Цей пост написано спільно з Марком Нойманом, Амором Штайнбергом і Марінусом Кромменгуком з BMW Group.
Команда Група BMW – зі штаб-квартирою в Мюнхені, Німеччина – керує 149,000 30 співробітників по всьому світу та виробляє на більш ніж 15 виробничих і складальних підприємствах у XNUMX країнах. Сьогодні BMW Group є провідним світовим виробником автомобілів і мотоциклів преміум-класу, а також постачальником преміальних фінансових і мобільних послуг. BMW Group встановлює тенденції у виробничих технологіях і стійкості як лідер інновацій з інтелектуальним поєднанням матеріалів, технологічним переходом у бік цифровізації та ресурсозберігаючим виробництвом.
У все більш цифровому світі, який швидко змінюється, бізнес-стратегії BMW Group і розробки продуктів значною мірою покладаються на прийняття рішень на основі даних. З цим значно зросла потреба в спеціалістах з обробки даних та інженерах з машинного навчання (ML). Цим кваліфікованим фахівцям доручено створювати та розгортати моделі, які покращують якість та ефективність бізнес-процесів BMW і дозволяють приймати обґрунтовані рішення керівництва.
Науковцям з обробки даних та інженерам з машинного навчання для роботи потрібен потужний інструментарій і достатньо обчислювальних ресурсів. Таким чином, кілька років тому BMW створила централізовану інфраструктуру ML/deep learning на своїй території та постійно її модернізувала. Щоб прокласти шлях до розвитку штучного інтелекту, BMW Group потрібно було зробити стрибок у масштабованості та еластичності, одночасно зменшуючи операційні витрати, ліцензування програмного забезпечення та управління обладнанням.
У цьому дописі ми розповімо про те, як BMW Group у співпраці з AWS Professional Services створили свою службу Jupyter Managed (JuMa) для вирішення цих проблем. JuMa — це сервіс платформи штучного інтелекту BMW Group для аналітиків даних, інженерів ML і науковців з обробки даних, який забезпечує зручний робочий простір з інтегрованим середовищем розробки (IDE). Він живиться від Студія Amazon SageMaker і надає JupyterLab для Python і Posit Workbench для R. Ця пропозиція дозволяє інженерам BMW ML виконувати аналітику даних і ML, орієнтовану на код, підвищує продуктивність розробників, надаючи можливість самообслуговування та автоматизацію інфраструктури, а також тісно інтегрується з централізованим середовищем ІТ-інструментів BMW.
JuMa тепер доступний для всіх спеціалістів із обробки даних, інженерів з машинного навчання та аналітиків даних BMW Group. Сервіс оптимізує робочі процеси розробки та виробництва машинного навчання (MLOps) у BMW, надаючи економічно ефективне та масштабоване середовище розробки, яке сприяє безперебійній співпраці між науковими та інженерними командами по всьому світу. Це призводить до швидшого експериментування та коротшого циклу перевірки ідеї. Крім того, інфраструктура JuMa, яка базується на AWS без сервера і керованих послуг, допомагає зменшити операційні витрати для команд DevOps і дозволяє їм зосередитися на створенні варіантів використання та прискоренні інновацій ШІ в BMW Group.
Проблеми розвитку локальної платформи ШІ
До впровадження послуги JuMa команди BMW по всьому світу використовували дві локальні платформи, які забезпечували команди середовищами JupyterHub і RStudio. Ці платформи були занадто обмежені щодо процесора, графічного процесора та пам’яті, щоб дозволити масштабованість ШІ в BMW Group. Масштабування цих платформ із керуванням більшою кількістю локального обладнання, більшою кількістю ліцензій на програмне забезпечення та платою за підтримку вимагатиме значних початкових інвестицій і великих зусиль для його обслуговування. Крім того, були доступні обмежені можливості самообслуговування, що вимагало великих операційних зусиль від команд DevOps. Що ще важливіше, використання цих платформ не узгоджувалося зі стратегією BMW Group, орієнтованої на ІТ-хмару. Наприклад, команди, які використовують ці платформи, не змогли легко перенести свої прототипи AI/ML на індустріалізацію рішення, що працює на AWS. Навпаки, командам із обробки даних і аналітики, які вже використовують AWS безпосередньо для експериментів, потрібно було також подбати про створення та експлуатацію своєї інфраструктури AWS, одночасно забезпечуючи відповідність внутрішнім політикам BMW Group, місцевим законам і нормам. Це включало ряд дій з конфігурації та керування: від замовлення облікових записів AWS, обмеження доступу до Інтернету, використання дозволених пакетів із списку до підтримки актуальних образів Docker.
Огляд рішення
JuMa — це повністю керована багатокористувацька служба платформи штучного інтелекту з надійним захистом, створена на основі AWS Студія SageMaker в основі. Покладаючись на безсерверні та керовані сервіси AWS як основні будівельні блоки інфраструктури, команді JuMa DevOps не потрібно турбуватися про виправлення серверів, модернізацію сховища або керування будь-якими іншими компонентами інфраструктури. Сервіс автоматично обробляє всі ці процеси, забезпечуючи потужну технічну платформу, яка загалом актуальна та готова до використання.
Користувачі JuMa можуть легко замовити робочий простір через портал самообслуговування, щоб створити безпечне та ізольоване середовище розробки та експериментів для своїх команд. Після створення робочого простору JuMa користувачі можуть запустити середовища JupyterLab або Posit Workbench у SageMaker Studio лише кількома клацаннями миші та негайно розпочати розробку, використовуючи інструменти та фреймворки, які їм найбільше знайомі. JuMa тісно інтегрована з низкою ІТ-сервісів BMW Central, включаючи керування ідентифікацією та доступом, керування ролями та правами, Хмарний центр даних BMW (озеро даних BMW на AWS) і локальні бази даних. Останнє допомагає командам AI/ML легко отримувати доступ до необхідних даних, якщо вони мають на це право, без необхідності створювати конвеєри даних. Крім того, блокноти можна інтегрувати в корпоративні репозиторії Git для спільної роботи за допомогою контролю версій.
Рішення абстрагує всі технічні складності, пов’язані з керуванням обліковим записом AWS, конфігурацією та налаштуванням для команд AI/ML, дозволяючи їм повністю зосередитися на інноваціях AI. Платформа гарантує, що конфігурація робочого простору відповідає вимогам BMW щодо безпеки та відповідності з коробки.
Наступна діаграма описує високорівневий контекстний вигляд архітектури.
Подорож користувача
Члени команди BMW AI/ML можуть замовити свій робочий простір JuMa за допомогою стандартної служби каталогу BMW. Після затвердження лінійним менеджером замовлене робоче місце JuMa надається платформою повністю автоматизовано. Робочий процес надання робочої області включає наступні кроки (пронумеровані на схемі архітектури).
- Команда спеціалістів із обробки даних замовляє новий робочий простір JuMa у каталозі BMW. JuMa автоматично створює новий обліковий запис AWS для робочого простору. Це забезпечує повну ізоляцію між робочими областями відповідно до структури облікового запису федеративної моделі, згаданої в Найкращі методи адміністрування SageMaker Studio.
- JuMa налаштовує робочий простір (який є Домен Sagemaker), що дозволяє лише попередньо визначені Amazon SageMaker функції, необхідні для експериментів і розробки, спеціальні ядра та конфігурації життєвого циклу. Він також налаштовує необхідні підмережі та групи безпеки, які забезпечують роботу ноутбуків у безпечному середовищі.
- Після надання робочих областей авторизовані користувачі входять на портал JuMa та отримують доступ до IDE SageMaker Studio у своїй робочій області за допомогою попередньо підписаної URL-адреси SageMaker. Користувачі можуть вибрати між відкриттям приватного простору SageMaker Studio або a спільний простір. Спільні простори заохочують співпрацю між різними членами команди, які можуть паралельно працювати над одними ноутбуками, тоді як приватні простори створюють середовище розробки для поодиноких робочих навантажень.
- Використовуючи портал даних BMW, користувачі можуть запитувати доступ до локальних баз даних або даних, що зберігаються в BMW Cloud Data Hub, роблячи їх доступними у своєму робочому просторі для розробки та експериментів, від підготовки та аналізу даних до навчання моделі та перевірки.
Після того, як модель штучного інтелекту розроблена та перевірена в JuMa, команди штучного інтелекту можуть використовувати службу MLOPs платформи BMW AI, щоб швидко та без зусиль розгорнути її у виробництві. Ця послуга надає користувачам виробничу інфраструктуру ML і конвеєри на AWS за допомогою SageMaker, які можна налаштувати за лічені хвилини лише кількома клацаннями. Користувачам просто потрібно розмістити свою модель у створеній інфраструктурі та налаштувати конвеєр відповідно до їхніх конкретних потреб. Таким чином, платформа AI охоплює весь життєвий цикл AI в BMW Group.
Особливості JuMa
Дотримуючись найкращих практик архітектури на AWS, сервіс JuMa було розроблено та впроваджено відповідно до Добре побудований фреймворк AWS. Архітектурні рішення кожного стовпа Well-Architected докладно описані в наступних розділах.
Безпека та відповідність
Для забезпечення повної ізоляції між орендарями кожна робоча область отримує власний обліковий запис AWS, де авторизовані користувачі можуть спільно працювати над аналітичними завданнями, а також над розробкою та експериментуванням з моделями AI/ML. Сам портал JuMa забезпечує ізоляцію під час виконання за допомогою ізоляції на основі політики Управління ідентифікацією та доступом AWS (IAM) і контекст користувача JuMa. Додаткову інформацію про цю стратегію див Ізоляція на основі політики з IAM під час виконання.
Науковці даних можуть отримати доступ до свого домену лише через мережу BMW через попередньо підписані URL-адреси, згенеровані порталом. Прямий доступ до Інтернету в їх домені вимкнено. Їхні привілеї домену Sagemaker побудовані за допомогою Менеджер ролей Amazon SageMaker особи, щоб забезпечити найменш привілейований доступ до служб AWS, необхідних для розробки, таких як SageMaker, Амазонка Афіна, Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) і Клей AWS. Ця роль реалізує захисні огорожі ML (наприклад, описані в Управління та контроль), включно з примусовим навчанням ML, яке має відбутися в обох Віртуальна приватна хмара Amazon (Amazon VPC) або без Інтернету та дозволяючи використовувати лише перевірені та оновлені зображення JuMa SageMaker.
Оскільки JuMa розроблений для розробки, експериментів і спеціального аналізу, він реалізує політику збереження для видалення даних через 30 днів. Щоб отримати доступ до даних у будь-який час і зберегти їх на тривалий термін, JuMa бездоганно інтегрується з BMW Cloud Data Hub і локальними базами даних BMW.
Нарешті, JuMa підтримує кілька регіонів для дотримання особливих місцевих правових ситуацій, які, наприклад, вимагають локальної обробки даних для забезпечення суверенітету даних BMW.
Оперативна досконалість
І серверна частина платформи JuMa, і робочі області реалізовані за допомогою AWS без сервера і керовані послуги. Використання цих сервісів допомагає звести до мінімуму зусилля команди платформи BMW для підтримки та експлуатації наскрізного рішення, прагнучи бути безопераційним сервісом. І робоча область, і портал відстежуються за допомогою Amazon CloudWatch журнали, показники та сигнали тривоги для перевірки ключових показників ефективності (KPI) і завчасного сповіщення команди платформи про будь-які проблеми. Крім того, AWS X-Ray розподілена система відстеження використовується для відстеження запитів у кількох компонентах і анотації журналів CloudWatch контекстом, відповідним робочому простору.
Усі зміни в інфраструктурі JuMa управляються та впроваджуються за допомогою автоматизації з використанням інфраструктури як коду (IaC). Це допомагає зменшити ручні зусилля та людські помилки, підвищити узгодженість і забезпечити відтворювані та керовані версіями зміни в обох робочих середовищах платформи JuMa. Зокрема, усі робочі області надаються та оновлюються за допомогою процесу адаптації, побудованого на основі Функції кроку AWS, AWS CodeBuildі Terraform. Тому для підключення нових робочих просторів до платформи JuMa не потрібно ручного налаштування.
Оптимізація витрат
Використовуючи безсерверні сервіси AWS, JuMa забезпечує масштабованість за вимогою, попередньо схвалені розміри інстанцій і модель оплати за використання ресурсів, що використовуються під час розробки та експериментування відповідно до потреб команд AI/ML. Для подальшої оптимізації витрат платформа JuMa відстежує та визначає неактивні ресурси в SageMaker Studio та автоматично вимикає їх, щоб запобігти витратам на невикористані ресурси.
Sustainability
JuMa замінює дві локальні платформи BMW для аналітики та глибокого навчання, які споживають значну кількість електроенергії та створюють викиди CO2, навіть якщо вони не використовуються. Завдяки перенесенню робочих навантажень AI/ML з локальних на AWS BMW скоротить свій вплив на навколишнє середовище шляхом виведення з експлуатації локальних платформ.
Крім того, механізм автоматичного відключення неактивних ресурсів, політики збереження даних і звіти про використання робочого простору для його власників, реалізовані в JuMa, допомагають ще більше мінімізувати вплив на навколишнє середовище виконання робочих навантажень AI/ML на AWS.
Ефективність виконання
Використовуючи SageMaker Studio, команди BMW отримують вигоду від легкого впровадження найновіших функцій SageMaker, які можуть допомогти прискорити їхні експерименти. Наприклад, вони можуть використовувати Amazon SageMaker JumpStart можливості використання останніх попередньо навчених моделей з відкритим кодом. Крім того, це допомагає зменшити зусилля команди AI/ML, які переходять від експериментів до індустріалізації рішень, оскільки середовище розробки надає ті самі основні послуги AWS, але обмежується можливостями розробки.
Надійність
Домени SageMaker Studio розгортаються лише в режимі VPC для керування доступом до Інтернету та надання доступу лише до призначених служб AWS. Мережа розгорнута в двох зонах доступності для захисту від єдиної точки збою, досягнення більшої стійкості та доступності платформи для її користувачів.
Зміни в робочих просторах JuMa автоматично розгортаються та тестуються в середовищах розробки та інтеграції за допомогою конвеєрів IaC та CI/CD перед оновленням середовищ клієнтів.
Нарешті, дані, що зберігаються в Еластична файлова система Amazon (Amazon EFS) для доменів SageMaker Studio зберігається після видалення томів з метою резервного копіювання.
Висновок
У цій публікації ми описали, як BMW Group у співпраці з AWS ProServe розробили повністю керовану службу платформи ШІ на AWS за допомогою SageMaker Studio та інших безсерверних і керованих служб AWS.
Завдяки JuMa команди BMW, які займаються штучним інтелектом/ML, мають змогу відкривати нові цінності для бізнесу шляхом прискорення експериментів, а також часу виходу на ринок революційних рішень ШІ. Крім того, шляхом переходу зі своєї локальної платформи BMW може зменшити загальні операційні зусилля та витрати, а також підвищити стабільність і загальну безпеку.
Щоб дізнатися більше про експериментування AI/ML і робочі навантаження щодо розробки на AWS, відвідайте веб-сайт Студія Amazon SageMaker.
Про авторів
Марк Нойман є керівником центральної платформи ШІ в BMP Group. Він відповідає за розробку та впровадження стратегій використання технології штучного інтелекту для створення цінності бізнесу в BMW Group. Його головна мета полягає в тому, щоб використання штучного інтелекту було стійким і масштабованим, тобто його можна було послідовно застосовувати в усій організації для стимулювання довгострокового зростання та інновацій. Завдяки своєму керівництву Нойманн прагне позиціонувати BMW Group як лідера в інноваціях на основі ШІ та створенні вартості в автомобільній промисловості та за її межами.
Амор Штайнберг є інженером з машинного навчання в BMW Group і керівником служби Jupyter Managed, нової служби, метою якої є забезпечення аналітики та машинного навчання, орієнтованої на код, для інженерів і спеціалістів із обробки даних у BMW Group. Його минулий досвід інженера DevOps у фінансових установах дав йому змогу отримати унікальне розуміння проблем, з якими стикаються банки в Європейському Союзі, і зберегти баланс між прагненням до технологічних інновацій, дотриманням законів і нормативних актів і максимальною безпекою для клієнтів.
Марінус Кромменгук є старшим архітектором хмарних рішень і розробником програмного забезпечення в BMW Group. Він захоплений модернізацією ІТ-ландшафту за допомогою найсучасніших послуг, які додають високу цінність і прості в обслуговуванні та експлуатації. Марінус є великим прихильником мікросервісів, безсерверної архітектури та гнучкої роботи. Він має досвід роботи з розподіленими командами великих компаній по всьому світу.
Ніколас Якоб Бер є головним архітектором хмарних додатків у AWS ProServe, яка спеціалізується на розробці даних і машинному навчанні, працює у Швейцарії. Він тісно співпрацює з корпоративними клієнтами над розробкою платформ даних і розробкою розширеної аналітики та сценаріїв використання машинного навчання.
Хоакін Рінаудо є головним архітектором безпеки в AWS ProServe. Він захоплений створенням рішень, які допомагають розробникам покращити якість програмного забезпечення. До AWS він працював у багатьох сферах індустрії безпеки, від безпеки мобільних пристроїв до тем, пов’язаних із хмарою та відповідністю. У вільний час Хоакін любить проводити час з сім'єю і читати науково-фантастичні романи.
Шухрат Ходжаєв є старшим глобальним менеджером із залучення в AWS ProServe. Він спеціалізується на розробці ефективних рішень для великих даних і ШІ/ML, які дозволяють клієнтам AWS максимізувати цінність свого бізнесу за рахунок використання даних.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-ai-ml-development-at-bmw-group-with-amazon-sagemaker-studio/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 000
- 100
- 120
- 15%
- 30
- 7
- 971
- a
- МЕНЮ
- тези
- прискорювати
- прискорення
- доступ
- За
- рахунки
- управління рахунками
- Рахунки
- досягнення
- через
- діяльності
- додавати
- Додатково
- адреса
- адміністрація
- Прийняття
- просунутий
- адвокат
- після
- проти
- моторний
- назад
- AI
- Платформа AI
- AI / ML
- Цілі
- ВСІ
- дозволяти
- дозволено
- Дозволити
- дозволяє
- вже
- Також
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Студія Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- кількість
- an
- аналіз
- аналітики
- аналітика
- та
- та інфраструктури
- будь-який
- додаток
- прикладної
- твердження
- архітектурний
- архітектура
- ЕСТЬ
- AS
- збірка
- асоційований
- гарантувати
- At
- уповноважений
- автоматичний
- автоматично
- Автоматизація
- автомобільний
- автомобільна промисловість
- наявність
- доступний
- геть
- AWS
- Професійні послуги AWS
- Backend
- резервна копія
- Balance
- Банки
- заснований
- BE
- оскільки
- перед тим
- користь
- КРАЩЕ
- між
- За
- Великий
- Великий даних
- блоки
- BMW
- обидва
- Box
- будувати
- Створюємо
- побудований
- бізнес
- але
- by
- CAN
- можливості
- можливості
- здатний
- який
- випадок
- випадків
- каталог
- центральний
- централізована
- проблеми
- Зміни
- заміна
- перевірка
- Вибирати
- тісно
- хмара
- код
- співпрацювати
- співробітництво
- складності
- дотримання
- дотримуватися
- Компоненти
- обчислення
- конфігурація
- значний
- послідовно
- споживати
- контекст
- постійно
- контрастність
- контроль
- Core
- Корпоративний
- витрати
- країни
- Обкладинки
- створювати
- створення
- виготовлений на замовлення
- клієнт
- Клієнти
- настройка
- налаштувати
- циклів
- дані
- Analytics даних
- Озеро даних
- Підготовка даних
- наука про дані
- вчений даних
- керовані даними
- базами даних
- Дата
- Днів
- Прийняття рішень
- рішення
- глибокий
- глибоке навчання
- надання
- розгортання
- розгорнути
- розгортання
- описаний
- дизайн
- призначений
- деталь
- розвиненою
- Розробник
- розробників
- розвивається
- розробка
- різний
- цифровий
- цифровізація
- прямий
- безпосередньо
- інвалід
- руйнівний
- розподілений
- do
- Docker
- Ні
- домен
- домени
- вниз
- управляти
- керований
- під час
- кожен
- легко
- ефективність
- зусилля
- легко
- зусилля
- або
- електрика
- викиди
- співробітників
- уповноважений
- включіть
- включений
- дозволяє
- дозволяє
- заохочувати
- кінець в кінець
- примус
- зачеплення
- інженер
- Машинобудування
- Інженери
- забезпечувати
- гарантує
- забезпечення
- підприємство
- підприємств
- захоплений
- Весь
- Навколишнє середовище
- навколишній
- середовищах
- помилки
- встановлений
- Європейська
- european union
- Навіть
- приклад
- витрати
- досвід
- особи
- полегшує
- засоби
- Провал
- знайомий
- сім'я
- швидше
- риси
- Інформація про оплату
- кілька
- філе
- фінансовий
- Фінансові установи
- Сфокусувати
- після
- Слід
- для
- каркаси
- Безкоштовна
- від
- Повний
- повністю
- далі
- Крім того
- збирати
- в цілому
- генерується
- Німеччина
- Git
- даний
- Глобальний
- земну кулю
- мета
- управління
- GPU
- великий
- Group
- Групи
- Зростання
- вирощений
- Зростання
- Ручки
- апаратні засоби
- he
- голова
- зі штаб-квартирою
- сильно
- допомога
- допомагає
- Високий
- висока вартість
- на вищому рівні
- його
- його
- господар
- Як
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- Концентратор
- людина
- ідея
- ідентифікує
- Особистість
- Idle
- зображень
- негайно
- Impact
- вражаючий
- реалізовані
- реалізації
- implements
- важливо
- удосконалювати
- in
- включені
- includes
- У тому числі
- Augmenter
- Збільшує
- зростаючий
- все більше і більше
- індикатори
- промисловість
- інформація
- повідомив
- Інфраструктура
- інновація
- екземпляр
- установи
- інтегрований
- Інтеграція
- інтеграція
- Розумний
- призначених
- внутрішній
- інтернет
- Доступ в інтернет
- в
- введення
- інвестиції
- ізольований
- ізоляція
- питання
- IT
- ЙОГО
- сам
- Джекоб
- JPG
- просто
- тримати
- зберігання
- збережений
- ключ
- озеро
- ландшафт
- великий
- Великі підприємства
- останній
- запуск
- Законодавство
- Закони та правила
- вести
- лідер
- Керівництво
- провідний
- Стрибок
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- найменш
- легальний
- ліцензії
- ліцензування
- Життєвий цикл
- обмеженою
- обмежуючий
- Лінія
- Перераховані
- місцевий
- локально
- журнал
- Довго
- довгостроковий
- машина
- навчання за допомогою машини
- головний
- підтримувати
- Підтримка
- обслуговування
- зробити
- Робить
- управляти
- вдалося
- управління
- менеджер
- управління
- керівництво
- виробник
- матеріал
- Максимізувати
- максимізація
- сенс
- механізм
- Зустрічатися
- відповідає
- члени
- пам'ять
- згаданий
- Метрика
- мікросервіс
- мігруючи
- міграція
- хвилин
- пропущений
- змішувати
- ML
- MLOps
- Mobile
- Mobile Security
- мобільність
- режим
- модель
- Моделі
- модернізація
- контрольований
- монітори
- більше
- Більше того
- найбільш
- Мотоцикли
- переміщення
- множинний
- Необхідність
- необхідний
- нужденних
- потреби
- мережу
- Нові
- немає
- зараз
- пронумерований
- of
- пропонує
- on
- On-Demand
- Onboard
- На борту
- тільки
- відкрити
- з відкритим вихідним кодом
- відкриття
- працювати
- операційний
- оперативний
- Оптимізувати
- or
- порядок
- замовлень
- організація
- Інше
- з
- над
- загальний
- власний
- Власники
- пакети
- Паралельні
- пристрасний
- Минуле
- Виправлення
- прокладати
- для
- Виконувати
- продуктивність
- стовп
- трубопровід
- платформа
- Платформи
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точка
- Політика
- Портал
- положення
- пошта
- Харчування
- потужний
- практика
- Premium
- підготовка
- запобігати
- первинний
- Головний
- попередній
- приватний
- привілей
- привілеї
- процес
- процеси
- виробляти
- Product
- розробка продукту
- Production
- продуктивність
- професійний
- професіонали
- захист
- Прототипи
- забезпечувати
- за умови
- Постачальник
- забезпечує
- забезпечення
- цілей
- Python
- якість
- швидко
- R
- діапазон
- швидко
- читання
- готовий
- отримує
- запис
- зменшити
- зниження
- послатися
- про
- райони
- правила
- покладатися
- покладаючись
- видаляти
- Звіти
- запросити
- запитів
- вимагати
- вимагається
- Вимога
- ресурси
- відповідальний
- обмежений
- результати
- утримання
- праві
- Роль
- ролі
- прогін
- біг
- час виконання
- мудрець
- то ж
- масштабованість
- масштабовані
- Масштабування
- наука
- вчений
- Вчені
- безшовні
- плавно
- розділам
- безпечний
- безпеку
- Самообслуговування
- старший
- Без сервера
- Сервери
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- набори
- кілька
- загальні
- зсув
- вимикання
- Заткнись
- значний
- істотно
- простий
- просто
- один
- ситуацій
- розміри
- кваліфікований
- So
- Софтвер
- рішення
- Рішення
- Source
- суверенітет
- Простір
- пробіли
- спеціальний
- спеціалізується
- конкретний
- конкретно
- Витрати
- standard
- старт
- впроваджений
- Крок
- заходи
- зберігання
- зберігати
- зберігати
- стратегії
- Стратегія
- Спрощує
- прагнення
- сильний
- структура
- студія
- підмережі
- такі
- достатній
- підтримка
- Опори
- Sustainability
- сталого
- Швейцарія
- система
- Приймати
- балаканина
- завдання
- команда
- Члени команди
- команди
- технічний
- технологічний
- Технологія
- термін
- Terraform
- перевірений
- Що
- Команда
- Лінія
- їх
- Їх
- отже
- Ці
- вони
- це
- ті
- через
- по всьому
- щільно
- час
- до
- сьогодні
- занадто
- інструменти
- топ
- теми
- до
- Трасування
- Простеження
- Навчання
- Тенденції
- два
- розуміння
- союз
- створеного
- відімкнути
- відповідний сучасним вимогам
- оновлений
- підвищений
- URL
- Використання
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- зручно
- користувачі
- використання
- підтверджено
- перевірка достовірності
- значення
- створення цінності
- версія
- перевірено
- через
- вид
- Віртуальний
- візит
- Обсяги
- було
- шлях..
- we
- Web
- веб-сервіси
- ДОБРЕ
- були
- коли
- коли б ні
- в той час як
- який
- в той час як
- волі
- з
- в
- без
- Work
- працював
- робочий
- Робочі процеси
- робочий
- працює
- світ
- світі
- світовий
- турбуватися
- б
- років
- вашу
- зефірнет
- зони