Ten post został napisany wspólnie z Markiem Neumannem, Amorem Steinbergiem i Marinusem Krommenhoekiem z BMW Group.
Połączenia BMW Group – z siedzibą w Monachium w Niemczech – zatrudnia 149,000 30 pracowników na całym świecie i produkuje w ponad 15 zakładach produkcyjnych i montażowych w XNUMX krajach. Obecnie Grupa BMW jest wiodącym na świecie producentem samochodów i motocykli klasy premium oraz dostawcą najwyższej klasy usług finansowych i mobilnych. Grupa BMW wyznacza trendy w technologii produkcji i zrównoważonym rozwoju jako lider innowacji dzięki inteligentnemu zestawowi materiałów, zmianom technologicznym w kierunku cyfryzacji i produkcji efektywnie korzystającej z zasobów.
W coraz bardziej cyfrowym i szybko zmieniającym się świecie strategie biznesowe i rozwoju produktów BMW Group w dużym stopniu opierają się na podejmowaniu decyzji w oparciu o dane. W związku z tym znacznie wzrosło zapotrzebowanie na analityków danych i inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym (ML). Ci wykwalifikowani specjaliści mają za zadanie budowanie i wdrażanie modeli poprawiających jakość i efektywność procesów biznesowych BMW oraz umożliwiających podejmowanie świadomych decyzji kierowniczych.
Analitycy danych i inżynierowie ML potrzebują wydajnych narzędzi i wystarczającej mocy obliczeniowej do swojej pracy. Dlatego kilka lat temu BMW utworzyło w swojej siedzibie scentralizowaną infrastrukturę ML/głębokiego uczenia się i stale ją unowocześniało. Aby utorować drogę rozwojowi sztucznej inteligencji, BMW Group musiała dokonać skoku w zakresie skalowalności i elastyczności, jednocześnie zmniejszając koszty operacyjne, licencje na oprogramowanie i zarządzanie sprzętem.
W tym poście porozmawiamy o tym, jak BMW Group we współpracy z AWS Professional Services zbudowała usługę Jupyter Managed (JuMa), aby sprostać tym wyzwaniom. JuMa to usługa platformy AI BMW Group przeznaczona dla analityków danych, inżynierów ML i analityków danych, która zapewnia przyjazną dla użytkownika przestrzeń roboczą ze zintegrowanym środowiskiem programistycznym (IDE). Jest zasilany przez Studio Amazon SageMaker i zapewnia JupyterLab dla Pythona i Posit Workbench dla R. Ta oferta umożliwia inżynierom BMW ML przeprowadzanie analizy danych i ML skoncentrowanej na kodzie, zwiększa produktywność programistów poprzez zapewnienie możliwości samoobsługi i automatyzacji infrastruktury oraz ściśle integruje się ze scentralizowanym krajobrazem narzędzi IT BMW.
JuMa jest teraz dostępna dla wszystkich analityków danych, inżynierów ML i analityków danych w BMW Group. Usługa usprawnia przepływy pracy związane z rozwojem i produkcją ML (MLops) w BMW, zapewniając ekonomiczne i skalowalne środowisko programistyczne, które ułatwia płynną współpracę między zespołami zajmującymi się analizą danych i inżynierami na całym świecie. Skutkuje to szybszymi eksperymentami i krótszymi cyklami walidacji pomysłów. Ponadto infrastruktura JuMa, na której bazuje Bezserwerowy AWS i usług zarządzanych, pomaga zmniejszyć koszty operacyjne zespołów DevOps i pozwala im skoncentrować się na umożliwianiu przypadków użycia i przyspieszaniu innowacji AI w BMW Group.
Wyzwania związane z rozwojem lokalnej platformy AI
Przed wprowadzeniem usługi JuMa zespoły BMW na całym świecie korzystały z dwóch platform lokalnych, które zapewniały zespołom środowiska JupyterHub i RStudio. Platformy te były zbyt ograniczone pod względem procesora, procesora graficznego i pamięci, aby umożliwić skalowalność sztucznej inteligencji w BMW Group. Skalowanie tych platform w ramach zarządzania większą liczbą sprzętu lokalnego, większą liczbą licencji na oprogramowanie i opłatami za wsparcie wymagałoby znacznych inwestycji początkowych i dużych wysiłków w zakresie utrzymania. Do tego dostępne były ograniczone możliwości samoobsługi, co wymagało dużego wysiłku operacyjnego od zespołów DevOps. Co ważniejsze, wykorzystanie tych platform było niezgodne ze strategią BMW Group stawiającą na chmurę IT. Na przykład zespołom korzystającym z tych platform zabrakło łatwej migracji prototypów AI/ML do industrializacji rozwiązania działającego na AWS. Z kolei zespoły zajmujące się analizą danych i wykorzystujące już AWS bezpośrednio do eksperymentów musiały także zająć się budowaniem i obsługą swojej infrastruktury AWS, zapewniając jednocześnie zgodność z wewnętrznymi politykami BMW Group, lokalnymi przepisami i regulacjami. Obejmowało to szereg czynności związanych z konfiguracją i zarządzaniem, od zamawiania kont AWS, ograniczania dostępu do Internetu, korzystania z dozwolonych pakietów na liście po aktualizowanie obrazów Dockera.
Przegląd rozwiązania
JuMa to w pełni zarządzana, wielodostępna i zabezpieczona usługa platformy AI zbudowana na platformie AWS Studio SageMaker u źródła. Opierając się na bezserwerowych i zarządzanych usługach AWS jako głównych elementach infrastruktury, zespół JuMa DevOps nie musi się martwić o instalowanie poprawek na serwerach, modernizację pamięci masowej lub zarządzanie innymi komponentami infrastruktury. Usługa obsługuje wszystkie te procesy automatycznie, zapewniając potężną platformę techniczną, która jest ogólnie aktualna i gotowa do użycia.
Użytkownicy JuMa mogą bez wysiłku zamówić przestrzeń roboczą za pośrednictwem portalu samoobsługowego, aby stworzyć bezpieczne i izolowane środowisko programistyczne i eksperymentalne dla swoich zespołów. Po udostępnieniu przestrzeni roboczej JuMa użytkownicy mogą za pomocą kilku kliknięć uruchomić środowiska robocze JupyterLab lub Posit w SageMaker Studio i natychmiast rozpocząć programowanie, korzystając z najlepiej znanych im narzędzi i frameworków. JuMa jest ściśle zintegrowana z gamą usług BMW Central IT, w tym z zarządzaniem tożsamością i dostępem, zarządzaniem rolami i uprawnieniami, Hub danych BMW w chmurze (jezioro danych BMW w AWS) i lokalne bazy danych. To ostatnie pomaga zespołom AI/ML bezproblemowo uzyskiwać dostęp do wymaganych danych, pod warunkiem, że są do tego upoważnione, bez konieczności budowania potoków danych. Co więcej, notesy można zintegrować z korporacyjnymi repozytoriami Git, aby współpracować przy użyciu kontroli wersji.
Rozwiązanie eliminuje wszelkie zawiłości techniczne związane z zarządzaniem kontami AWS, konfiguracją i dostosowywaniem dla zespołów AI/ML, pozwalając im w pełni skoncentrować się na innowacjach AI. Platforma zapewnia, że konfiguracja przestrzeni roboczej od razu po wyjęciu z pudełka spełnia wymogi BMW dotyczące bezpieczeństwa i zgodności.
Poniższy diagram opisuje widok kontekstowy wysokiego poziomu architektury.
Podróż użytkownika
Członkowie zespołu BMW AI/ML mogą zamówić przestrzeń roboczą JuMa, korzystając ze standardowej usługi katalogowej BMW. Po zatwierdzeniu przez bezpośredniego przełożonego zamówiona przestrzeń robocza JuMa jest udostępniana przez platformę w pełni automatycznie. Przepływ pracy aprowizacji obszaru roboczego obejmuje następujące kroki (zgodnie z numeracją na diagramie architektury).
- Zespół analityków danych zamawia nową przestrzeń roboczą JuMa w katalogu BMW. JuMa automatycznie tworzy nowe konto AWS dla obszaru roboczego. Zapewnia to pełną izolację między obszarami roboczymi zgodnie ze strukturą kont modelu stowarzyszonego, o której mowa w Najlepsze praktyki administracyjne SageMaker Studio.
- JuMa konfiguruje obszar roboczy (który jest plikiem Domena Sagemakera), która pozwala tylko na predefiniowane Amazon Sage Maker funkcje wymagane do eksperymentowania i programowania, określone niestandardowe jądra i konfiguracje cyklu życia. Konfiguruje także wymagane podsieci i grupy zabezpieczeń, które zapewniają, że notebooki działają w bezpiecznym środowisku.
- Po udostępnieniu obszarów roboczych autoryzowani użytkownicy logują się do portalu JuMa i uzyskują dostęp do SageMaker Studio IDE w swoim obszarze roboczym przy użyciu wstępnie podpisanego adresu URL SageMaker. Użytkownicy mogą wybierać pomiędzy otwarciem prywatnej przestrzeni SageMaker Studio lub dzielona przestrzeń. Przestrzenie wspólne zachęcają do współpracy różnych członków zespołu, którzy mogą pracować równolegle na tych samych notebookach, podczas gdy przestrzenie prywatne umożliwiają środowisko programistyczne dla pojedynczych zadań.
- Korzystając z portalu danych BMW, użytkownicy mogą poprosić o dostęp do lokalnych baz danych lub danych przechowywanych w BMW Cloud Data Hub, udostępniając je w swoim obszarze roboczym do celów rozwoju i eksperymentowania, od przygotowania i analizy danych po szkolenie i walidację modeli.
Po opracowaniu i zatwierdzeniu modelu sztucznej inteligencji w JuMa zespoły AI mogą skorzystać z usługi MLOPs platformy BMW AI, aby szybko i bez wysiłku wdrożyć go w środowisku produkcyjnym. Ta usługa zapewnia użytkownikom infrastrukturę ML klasy produkcyjnej i potoki w AWS przy użyciu SageMaker, które można skonfigurować w ciągu kilku minut za pomocą zaledwie kilku kliknięć. Użytkownicy muszą po prostu hostować swój model w udostępnionej infrastrukturze i dostosować potok do swoich konkretnych potrzeb. W ten sposób platforma AI obejmuje cały cykl życia AI w BMW Group.
Funkcje JuMa
Zgodnie z najlepszymi praktykami architektury w AWS, usługa JuMa została zaprojektowana i wdrożona zgodnie z Dobrze zaprojektowany framework AWS. Decyzje architektoniczne dotyczące każdego dobrze zaprojektowanego filaru opisano szczegółowo w poniższych sekcjach.
Bezpieczeństwo i zgodność
Aby zapewnić pełną izolację pomiędzy najemcami, każdy obszar roboczy otrzymuje własne konto AWS, na którym uprawnieni użytkownicy mogą wspólnie współpracować przy zadaniach analitycznych, a także opracowywaniu i eksperymentowaniu z modelami AI/ML. Sam portal JuMa wymusza izolację w czasie wykonywania, korzystając z izolacji opartej na zasadach AWS Zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM) i kontekst użytkownika JuMa. Więcej informacji na temat tej strategii można znaleźć w artykule Izolacja w czasie wykonywania oparta na zasadach za pomocą uprawnień.
Analitycy danych mogą uzyskać dostęp do swojej domeny wyłącznie za pośrednictwem sieci BMW za pośrednictwem wstępnie podpisanych adresów URL wygenerowanych przez portal. Bezpośredni dostęp do Internetu jest wyłączony w ich domenie. Ich uprawnienia do domeny Sagemaker są zbudowane przy użyciu Menedżer ról Amazon SageMaker persony zapewniające najniższy poziom uprawnień dostępu do usług AWS potrzebnych do rozwoju takich jak SageMaker, Amazonka Atena, Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3) i Klej AWS. Ta rola implementuje poręcze ML (takie jak te opisane w Zarządzanie i kontrola), w tym egzekwowanie szkoleń w zakresie ML, które odbędą się w którymkolwiek z tych krajów Wirtualna prywatna chmura Amazon (Amazon VPC) lub bez Internetu i zezwala na korzystanie wyłącznie z niestandardowych, sprawdzonych i aktualnych obrazów SageMaker firmy JuMa.
Ponieważ JuMa jest przeznaczona do programowania, eksperymentowania i analiz ad hoc, wdraża zasady przechowywania, aby usuwać dane po 30 dniach. Aby uzyskać dostęp do danych w dowolnym momencie i przechowywać je przez długi czas, JuMa płynnie integruje się z BMW Cloud Data Hub i lokalnymi bazami danych BMW.
Wreszcie JuMa wspiera wiele Regionów w przestrzeganiu specjalnych lokalnych sytuacji prawnych, które na przykład wymagają od niej lokalnego przetwarzania danych w celu zapewnienia suwerenności danych BMW.
Doskonałość operacyjna
Zarówno backend platformy JuMa, jak i obszary robocze są implementowane za pomocą Bezserwerowy AWS i usługi zarządzane. Korzystanie z tych usług pomaga zminimalizować wysiłek zespołu platformy BMW zajmującego się utrzymywaniem i obsługą kompleksowego rozwiązania, starając się być usługą nie wymagającą żadnych operacji. Zarówno obszar roboczy, jak i portal są monitorowane za pomocą Amazon Cloud Watch dzienniki, metryki i alarmy w celu sprawdzania kluczowych wskaźników wydajności (KPI) i proaktywnego powiadamiania zespołu platformy o wszelkich problemach. Dodatkowo, RTG AWS rozproszony system śledzenia służy do śledzenia żądań w wielu komponentach i opisywania dzienników CloudWatch kontekstem istotnym dla obszaru roboczego.
Wszystkie zmiany w infrastrukturze JuMa są zarządzane i wdrażane poprzez automatyzację przy użyciu infrastruktury jako kodu (IaC). Pomaga to ograniczyć wysiłek wykonywany ręcznie i błędy ludzkie, zwiększyć spójność oraz zapewnić powtarzalne i kontrolowane pod względem wersji zmiany w obu obszarach roboczych zaplecza platformy JuMa. W szczególności wszystkie obszary robocze są udostępniane i aktualizowane w ramach procesu wdrażania Funkcje kroków AWS, Tworzenie kodu AWSi Terraforma. Dlatego nie jest wymagana ręczna konfiguracja, aby dołączyć nowe obszary robocze do platformy JuMa.
Optymalizacja kosztów
Korzystając z usług bezserwerowych AWS, JuMa zapewnia skalowalność na żądanie, wstępnie zatwierdzone rozmiary instancji i model płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem dla zasobów wykorzystywanych podczas działań programistycznych i eksperymentalnych zgodnie z potrzebami zespołów AI/ML. Aby jeszcze bardziej zoptymalizować koszty, platforma JuMa monitoruje i identyfikuje bezczynne zasoby w SageMaker Studio i automatycznie je wyłącza, aby zapobiec wydatkom na niewykorzystane zasoby.
Zrównoważony rozwój
JuMa zastępuje dwie lokalne platformy BMW do zastosowań analitycznych i głębokiego uczenia się, które zużywają znaczną ilość energii elektrycznej i wytwarzają emisję CO2 nawet wtedy, gdy nie są używane. Migrując obciążenia AI/ML z lokalizacji lokalnej do AWS, BMW zmniejszy swój wpływ na środowisko poprzez likwidację platform lokalnych.
Co więcej, mechanizm automatycznego zamykania bezczynnych zasobów, zasady przechowywania danych i raporty o wykorzystaniu przestrzeni roboczej dla właścicieli zaimplementowane w JuMa pomagają jeszcze bardziej zminimalizować wpływ na środowisko wynikający z uruchamiania obciążeń AI/ML w AWS.
Wydajność wydajności
Korzystając z SageMaker Studio, zespoły BMW mogą łatwo zastosować najnowsze funkcje SageMaker, które mogą przyspieszyć ich eksperymenty. Mogą na przykład używać Amazon SageMaker JumpStart możliwości korzystania z najnowszych, wstępnie wytrenowanych modeli typu open source. Dodatkowo pomaga zmniejszyć wysiłek zespołu AI/ML przechodzący od eksperymentów do industrializacji rozwiązań, ponieważ środowisko programistyczne zapewnia te same podstawowe usługi AWS, ale ograniczone do możliwości programistycznych.
Niezawodność
Domeny SageMaker Studio są wdrażane w trybie tylko VPC w celu zarządzania dostępem do Internetu i umożliwiania dostępu tylko do wybranych usług AWS. Sieć jest wdrożona w dwóch Strefach Dostępności, aby chronić przed pojedynczym punktem awarii, osiągając większą odporność i dostępność platformy dla jej użytkowników.
Zmiany w obszarach roboczych JuMa są automatycznie wdrażane i testowane w środowiskach programistycznych i integracyjnych przy użyciu potoków IaC i CI/CD przed aktualizacją środowisk klienta.
Wreszcie dane przechowywane w System plików Amazon Elastic (Amazon EFS) dla domen SageMaker Studio jest zachowywany po usunięciu woluminów w celu utworzenia kopii zapasowej.
Wnioski
W tym poście opisaliśmy, jak BMW Group we współpracy z AWS ProServe opracowało w pełni zarządzaną usługę platformy AI na AWS przy użyciu SageMaker Studio i innych bezserwerowych i zarządzanych usług AWS.
Dzięki JuMa zespoły BMW ds. AI/ML mają możliwość odblokowania nowej wartości biznesowej poprzez przyspieszenie eksperymentów i skrócenie czasu wprowadzania na rynek przełomowych rozwiązań AI. Co więcej, migrując ze swojej platformy lokalnej, BMW może zmniejszyć ogólne wysiłki i koszty operacyjne, jednocześnie zwiększając zrównoważony rozwój i ogólny poziom bezpieczeństwa.
Aby dowiedzieć się więcej na temat przeprowadzania eksperymentów AI/ML i zadań programistycznych w AWS, odwiedź stronę Studio Amazon SageMaker.
O autorach
Marka Neumanna jest szefem centralnej platformy AI w BMP Group. Odpowiada za opracowywanie i wdrażanie strategii wykorzystania technologii AI do tworzenia wartości biznesowej w całej Grupie BMW. Jego głównym celem jest zapewnienie, że wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie zrównoważone i skalowalne, co oznacza, że będzie można ją konsekwentnie stosować w całej organizacji w celu napędzania długoterminowego wzrostu i innowacji. Poprzez swoje przywództwo Neumann dąży do pozycjonowania BMW Group jako lidera w dziedzinie innowacji opartych na sztucznej inteligencji i tworzeniu wartości w branży motoryzacyjnej i poza nią.
Amora Steinberga jest inżynierem uczenia maszynowego w BMW Group i kierownikiem serwisu Jupyter Managed, nowej usługi, której celem jest zapewnienie środowiska warsztatowego do analizy kodu i uczenia maszynowego dla inżynierów i analityków danych w BMW Group. Jego dotychczasowe doświadczenie jako Inżynier DevOps w instytucjach finansowych pozwoliło mu zdobyć unikalne zrozumienie wyzwań stojących przed bankami w Unii Europejskiej i zachować równowagę pomiędzy dążeniem do innowacji technologicznych, przestrzeganiem przepisów prawa i regulacji oraz maksymalizacją bezpieczeństwa klientów.
Marinus Krommenhoek jest starszym architektem rozwiązań chmurowych i programistą oprogramowania w BMW Group. Z entuzjazmem podchodzi do modernizacji środowiska IT za pomocą najnowocześniejszych usług, które dodają wysoką wartość oraz są łatwe w utrzymaniu i obsłudze. Marinus jest wielkim zwolennikiem mikrousług, architektur bezserwerowych i elastycznej pracy. Ma doświadczenie w pracy z rozproszonymi zespołami na całym świecie w dużych przedsiębiorstwach.
Mikołaja Jakuba Baera jest głównym architektem aplikacji chmurowych w AWS ProServe, ze szczególnym naciskiem na inżynierię danych i uczenie maszynowe, mieszkającą w Szwajcarii. Ściśle współpracuje z klientami korporacyjnymi przy projektowaniu platform danych i budowaniu zaawansowanych analiz i przypadków użycia ML.
Joaquina Rinaudo jest głównym architektem bezpieczeństwa w AWS ProServe. Jego pasją jest budowanie rozwiązań, które pomagają programistom podnosić jakość oprogramowania. Przed AWS pracował w wielu obszarach branży bezpieczeństwa, od bezpieczeństwa mobilnego po tematy związane z chmurą i zgodnością. W wolnym czasie Joaquin lubi spędzać czas z rodziną i czytać powieści science-fiction.
Szuchrat Chodżajew jest starszym menedżerem ds. globalnego zaangażowania w AWS ProServe. Specjalizuje się w dostarczaniu skutecznych rozwiązań Big Data i AI/ML, które umożliwiają klientom AWS maksymalizację wartości biznesowej poprzez wykorzystanie danych.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-ai-ml-development-at-bmw-group-with-amazon-sagemaker-studio/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 000
- 100
- 120
- 15%
- 30
- 7
- 971
- a
- O nas
- streszczenia
- przyśpieszyć
- przyspieszenie
- dostęp
- Stosownie
- Konto
- Zarządzanie kontem
- Konta
- osiągnięcia
- w poprzek
- zajęcia
- Dodaj
- do tego
- adres
- administracja
- Przyjęcie
- zaawansowany
- rzecznik
- Po
- przed
- zwinny
- temu
- AI
- Platforma AI
- AI / ML
- Cele
- Wszystkie kategorie
- dopuszczać
- dozwolony
- Pozwalać
- pozwala
- już
- również
- Amazonka
- Amazon Sage Maker
- Studio Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- ilość
- an
- analiza
- analitycy
- analityka
- i
- i infrastruktura
- każdy
- Zastosowanie
- stosowany
- zatwierdzenie
- architektoniczny
- architektura
- SĄ
- AS
- Montaż
- powiązany
- zapewniać
- At
- upoważniony
- samochód
- automatycznie
- Automatyzacja
- motoryzacyjny
- Przemysł motoryzacyjny
- dostępność
- dostępny
- z dala
- AWS
- Usługi profesjonalne AWS
- Backend
- backup
- Bilans
- Banki
- na podstawie
- BE
- bo
- zanim
- korzyści
- BEST
- pomiędzy
- Poza
- Duży
- Big Data
- Bloki
- BMW
- obie
- Pudełko
- budować
- Budowanie
- wybudowany
- biznes
- ale
- by
- CAN
- możliwości
- zdolność
- zdolny
- który
- walizka
- Etui
- katalog
- centralny
- scentralizowane
- wyzwania
- Zmiany
- wymiana pieniędzy
- ZOBACZ
- Dodaj
- dokładnie
- Chmura
- kod
- współpracować
- współpraca
- złożoności
- spełnienie
- wykonania
- składniki
- obliczać
- systemu
- znaczny
- konsekwentnie
- konsumować
- kontekst
- bez przerwy
- kontrast
- kontrola
- rdzeń
- Korporacyjny
- Koszty:
- kraje
- Okładki
- Stwórz
- tworzenie
- zwyczaj
- klient
- Klientów
- dostosowywanie
- dostosować
- Cykle
- dane
- Analityka danych
- Jezioro danych
- Przygotowywanie danych
- nauka danych
- naukowiec danych
- sterowane danymi
- Bazy danych
- Data
- Dni
- Podejmowanie decyzji
- Decyzje
- głęboko
- głęboka nauka
- dostarczanie
- rozwijać
- wdrażane
- wdrażanie
- opisane
- Wnętrze
- zaprojektowany
- detal
- rozwinięty
- Deweloper
- deweloperzy
- rozwijanie
- oprogramowania
- różne
- cyfrowy
- digitalizacja
- kierować
- bezpośrednio
- niepełnosprawny
- uciążliwy
- dystrybuowane
- do
- Doker
- Nie
- domena
- domeny
- na dół
- napęd
- napędzany
- podczas
- każdy
- łatwo
- efektywność
- wysiłek
- bez wysiłku
- starania
- bądź
- elektryczność
- emisje
- pracowników
- upoważniony
- umożliwiać
- włączony
- Umożliwia
- umożliwiając
- zachęcać
- koniec końców
- egzekwowanie
- zaręczynowy
- inżynier
- Inżynieria
- Inżynierowie
- zapewnić
- zapewnia
- zapewnienie
- Enterprise
- przedsiębiorstwa
- entuzjastyczny
- Cały
- Środowisko
- środowiskowy
- środowiska
- Błędy
- ustanowiony
- europejski
- Unia Europejska
- Parzyste
- przykład
- wydatki
- doświadczenie
- twarze
- ułatwia
- udogodnienia
- Brak
- znajomy
- członków Twojej rodziny
- szybciej
- Korzyści
- Opłaty
- kilka
- filet
- budżetowy
- Instytucje finansowe
- Skupiać
- następujący
- Ślad stopy
- W razie zamówieenia projektu
- Ramy
- Darmowy
- od
- pełny
- w pełni
- dalej
- Ponadto
- zbierać
- ogólnie
- wygenerowane
- Niemcy
- git
- dany
- Globalne
- globus
- cel
- zarządzanie
- GPU
- większy
- Zarządzanie
- Grupy
- Rozwój
- dorosły
- Wzrost
- Uchwyty
- sprzęt komputerowy
- he
- głowa
- z siedzibą
- ciężko
- pomoc
- pomaga
- Wysoki
- wysoka wartość
- na wysokim szczeblu
- go
- jego
- gospodarz
- W jaki sposób
- HTML
- http
- HTTPS
- Piasta
- człowiek
- pomysł
- identyfikuje
- tożsamość
- Idle
- zdjęcia
- natychmiast
- Rezultat
- wpływowy
- realizowane
- wykonawczych
- narzędzia
- co ważne
- podnieść
- in
- włączony
- obejmuje
- Włącznie z
- Zwiększać
- Zwiększenia
- wzrastający
- coraz bardziej
- wskaźniki
- przemysł
- Informacja
- poinformowany
- Infrastruktura
- Innowacja
- przykład
- instytucje
- zintegrowany
- Integruje się
- integracja
- Inteligentny
- zamierzony
- wewnętrzny
- Internet
- dostęp do Internetu
- najnowszych
- wprowadzenie
- Inwestycje
- odosobniony
- izolacja
- problemy
- IT
- JEGO
- samo
- Jakub
- jpg
- właśnie
- Trzymać
- konserwacja
- trzymane
- Klawisz
- jezioro
- krajobraz
- duży
- Duże przedsiębiorstwa
- firmy
- uruchomić
- Laws
- Prawa i regulacje
- prowadzić
- lider
- Przywództwo
- prowadzący
- Skakać
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- najmniej
- Regulamin
- licencje
- Koncesjonowanie
- wifecycwe
- Ograniczony
- ograniczenie
- Linia
- Katalogowany
- miejscowy
- lokalnie
- log
- długo
- długoterminowy
- maszyna
- uczenie maszynowe
- Główny
- utrzymać
- Utrzymywanie
- konserwacja
- robić
- Dokonywanie
- zarządzanie
- zarządzane
- i konserwacjami
- kierownik
- zarządzający
- podręcznik
- Producent
- materiał
- Maksymalizuj
- maksymalizacji
- znaczenie
- mechanizm
- Poznaj nasz
- Spełnia
- Użytkownicy
- Pamięć
- wzmiankowany
- Metryka
- mikroserwisy
- migracja
- migracja
- minut
- nieodebranych
- mieszać
- ML
- MLOps
- Aplikacje mobilne
- mobile Security
- mobilność
- Moda
- model
- modele
- modernizacja
- monitorowane
- monitory
- jeszcze
- Ponadto
- większość
- motocykle
- przeniesienie
- wielokrotność
- Potrzebować
- potrzebne
- potrzeba
- wymagania
- sieć
- Nowości
- Nie
- już dziś
- numerowane
- of
- oferuje
- on
- Na żądanie
- Onboard
- Wprowadzenie
- tylko
- koncepcja
- open source
- otwarcie
- działać
- operacyjny
- operacyjny
- Optymalizacja
- or
- zamówienie
- Zlecenia
- organizacja
- Inne
- na zewnątrz
- koniec
- ogólny
- własny
- właściciele
- Pakiety
- Parallel
- namiętny
- Przeszłość
- łatanie
- wybrukować
- dla
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- Filar
- rurociąg
- Platforma
- Platformy
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- punkt
- polityka
- Portal
- position
- Post
- powered
- mocny
- praktyka
- Premia
- przygotowanie
- zapobiec
- pierwotny
- Główny
- Wcześniejszy
- prywatny
- przywilej
- przywileje
- wygląda tak
- procesów
- produkować
- Produkt
- rozwój produktów
- Produkcja
- wydajność
- profesjonalny
- specjalistów
- chronić
- prototypy
- zapewniać
- pod warunkiem,
- dostawca
- zapewnia
- że
- cele
- Python
- jakość
- szybko
- R
- zasięg
- szybko
- Czytający
- gotowy
- otrzymuje
- rekord
- zmniejszyć
- redukcja
- odnosić się
- w sprawie
- regiony
- regulamin
- polegać
- opierając się
- usunąć
- Raporty
- zażądać
- wywołań
- wymagać
- wymagany
- wymagania
- Zasoby
- odpowiedzialny
- ograniczony
- Efekt
- retencja
- prawa
- Rola
- role
- run
- bieganie
- Czas
- sagemaker
- taki sam
- Skalowalność
- skalowalny
- skalowaniem
- nauka
- Naukowiec
- Naukowcy
- bezszwowy
- płynnie
- działy
- bezpieczne
- bezpieczeństwo
- Samoobsługa
- senior
- Bezserwerowe
- Serwery
- usługa
- Usługi
- zestaw
- Zestawy
- kilka
- shared
- przesunięcie
- zamknięcie
- Zamyka
- znaczący
- znacznie
- Prosty
- po prostu
- pojedynczy
- sytuacje
- rozmiary
- wykwalifikowany
- So
- Tworzenie
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- Źródło
- suwerenność
- Typ przestrzeni
- obowiązuje
- specjalny
- specjalizuje się
- specyficzny
- swoiście
- Spędzanie
- standard
- początek
- state-of-the-art
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- przechowywanie
- sklep
- przechowywany
- strategie
- Strategia
- usprawnień
- usiłujący
- silny
- Struktura
- studio
- podsieci
- taki
- wystarczający
- wsparcie
- podpory
- Zrównoważony rozwój
- zrównoważone
- Szwajcaria
- system
- Brać
- Mówić
- zadania
- zespół
- Członkowie Zespołu
- Zespoły
- Techniczny
- techniczny
- Technologia
- semestr
- Terraform
- przetestowany
- że
- Połączenia
- Linia
- ich
- Im
- w związku z tym
- Te
- one
- to
- tych
- Przez
- poprzez
- ciasno
- czas
- do
- już dziś
- także
- narzędzia
- Top
- tematy
- w kierunku
- Wyśledzić
- Rysunek kalkowy
- Trening
- Trendy
- drugiej
- zrozumienie
- unia
- wyjątkowy
- odblokować
- nowomodny
- zaktualizowane
- zmodernizowane
- URL
- Stosowanie
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- łatwy w obsłudze
- Użytkownicy
- za pomocą
- zatwierdzony
- uprawomocnienie
- wartość
- tworzenie wartości
- wersja
- sprawdzone
- przez
- Zobacz i wysłuchaj
- Wirtualny
- Odwiedzić
- kłęby
- była
- Droga..
- we
- sieć
- usługi internetowe
- DOBRZE
- były
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- ilekroć
- natomiast
- który
- Podczas
- będzie
- w
- w ciągu
- bez
- Praca
- pracował
- workflow
- przepływów pracy
- pracujący
- działa
- świat
- świat
- na calym swiecie
- martwić się
- by
- lat
- Twój
- zefirnet
- Strefy