Num anterior postar, falamos sobre analisar e marcar ativos armazenados no Veeva Vault PromoMats usando os serviços Amazon AI e as APIs da Veeva Vault Platform. Neste post, exploramos como usar Fluxo de aplicativos da Amazon, um serviço de integração totalmente gerenciado que permite a transferência segura de dados de aplicativos de software como serviço (SaaS), como o Veeva Vault, para a AWS. o Conector do Amazon AppFlow Veeva permite que você conecte seu ambiente AWS ao ecossistema Veeva de forma rápida, confiável e econômica para analisar o conteúdo rico armazenado no Veeva Vault em escala.
O conector do Amazon AppFlow Veeva é o primeiro conector do Amazon AppFlow que oferece suporte à transferência automática de Documentos Veeva. Ele permite que você escolha entre a versão mais recente (o Curso estável versão em termos Veeva) e todas as versões de documentos. Além disso, você pode importar metadados de documentos.
Com alguns cliques, você pode configurar facilmente uma conexão gerenciada e escolher os documentos e metadados do Veeva Vault para importar. Você pode ajustar ainda mais o comportamento de importação mapeando campos de origem para campos de destino. Você também pode adicionar filtros com base no tipo e subtipo de documento, classificação, produtos, país, site e muito mais. Por fim, você pode adicionar validação e gerenciar acionadores de fluxo sob demanda e agendados.
Você pode usar o conector Veeva do Amazon AppFlow para vários casos de uso, desde Veeva Vault PromoMats a outras soluções Veeva Vault, como QualityDocs, eTMF ou Regulatory Information Management (RIM). A seguir estão alguns dos casos de uso em que você pode usar o conector:
- Sincronização de dados – Você pode usar o conector no processo de estabelecer consistência e harmonização entre os dados de uma fonte Veeva Vault e quaisquer sistemas downstream ao longo do tempo. Por exemplo, você pode compartilhar ativos de marketing do Veeva PromoMats com o Salesforce. Você também pode usar o conector para compartilhar Veeva QualityDocs como Procedimentos Operacionais Padrão (SOPs) ou especificações para sites em cache que podem ser pesquisados em tablets presentes no chão de fábrica.
- Detecção de anomalia – Você pode compartilhar documentos Veeva PromoMats para Amazon Lookout para métricas para detecção de anomalias. Você também pode usar o conector com o Vault RIM em ilustrações, etiquetas comerciais, modelos ou folhetos de pacientes antes de importá-los para impressão em soluções de etiquetagem corporativas, como Loftware.
- Hidratação do data lake – O conector pode ser uma ferramenta eficaz para replicar dados estruturados ou não estruturados em data lakes, para dar suporte à criação e hidratação de data lakes. Por exemplo, você pode usar o conector para extrair informações de estudo padronizadas de protocolos armazenados no Vault RIM e expô-las downstream para equipes de insights de análise médica.
- Traduções – O conector pode ser útil no envio de ilustrações, documentos clínicos, materiais de marketing ou protocolos de estudo para tradução em idiomas nativos para departamentos como embalagens, ensaios clínicos ou envios regulatórios.
Este post se concentra em como você pode usar Serviços de IA da Amazon em combinação com o Amazon AppFlow para analisar o conteúdo armazenado no Veeva Vault PromoMats, extrair automaticamente informações de tags e, por fim, fornecer essas informações de volta ao sistema Veeva Vault. A postagem discute a arquitetura geral, as etapas para implantar uma solução e um painel e um caso de uso de marcação de metadados de ativos. Para obter mais informações sobre a base de código de prova de conceito para este caso de uso, consulte o Repositório GitHub.
Visão geral da solução
O diagrama a seguir ilustra a arquitetura de solução atualizada.
Anteriormente, para importar ativos do Veeva Vault, você precisava escrever sua própria lógica de código personalizada usando o APIs do Veeva Vault para pesquisar alterações e importar os dados para Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazônia S3). Esse pode ser um processo manual e demorado, no qual você precisa levar em conta as limitações, falhas e tentativas da API, bem como a escalabilidade para acomodar uma quantidade ilimitada de ativos. A solução atualizada usa o Amazon AppFlow para abstrair a complexidade de manter um pipeline de importação de dados personalizado do Veeva para o Amazon S3.
Conforme mencionado na introdução, o Amazon AppFlow é uma ferramenta de autoatendimento fácil de usar e sem código que usa configurações de apontar e clicar para mover dados com facilidade e segurança entre vários aplicativos SaaS e serviços da AWS. O AppFlow permite extrair dados (objetos e documentos) de fontes compatíveis e gravar esses dados em vários destinos compatíveis. A origem ou destino pode ser um aplicativo SaaS ou um serviço da AWS, como Amazon S3, Amazon RedShift, ou Lookout para Métricas. Além da interface sem código, o Amazon AppFlow oferece suporte à configuração via API, AWS CLI e Formação da Nuvem AWS interfaces.
Um fluxo no Amazon AppFlow descreve como os dados devem ser movidos, incluindo detalhes de origem, detalhes de destino, condições de gatilho de fluxo (sob demanda, no evento ou programado) e tarefas de processamento de dados, como checkpoints, validação de campo ou mascaramento. Quando acionado, o Amazon AppFlow executa um fluxo que busca os dados de origem (geralmente por meio das APIs públicas do aplicativo de origem), executa tarefas de processamento de dados e transfere os dados processados para o destino.
Neste exemplo, você implanta um fluxo pré-configurado usando um modelo do CloudFormation. A captura de tela a seguir mostra o pré-configurado veeva-aws-connector
fluxo que é criado automaticamente pelo modelo de solução no console do Amazon AppFlow.
O fluxo usa o Veeva como fonte e está configurado para importar objetos do componente Veeva Vault. Os metadados e os arquivos de origem são necessários para acompanhar os ativos que foram processados e enviar as tags de volta ao ativo correspondente correto no sistema de origem. Nessa situação, apenas a versão mais recente está sendo importada e as execuções não são incluídas.
O destino do fluxo também precisa ser configurado. Na captura de tela a seguir, definimos um formato de arquivo e uma estrutura de pastas para o bucket do S3 que foi criado como parte do modelo do CloudFormation.
Por fim, o fluxo é acionado sob demanda para fins de demonstração. Isso pode ser modificado para que o fluxo seja executado em uma programação, com granularidade máxima de 1 minuto. Quando acionado em uma programação, o modo de transferência muda automaticamente de uma transferência completa para um modo de transferência incremental. Você especifica um campo de carimbo de data/hora de origem para rastrear as alterações. Para o caso de uso de marcação, descobrimos que o Data da Última Modificação configuração é a mais adequada.
O Amazon AppFlow é então integrado com Amazon Event Bridge para publicar eventos sempre que uma execução de fluxo for concluída.
Para maior resiliência, o AVAIAppFlowListener
AWS Lambda A função está conectada ao EventBridge. Quando um evento do Amazon AppFlow é acionado, ele verifica se a execução do fluxo específico foi concluída com êxito, lê as informações de metadados de todos os ativos importados dessa execução de fluxo específica e envia metadados de documentos individuais para um Serviço de fila simples da Amazon (Amazon SQS). O uso do Amazon SQS fornece um acoplamento flexível entre as seções do produtor e do processador da arquitetura e também permite implantar alterações na seção do processador sem interromper as atualizações recebidas.
Uma segunda função de sondagem (AVAIQueuePoller
) lê a fila SQS em intervalos frequentes (a cada minuto) e processa os ativos recebidos. Para um tempo de reação ainda melhor da função do Lambda, você pode substituir a regra do CloudWatch configurando o Amazon SQS como um gatilho para a função.
Dependendo do tipo de mensagem recebida, a solução usa vários serviços de IA da AWS para obter insights de seus dados. Alguns exemplos incluem:
- Arquivos de texto – A função usa o Detectar entidades operação de Amazon Comprehend Medical, um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que facilita o uso de ML para extrair informações médicas relevantes de texto não estruturado. Esta operação detecta entidades em categorias como
Anatomy
,Medical_Condition
,Medication
,Protected_Health_Information
eTest_Treatment_Procedure
. A saída resultante é filtrada paraProtected_Health_Information
, e as informações restantes, juntamente com as pontuações de confiança, são achatadas e inseridas em um Amazon DynamoDB tabela. Essas informações são plotadas no cluster do OpenSearch Kibana. Em aplicativos do mundo real, você também pode usar o Amazon Comprehend Medical CID-10-CM ou RxNorm recurso para vincular as informações detectadas a ontologias médicas para que os aplicativos de saúde a jusante possam usá-las para análises adicionais. - Imagens – A função usa o Detectar rótulos método de Reconhecimento da Amazônia para detectar rótulos na imagem recebida. Esses rótulos podem atuar como tags para identificar as informações ricas escondidas em suas imagens, como informações sobre ilustrações comerciais e rótulos clínicos. Se rótulos como
Human
orPerson
são detectados com uma pontuação de confiança de mais de 80%, o código usa o Detectar Faces método para procurar os principais recursos faciais, como olhos, nariz e boca, para detectar rostos na imagem de entrada. O Amazon Rekognition fornece todas essas informações com uma pontuação de confiança associada, que é nivelada e armazenada na tabela do DynamoDB. - Gravações de voz – Para ativos de áudio, o código usa o IniciarTranscriptionJob método assíncrono de Amazon Transcribe para transcrever o áudio recebido em texto, passando um identificador único como o
TranscriptionJobName
. O código pressupõe que o idioma do áudio seja o inglês (EUA), mas você pode modificá-lo para vincular as informações provenientes do Veeva Vault. O código chama o ObterTranscriçãoJob método, passando o mesmo identificador exclusivo que oTranscriptionJobName
em um loop, até que o trabalho seja concluído. O Amazon Transcribe entrega o arquivo de saída em um bucket do S3, que é lido pelo código e excluído. O código chama o fluxo de trabalho de processamento de texto (conforme discutido anteriormente) para extrair entidades do áudio transcrito. - Documentos digitalizados (PDFs) – Uma grande porcentagem dos ativos de ciências da vida é representada em PDFs – podem ser desde revistas científicas e trabalhos de pesquisa até rótulos de medicamentos. amazontext é um serviço que extrai automaticamente texto e dados de documentos digitalizados. O código usa o IniciarDocumentoTextoDetecção método para iniciar um trabalho assíncrono para detectar texto no documento. O código usa o
JobId
retornado na resposta à chamada GetDocumentTextDetecção em um loop, até que o trabalho seja concluído. A estrutura JSON de saída contém linhas e palavras de texto detectado, juntamente com pontuações de confiança para cada elemento identificado, para que você possa tomar decisões informadas sobre como usar os resultados. O código processa a estrutura JSON para recriar a sinopse de texto e chama o fluxo de trabalho de processamento de texto para extrair entidades do texto.
Uma tabela do DynamoDB armazena todos os dados processados. A solução utiliza Streams do DynamoDB e gatilhos do Lambda (AVAIPopulateES
) para preencher dados em um cluster do OpenSearch Kibana. A função AVAIPopulateES é executada para cada operação de atualização, inserção e exclusão que ocorre na tabela do DynamoDB e insere um registro correspondente no índice OpenSearch. Você pode visualizar esses registros usando o Kibana.
Para fechar o ciclo de feedback, o AVAICustomFieldPopulator
A função Lambda foi criada. Ele é acionado por eventos no fluxo do DynamoDB da tabela de metadados do DynamoDB. Para cada DocumentID
nos registros do DynamoDB, a função tenta inserir informações de tag em uma propriedade de campo personalizada predefinida do ativo com o ID correspondente no Veeva, usando a API do Veeva. Para evitar a inserção de ruído no campo personalizado, a função Lambda filtra todas as tags que foram identificadas com uma pontuação de confiança inferior a 0.9. As solicitações com falha são encaminhadas para uma fila de mensagens mortas (DLQ) para inspeção manual ou nova tentativa automática.
Essa solução oferece uma abordagem sem servidor e com pagamento conforme o uso para processar, marcar e permitir pesquisas abrangentes em seus ativos digitais. Além disso, cada componente gerenciado possui alta disponibilidade incorporada pela implantação automática em várias zonas de disponibilidade. Por Serviço Amazon OpenSearch (sucessor do Amazon Elasticsearch Service), você pode escolher o opção de três AZ para fornecer melhor disponibilidade para seus domínios.
Pré-requisitos
Para este passo a passo, você deve ter os seguintes pré-requisitos:
- An Conta da AWS com apropriado Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) para iniciar o modelo do CloudFormation
- Credenciais de acesso apropriadas para um domínio Veeva Vault PromoMats (URL de domínio, nome de usuário e senha)
- Uma tag de conteúdo personalizada definida no Veeva para os ativos digitais que você deseja que sejam marcados (como exemplo, criamos o
AutoTags
tag de conteúdo personalizado) - Ativos digitais no PromoMats Vault acessíveis às credenciais anteriores
Implante sua solução
Você usa uma pilha do CloudFormation para implantar a solução. A pilha cria todos os recursos necessários, incluindo:
- Um bucket do S3 para armazenar os ativos recebidos.
- Um fluxo do Amazon AppFlow para importar ativos automaticamente para o bucket do S3.
- Uma regra EventBridge e uma função Lambda para reagir aos eventos gerados pelo Amazon AppFlow (
AVAIAppFlowListener
). - Uma fila SQS FIFO para atuar como um acoplamento fraco entre a função de ouvinte (
AVAIAppFlowListener
) e a função de sondagem (AVAIQueuePoller
). - Uma tabela do DynamoDB para armazenar a saída dos serviços do Amazon AI.
- Um cluster do Amazon OpenSearch Kibana (ELK) para visualizar as tags analisadas.
- Uma função do Lambda para retornar tags identificadas no Veeva (
AVAICustomFieldPopulator
), com um DLQ correspondente. - Funções Lambda necessárias:
- AVAIAAppFlowListener – Acionado por eventos enviados pelo Amazon AppFlow ao EventBridge. Usado para validação de execução de fluxo e envio de uma mensagem para a fila SQS.
- AVAIQueuePoller – Acionado a cada 1 minuto. Usado para pesquisar a fila do SQS, processar os ativos usando os serviços do Amazon AI e preencher a tabela do DynamoDB.
- AVAIPopulateES – Acionado quando há uma atualização, inserção ou exclusão na tabela do DynamoDB. Usado para capturar alterações do DynamoDB e preencher o cluster ELK.
- AVAICustomFieldPopulator – Acionado quando há uma atualização, inserção ou exclusão na tabela do DynamoDB. Usado para realimentar informações de tags no Veeva.
- A Eventos do Amazon CloudWatch regras que acionam o
AVAIQueuePoller
função. Esses gatilhos estão noDISABLED
estado por padrão. - Funções e políticas do IAM necessárias para interagir com o EventBridge e os serviços de IA de maneira reduzida.
Para começar, conclua as seguintes etapas:
- Entre no Console de gerenciamento da AWS com uma conta que tenha as permissões de pré-requisito do IAM.
- Escolha Pilha de Lançamento e abra em uma nova aba:
- No Criar pilha página, escolha Próximo.
- No Especifique os detalhes da pilha página, digite um nome para a pilha.
- Insira valores para os parâmetros.
- Escolha Próximo.
- No Configurar opções de pilha página, deixe tudo como padrão e escolha Próximo.
- No Avaliações página, no Capacidades e transformações seção, marque as três caixas de seleção.
- Escolha Criar pilha.
- Aguarde a conclusão da pilha. Você pode examinar vários eventos do processo de criação da pilha no Eventos aba.
- Depois que a criação da pilha estiver completa, você pode olhar na Recursos guia para ver todos os recursos que o modelo CloudFormation criou.
- No Saídas guia, copie o valor de
ESDomainAccessPrincipal
.
Este é o ARN da função do IAM que o AVAIPopulateES
função assume. Você o usa posteriormente para configurar o acesso ao domínio do Amazon OpenSearch Service.
Configurar o Amazon OpenSearch Service e o Kibana
Esta seção orienta você na proteção do cluster do Amazon OpenSearch Service e na instalação de um proxy local para acessar o Kibana com segurança.
- No console do Amazon OpenSearch Service, selecione o domínio que foi criado pelo modelo.
- No Opções menu, escolha Modificar política de acesso.
- Escolha Política de acesso ao domínio, escolha Política de acesso personalizada.
- No A política de acesso será apagada janela pop-up, escolha Limpar e continuar.
- Na próxima página, configure as seguintes instruções para bloquear o acesso ao domínio do Amazon OpenSearch Service:
- Permitir endereço IPv4 – Seu endereço IP.
- Permitir ARN do IAM - O valor de
ESDomainAccessPrincipal
você copiou antes.
- Escolha Submeter.
Isso cria uma política de acesso que concede acesso à função AVAIPopulateES e acesso ao Kibana a partir do seu endereço IP. Para obter mais informações sobre como reduzir sua política de acesso, consulte Configurando políticas de acesso.
- Aguarde até que o status do domínio seja exibido como
Active
. - No console do Amazon EventBridge, em Eventos, escolha Regras. Você pode ver duas regras que o modelo do CloudFormation criou.
- Selecione os
AVAIQueuePollerSchedule
regra e habilite-a clicando permitir.
Em 5 a 8 minutos, os dados devem começar a fluir e as entidades são criadas no cluster do Amazon OpenSearch Service. Agora você pode visualizar essas entidades no Kibana. Para fazer isso, você usa um proxy de código aberto chamado aws-es-kibana. Para instalar o proxy em seu computador, digite o seguinte código:
aws-es-kibana your_OpenSearch_domain_endpoint
Você pode encontrar o endpoint do domínio no Saídas guia da pilha do CloudFormation em ESDomainEndPoint
. Você deve ver a seguinte saída:
Crie visualizações e analise o conteúdo marcado
Consulte o original blogpost.
limpar
Para evitar cobranças futuras, exclua os recursos quando não estiverem em uso. Você pode excluir facilmente todos os recursos excluindo a pilha do CloudFormation associada. Observe que você precisa esvaziar os buckets de conteúdo do S3 criados para que a exclusão da pilha seja bem-sucedida.
Conclusão
Neste post, demonstramos como você pode usar os serviços Amazon AI em combinação com o Amazon AppFlow para estender a funcionalidade do Veeva Vault PromoMats e extrair informações valiosas de forma rápida e fácil. O mecanismo de loop back integrado permite que você atualize as tags de volta no Veeva Vault e ative a marcação automática de seus ativos. Isso torna mais fácil para sua equipe encontrar e localizar ativos rapidamente.
Embora nenhuma saída de ML seja perfeita, ela pode chegar muito perto do desempenho humano e ajudar a compensar uma parte substancial dos esforços de sua equipe. Você pode usar essa capacidade adicional para tarefas de valor agregado, enquanto dedica uma pequena capacidade para verificar a saída da solução de ML. Essa solução também pode ajudar a otimizar custos, obter consistência de marcação e permitir a descoberta rápida de ativos existentes.
Por fim, você pode manter a propriedade de seus dados e escolher quais serviços da AWS podem processar, armazenar e hospedar o conteúdo. A AWS não acessa ou usa seu conteúdo para qualquer finalidade sem o seu consentimento e nunca usa dados do cliente para obter informações para marketing ou publicidade. Para mais informações, veja Perguntas frequentes sobre privacidade de dados.
Você também pode estender ainda mais a funcionalidade desta solução com aprimoramentos adicionais. Por exemplo, além dos serviços de IA e ML nesta postagem, você pode adicionar facilmente qualquer um dos seus modelos de ML personalizados criados usando Amazon Sage Maker à arquitetura.
Se você estiver interessado em explorar casos de uso adicionais para Veeva e AWS, entre em contato com sua equipe de contas da AWS.
A Veeva Systems revisou e aprovou este conteúdo. Para perguntas adicionais relacionadas ao Veeva Vault, entre em contato Suporte Veeva.
Sobre os autores
Mayank Thakkar é chefe de desenvolvimento de negócios de IA/ML, saúde global e ciências da vida na AWS. Ele tem mais de 18 anos de experiência em diversos setores, como saúde, ciências da vida, seguros e varejo, especializado na criação de soluções sem servidor, inteligência artificial e aprendizado de máquina para resolver problemas do setor do mundo real. Na AWS, ele trabalha em estreita colaboração com grandes empresas farmacêuticas em todo o mundo para criar soluções de ponta e ajudá-las em sua jornada na nuvem. Além do trabalho, Mayank, junto com sua esposa, está ocupado criando dois meninos enérgicos e travessos, Aaryan (6) e Kiaan (4), enquanto tenta evitar que a casa pegue fogo ou seja inundada!
Anamaria Todor é um Arquiteto de Soluções Sênior baseado em Copenhague, Dinamarca. Ela viu seu primeiro computador quando tinha 4 anos e nunca mais largou a ciência da computação e a engenharia desde então. Ela trabalhou em várias funções técnicas, desde desenvolvedora full-stack até engenheira de dados, líder técnica e CTO em várias empresas dinamarquesas. Anamaria é bacharel em Engenharia Aplicada e Ciência da Computação, tem mestrado em Ciência da Computação e mais de 10 anos de experiência prática na AWS. Na AWS, ela trabalha em estreita colaboração com empresas de saúde e ciências da vida no segmento empresarial. Quando ela não está trabalhando ou jogando videogame, ela está treinando meninas e profissionais do sexo feminino para entender e encontrar seu caminho através da tecnologia.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-and-tag-assets-stored-in-veeva-vault-promomats-using-amazon-appflow-and-amazon-ai-services/
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