seluruh
- Lingkungan Hidup
- lingkungan
- penting
- mapan
- diperkirakan
- Eropa
- mengevaluasi
- Bahkan
- berkembang
- contoh
- melebihi
- melebihi
- Pasar Valas
- diharapkan
- pengalaman
- eksperimen
- penjelajah
- luas
- keluarga
- keluarga
- Fitur
- beberapa
- menyaring
- filter
- Akhirnya
- keuangan
- Menemukan
- keluwesan
- fleksibel
- berikut
- Untuk
- Ramalan
- perkiraan
- format
- pecahan
- dari
- penuh
- sepenuhnya
- masa depan
- Mendapatkan
- Umum
- menghasilkan
- generatif
- AI generatif
- mendapatkan
- Memberikan
- memberikan
- baik
- Kelompok
- bimbingan
- Memiliki
- he
- kepala
- membantu
- membantu
- membantu
- membantu
- dia
- High
- paling tinggi
- Disorot
- sangat
- -nya
- historis
- sejarah
- tuan
- jam
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTML
- http
- HTTPS
- Ratusan
- i
- ide
- mengenali
- mengidentifikasi
- if
- berdampak
- melaksanakan
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- perbaikan
- in
- Termasuk
- Pada meningkat
- industri
- informasi
- wawasan
- contoh
- instruksi
- terpadu
- ke
- Pengantar
- menyelidiki
- investasi
- melibatkan
- Israel
- IT
- NYA
- Diri
- Jobs
- jpg
- kunci
- label
- lebih besar
- Terakhir
- diluncurkan
- memimpin
- belajar
- pengetahuan
- Pelajaran
- Pelajaran
- Lets
- Tingkat
- adalah ide yang bagus
- Leverage
- siklus hidup
- 'like'
- baris
- terkait
- literatur
- melihat
- Lot
- mesin
- Mesin belajar
- memelihara
- mempertahankan
- membuat
- MEMBUAT
- mengelola
- berhasil
- pengelolaan
- manajer
- cara
- banyak
- Cocok
- Maksimalkan
- maksimum
- Mungkin..
- anggota
- Metrik
- Tengah
- Timur Tengah
- minimal
- ML
- model
- model
- Modifikasi
- modular
- Bulan
- bulanan
- bulan
- lebih
- paling
- pindah
- bioskop
- MTD
- banyak
- beberapa
- musik
- harus
- Perlu
- bersih
- New
- nLP
- tidak
- buku catatan
- pemberitahuan
- memperoleh
- of
- menawarkan
- Penawaran
- on
- Sesuai Permintaan
- ONE
- hanya
- beroperasi
- operasi
- Peluang
- optimasi
- Optimize
- dioptimalkan
- mengoptimalkan
- pilihan
- Opsi
- or
- urutan
- organisasi
- organisasi
- Lainnya
- Lainnya
- di luar
- hasil
- lebih
- ikhtisar
- kepemilikan
- halaman
- parameter
- bagian
- bergairah
- lalu
- pola
- Membayar
- pembayaran
- persentase
- prestasi
- periode
- periode
- rencana
- rencana
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- portofolio
- positif
- Pos
- kuat
- praktek
- Bisa ditebak
- Prediksi
- lebih suka
- preferensi
- Mempersiapkan
- harga pompa cor beton mini
- harga
- di harga
- model penetapan harga
- Sebelumnya
- Proaktif
- proses
- pengolahan
- Produk
- Kemajuan
- tepat
- memberikan
- penyedia
- menyediakan
- menyediakan
- membeli
- pembelian
- tujuan
- query
- segera
- jarak
- Penilaian
- Tarif
- real-time
- menyadari
- benar-benar
- menerima
- baru
- rekomendasi
- direkomendasikan
- menurunkan
- mencerminkan
- mengenai
- Bagaimanapun juga
- wilayah
- daerah
- melaporkan
- Dilaporkan
- Pelaporan
- laporan
- merupakan
- wajib
- Persyaratan
- sumber
- Sumber
- Hasil
- kembali
- benar
- Kamar
- berjalan
- pembuat bijak
- sama
- Save
- Tabungan
- Skalabilitas
- Skala
- sisik
- Bagian
- melihat
- terpilih
- memilih
- senior
- Seri
- melayani
- Tanpa Server
- layanan
- penyedia jasa
- Layanan
- set
- pengaturan
- penyiapan
- beberapa
- Share
- dia
- harus
- Menunjukkan
- Pertunjukkan
- Melihat
- menandatangani
- Demikian pula
- Sederhana
- kesederhanaan
- sejak
- ENAM
- Ukuran
- kendur
- Iris
- kecil
- So
- Solusi
- beberapa
- merentang
- spesialis
- tertentu
- menghabiskan
- Pengeluaran
- Spot
- tumpukan
- Tahap
- magang
- standar
- awal
- Masih
- penyimpanan
- tersimpan
- mudah
- strategi
- studio
- seperti itu
- mendukung
- mendukung proaktif
- Mendukung
- sistem
- Mengambil
- pajak
- Teknis
- istilah
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- kemudian
- karena itu
- Ini
- hal
- ini
- meskipun?
- tiga
- ambang
- Melalui
- waktu
- Seri waktu
- kali
- Tips
- untuk
- alat
- alat
- puncak
- Total
- jalur
- Pelatihan VE
- Pelatihan
- Mengubah
- Perjalanan
- kecenderungan
- Tren
- mengetik
- jenis
- khas
- memahami
- pemahaman
- penggunaan
- menggunakan
- bekas
- Pengguna
- Pengguna
- kegunaan
- menggunakan
- Nilai - Nilai
- variasi
- berbagai
- View
- 'view'
- jarak penglihatan
- penglihatan
- visualisasi
- adalah
- Cara..
- cara
- we
- jaringan
- layanan web
- BAIK
- Apa
- ketika
- apakah
- yang
- sementara
- lebar
- Rentang luas
- akan
- dengan
- tanpa
- bekerja
- bekerja
- akan
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll