Această postare este scrisă împreună cu Marc Neumann, Amor Steinberg și Marinus Krommenhoek de la BMW Group.
BMW Group – cu sediul central în Munchen, Germania – este condusă de 149,000 de angajați în întreaga lume și produce în peste 30 de unități de producție și asamblare din 15 țări. Astăzi, BMW Group este cel mai mare producător mondial de automobile și motociclete premium și furnizor de servicii financiare și de mobilitate premium. BMW Group stabilește tendințe în tehnologia de producție și sustenabilitate ca lider în inovare, cu un mix inteligent de materiale, o schimbare tehnologică către digitalizare și producție eficientă din punct de vedere al resurselor.
Într-o lume din ce în ce mai digitală și în schimbare rapidă, strategiile de afaceri și de dezvoltare a produselor ale BMW Group se bazează în mare măsură pe luarea deciziilor bazate pe date. Cu aceasta, nevoia de oameni de știință de date și ingineri de învățare automată (ML) a crescut semnificativ. Acești profesioniști calificați sunt însărcinați să construiască și să implementeze modele care îmbunătățesc calitatea și eficiența proceselor de afaceri ale BMW și să permită decizii informate de conducere.
Oamenii de știință de date și inginerii ML au nevoie de instrumente capabile și de calcul suficient pentru munca lor. Prin urmare, BMW a stabilit o infrastructură centralizată ML/deep learning la sediul în urmă cu câțiva ani și a actualizat-o continuu. Pentru a deschide calea pentru creșterea IA, BMW Group trebuia să facă un salt în ceea ce privește scalabilitatea și elasticitatea, reducând în același timp cheltuielile operaționale, licențele software și managementul hardware.
În această postare, vom vorbi despre modul în care BMW Group, în colaborare cu AWS Professional Services, și-a construit serviciul Jupyter Managed (JuMa) pentru a aborda aceste provocări. JuMa este un serviciu al platformei AI a BMW Group pentru analiștii de date, inginerii ML și oamenii de știință de date, care oferă un spațiu de lucru ușor de utilizat cu un mediu de dezvoltare integrat (IDE). Este alimentat de Amazon SageMaker Studio și oferă JupyterLab pentru Python și Posit Workbench pentru R. Această ofertă le permite inginerilor BMW ML să efectueze analize de date și ML centrate pe cod, crește productivitatea dezvoltatorilor prin furnizarea de capabilități de autoservire și automatizare a infrastructurii și se integrează strâns cu peisajul de instrumente IT centralizate ale BMW.
JuMa este acum disponibil tuturor cercetătorilor de date, inginerilor ML și analiștilor de date de la BMW Group. Serviciul eficientizează fluxurile de lucru de dezvoltare și producție ML (MLOps) în cadrul BMW, oferind un mediu de dezvoltare rentabil și scalabil, care facilitează colaborarea perfectă între echipele de știință a datelor și de inginerie din întreaga lume. Acest lucru are ca rezultat o experimentare mai rapidă și cicluri mai scurte de validare a ideilor. Mai mult, infrastructura JuMa, care se bazează pe AWS fără server și servicii gestionate, ajută la reducerea cheltuielilor operaționale pentru echipele DevOps și le permite să se concentreze pe activarea cazurilor de utilizare și pe accelerarea inovației AI la BMW Group.
Provocările dezvoltării unei platforme AI la nivel local
Înainte de a introduce serviciul JuMa, echipele BMW din întreaga lume foloseau două platforme locale care furnizau echipelor medii JupyterHub și RStudio. Aceste platforme erau prea limitate în ceea ce privește CPU, GPU și memorie pentru a permite scalabilitatea AI la BMW Group. Scalarea acestor platforme cu gestionarea mai multor hardware la nivel local, mai multe licențe software și taxe de asistență ar necesita investiții inițiale semnificative și eforturi mari pentru întreținerea acestuia. În plus, au fost disponibile capabilități limitate de autoservire, necesitând un efort operațional ridicat pentru echipele sale DevOps. Mai important, utilizarea acestor platforme a fost nealiniată cu strategia de IT cloud-first a BMW Group. De exemplu, echipele care folosesc aceste platforme au ratat o migrare ușoară a prototipurilor lor AI/ML către industrializarea soluției care rulează pe AWS. În schimb, echipele de știință a datelor și de analiză care folosesc deja AWS direct pentru experimentare trebuiau să se ocupe și de construirea și operarea infrastructurii lor AWS, asigurând în același timp conformitatea cu politicile interne ale BMW Group, legile și reglementările locale. Aceasta a inclus o serie de activități de configurare și guvernare, de la comandarea conturilor AWS, limitarea accesului la internet, utilizarea pachetelor listate permise până la menținerea la zi a imaginilor Docker.
Prezentare generală a soluției
JuMa este un serviciu de platformă AI multi-locatari complet gestionat, cu securitate consolidată, construit pe AWS cu SageMaker Studio in nucleu. Bazându-se pe serviciile gestionate și fără server AWS ca elemente de bază ale infrastructurii, echipa JuMa DevOps nu trebuie să-și facă griji cu privire la corecția serverelor, la modernizarea stocării sau la gestionarea oricăror alte componente ale infrastructurii. Serviciul gestionează automat toate aceste procese, oferind o platformă tehnică puternică, care este în general actualizată și gata de utilizare.
Utilizatorii JuMa pot comanda fără efort un spațiu de lucru prin intermediul unui portal de autoservire pentru a crea un mediu de dezvoltare și experimentare sigur și izolat pentru echipele lor. După ce un spațiu de lucru JuMa este furnizat, utilizatorii pot lansa mediile de lucru JupyterLab sau Posit în SageMaker Studio cu doar câteva clicuri și pot începe dezvoltarea imediat, folosind instrumentele și cadrele cu care sunt cel mai familiar. JuMa este strâns integrat cu o gamă de servicii BMW Central IT, inclusiv gestionarea identității și a accesului, gestionarea rolurilor și a drepturilor, BMW Cloud Data Hub (lacul de date al BMW pe AWS) și baze de date locale. Acesta din urmă ajută echipele AI/ML să acceseze fără probleme datele necesare, având în vedere că sunt autorizate să facă acest lucru, fără a fi nevoie să construiască conducte de date. În plus, notebook-urile pot fi integrate în depozitele corporative Git pentru a colabora folosind controlul versiunilor.
Soluția elimina toate complexitățile tehnice asociate cu gestionarea, configurarea și personalizarea conturilor AWS pentru echipele AI/ML, permițându-le să se concentreze pe deplin pe inovația AI. Platforma se asigură că configurația spațiului de lucru îndeplinește cerințele de securitate și conformitate ale BMW, de la fabricație.
Următoarea diagramă descrie vizualizarea contextului la nivel înalt a arhitecturii.
Călătoria utilizatorului
Membrii echipei BMW AI/ML își pot comanda spațiul de lucru JuMa folosind serviciul de catalog standard al BMW. După aprobarea de către managerul de linie, spațiul de lucru JuMa comandat este furnizat de platformă în mod complet automat. Fluxul de lucru pentru furnizarea spațiului de lucru include următorii pași (așa cum sunt numerotați în diagrama arhitecturii).
- O echipă de cercetători ai datelor comandă un nou spațiu de lucru JuMa în Catalogul BMW. JuMa furnizează automat un nou cont AWS pentru spațiul de lucru. Acest lucru asigură izolarea completă între spațiile de lucru urmând structura contului model federal menționată în Cele mai bune practici de administrare SageMaker Studio.
- JuMa configurează un spațiu de lucru (care este un Domeniul Sagemaker) care permite doar predefinite Amazon SageMaker caracteristici necesare pentru experimentare și dezvoltare, nuclee personalizate specifice și configurații ale ciclului de viață. De asemenea, stabilește subrețelele și grupurile de securitate necesare care asigură că notebook-urile rulează într-un mediu securizat.
- După ce spațiile de lucru sunt furnizate, utilizatorii autorizați se conectează la portalul JuMa și accesează IDE-ul SageMaker Studio în spațiul lor de lucru folosind o adresă URL presemnată SageMaker. Utilizatorii pot alege între deschiderea unui spațiu privat SageMaker Studio sau a spațiu comun. Spațiile comune încurajează colaborarea între diferiți membri ai unei echipe care pot lucra în paralel pe aceleași notebook-uri, în timp ce spațiile private permit un mediu de dezvoltare pentru sarcini de lucru solitare.
- Folosind portalul de date BMW, utilizatorii pot solicita acces la bazele de date locale sau la datele stocate în Cloud Data Hub al BMW, făcându-le disponibile în spațiul lor de lucru pentru dezvoltare și experimentare, de la pregătirea și analiza datelor până la formarea și validarea modelelor.
După ce un model AI este dezvoltat și validat în JuMa, echipele AI pot folosi serviciul MLOPs al platformei BMW AI pentru a-l implementa în producție rapid și fără efort. Acest serviciu oferă utilizatorilor o infrastructură ML de nivel de producție și conducte pe AWS folosind SageMaker, care pot fi configurate în câteva minute cu doar câteva clicuri. Utilizatorii trebuie pur și simplu să își găzduiască modelul pe infrastructura furnizată și să personalizeze conducta pentru a satisface nevoile lor specifice de utilizare. În acest fel, platforma AI acoperă întregul ciclu de viață AI la BMW Group.
Caracteristici JuMa
În urma celor mai bune practici de arhitectură pe AWS, serviciul JuMa a fost proiectat și implementat în conformitate cu Cadru bine arhitecturat AWS. Deciziile arhitecturale ale fiecărui pilon bine arhitecturat sunt descrise în detaliu în secțiunile următoare.
Securitate și conformitate
Pentru a asigura izolarea completă între chiriași, fiecare spațiu de lucru primește propriul cont AWS, unde utilizatorii autorizați pot colabora în comun la sarcini de analiză, precum și la dezvoltarea și experimentarea cu modele AI/ML. Portalul JuMa însuși impune izolarea în timpul execuției folosind izolarea bazată pe politici cu Gestionarea identității și accesului AWS (IAM) și contextul utilizatorului JuMa. Pentru mai multe informații despre această strategie, consultați Izolare în timpul execuției, bazată pe politici cu IAM.
Oamenii de știință de date își pot accesa domeniul numai prin intermediul rețelei BMW prin adrese URL presemnate generate de portal. Accesul direct la internet este dezactivat în domeniul lor. Privilegiile lor de domeniu Sagemaker sunt construite folosind Manager de rol Amazon SageMaker personaje pentru a asigura accesul cu cel mai mic privilegiu la serviciile AWS necesare dezvoltării, cum ar fi SageMaker, Amazon Atena, Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) și AWS Adeziv. Acest rol implementează balustrade ML (cum ar fi cele descrise în Guvernare și control), inclusiv aplicarea instruirii ML care urmează să aibă loc în oricare dintre acestea Cloud virtual virtual Amazon (Amazon VPC) sau fără internet și permițând numai utilizarea imaginilor JuMa personalizate verificate și actualizate SageMaker.
Deoarece JuMa este conceput pentru dezvoltare, experimentare și analiză ad-hoc, implementează politici de păstrare pentru a elimina datele după 30 de zile. Pentru a accesa datele ori de câte ori este nevoie și pentru a le stoca pe termen lung, JuMa se integrează perfect cu BMW Cloud Data Hub și bazele de date BMW on-premise.
În cele din urmă, JuMa sprijină mai multe regiuni pentru a se conforma situațiilor legale locale speciale care, de exemplu, îi impun să prelucreze date la nivel local pentru a permite suveranitatea datelor BMW.
Excelența operațională
Atât backend-ul platformei JuMa, cât și spațiile de lucru sunt implementate cu AWS fără server și servicii gestionate. Utilizarea acestor servicii ajută la minimizarea efortului echipei de platformă BMW care menține și operează soluția end-to-end, străduindu-se să fie un serviciu fără operațiuni. Atât spațiul de lucru, cât și portalul sunt monitorizate folosind Amazon CloudWatch jurnalele, valorile și alarmele pentru a verifica indicatorii cheie de performanță (KPI) și pentru a notifica în mod proactiv echipa platformei cu privire la orice problemă. În plus, cel AWS X-Ray sistemul de urmărire distribuit este utilizat pentru a urmări cererile în mai multe componente și pentru a adnota jurnalele CloudWatch cu context relevant pentru spațiul de lucru.
Toate modificările aduse infrastructurii JuMa sunt gestionate și implementate prin automatizare folosind infrastructura ca cod (IaC). Acest lucru ajută la reducerea eforturilor manuale și a erorilor umane, la creșterea consecvenței și la asigurarea unor modificări reproductibile și controlate de versiune în ambele spații de lucru backend ale platformei JuMa. Mai exact, toate spațiile de lucru sunt furnizate și actualizate printr-un proces de integrare construit pe deasupra Funcții pas AWS, AWS CodeBuild, și Terraform. Prin urmare, nu este necesară nicio configurare manuală pentru a integra noi spații de lucru pe platforma JuMa.
Optimizarea costurilor
Prin utilizarea serviciilor AWS fără server, JuMa asigură scalabilitate la cerere, dimensiuni ale instanțelor aprobate în prealabil și un model de tip pay-as-you-go pentru resursele utilizate în timpul activităților de dezvoltare și experimentare, conform nevoilor echipelor AI/ML. Pentru a optimiza și mai mult costurile, platforma JuMa monitorizează și identifică resursele inactive din SageMaker Studio și le închide automat pentru a preveni cheltuielile pentru resursele neutilizate.
Durabilitate
JuMa înlocuiește cele două platforme on-premise ale BMW pentru sarcini de analiză și de deep learning care consumă o cantitate considerabilă de electricitate și produc emisii de CO2 chiar și atunci când nu sunt utilizate. Prin migrarea încărcăturilor de lucru AI/ML de la local la AWS, BMW își va reduce impactul asupra mediului prin dezafectarea platformelor locale.
În plus, mecanismul de oprire automată a resurselor inactive, politicile de păstrare a datelor și rapoartele de utilizare a spațiului de lucru pentru proprietarii săi implementate în JuMa ajută la minimizarea amprentei de mediu a rulării sarcinilor de lucru AI/ML pe AWS.
Eficiența performanței
Prin utilizarea SageMaker Studio, echipele BMW beneficiază de o adoptare ușoară a celor mai recente funcții SageMaker, care pot ajuta la accelerarea experimentării lor. De exemplu, pot folosi Amazon SageMaker JumpStart capabilități de a utiliza cele mai recente modele open source pre-instruite. În plus, ajută la reducerea eforturilor echipei AI/ML trecând de la experimentare la industrializarea soluției, deoarece mediul de dezvoltare oferă aceleași servicii de bază AWS, dar limitat la capacitățile de dezvoltare.
Încredere
Domeniile SageMaker Studio sunt implementate într-un mod numai pentru VPC pentru a gestiona accesul la internet și pentru a permite accesul numai la serviciile AWS destinate. Rețeaua este implementată în două zone de disponibilitate pentru a proteja împotriva unui singur punct de defecțiune, obținând o mai mare rezistență și disponibilitate a platformei pentru utilizatorii săi.
Modificările aduse spațiilor de lucru JuMa sunt implementate și testate automat în mediile de dezvoltare și integrare, folosind conducte IaC și CI/CD, înainte de a actualiza mediile clienților.
În cele din urmă, datele stocate în Sistem de fișiere elastice Amazon (Amazon EFS) pentru domeniile SageMaker Studio este păstrat după ce volumele sunt șterse în scopuri de backup.
Concluzie
În această postare, am descris modul în care BMW Group, în colaborare cu AWS ProServe, a dezvoltat un serviciu de platformă AI complet gestionat pe AWS folosind SageMaker Studio și alte servicii AWS fără server și gestionate.
Cu JuMa, echipele AI/ML ale BMW sunt împuternicite să deblocheze o nouă valoare pentru afaceri prin accelerarea experimentelor, precum și a timpului de lansare pe piață pentru soluții AI disruptive. În plus, prin migrarea de la platforma sa locală, BMW poate reduce eforturile și costurile operaționale generale, sporind, în același timp, sustenabilitatea și postura generală de securitate.
Pentru a afla mai multe despre rularea sarcinilor de lucru de experimentare și dezvoltare AI/ML pe AWS, vizitați Amazon SageMaker Studio.
Despre Autori
Marc Neumann este șeful platformei centrale AI la BMP Group. El este responsabil pentru dezvoltarea și implementarea strategiilor de utilizare a tehnologiei AI pentru crearea de valoare în afaceri în cadrul BMW Group. Scopul său principal este să se asigure că utilizarea AI este durabilă și scalabilă, ceea ce înseamnă că poate fi aplicată în mod constant în întreaga organizație pentru a stimula creșterea și inovația pe termen lung. Prin conducerea sa, Neumann își propune să poziționeze BMW Group ca lider în inovarea bazată pe inteligență artificială și crearea de valoare în industria auto și nu numai.
Amor Steinberg este inginer de învățare automată la BMW Group și șeful de servicii al Jupyter Managed, un nou serviciu care își propune să ofere un banc de lucru de analiză și învățare automată centrat pe cod pentru inginerii și cercetătorii de date de la BMW Group. Experiența sa anterioară ca inginer DevOps la instituțiile financiare i-a permis să adune o înțelegere unică a provocărilor cu care se confruntă băncile din Uniunea Europeană și să păstreze echilibrul între eforturile pentru inovație tehnologică, respectarea legilor și reglementărilor și maximizarea securității pentru clienți.
Marinus Krommenhoek este arhitect senior de soluții cloud și dezvoltator de software la BMW Group. Este entuziasmat de modernizarea peisajului IT cu servicii de ultimă generație, care adaugă valoare ridicată și sunt ușor de întreținut și de operat. Marinus este un mare susținător al microserviciilor, al arhitecturilor fără server și al lucrului agil. Are o experiență de lucru cu echipe distribuite de pe tot globul în cadrul unor întreprinderi mari.
Nicolas Jacob Baer este arhitect principal de aplicații cloud la AWS ProServe, cu un accent puternic pe ingineria datelor și învățarea automată, cu sediul în Elveția. El lucrează îndeaproape cu clienții întreprinderilor pentru a proiecta platforme de date și pentru a construi analize avansate și cazuri de utilizare ML.
Joaquin Rinaudo este arhitect principal de securitate la AWS ProServe. Este pasionat de construirea de soluții care îi ajută pe dezvoltatori să-și îmbunătățească calitatea software-ului. Înainte de AWS, a lucrat în mai multe domenii din industria securității, de la securitatea mobilă la cloud și subiecte legate de conformitate. În timpul liber, lui Joaquin îi place să petreacă timpul cu familia și să citească romane științifico-fantastice.
Şukhrat Khodjaev este Senior Global Engagement Manager la AWS ProServe. El este specializat în furnizarea de soluții de mare impact și AI/ML care le permit clienților AWS să își maximizeze valoarea afacerii prin utilizarea datelor.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-ai-ml-development-at-bmw-group-with-amazon-sagemaker-studio/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $UP
- 000
- 100
- 120
- 15%
- 30
- 7
- 971
- a
- Despre Noi
- rezumate
- accelera
- accelerarea
- acces
- Conform
- Cont
- managementul contului
- Conturi
- realizarea
- peste
- activităţi de
- adăuga
- În plus,
- adresa
- administrare
- Adoptare
- avansat
- avocat
- După
- împotriva
- agil
- în urmă
- AI
- Platforma AI
- AI / ML
- isi propune
- TOATE
- permite
- permis
- Permiterea
- permite
- deja
- de asemenea
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon Web Services
- sumă
- an
- analiză
- analiști
- Google Analytics
- și
- și infrastructură
- Orice
- aplicație
- aplicat
- aprobare
- arhitectural
- arhitectură
- SUNT
- AS
- Asamblare
- asociate
- asigura
- At
- autorizat
- Auto
- în mod automat
- Automatizare
- auto
- industria de automobile
- disponibilitate
- disponibil
- departe
- AWS
- Servicii profesionale AWS
- Backend
- Backup
- Sold
- Băncile
- bazat
- BE
- deoarece
- înainte
- beneficia
- CEL MAI BUN
- între
- Dincolo de
- Mare
- Datele mari
- Blocuri
- BMW
- atât
- Cutie
- construi
- Clădire
- construit
- afaceri
- dar
- by
- CAN
- capacități
- capacitate
- capabil
- pasă
- caz
- cazuri
- catalog
- central
- centralizat
- provocări
- Modificări
- schimbarea
- verifica
- Alege
- îndeaproape
- Cloud
- cod
- colabora
- colaborare
- complexități
- conformitate
- se conforma
- componente
- Calcula
- Configuraţie
- considerabil
- consecvent
- consuma
- context
- continuu
- contrast
- Control
- Nucleu
- Istoria
- Cheltuieli
- țări
- Covers
- crea
- creaţie
- personalizat
- client
- clienţii care
- personalizare
- personaliza
- cicluri
- de date
- Analiza datelor
- Lacul de date
- Pregătirea datelor
- știința datelor
- om de știință de date
- Pe bază de date
- baze de date
- Data
- Zi
- Luarea deciziilor
- Deciziile
- adânc
- învățare profundă
- livrarea
- implementa
- dislocate
- Implementarea
- descris
- Amenajări
- proiectat
- detaliu
- dezvoltat
- Dezvoltator
- Dezvoltatorii
- în curs de dezvoltare
- Dezvoltare
- diferit
- digital
- digitalizare
- direcționa
- direct
- invalid
- brizant
- distribuite
- do
- Docher
- Nu
- domeniu
- domenii
- jos
- conduce
- condus
- în timpul
- fiecare
- uşor
- eficiență
- efort
- efort
- Eforturile
- oricare
- electricitate
- Emisiile
- de angajați
- împuternicit
- permite
- activat
- permite
- permițând
- încuraja
- un capăt la altul
- executare
- angajament
- inginer
- Inginerie
- inginerii
- asigura
- asigură
- asigurare
- Afacere
- Companii
- entuziast
- Întreg
- Mediu inconjurator
- de mediu
- medii
- Erori
- stabilit
- european
- Uniunea Europeana
- Chiar
- exemplu
- cheltuieli
- experienţă
- fete
- facilitează
- facilități
- Eșec
- familiar
- familie
- mai repede
- DESCRIERE
- Taxe
- puțini
- Fișier
- financiar
- Institutii financiare
- Concentra
- următor
- urmă
- Pentru
- cadre
- Gratuit
- din
- Complet
- complet
- mai mult
- În plus
- aduna
- în general
- generată
- Germania
- merge
- dat
- Caritate
- glob
- scop
- guvernare
- GPU
- mai mare
- grup
- Grupului
- În creştere
- crescut
- Creștere
- Mânere
- Piese metalice
- he
- cap
- cu sediul
- puternic
- ajutor
- ajută
- Înalt
- valoare ridicata
- la nivel înalt
- -l
- lui
- gazdă
- Cum
- HTML
- http
- HTTPS
- Butuc
- uman
- idee
- identifică
- Identitate
- Idle
- imagini
- imediat
- Impactul
- impactant
- implementat
- Punere în aplicare a
- ustensile
- important
- îmbunătăţi
- in
- inclus
- include
- Inclusiv
- Crește
- Creșteri
- crescând
- tot mai mult
- Indicatorii
- industrie
- informații
- informat
- Infrastructură
- Inovaţie
- instanță
- instituții
- integrate
- integreaza
- integrare
- Inteligent
- destinate
- intern
- Internet
- acces la internet
- în
- introducerea
- Investiții
- izolat
- izolare
- probleme de
- IT
- ESTE
- în sine
- Iacov
- jpg
- doar
- A pastra
- păstrare
- ținut
- Cheie
- lac
- peisaj
- mare
- Întreprinderi mari
- Ultimele
- lansa
- legii
- Legi și reglementări
- conduce
- lider
- Conducere
- conducere
- Salt
- AFLAȚI
- învăţare
- cel mai puțin
- Legal
- licențe
- de licențiere
- ciclu de viață
- Limitat
- limitativ
- Linie
- listat
- local
- la nivel local
- log
- Lung
- pe termen lung
- maşină
- masina de învățare
- Principal
- menține
- Mentine
- întreținere
- face
- Efectuarea
- administra
- gestionate
- administrare
- manager
- de conducere
- manual
- Producător
- material
- Maximaliza
- maximizarea
- sens
- mecanism
- Întâlni
- se intalneste
- Membri actuali
- Memorie
- menționat
- Metrici
- microservices
- Migrarea
- migrațiune
- minute
- ratat
- amesteca
- ML
- MLOps
- Mobil
- Securitate mobilă
- mobilitate
- mod
- model
- Modele
- modernizarea
- monitorizate
- monitoare
- mai mult
- În plus
- cele mai multe
- motociclete
- în mişcare
- multiplu
- Nevoie
- necesar
- au nevoie
- nevoilor
- reţea
- Nou
- Nu.
- acum
- numerotat
- of
- oferind
- on
- La cerere
- bord
- La imbarcare
- afară
- deschide
- open-source
- de deschidere
- funcionar
- de operare
- operațional
- Optimizați
- or
- comandă
- comenzilor
- organizație
- Altele
- afară
- peste
- global
- propriu
- Proprietarii
- ofertele
- Paralel
- pasionat
- trecut
- patching
- Pave
- pentru
- Efectua
- performanță
- Stâlp
- conducte
- platformă
- Platforme
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Punct
- Politicile
- Portal
- poziţie
- Post
- alimentat
- puternic
- practică
- Premium
- pregătire
- împiedica
- primar
- Principal
- anterior
- privat
- privilegiu
- privilegii
- proces
- procese
- produce
- Produs
- dezvoltare de produs
- producere
- productivitate
- profesional
- profesioniști
- proteja
- prototipuri
- furniza
- prevăzut
- furnizorul
- furnizează
- furnizarea
- scopuri
- Piton
- calitate
- repede
- R
- gamă
- repede
- Citind
- gata
- primește
- record
- reduce
- reducerea
- trimite
- cu privire la
- regiuni
- regulament
- se bazează
- bazându-se
- scoate
- Rapoarte
- solicita
- cereri de
- necesita
- necesar
- Cerinţe
- Resurse
- responsabil
- limitat
- REZULTATE
- retenţie
- Drepturile
- Rol
- rolurile
- Alerga
- funcţionare
- Runtime
- sagemaker
- acelaşi
- scalabilitate
- scalabil
- scalare
- Ştiinţă
- Om de stiinta
- oamenii de stiinta
- fără sudură
- perfect
- secțiuni
- sigur
- securitate
- Autoservire
- senior
- serverless
- Servere
- serviciu
- Servicii
- set
- Seturi
- câteva
- comun
- schimbare
- închidere
- închiderile
- semnificativ
- semnificativ
- simplu
- pur şi simplu
- singur
- situații
- dimensiuni
- calificat
- So
- Software
- soluţie
- soluţii
- Sursă
- suveranitate
- Spaţiu
- spații
- special
- specializată
- specific
- specific
- Cheltuire
- standard
- Începe
- de ultimă oră
- Pas
- paşi
- depozitare
- stoca
- stocate
- strategii
- Strategie
- raționalizează
- strădanie
- puternic
- structura
- studio
- subrețele
- astfel de
- suficient
- a sustine
- Sprijină
- Durabilitate
- durabilă
- Elveția
- sistem
- Lua
- Vorbi
- sarcini
- echipă
- Membrii echipei
- echipe
- Tehnic
- tehnologic
- Tehnologia
- durată
- Terraform
- testat
- acea
- Linia
- lor
- Lor
- prin urmare
- Acestea
- ei
- acest
- aceste
- Prin
- de-a lungul
- strans
- timp
- la
- astăzi
- de asemenea
- Unelte
- top
- subiecte
- față de
- Urmă
- calc
- Pregătire
- Tendinţe
- Două
- înţelegere
- uniune
- unic
- deschide
- up-to-data
- actualizat
- modernizate
- URL-ul
- Folosire
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- ușor de utilizat
- utilizatorii
- folosind
- validate
- validare
- valoare
- crearea de valoare
- versiune
- verificat
- de
- Vizualizare
- Virtual
- Vizita
- volume
- a fost
- Cale..
- we
- web
- servicii web
- BINE
- au fost
- cand
- oricând
- întrucât
- care
- în timp ce
- voi
- cu
- în
- fără
- Apartamente
- a lucrat
- flux de lucru
- fluxuri de lucru
- de lucru
- fabrică
- lume
- lume
- la nivel internațional.
- face griji
- ar
- ani
- Ta
- zephyrnet
- zone