Amazon SageMaker'da RStudio bulutta endüstrinin ilk tam olarak yönetilen RStudio Workbench'idir. Tanıdık RStudio tümleşik geliştirme ortamını (IDE) hızlı bir şekilde başlatabilir ve çalışmanızı kesintiye uğratmadan temel bilgi işlem kaynaklarını yukarı ve aşağı çevirebilir, böylece R'de geniş ölçekte makine öğrenimi (ML) ve analitik çözümleri oluşturmayı kolaylaştırabilirsiniz. SageMaker'daki RStudio zaten bir yerleşik görüntü R programlama ve veri bilimi araçlarıyla önceden yapılandırılmış; ancak, genellikle IDE ortamınızı özelleştirmeniz gerekir. Bugünden itibaren, seçtiğiniz paketler ve araçlarla kendi özel görüntünüzü getirebilir ve bunları birkaç tıklamayla SageMaker'daki tüm RStudio kullanıcılarının kullanımına sunabilirsiniz.
Kendi özel resminizi getirmenin çeşitli faydaları vardır. Bir başlangıç görüntüsü sağlayarak, veri depolarına bağlanmak için gereken sürücüleri önceden yapılandırarak veya iş alanınız için özel veri bilimi yazılımını önceden yükleyerek veri bilimcileri ve geliştiricileri için başlangıç deneyimini standartlaştırabilir ve basitleştirebilirsiniz. Ayrıca, daha önce kendi RStudio Workbench'lerini barındıran kuruluşlar, SageMaker'da RStudio'da kullanmaya devam etmek istedikleri mevcut kapsayıcı ortamlara sahip olabilir.
Bu gönderide, özel bir görüntü oluşturmak ve bunu kullanarak SageMaker'da RStudio'ya getirmek için adım adım talimatları paylaşıyoruz. AWS Yönetim Konsolu or AWS Komut Satırı Arayüzü (AWS CLI). İlk özel IDE ortamınızı birkaç basit adımda hazır hale getirip çalıştırabilirsiniz. Bu yayında tartışılan içerik hakkında daha fazla bilgi için bkz. Kendi RStudio resminizi getirin.
Çözüme genel bakış
Bir veri bilimcisi SageMaker üzerinde RStudio'da yeni bir oturum başlattığında, yeni bir isteğe bağlı ML bilgi işlem örneği sağlanır ve ML'de çalışma zamanı ortamını (işletim sistemi, kitaplıklar, R sürümleri vb.) tanımlayan bir kapsayıcı görüntüsü çalıştırılır. misal. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, özel kapsayıcı görüntüleri oluşturarak ve bunları RStudio Workbench başlatıcısında kullanıma sunarak veri bilimcilerinize çalışma zamanı ortamı için birden çok seçenek sunabilirsiniz.
Aşağıdaki şema, özel görüntünüzü getirme sürecini açıklar. İlk önce bir Dockerfile'den özel bir kapsayıcı görüntüsü oluşturur ve onu içindeki bir depoya gönderirsiniz. Amazon Elastik Konteyner Kayıt Defteri (Amazon ECR). Ardından, Amazon ECR'deki kapsayıcı görüntüsüne işaret eden bir SageMaker görüntüsü oluşturur ve bu görüntüyü SageMaker etki alanı. Bu, özel görüntüyü RStudio'da yeni bir oturum başlatmak için kullanılabilir hale getirir.
Önkoşullar
Bu çözümü uygulamak için aşağıdaki ön koşullara sahip olmanız gerekir:
- SageMaker etki alanında bir RStudio
- AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi Amazon ECR ile etkileşim kurmak için (IAM) politikaları
- Uygun AWS CLI sürümü
Bu bölümde her biri hakkında daha fazla ayrıntı sunuyoruz.
SageMaker etki alanında RStudio
7 Nisan 2022'den önce RStudio'nun etkinleştirildiği mevcut bir SageMaker etki alanınız varsa, silmeli ve yeniden oluşturmalısınız. RStudioServerPro
kullanıcı profili adı altındaki uygulama domain-shared
kendi özel görüntü yeteneğinizi getirmek için en son güncellemeleri almak için. AWS CLI komutları aşağıdaki gibidir. Bu eylemin SageMaker'daki RStudio kullanıcılarını kesintiye uğrattığını unutmayın.
SageMaker'da RStudio'yu ilk kez kullanıyorsanız, adım adım kurulum sürecini izleyin. Amazon SageMaker'da RStudio'yu kullanmaya başlayınveya aşağıdakileri çalıştırın AWS CloudFormation SageMaker etki alanında ilk RStudio'nuzu kurmak için şablon. Zaten SageMaker etki alanında çalışan bir RStudio'nuz varsa bu adımı atlayabilirsiniz.
Aşağıdaki SageMaker CloudFormation şablonundaki RStudio, AWS License Manager aracılığıyla onaylanmış bir RStudio lisansı gerektirir. Lisanslama hakkında daha fazla bilgi için bkz. RStudio lisansı. Ayrıca, AWS Bölgesi başına yalnızca bir SageMaker etki alanına izin verildiğini, dolayısıyla mevcut bir etki alanına sahip olmayan bir AWS hesabı ve Bölge kullanmanız gerekeceğini unutmayın.
- Klinik Yığını Başlat.
Bağlantı sizi us-east-1 Bölgesine götürür, ancak tercih ettiğiniz Bölgeye geçebilirsiniz. - içinde Şablonu belirtin bölümü, seçim Sonraki.
- içinde Yığın ayrıntılarını belirtme bölümü Yığın adı, isim girin.
- İçin parametreler, bir SageMaker kullanıcı profili adı girin.
- Klinik Sonraki.
- içinde Yığın seçeneklerini yapılandırma bölümü, seçim Sonraki.
- içinde Değerlendirme bölümünde, seçin AWS CloudFormation'ın IAM kaynakları oluşturabileceğini kabul ediyorum Ve seç Sonraki.
- Yığın durumu olarak değiştiğinde
CREATE_COMPLETE
Gidin Kumanda panosu Etki alanını ve yeni kullanıcıyı bulmak için SageMaker konsolunda.
Amazon ECR ile etkileşim kurmak için IAM politikaları
Özel Amazon ECR depolarınızla etkileşim kurmak için, Docker görüntülerini oluşturmak ve göndermek için kullanacağınız IAM kullanıcısı veya rolünde aşağıdaki IAM izinlerine ihtiyacınız vardır:
İlk olarak bu gönderide gösterildiği gibi genel bir Amazon ECR görüntüsünden derlemek için AWS tarafından yönetilen AmazonElasticContainerRegistryGenel Salt Okunur IAM kullanıcınız veya rolünüz için de politika.
Bir Docker kapsayıcı görüntüsü oluşturmak için yerel bir Docker istemcisi veya SageMaker Docker Yapısı SageMaker'da RStudio içindeki bir terminalden CLI aracı. İkincisi için, aşağıdaki önkoşulları izleyin: Studio dizüstü bilgisayarlarınızdan kapsayıcı görüntüleri oluşturmak için Amazon SageMaker Studio Image Build CLI'yi kullanma IAM izinlerini ve CLI aracını ayarlamak için.
AWS CLI sürümleri
AWS CLI aracının bu gönderide bahsedilen komutları çalıştırması için minimum sürüm gereksinimleri vardır. Seçtiğiniz terminalde AWS CLI'yi yükselttiğinizden emin olun:
- AWS CLI v1 >= 1.23.6
- AWS CLI v2 >= 2.6.2
Dockerfile hazırlayın
Çalışma zamanı ortamınızı bir Dockerfile'de RStudio'da özelleştirebilirsiniz. Özelleştirme, kullanım durumunuza ve gereksinimlerinize bağlı olduğundan, bu örnekte size temelleri ve en yaygın özelleştirmeleri gösteriyoruz. tamamını indirebilirsiniz örnek Dockerfile.
RStudio Workbench oturum bileşenlerini yükleyin
Özel kapsayıcı görüntünüze kurmanız gereken en önemli yazılım RStudio Workbench'tir. adresinden indiriyoruz RStudio PBC tarafından barındırılan genel S3 kovası. Kullanım için birçok sürüm sürümü ve işletim sistemi dağıtımı vardır. Kurulumun sürümünün, SageMaker'da RStudio'da kullanılan RStudio Workbench sürümü ile uyumlu olması gerekir, ki bu yazıldığı sırada 1.4.1717-3'tür. İşletim sisteminin (aşağıdaki snippet'teki işletim sistemi argümanı) tabanla eşleşmesi gerekir OS
konteyner görüntüsünde kullanılır. bizim örneğimizde Dockerfile, kullandığımız temel görüntü, AWS tarafından yönetilen bir genel Amazon ECR deposundan alınan Amazon Linux 2'dir. Uyumlu RStudio Workbench OS, centos7'dir.
Tüm işletim sistemi sürüm seçeneklerini aşağıdaki komutla bulabilirsiniz:
R'yi (ve R'nin sürümlerini) yükleyin
Özel RStudio kapsayıcı görüntünüz için çalışma zamanı en az bir R sürümüne ihtiyaç duyar. Önce bir R sürümünü yükleyebilir ve aşağıdakilere yumuşak bağlantılar oluşturarak onu varsayılan R yapabiliriz. /usr/local/bin/
:
Veri bilimcileri, projeler ve kod tabanı arasında kolayca geçiş yapabilmeleri için genellikle birden çok R sürümüne ihtiyaç duyar. SageMaker'daki RStudio, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi R sürümleri arasında kolay geçişi destekler.
SageMaker'da RStudio aşağıdaki dizinlerdeki R sürümlerini otomatik olarak tarar ve keşfeder:
Aşağıdaki snippet'te gösterildiği gibi kapsayıcı görüntüsüne daha fazla sürüm yükleyebiliriz. içinde kurulacaklar /opt/R/
.
RStudio Professional Sürücülerini yükleyin
Veri bilimcilerin genellikle aşağıdaki gibi kaynaklardan verilere erişmesi gerekir: Amazon Atina ve Amazon Kırmızıya Kaydırma SageMaker'daki RStudio içinde. kullanarak yapabilirsiniz RStudio Profesyonel Sürücüler ve RStudio Bağlantıları. Aşağıdaki kod parçasında gösterildiği gibi ilgili kitaplıkları ve sürücüleri yüklediğinizden emin olun:
Özel kitaplıkları yükleyin
Ayrıca ek R ve Python kitaplıkları kurabilirsiniz, böylece veri bilimcilerin bunları anında kurmasına gerek kalmaz:
Bir Dockerfile'de özelleştirmenizi tamamladığınızda, bir kapsayıcı görüntüsü oluşturmanın ve onu Amazon ECR'ye göndermenin zamanı geldi.
Derleyin ve Amazon ECR'ye aktarın
Yerel terminaliniz gibi Docker motorunun kurulu olduğu bir terminalden Dockerfile'den bir kapsayıcı görüntüsü oluşturabilirsiniz veya AWS Bulut9. SageMaker'daki RStudio içindeki bir terminalden oluşturuyorsanız, SageMaker Studio Görüntü Oluşturma. Her iki yaklaşım için de adımları gösteriyoruz.
Docker motorunun bulunduğu yerel bir terminalde Dockerfile'ın bulunduğu yerden aşağıdaki komutları çalıştırabilirsiniz. Örnek betiği kullanabilirsiniz görsel oluştur ve güncelle.sh.
SageMaker'daki RStudio'daki bir terminalde aşağıdaki komutları çalıştırın:
Bu komutlardan sonra, bir sonraki adımımız için Amazon ECR'de bir deponuz ve bir Docker kapsayıcı görüntüsüne sahip olursunuz; bu adımda, kapsayıcı görüntüsünü SageMaker'da RStudio'da kullanmak üzere ekleriz. Amazon ECR'deki görüntü URI'sini not edin <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION>.amazonaws.com/<REPO>:<TAG>
daha sonra kullanmak için.
Konsol aracılığıyla SageMaker'da RStudio'yu güncelleyin
SageMaker üzerindeki RStudio, özel bir SageMaker görüntüsü kullanarak çalışma zamanı özelleştirmesine olanak tanır. Bir SageMaker görüntüsü, bir dizi SageMaker görüntü sürümü için bir tutucudur. Her görüntü sürümü, SageMaker'daki RStudio ile uyumlu olan ve bir Amazon ECR deposunda depolanan bir kapsayıcı görüntüsünü temsil eder. Özel bir SageMaker görüntüsünü bir etki alanındaki tüm RStudio kullanıcıları için kullanılabilir hale getirmek için, bu bölümdeki adımları izleyerek görüntüyü etki alanına ekleyebilirsiniz.
- SageMaker konsolunda, şuraya gidin: Etki alanına eklenmiş özel SageMaker Studio görüntüleri sayfasını seçin ve Resmi ekle.
- seç Yeni görüntütıklayın ve Amazon ECR görüntü URI'nizi girin.
- Klinik Sonraki.
- içinde Görüntü özellikleri bölümü, sağlamak Görüntü adı (gereklidir), Görüntü görünen adı (isteğe bağlı), Açıklama (isteğe bağlı), IAM rolü ve etiketler.
The görüntü görünen adı, sağlanmışsa, SageMaker'daki RStudio'daki oturum başlatıcıda gösterilir. Eğer Görüntü görünen adı alan boş bırakılır, resim adı bunun yerine SageMaker'da RStudio'da gösterilir. - Ayrılmak EFS bağlama yolu ve Gelişmiş yapılandırma (Kullanıcı Kimliği ve Grup kimliği) varsayılan olarak ayarlanmıştır çünkü SageMaker'daki RStudio bizim için yapılandırmayı yönetir.
- içinde Resim türü bölümünde, seçin RStudio resmi.
- Klinik Gönder.
Artık listede yeni bir giriş görebilirsiniz. Özel RStudio görüntülerinin desteğinin tanıtılmasıyla yeni bir görüntü görebileceğinizi belirtmekte fayda var. Kullanım türü Bir görüntünün bir RStudio görüntüsü mü yoksa bir RStudio görüntüsü mü olduğunu belirtmek için tablodaki sütun Amazon SageMaker Stüdyosu görüntü.
Özel görüntülerin oturum başlatıcı kullanıcı arayüzünde kullanılabilir olması 5-10 dakika kadar sürebilir. Ardından, özel görüntülerinizle SageMaker'daki RStudio'da yeni bir R oturumu başlatabilirsiniz.
Zamanla, eski ve güncelliğini yitirmiş görüntüleri kullanımdan kaldırmak isteyebilirsiniz. Özel görüntüleri RStudio'daki özel görüntüler listesinden kaldırmak için listedeki görüntüleri seçin ve Ayır.
Klinik Ayır tekrar onaylamak için.
AWS CLI aracılığıyla SageMaker'da RStudio'yu güncelleyin
Aşağıdaki bölümlerde, bir SageMaker görüntüsü oluşturma ve bunu SageMaker konsolunda SageMaker üzerindeki RStudio'da ve AWS CLI'yi kullanarak eklemek için gereken adımlar açıklanmaktadır. Örnek betiği kullanabilirsiniz görsel oluştur ve güncelle.sh.
SageMaker görüntüsünü ve görüntü sürümünü oluşturun
İlk adım, aşağıdaki iki komutu çalıştırarak Amazon ECR'deki özel kapsayıcı görüntüsünden bir SageMaker görüntüsü oluşturmaktır:
SageMaker'da RStudio'da oturum başlatıcıda görüntülenen özel görüntünün, giriş tarafından belirlendiğini unutmayın. --display-name
. İsteğe bağlı görünen ad sağlanmazsa, girişi --image-name
yerine kullanılır. Ayrıca, IAM rolünün SageMaker'ın SageMaker üzerindeki RStudio'ya bir Amazon ECR görüntüsü eklemesine izin verdiğini unutmayın.
Bir AppImageConfig oluşturun
Amazon ECR'den görüntü URI'sini yakalayan bir SageMaker görüntüsüne ek olarak, bir uygulama görüntüsü yapılandırması (AppImageConfig) bir SageMaker etki alanında kullanım için gereklidir. için yapılandırmayı basitleştiriyoruz. RSessionApp
image, böylece aşağıdaki komutla bir yer tutucu yapılandırması oluşturabiliriz:
Bir SageMaker etki alanına ekleyin
SageMaker görüntüsü ve oluşturulan uygulama görüntüsü yapılandırmasıyla, özel kapsayıcı görüntüsünü SageMaker etki alanına eklemeye hazırız. Özel bir SageMaker görüntüsünü bir etki alanındaki tüm RStudio kullanıcılarına sunmak için, görüntüyü varsayılan kullanıcı ayarı olarak etki alanına eklersiniz. Mevcut tüm kullanıcılar ve tüm yeni kullanıcılar özel resmi kullanabilecektir.
Daha iyi okunabilirlik için aşağıdaki yapılandırmayı JSON dosyasına yerleştiriyoruz default-user-settings.json:
Bu dosyada görüntüyü belirtebiliriz ve AppImageConfig
bir listedeki isim çiftleri DefaultUserSettings.RSessionAppSettings.CustomImages
. Bu önceki snippet, iki özel görüntünün oluşturulmakta olduğunu varsayar.
Ardından SageMaker etki alanını güncellemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
Etki alanını güncelledikten sonra, özel görüntülerin oturum başlatıcı kullanıcı arayüzünde kullanılabilir olması 5-10 dakika kadar sürebilir. Ardından, özel görüntülerinizle SageMaker'daki RStudio'da yeni bir R oturumu başlatabilirsiniz.
SageMaker etki alanından görüntüleri ayırın
görüntüleri kaldırarak kolayca ayırabilirsiniz. ImageName
ve AppImageConfigName
çiftler default-user-settings.json
ve etki alanını güncelleme.
Örneğin, etki alanını aşağıdakilerle güncellemek default-user-settings.json
kaldırır r-4.1.3-rstudio-2022
kullanıcı arayüzünü başlatan ve ayrılan R oturumundan r-4.1.3-rstudio-1.4.1717-3
bir etki alanındaki tüm kullanıcılara sunulan tek özel resim olarak:
Temizlemek
SageMaker etki alanındaki görüntüleri ve kaynakları güvenli bir şekilde kaldırmak için aşağıdaki adımları tamamlayın: Görüntü kaynaklarını temizleyin.
SageMaker ve SageMaker etki alanında RStudio'yu güvenle kaldırmak için aşağıdaki adımları tamamlayın: Bir Amazon SageMaker Etki Alanı Silme herhangi bir RSessionGateway uygulamasını, kullanıcı profilini ve etki alanını silmek için.
Amazon ECR'deki görüntüleri ve depoları güvenli bir şekilde kaldırmak için aşağıdaki adımları tamamlayın: Bir resmi silme.
Son olarak, CloudFormation şablonunu silmek için:
- AWS CloudFormation konsolunda Yığınlar'ı seçin.
- Bu çözüm için dağıttığınız yığını seçin.
- Sil'i seçin.
Sonuç
SageMaker üzerinde RStudio, veri bilimcilerin R'de büyük ölçekte ML ve analitik çözümler oluşturmasını ve yöneticilerin geliştiricileri için sağlam bir veri bilimi ortamını yönetmesini kolaylaştırır. Veri bilimcileri, doğru iş için doğru kitaplıkları kullanabilmeleri ve her bir ML projesi için istenen tekrarlanabilirliği elde edebilmeleri için ortamı özelleştirmek isterler. Yöneticilerin, düzenleyici ve güvenlik nedenleriyle veri bilimi ortamını standartlaştırması gerekir. Artık kurumsal gereksinimlerinizi karşılayan özel kapsayıcı görüntüleri oluşturabilir ve veri bilimcilerin bunları SageMaker üzerindeki RStudio'da kullanmasına olanak sağlayabilirsiniz.
Denemenizi öneririz. Mutlu gelişme!
Yazarlar Hakkında
Michael Hsieh Kıdemli AI/ML Uzman Çözüm Mimarıdır. AWS ML teklifleri ve ML alan bilgisinin bir kombinasyonu ile ML yolculuklarını ilerletmek için müşterilerle birlikte çalışır. Seattle nakli olarak, yürüyüş parkurları, SLU'da manzara kanosu ve Shilshole Körfezi'nde gün batımı gibi şehrin sunduğu harika Doğa Ana'yı keşfetmeyi seviyor.
Declan Kelly Amazon SageMaker Studio ekibinde bir Yazılım Mühendisidir. AWS re:Invent 2019'da lansmanından bu yana Amazon SageMaker Studio üzerinde çalışıyor. İş dışında yürüyüş yapmaktan ve tırmanmaktan hoşlanıyor.
Sean Morgan AWS'de AI/ML Çözümleri Mimarıdır. Yarı iletken ve akademik araştırma alanlarında deneyimi vardır ve bu deneyimini müşterilerin AWS'deki hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için kullanır. Sean boş zamanlarında aktif bir açık kaynak katılımcısı ve bakımcısıdır ve TensorFlow Eklentileri için özel ilgi grubu lideridir.
- Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
- KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-a-custom-image-to-bring-your-own-development-environment-to-rstudio-on-amazon-sagemaker/
- "
- &
- 1.3
- 10
- 100
- 2019
- 2022
- 7
- a
- Hakkımızda
- erişim
- Hesap
- Başarmak
- Action
- aktif
- ilave
- Ek
- yöneticiler
- ilerlemek
- Türkiye
- veriyor
- zaten
- Amazon
- analytics
- uygulamayı yükleyeceğiz
- yaklaşımlar
- uygun
- Nisan
- mevcut
- AWS
- Defne
- Çünkü
- olmak
- faydaları
- Daha iyi
- arasında
- sınır
- getirmek
- inşa etmek
- bina
- iş
- Alabilirsin
- yakalar
- dava
- değişiklik
- seçim
- choices
- Klinik
- Şehir
- bulut
- kod
- Sütun
- kombinasyon
- ortak
- uyumlu
- tamamlamak
- hesaplamak
- yapılandırma
- bağlantı
- konsolos
- Konteyner
- içerik
- devam etmek
- iştirakçi
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- Oluşturma
- görenek
- Müşteriler
- özelleştirmek
- veri
- veri bilimi
- veri bilimcisi
- göstermek
- bağlıdır
- konuşlandırılmış
- tanımlamak
- tarif edilen
- ayrıntılar
- geliştiriciler
- gelişme
- ekran
- Dağılımlar
- liman işçisi
- Değil
- domain
- aşağı
- indir
- her
- kolayca
- Efekt
- teşvik etmek
- Motor
- mühendis
- Keşfet
- çevre
- şartları
- örnek
- mevcut
- deneyim
- tanıdık
- Alanlar
- Ad
- ilk kez
- takip et
- takip etme
- şu
- Ücretsiz
- itibaren
- tam
- Ayrıca
- alma
- Goller
- harika
- grup
- mutlu
- yardım et
- tutacak
- ev sahipliği yaptı
- Ancak
- HTTPS
- Kimlik
- görüntü
- görüntüleri
- uygulamak
- önemli
- endüstrinin
- bilgi
- giriş
- kurmak
- örnek
- entegre
- faiz
- IT
- İş
- seyahat
- bilgi
- son
- başlatmak
- fırlatma
- öncülük etmek
- öğrenme
- Lisans
- ruhsat verme
- çizgi
- LINK
- bağlantılar
- linux
- Liste
- yerel
- makine
- makine öğrenme
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- yönetilen
- yönetim
- müdür
- Maç
- adı geçen
- olabilir
- asgari
- ML
- Daha
- Morgan
- çoğu
- anne
- çoklu
- Tabiat
- Gezin
- ihtiyaçlar
- sonraki
- teklif
- teklifleri
- işletme
- işletim sistemi
- Opsiyonlar
- örgütsel
- organizasyonlar
- kendi
- noktaları
- politikaları
- politika
- tercihli
- mevcut
- özel
- süreç
- profesyonel
- Profil
- Programlama
- proje
- Projeler
- sağlamak
- sağlanan
- sağlama
- halka açık
- hızla
- RE
- ulaşmak
- nedenleri
- bölge
- düzenleyici
- serbest
- Bildirileri
- uygun
- kaldırma
- Depo
- temsil
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- gerektirir
- araştırma
- kaynak
- Kaynaklar
- Rol
- koşmak
- koşu
- güvenli bir şekilde
- ölçek
- Bilim
- bilim adamı
- bilim adamları
- Sean
- güvenlik
- yarıiletken
- set
- ayar
- kurulum
- birkaç
- paylaş
- şov
- gösterilen
- Basit
- beri
- So
- Yumuşak
- Yazılım
- Yazılım Mühendisi
- katı
- çözüm
- Çözümler
- özel
- uzman
- özel
- yığın
- başladı
- başlar
- Açıklama
- Durum
- mağaza
- stüdyo
- gün batımı
- destek
- Destekler
- anahtar
- sistem
- takım
- terminal
- The
- İçinden
- zaman
- bugün
- araç
- araçlar
- ui
- altında
- Güncelleme
- Güncellemeler
- güncellenmesi
- us
- kullanım
- kullanıcılar
- versiyon
- olup olmadığını
- içinde
- olmadan
- İş
- çalışma
- çalışır
- değer
- yazı yazıyor