V prejšnjem objava, smo govorili o analizi in označevanju sredstev, shranjenih v Veeva Vault PromoMats, z uporabo storitev AI Amazon in API-jev platforme Veeva Vault. V tej objavi raziskujemo, kako uporabljati Amazon App Flow, popolnoma upravljana integracijska storitev, ki vam omogoča varen prenos podatkov iz aplikacij programske opreme kot storitve (SaaS), kot je Veeva Vault, v AWS. The Priključek Amazon AppFlow Veeva vam omogoča, da svoje okolje AWS povežete z ekosistemom Veeva hitro, zanesljivo in stroškovno učinkovito, da lahko analizirate bogato vsebino, shranjeno v Veeva Vault, v velikem obsegu.
Priključek Amazon AppFlow Veeva je prvi priključek Amazon AppFlow, ki podpira samodejni prenos Dokumenti Veeva. Omogoča vam izbiro med najnovejšo različico ( Stabilno stanje različica v pogojih Veeva) in vse različice dokumentov. Poleg tega lahko uvozite metapodatke dokumenta.
Z nekaj kliki lahko preprosto nastavite upravljano povezavo in izberete dokumente in metapodatke Veeva Vault za uvoz. Obnašanje uvoza lahko dodatno prilagodite tako, da izvorna polja preslikate v ciljna polja. Dodate lahko tudi filtre glede na vrsto in podvrsto dokumenta, klasifikacijo, izdelke, državo, spletno mesto itd. Nazadnje lahko dodate preverjanje veljavnosti in upravljate sprožilce toka na zahtevo in po razporedu.
Konektor Amazon AppFlow Veeva lahko uporabite za različne primere uporabe, od Veeva Vault PromoMats do drugih rešitev Veeva Vault, kot so QualityDocs, eTMF ali Regulatory Information Management (RIM). Sledi nekaj primerov uporabe, v katerih lahko uporabite konektor:
- Sinhronizacija podatkov – Konektor lahko uporabite v procesu vzpostavljanja doslednosti in harmonizacije med podatki iz vira Veeva Vault in morebitnimi nadaljnjimi sistemi skozi čas. Na primer, tržna sredstva Veeva PromoMats lahko delite s Salesforce. Konektor lahko uporabite tudi za skupno rabo dokumentov Veeva QualityDocs, kot so standardni operativni postopki (SOP) ali specifikacije, na predpomnjena spletna mesta, po katerih je mogoče iskati s tabličnimi računalniki v proizvodnem prostoru.
- Detekcija anomalije – Dokumente Veeva PromoMats lahko delite z Amazon Lookout za meritve za odkrivanje nepravilnosti. Konektor lahko uporabite tudi z Vault RIM v umetniških delih, komercialnih nalepkah, predlogah ali navodilih za bolnike, preden jih uvozite za tiskanje v rešitve za označevanje podjetij, kot je Loftware.
- Hidracija podatkovnega jezera – Konektor je lahko učinkovito orodje za podvajanje strukturiranih ali nestrukturiranih podatkov v podatkovna jezera, da bi podprli ustvarjanje in hidracijo podatkovnih jezer. Konektor lahko na primer uporabite za ekstrahiranje standardiziranih študijskih informacij iz protokolov, shranjenih v Vault RIM, in jih izpostavite skupinam za vpogled v medicinsko analitiko.
- Prevodi – Konektor je lahko uporaben pri pošiljanju umetniških del, kliničnih dokumentov, trženjskega gradiva ali študijskih protokolov za prevajanje v materne jezike oddelkom, kot so pakiranje, klinična preskušanja ali regulativni vlogi.
Ta objava se osredotoča na to, kako lahko uporabite Storitve Amazon AI v kombinaciji z Amazon AppFlow za analizo vsebine, shranjene v Veeva Vault PromoMats, samodejno ekstrahiranje informacij o oznakah in na koncu vrnitev teh informacij nazaj v sistem Veeva Vault. Objava obravnava celotno arhitekturo, korake za uvedbo rešitve in nadzorne plošče ter primer uporabe označevanja metapodatkov sredstev. Za več informacij o osnovi kode za dokaz koncepta za ta primer uporabe glejte GitHub repozitorij.
Pregled rešitev
Naslednji diagram ponazarja posodobljeno arhitekturo rešitve.
Prej ste morali za uvoz sredstev iz Veeva Vault napisati svojo logiko kode po meri z uporabo API-ji Veeva Vault za preverjanje sprememb in uvoz podatkov v Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3). To je lahko ročni, dolgotrajen postopek, v katerem ste morali upoštevati omejitve API-ja, napake in ponovne poskuse, pa tudi razširljivost za neomejeno količino sredstev. Posodobljena rešitev uporablja Amazon AppFlow za abstrahiranje zapletenosti vzdrževanja cevovoda za uvoz podatkov Veeva v Amazon S3 po meri.
Kot je omenjeno v uvodu, je Amazon AppFlow preprosto za uporabo samopostrežno orodje brez kode, ki uporablja konfiguracije pokaži in klikni za enostavno in varno premikanje podatkov med različnimi aplikacijami SaaS in storitvami AWS. AppFlow vam omogoča črpanje podatkov (predmetov in dokumentov) iz podprtih virov in pisanje teh podatkov na različne podprte cilje. Vir ali cilj je lahko aplikacija SaaS ali storitev AWS, kot je Amazon S3, Amazon RedShiftali Lookout for Metrics. Poleg vmesnika brez kode Amazon AppFlow podpira konfiguracijo prek API-ja, AWS CLI in Oblikovanje oblaka AWS vmesniki.
Tok v Amazon AppFlow opisuje, kako naj se premaknejo podatki, vključno s podrobnostmi o izvoru, podrobnosti o cilju, pogoji sprožitve toka (na zahtevo, ob dogodku ali po urniku) in opravili obdelave podatkov, kot so kontrolne točke, preverjanje polja ali maskiranje. Ko se sproži, Amazon AppFlow zažene tok, ki pridobi izvorne podatke (običajno prek javnih API-jev izvorne aplikacije), zažene naloge obdelave podatkov in prenese obdelane podatke na cilj.
V tem primeru uvedete vnaprej konfiguriran tok s predlogo CloudFormation. Naslednji posnetek zaslona prikazuje vnaprej konfigurirano veeva-aws-connector
tok, ki ga samodejno ustvari predloga rešitve na konzoli Amazon AppFlow.
Tok uporablja Veeva kot vir in je konfiguriran za uvoz predmetov komponente Veeva Vault. Tako metapodatki kot izvorne datoteke so potrebni za spremljanje sredstev, ki so bila obdelana, in potiskanje oznak nazaj na pravilno ustrezno sredstvo v izvornem sistemu. V tem primeru se uvaža samo najnovejša različica, upodobitve pa niso vključene.
Prav tako je treba konfigurirati cilj toka. Na naslednjem posnetku zaslona definiramo obliko datoteke in strukturo mape za vedro S3, ki je bilo ustvarjeno kot del predloge CloudFormation.
Končno se tok sproži na zahtevo za demonstracijske namene. To je mogoče spremeniti tako, da tok teče po urniku z največjo razdrobljenostjo 1 minute. Ko se sproži po urniku, se način prenosa samodejno spremeni iz polnega prenosa v inkrementalni način prenosa. Podate polje izvornega časovnega žiga za sledenje spremembam. Za primer uporabe označevanja smo ugotovili, da Datum zadnje spremembe nastavitev je najprimernejša.
Amazon AppFlow je nato integriran z Amazon EventBridge za objavo dogodkov vsakič, ko je zagon toka končan.
Za večjo odpornost, AVAIAppFlowListener
AWS Lambda funkcija je povezana z EventBridge. Ko se sproži dogodek Amazon AppFlow, preveri, ali se je določeno izvajanje toka uspešno zaključilo, prebere informacije o metapodatkih vseh uvoženih sredstev iz tega določenega poteka poteka in potisne metapodatke posameznega dokumenta v Storitev Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) čakalna vrsta. Uporaba Amazon SQS zagotavlja ohlapno povezavo med odsekoma proizvajalca in procesorja v arhitekturi ter omogoča tudi uvajanje sprememb v odsek procesorja, ne da bi ustavili dohodne posodobitve.
Druga funkcija pollerja (AVAIQueuePoller
) prebere čakalno vrsto SQS v pogostih intervalih (vsako minuto) in obdela vhodna sredstva. Za še boljši odzivni čas funkcije Lambda lahko zamenjate pravilo CloudWatch tako, da konfigurirate Amazon SQS kot sprožilec za funkcijo.
Odvisno od vrste dohodnega sporočila rešitev uporablja različne storitve umetne inteligence AWS za pridobivanje vpogledov iz vaših podatkov. Nekateri primeri vključujejo:
- Besedilne datoteke - Funkcija uporablja DetectEntities delovanje Amazon Comprehend Medical, storitev za obdelavo naravnega jezika (NLP), ki olajša uporabo ML za pridobivanje ustreznih zdravstvenih informacij iz nestrukturiranega besedila. Ta operacija zazna entitete v kategorijah, kot je
Anatomy
,Medical_Condition
,Medication
,Protected_Health_Information
inTest_Treatment_Procedure
. Nastali rezultat se filtriraProtected_Health_Information
, preostali podatki pa so skupaj z rezultati zaupanja sploščeni in vstavljeni v polje Amazon DynamoDB tabela. Te informacije so narisane v gruči OpenSearch Kibana. V realnih aplikacijah lahko uporabite tudi Amazon Comprehend Medical ICD-10-CM ali RxNorm funkcija za povezovanje odkritih informacij z medicinskimi ontologijami, tako da jih lahko zdravstvene storitve na nižji stopnji uporabljajo za nadaljnjo analizo. - slike - Funkcija uporablja Označi oznake metoda Amazonsko ponovno vžiganje za zaznavanje oznak na dohodni sliki. Te oznake lahko delujejo kot oznake za identifikacijo bogatih informacij, ki so zakopane v vaših slikah, kot so informacije o komercialnih umetninah in kliničnih oznakah. Če so oznake všeč
Human
orPerson
so zaznani z rezultatom zaupanja več kot 80 %, koda uporablja DetectFaces metoda za iskanje ključnih lastnosti obraza, kot so oči, nos in usta, za odkrivanje obrazov na vhodni sliki. Amazon Rekogservation zagotavlja vse te informacije s povezanim rezultatom zaupanja, ki je sploščen in shranjen v DynamoDB tabeli. - Glasovni posnetki - Za zvočna sredstva koda uporablja StartTranscriptionJob asinhrona metoda Amazonski prepis za prepisovanje dohodnega zvoka v besedilo, pri čemer je v edinstvenem identifikatorju zapisano kot
TranscriptionJobName
. Koda predvideva, da je zvočni jezik angleščina (ZDA), vendar jo lahko spremenite tako, da se nanaša na informacije, ki prihajajo iz Veeva trezorja. Koda kliče GetTranscriptionJob z enakim identifikatorjem kotTranscriptionJobName
v zanki, dokler opravilo ni končano. Amazon Transcribe dostavi izhodno datoteko na vedru S3, ki jo prebere koda in izbriše. Koda kliče potek dela za obdelavo besedila (kot smo razpravljali prej), da izvleče subjekte iz prepisanega zvoka. - Skenirani dokumenti (PDF) - Velik odstotek virov znanosti o življenju je predstavljen v dokumentih PDF - to so lahko vse, od znanstvenih revij in raziskovalnih člankov do oznak za droge. Amazonovo besedilo je storitev, ki samodejno izvleče besedilo in podatke iz skeniranih dokumentov. Koda uporablja StartDocumentTextDetection metoda za začetek asinhronega opravila za zaznavanje besedila v dokumentu. Koda uporablja
JobId
vrnil v odgovor na klic GetDocumentTextDetection v zanki, dokler opravilo ni končano. Izhodna struktura JSON vsebuje vrstice in besede odkritega besedila, skupaj z rezultati zaupanja za vsak element, ki ga prepozna, tako da lahko sprejemate informirane odločitve o uporabi rezultatov. Koda obdela JSON strukturo, da ponovno ustvari zamegljenost besedila in pokliče potek obdelave besedila, da izvleče entitete iz besedila.
Tabela DynamoDB hrani vse obdelane podatke. Rešitev uporablja DynamoDB Streams in sprožilci Lambda (AVAIPopulateES
) za vnos podatkov v gručo OpenSearch Kibana. Funkcija AVAIPopulateES se izvaja za vsako operacijo posodobitve, vstavljanja in brisanja, ki se zgodi v tabeli DynamoDB, in vstavi en ustrezen zapis v indeks OpenSearch. Te zapise lahko vizualizirate s pomočjo Kibane.
Če želite zapreti povratno zanko, AVAICustomFieldPopulator
Lambda funkcija je bila ustvarjena. Sprožijo ga dogodki v toku DynamoDB tabele metapodatkov DynamoDB. Za vsako DocumentID
v zapisih DynamoDB poskuša funkcija vstaviti informacije o oznaki v vnaprej določeno lastnost polja po meri sredstva z ustreznim ID-jem v Veevi z uporabo API-ja Veeva. Da bi se izognili vstavljanju šuma v polje po meri, funkcija Lambda filtrira vse oznake, ki so bile identificirane z oceno zaupanja, nižjo od 0.9. Neuspešne zahteve se posredujejo v čakalno vrsto mrtvih pisem (DLQ) za ročni pregled ali samodejni ponovni poskus.
Ta rešitev ponuja brez strežnika plačljiv pristop za obdelavo, označevanje in omogočanje celovitega iskanja na vaših digitalnih sredstvih. Poleg tega ima vsaka upravljana komponenta vgrajeno visoko razpoložljivost s samodejno razporeditvijo v več conah razpoložljivosti. Za Storitev Amazon OpenSearch (naslednik Amazon Elasticsearch Service), lahko izberete možnost treh AZ zagotoviti boljšo razpoložljivost svojih domen.
Predpogoji
Za ta korak morate imeti naslednje predpogoje:
- An AWS račun z ustreznim AWS upravljanje identitete in dostopa (IAM) dovoljenja za zagon predloge CloudFormation
- Ustrezne poverilnice za dostop do domene Veeva Vault PromoMats (URL domene, uporabniško ime in geslo)
- Oznaka vsebine po meri, definirana v Veevi za digitalna sredstva, ki jih želite označiti (kot primer smo ustvarili
AutoTags
oznaka vsebine po meri) - Digitalna sredstva v trezorju PromoMats, dostopna predhodnim poverilnicam
Namestite svojo rešitev
Za uporabo rešitve uporabite sklad z oblakom CloudFormation. Sklad ustvari vse potrebne vire, vključno z:
- Žlica S3 za shranjevanje dohodnih sredstev.
- Tok Amazon AppFlow za samodejni uvoz sredstev v vedro S3.
- Pravilo EventBridge in funkcija Lambda za odziv na dogodke, ki jih ustvari Amazon AppFlow (
AVAIAppFlowListener
). - Čakalna vrsta SQS FIFO, ki deluje kot ohlapna povezava med funkcijo poslušalca (
AVAIAppFlowListener
) in poller funkcijo (AVAIQueuePoller
). - Tabela DynamoDB za shranjevanje izhodov storitev Amazon AI.
- Gruča Amazon OpenSearch Kibana (ELK) za vizualizacijo analiziranih oznak.
- Funkcija Lambda za potiskanje identificiranih oznak nazaj v Veevo (
AVAICustomFieldPopulator
), z ustreznim DLQ. - Potrebne funkcije Lambda:
- AVAIAppFlowListener – Sprožijo dogodki, ki jih Amazon AppFlow potisne v EventBridge. Uporablja se za preverjanje izvajanja toka in potiskanje sporočila v čakalno vrsto SQS.
- AVAIQueuePoller - sproži se vsake 1 minuto. Uporablja se za pregledovanje čakalne vrste SQS, obdelavo sredstev s storitvami Amazon AI in poseljevanje tabele DynamoDB.
- AVAIPopulate - Sproži se, ko je v tabeli DynamoDB posodobitev, vstavljanje ali brisanje. Uporablja se za zajem sprememb iz DynamoDB in poseljevanje skupine ELK.
- AVAICustomFieldPopulator – Sproži se ob posodobitvi, vstavitvi ali brisanju v tabeli DynamoDB. Uporablja se za vračanje informacij o oznaki v Veevo.
- O Amazon CloudWatch Dogodki pravila, ki sprožijo
AVAIQueuePoller
funkcijo. Ti sprožilci so vDISABLED
stanje privzeto. - Zahtevane vloge IAM in pravilniki za interakcijo z EventBridge in storitvami umetne inteligence na omejen način.
Če želite začeti, izvedite naslednje korake:
- Prijavite se v Konzola za upravljanje AWS z računom, ki ima predpogojna dovoljenja IAM.
- Izberite Izstrelite sklad in odprite na novem zavihku:
- o Ustvari sklad stran, izberite Naslednji.
- o Določite podrobnosti zlaganja stran, vnesite ime za sklad.
- Vnesite vrednosti za parametre.
- Izberite Naslednji.
- o Konfigurirajte možnosti zlaganja stran, pustite vse kot privzeto in izberite Naslednji.
- o pregled strani, v Sposobnosti in preobrazbe , potrdite tri potrditvena polja.
- Izberite Ustvari sklad.
- Počakajte, da se sklad dokonča. Različne dogodke iz procesa ustvarjanja sklada lahko pregledate na Dogodki tab.
- Ko je ustvarjanje sklada končano, lahko pogledate na viri za ogled vseh virov, ki jih je ustvarila predloga CloudFormation.
- o Izhodi , kopirajte vrednost
ESDomainAccessPrincipal
.
To je ARN vloge IAM, ki jo ima AVAIPopulateES
funkcija prevzame. Uporabite ga pozneje za konfiguracijo dostopa do domene Amazon OpenSearch Service.
Nastavite storitev Amazon OpenSearch in Kibana
Ta razdelek vas vodi skozi zaščito vaše gruče Amazon OpenSearch Service in namestitev lokalnega proxyja za varen dostop do Kibane.
- Na konzoli Amazon OpenSearch Service izberite domeno, ki jo je ustvarila predloga.
- o Proces izberite meni Spremenite politiko dostopa.
- za Pravilnik o dostopu do domene, izberite Politika dostopa po meri.
- v Politika dostopa bo izbrisana pojavno okno, izberite Počistite in nadaljujte.
- Na naslednji strani konfigurirajte naslednje izjave, da zaklenete dostop do domene Amazon OpenSearch Service:
- Dovoli naslov IPv4 - Vaš IP naslov.
- Dovoli IAM ARN – Vrednost
ESDomainAccessPrincipal
ste prepisali prej.
- Izberite Prijave se.
To ustvari pravilnik dostopa, ki omogoča dostop do funkcije AVAIPopulateES in dostop Kibana z vašega naslova IP. Za več informacij o določanju obsega vaše politike dostopa glejte Konfiguriranje politik dostopa.
- Počakajte, da se stanje domene prikaže kot
Active
. - Na konzoli Amazon EventBridge pod Dogodki, izberite Pravila. Vidite lahko dve pravili, ki ju je ustvarila predloga CloudFormation.
- Izberite
AVAIQueuePollerSchedule
pravilo in ga omogočite s klikom Omogoči.
V 5–8 minutah naj bi podatki začeli pritekati in entitete so ustvarjene v gruči Amazon OpenSearch Service. Zdaj lahko te entitete vizualizirate v Kibani. Če želite to narediti, uporabite odprtokodni proxy, imenovan aws-es-kibana. Če želite namestiti proxy v računalnik, vnesite to kodo:
aws-es-kibana your_OpenSearch_domain_endpoint
Končno točko domene najdete na strani Izhodi pod zavihkom sklada CloudFormation pod ESDomainEndPoint
. Morali bi videti naslednji izhod:
Ustvarite vizualizacije in analizirajte označeno vsebino
Prosimo, glejte izvirnik blogpost.
Čiščenje
Da se izognete prihodnjim stroškom, izbrišite vire, ko niso v uporabi. Vse vire lahko enostavno izbrišete tako, da izbrišete povezani sklad CloudFormation. Upoštevajte, da morate izprazniti ustvarjena vedra S3 vsebine, da bo brisanje sklada uspešno.
zaključek
V tej objavi smo pokazali, kako lahko uporabite storitve Amazon AI v kombinaciji z Amazon AppFlow za razširitev funkcionalnosti Veeva Vault PromoMats ter hitro in preprosto pridobivanje dragocenih informacij. Vgrajeni mehanizem povratne zanke vam omogoča, da posodobite oznake nazaj v Veeva Vault in omogočite samodejno označevanje svojih sredstev. To vaši ekipi olajša hitro iskanje in lociranje sredstev.
Čeprav noben rezultat ML ni popoln, se lahko zelo približa človeški zmogljivosti in pomaga nadomestiti znaten del truda vaše ekipe. To dodatno zmogljivost lahko uporabite za naloge z dodano vrednostjo, medtem ko namenite majhno zmogljivost za preverjanje rezultatov rešitve ML. Ta rešitev lahko tudi pomaga optimizirati stroške, doseči doslednost označevanja in omogočiti hitro odkrivanje obstoječih sredstev.
Končno lahko ohranite lastništvo svojih podatkov in izberete, katere storitve AWS lahko obdelujejo, shranjujejo in gostijo vsebino. AWS do vaše vsebine ne dostopa ali uporablja za kakršne koli namene brez vašega soglasja in nikoli ne uporablja podatkov o strankah za pridobivanje informacij za trženje ali oglaševanje. Za več informacij glejte Pogosta vprašanja o zasebnosti podatkov.
Funkcionalnost te rešitve lahko dodatno razširite z dodatnimi izboljšavami. Na primer, poleg storitev AI in ML v tej objavi lahko preprosto dodate katerega koli od svojih modelov ML po meri, izdelanih z Amazon SageMaker do arhitekture.
Če vas zanima raziskovanje dodatnih primerov uporabe za Veeva in AWS, se obrnite na svojo skupino za račun AWS.
Veeva Systems je pregledala in odobrila to vsebino. Za dodatna vprašanja v zvezi z Veeva Vault se obrnite na Podpora Veeva.
O avtorjih
Mayank Thakkar je vodja poslovnega razvoja AI/ML, globalnega zdravstva in znanosti o življenju pri AWS. Ima več kot 18 let izkušenj v različnih panogah, kot so zdravstvo, znanosti o življenju, zavarovalništvo in trgovina na drobno, pri čemer je specializiran za gradnjo brezstrežniških rešitev, ki temeljijo na umetni inteligenci in strojnem učenju, za reševanje resničnih industrijskih težav. Pri AWS tesno sodeluje z velikimi farmacevtskimi podjetji po vsem svetu, da bi zgradil vrhunske rešitve in jim pomagal na njihovi poti v oblaku. Poleg dela je Mayank skupaj s svojo ženo zaposlen z vzgojo dveh energičnih in nagajivih fantov, Aaryana (6) in Kiaana (4), hkrati pa poskuša preprečiti, da bi hiša zgorela ali poplavljena!
Anamarija Todor je višji arhitekt rešitev s sedežem v Kopenhagnu na Danskem. Svoj prvi računalnik je videla, ko je bila stara 4 leta in od takrat računalništva in inženiringa ni več pustila. Delala je na različnih tehničnih vlogah od razvijalca celotnega sklada do podatkovnega inženirja, tehničnega vodje in tehničnega direktorja v različnih danskih podjetjih. Anamaria ima diplomo iz uporabnega inženirstva in računalništva, magisterij iz računalništva in več kot 10 let praktičnih izkušenj z AWS. Pri AWS tesno sodeluje s podjetji na področju zdravstva in znanosti o življenju v podjetniškem segmentu. Ko ne dela ali igra video iger, poučuje dekleta in profesionalke, kako razumeti in najti svojo pot skozi tehnologijo.
- Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. PROST DOSTOP.
- CryptoHawk. Altcoin radar. Brezplačen preizkus.
- Vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-and-tag-assets-stored-in-veeva-vault-promomats-using-amazon-appflow-and-amazon-ai-services/
- "
- 10
- 100
- 7
- 9
- a
- O meni
- POVZETEK
- dostop
- dostopen
- prilagoditi
- Račun
- Doseči
- čez
- Zakon
- Poleg tega
- Dodatne
- Naslov
- Oglaševanje
- AI
- Storitve AI
- vsi
- omogoča
- Amazon
- znesek
- Analiza
- analitika
- analizirati
- narazen
- API
- API-ji
- uporaba
- aplikacije
- uporabna
- pristop
- primerno
- Arhitektura
- okoli
- umetni
- Umetna inteligenca
- umetniško delo
- sredstvo
- Sredstva
- povezan
- audio
- Samodejno
- samodejno
- razpoložljivost
- AWS
- pred
- počutje
- Boljše
- med
- meja
- izgradnjo
- Building
- vgrajeno
- poslovni
- klic
- Zmogljivosti
- kapaciteta
- primeru
- primeri
- Stroški
- Izberite
- Razvrstitev
- kliničnih preskušanj
- Cloud
- coaching
- Koda
- kombinacija
- kako
- prihajajo
- komercialna
- Podjetja
- dokončanje
- komponenta
- celovito
- računalnik
- Računalništvo
- Koncept
- Pogoji
- zaupanje
- konfiguracija
- Connect
- povezava
- Soglasje
- Konzole
- kontakt
- Vsebuje
- vsebina
- Ustrezno
- stroški
- bi
- država
- ustvarjajo
- ustvaril
- ustvari
- Oblikovanje
- Mandatno
- CTO
- po meri
- stranka
- vrhunsko
- Armaturna plošča
- datum
- obdelava podatkov
- odločitve
- daje
- Povpraševanje
- Dokazano
- Danska
- razporedi
- uvajanje
- destinacija
- destinacije
- Podrobnosti
- Zaznali
- Odkrivanje
- Razvojni
- Razvoj
- digitalni
- Digitalna sredstva
- Odkritje
- Dokumenti
- Ne
- domena
- domen
- navzdol
- drog
- vsak
- enostavno
- enostaven za uporabo
- ekosistem
- Učinkovito
- prizadevanja
- omogočajo
- omogoča
- Končna točka
- inženir
- Inženiring
- Angleščina
- Vnesite
- Podjetje
- subjekti
- okolje
- Event
- dogodki
- vse
- Primer
- Primeri
- obstoječih
- izkušnje
- raziskuje
- razširiti
- Izvlečki
- obrazi
- Feature
- Lastnosti
- povratne informacije
- ženska
- Področja
- Filtri
- iskanje
- prva
- Pretok
- Osredotoča
- po
- format
- je pokazala,
- iz
- polno
- funkcija
- funkcionalnost
- funkcije
- nadalje
- Prihodnost
- Games
- splošno
- ustvarila
- pridobivanje
- dekleta
- Globalno
- nepovratna sredstva
- hands-on
- Glava
- zdravstveno varstvo
- pomoč
- visoka
- Hiša
- Kako
- Kako
- HTTPS
- človeškega
- identifikator
- identificirati
- identiteta
- slika
- slike
- uvoz
- vključujejo
- vključeno
- Vključno
- Indeks
- individualna
- industrij
- Industrija
- Podatki
- obvestila
- vhod
- Vložki
- vpogled
- vpogledi
- namestitev
- zavarovanje
- integrirana
- integracija
- Intelligence
- medsebojno delovanje
- zainteresirani
- vmesnik
- IP
- IP naslov
- IT
- Job
- Potovanje
- Imejte
- Ključne
- označevanje
- Oznake
- jezik
- jeziki
- velika
- Zadnji
- kosilo
- vodi
- pustite
- Life Sciences
- linije
- LINK
- lokalna
- Poglej
- stroj
- vzdrževati
- Znamka
- IZDELA
- upravljanje
- upravlja
- upravljanje
- Način
- Navodilo
- proizvodnja
- kartiranje
- Trženje
- poveljnika
- materiali
- Mehanizem
- medicinski
- omenjeno
- Meritve
- ML
- modeli
- več
- Najbolj
- premikanje
- več
- naravna
- potrebno
- potrebe
- Naslednja
- hrup
- Ponudbe
- odmik
- odprite
- deluje
- Delovanje
- Optimizirajte
- možnosti
- Da
- izvirno
- Ostalo
- Splošni
- lastne
- lastništvo
- del
- Podaje
- Geslo
- Bolnik
- odstotek
- popolna
- performance
- Pharma
- igranje
- prosim
- politike
- politika
- Anketa
- pop-up
- predstaviti
- prejšnja
- zasebnost
- Težave
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- Procesor
- Proizvajalec
- Izdelki
- strokovnjaki
- dokazilo
- dokaz koncepta
- nepremičnine
- protokoli
- zagotavljajo
- zagotavlja
- proxy
- javnega
- objavijo
- Namen
- namene
- potisnilo
- Hitri
- hitro
- dvig
- obsegu
- dosežejo
- Reagirajo
- reakcija
- zapis
- evidence
- regulatorni
- pomembno
- Preostalih
- zastopan
- zahteva
- Raziskave
- viri
- Odgovor
- rezultat
- Rezultati
- Trgovina na drobno
- vloga
- pravila
- Run
- Enako
- Prilagodljivost
- Lestvica
- načrtovano
- Znanost
- ZNANOSTI
- Varno
- Segment
- Brez strežnika
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- nastavitev
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- Prikaži
- Enostavno
- saj
- spletna stran
- Razmere
- majhna
- So
- Software
- programske opreme kot storitve
- trdna
- Rešitev
- rešitve
- SOLVE
- nekaj
- specializacijo
- specifična
- specifikacije
- sveženj
- standardna
- Začetek
- začel
- Država
- Izjave
- Status
- shranjevanje
- trgovina
- trgovine
- tok
- strukturirano
- študija
- precejšen
- uspešno
- Uspešno
- podpora
- Podprti
- Podpora
- Podpira
- sistem
- sistemi
- Naloge
- skupina
- Skupine
- tehnični
- Tehnologija
- predloge
- Pogoji
- O
- Vir
- svet
- 3
- skozi
- KRAVATA
- čas
- zamudno
- orodje
- proti
- sledenje
- Sledenje
- prenos
- transferji
- prevod
- sprožilo
- pod
- razumevanje
- edinstven
- neomejeno
- Nadgradnja
- posodobitve
- us
- uporaba
- potrjevanje
- vrednost
- različnih
- Vault
- različica
- Video
- video igre
- spletne strani
- medtem
- brez
- besede
- delo
- delal
- deluje
- deluje
- svet
- let
- Vaša rutina za