Đây là bài đăng trên blog của khách được đồng sáng tác với Vik Pant và Kyle Bassett từ PwC.
Với việc các tổ chức ngày càng đầu tư vào học máy (ML), việc áp dụng ML đã trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược chuyển đổi kinh doanh. CEO PwC gần đây Khảo sát tiết lộ rằng 84% CEO Canada đồng ý rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay đổi đáng kể hoạt động kinh doanh của họ trong vòng 5 năm tới, khiến công nghệ này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, việc triển khai ML vào sản xuất đi kèm với nhiều cân nhắc khác nhau, đặc biệt là khả năng điều hướng thế giới AI một cách an toàn, chiến lược và có trách nhiệm. Một trong những bước đầu tiên và cũng là thách thức lớn nhất để hỗ trợ AI là phát triển hiệu quả các quy trình ML có thể mở rộng quy mô bền vững trên đám mây. Nghĩ về ML dưới dạng các quy trình tạo ra và duy trì các mô hình thay vì tự chúng giúp xây dựng các hệ thống dự đoán linh hoạt và linh hoạt, có khả năng chống chọi tốt hơn với những thay đổi có ý nghĩa trong dữ liệu liên quan theo thời gian.
Nhiều tổ chức bắt đầu hành trình bước vào thế giới ML với quan điểm lấy mô hình làm trung tâm. Trong giai đoạn đầu xây dựng phương pháp ML, trọng tâm là đào tạo các mô hình ML có giám sát, là các biểu diễn toán học về mối quan hệ giữa đầu vào (biến độc lập) và đầu ra (biến phụ thuộc) được học từ dữ liệu (thường là lịch sử). Mô hình là các tạo phẩm toán học lấy dữ liệu đầu vào, thực hiện các phép tính và tính toán trên chúng và tạo ra các dự đoán hoặc suy luận.
Mặc dù cách tiếp cận này là điểm khởi đầu hợp lý và tương đối đơn giản, nhưng về bản chất nó không có khả năng mở rộng hoặc bền vững do tính chất thủ công và đặc biệt của các hoạt động đào tạo, điều chỉnh, thử nghiệm và thử nghiệm mô hình. Các tổ chức có mức độ trưởng thành cao hơn trong miền ML sẽ áp dụng mô hình hoạt động ML (MLOps) kết hợp tích hợp liên tục, phân phối liên tục, triển khai liên tục và đào tạo liên tục. Trọng tâm của mô hình này là quan điểm lấy đường ống làm trung tâm để phát triển và vận hành các hệ thống ML có sức mạnh công nghiệp.
Trong bài đăng này, chúng tôi bắt đầu với cái nhìn tổng quan về MLOps và các lợi ích của nó, mô tả giải pháp nhằm đơn giản hóa việc triển khai nó và cung cấp thông tin chi tiết về kiến trúc. Chúng tôi kết thúc bằng một nghiên cứu điển hình nêu bật những lợi ích mà một khách hàng lớn của AWS và PwC đã triển khai giải pháp này nhận được.
Tiểu sử
Quy trình MLOps là tập hợp các trình tự các bước có liên quan với nhau được sử dụng để xây dựng, triển khai, vận hành và quản lý một hoặc nhiều mô hình ML trong sản xuất. Quy trình như vậy bao gồm các giai đoạn liên quan đến việc xây dựng, thử nghiệm, điều chỉnh và triển khai các mô hình ML, bao gồm nhưng không giới hạn ở việc chuẩn bị dữ liệu, kỹ thuật tính năng, đào tạo mô hình, đánh giá, triển khai và giám sát. Như vậy, mô hình ML là sản phẩm của quy trình MLOps và quy trình là quy trình làm việc để tạo một hoặc nhiều mô hình ML. Các quy trình như vậy hỗ trợ các quy trình có cấu trúc và hệ thống để xây dựng, hiệu chỉnh, đánh giá và triển khai các mô hình ML, đồng thời chính các mô hình này tạo ra các dự đoán và suy luận. Bằng cách tự động hóa quá trình phát triển và vận hành các giai đoạn của quy trình, các tổ chức có thể giảm thời gian phân phối mô hình, tăng tính ổn định của mô hình trong sản xuất và cải thiện sự cộng tác giữa các nhóm nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và quản trị viên CNTT.
Tổng quan về giải pháp
AWS cung cấp danh mục toàn diện các dịch vụ gốc đám mây để phát triển và vận hành quy trình MLOps theo cách có thể mở rộng và bền vững. Amazon SageMaker bao gồm một danh mục toàn diện các khả năng như một dịch vụ MLOps được quản lý hoàn toàn để cho phép các nhà phát triển tạo, đào tạo, triển khai, vận hành và quản lý các mô hình ML trên đám mây. SageMaker bao gồm toàn bộ quy trình làm việc MLOps, từ thu thập đến chuẩn bị và đào tạo dữ liệu bằng các thuật toán hiệu suất cao tích hợp sẵn và các thử nghiệm ML (AutoML) tự động phức tạp để các công ty có thể chọn mô hình cụ thể phù hợp với ưu tiên và sở thích kinh doanh của họ. SageMaker cho phép các tổ chức tự động hóa phần lớn vòng đời MLOps của họ để họ có thể tập trung vào kết quả kinh doanh mà không gặp rủi ro về sự chậm trễ của dự án hoặc chi phí leo thang. Bằng cách này, SageMaker cho phép các doanh nghiệp tập trung vào kết quả mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tầng, phát triển và bảo trì liên quan đến việc cung cấp năng lượng cho các dịch vụ dự đoán sức mạnh công nghiệp.
SageMaker bao gồm Khởi động Amazon SageMaker, cung cấp các mẫu giải pháp có thể dùng ngay cho các tổ chức đang tìm cách đẩy nhanh hành trình MLOps của họ. Các tổ chức có thể bắt đầu với các mô hình nguồn mở và được đào tạo trước, có thể được tinh chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ thông qua đào tạo lại và học tập chuyển giao. Ngoài ra, JumpStart còn cung cấp các mẫu giải pháp được thiết kế để giải quyết các trường hợp sử dụng phổ biến, cũng như các sổ ghi chép Jupyter mẫu có mã khởi động viết sẵn. Những tài nguyên này có thể được truy cập bằng cách truy cập trang đích JumpStart trong Xưởng sản xuất Amazon SageMaker.
PwC đã xây dựng một công cụ tăng tốc MLOps được đóng gói sẵn nhằm tăng tốc hơn nữa thời gian định giá và tăng lợi tức đầu tư cho các tổ chức sử dụng SageMaker. Trình tăng tốc MLOps này nâng cao khả năng gốc của JumpStart bằng cách tích hợp các dịch vụ AWS bổ sung. Với bộ công cụ kỹ thuật toàn diện, bao gồm cơ sở hạ tầng dưới dạng tập lệnh mã (IaC), quy trình xử lý dữ liệu, mã tích hợp dịch vụ và mẫu cấu hình quy trình, bộ tăng tốc MLOps của PwC đơn giản hóa quá trình phát triển và vận hành các hệ thống dự đoán cấp sản xuất.
Tổng quan kiến trúc
Việc đưa các dịch vụ không có máy chủ gốc trên nền tảng đám mây của AWS được ưu tiên đưa vào kiến trúc của trình tăng tốc MLOps PwC. Điểm truy cập vào trình tăng tốc này là bất kỳ công cụ cộng tác nào, chẳng hạn như Slack, mà nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu có thể sử dụng để yêu cầu môi trường AWS cho MLOps. Yêu cầu như vậy được phân tích cú pháp và sau đó được phê duyệt hoàn toàn hoặc bán tự động bằng cách sử dụng các tính năng của quy trình làm việc trong công cụ cộng tác đó. Sau khi yêu cầu được phê duyệt, thông tin chi tiết của yêu cầu đó sẽ được sử dụng để tham số hóa các mẫu IaC. Mã nguồn của các mẫu IaC này được quản lý ở Cam kết mã AWS. Các mẫu IaC được tham số hóa này được gửi tới Hình thành đám mây AWS để lập mô hình, cung cấp và quản lý các nhóm tài nguyên của AWS và bên thứ ba.
Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc.
Sau khi AWS CloudFormation cung cấp môi trường cho MLOps trên AWS, môi trường này đã sẵn sàng để các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và cộng tác viên của họ sử dụng. Bộ tăng tốc PWC bao gồm các vai trò được xác định trước trên Quản lý truy cập và nhận dạng AWS (IAM) có liên quan đến các hoạt động và nhiệm vụ MLOps. Các vai trò này chỉ định các dịch vụ và tài nguyên trong môi trường MLOps mà nhiều người dùng khác nhau có thể truy cập dựa trên hồ sơ công việc của họ. Sau khi truy cập vào môi trường MLOps, người dùng có thể truy cập bất kỳ phương thức nào trên SageMaker để thực hiện nhiệm vụ của mình. Chúng bao gồm các phiên bản sổ ghi chép SageMaker, Amazon SageMaker Tự động lái thí nghiệm và Studio. Bạn có thể hưởng lợi từ tất cả các tính năng và chức năng của SageMaker, bao gồm đào tạo mô hình, điều chỉnh, đánh giá, triển khai và giám sát.
Máy gia tốc cũng bao gồm các kết nối với Vùng dữ liệu Amazon để chia sẻ, tìm kiếm và khám phá dữ liệu trên quy mô lớn xuyên suốt các ranh giới của tổ chức nhằm tạo ra và làm phong phú các mô hình. Tương tự, dữ liệu để đào tạo, kiểm tra, xác nhận và phát hiện sai lệch mô hình có thể cung cấp nhiều loại dịch vụ, bao gồm Amazon RedShift, Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS), Hệ thống tệp đàn hồi Amazon (Amazon EFS) và Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3). Hệ thống dự đoán có thể được triển khai theo nhiều cách, bao gồm trực tiếp dưới dạng điểm cuối SageMaker, điểm cuối SageMaker được gói gọn trong AWS Lambda các hàm và điểm cuối SageMaker được gọi thông qua mã tùy chỉnh trên Dịch vụ Kubernetes đàn hồi của Amazon (Amazon EKS) hoặc Đám mây điện toán đàn hồi Amazon (Amazon EC2). amazoncloudwatch được sử dụng để giám sát môi trường cho MLOps trên AWS một cách toàn diện nhằm quan sát dữ liệu cảnh báo, nhật ký và sự kiện từ toàn bộ ngăn xếp (ứng dụng, cơ sở hạ tầng, mạng và dịch vụ).
Sơ đồ sau minh họa kiến trúc này.
nghiên cứu trường hợp
Trong phần này, chúng tôi chia sẻ một nghiên cứu điển hình minh họa từ một công ty bảo hiểm lớn ở Canada. Nó tập trung vào tác động mang tính chuyển đổi của việc triển khai các mẫu công cụ tăng tốc MLOps và JumpStart của PwC Canada.
Khách hàng này đã hợp tác với PwC Canada và AWS để giải quyết các thách thức về phát triển mô hình kém hiệu quả và quy trình triển khai không hiệu quả, thiếu tính nhất quán và cộng tác cũng như khó khăn trong việc mở rộng quy mô mô hình ML. Việc triển khai Trình tăng tốc MLOps này cùng với các mẫu JumpStart đã đạt được những kết quả sau:
- Tự động hóa end-to-end – Tự động hóa gần như giảm một nửa thời gian xử lý trước dữ liệu, đào tạo mô hình, điều chỉnh siêu tham số cũng như triển khai và giám sát mô hình
- Hợp tác và tiêu chuẩn hóa – Các công cụ và khuôn khổ được tiêu chuẩn hóa để thúc đẩy tính nhất quán trong toàn tổ chức, tốc độ đổi mới mô hình tăng gần gấp đôi
- Quản trị mô hình và tuân thủ – Họ đã triển khai khung quản trị mô hình để đảm bảo rằng tất cả các mô hình ML đều đáp ứng các yêu cầu quy định và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức của công ty, giúp giảm 40% chi phí quản lý rủi ro
- Cơ sở hạ tầng đám mây có thể mở rộng – Họ đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng có thể mở rộng để quản lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn và triển khai đồng thời nhiều mô hình ML, giảm 50% chi phí cơ sở hạ tầng và nền tảng
- Triển khai nhanh – Giải pháp đóng gói sẵn giúp giảm 70% thời gian sản xuất
Bằng cách cung cấp các phương pháp thực hành tốt nhất về MLOps thông qua các gói triển khai nhanh chóng, khách hàng của chúng tôi có thể giảm thiểu rủi ro khi triển khai MLOps và khai thác toàn bộ tiềm năng của ML cho một loạt chức năng kinh doanh, chẳng hạn như dự đoán rủi ro và định giá tài sản. Nhìn chung, sức mạnh tổng hợp giữa công cụ tăng tốc PwC MLOps và JumpStart đã cho phép khách hàng của chúng tôi hợp lý hóa, mở rộng quy mô, bảo mật và duy trì các hoạt động kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu của họ.
Cần lưu ý rằng giải pháp PwC và AWS không dành riêng cho ngành nào và phù hợp giữa các ngành và lĩnh vực.
Kết luận
SageMaker và các công cụ tăng tốc của nó cho phép các tổ chức nâng cao năng suất của chương trình ML của họ. Có rất nhiều lợi ích, bao gồm nhưng không giới hạn ở những điều sau:
- Cộng tác tạo ra các trường hợp sử dụng IaC, MLOps và AutoML để nhận ra lợi ích kinh doanh từ việc tiêu chuẩn hóa
- Cho phép tạo mẫu thử nghiệm hiệu quả, có và không có mã, để tăng cường AI từ quá trình phát triển đến triển khai với IaC, MLOps và AutoML
- Tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt, tốn thời gian như kỹ thuật tính năng và điều chỉnh siêu tham số bằng AutoML
- Sử dụng mô hình giám sát mô hình liên tục để điều chỉnh rủi ro khi sử dụng mô hình ML phù hợp với khẩu vị rủi ro của doanh nghiệp
Vui lòng liên hệ với tác giả của bài đăng này, Tư vấn AWS Canada, hoặc là PwC Canada để tìm hiểu thêm về Khởi động và công cụ tăng tốc MLOps của PwC.
Về các tác giả
Vik là Đối tác trong lĩnh vực Đám mây & Dữ liệu tại PwC Canada. Ông có bằng Tiến sĩ Khoa học Thông tin tại Đại học Toronto. Anh ấy tin rằng có một mối liên hệ thần giao cách cảm giữa mạng lưới thần kinh sinh học của anh ấy và mạng lưới thần kinh nhân tạo mà anh ấy đào tạo trên SageMaker. Kết nối với anh ấy trên LinkedIn.
Kyle là Đối tác trong lĩnh vực Đám mây & Dữ liệu tại PwC Canada, cùng với đội ngũ các nhà giả kim công nghệ xuất sắc của mình, họ tạo ra các giải pháp MLOP đầy mê hoặc để mê hoặc khách hàng bằng giá trị kinh doanh được tăng tốc. Được trang bị sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và một chút phép thuật, Kyle biến những thử thách phức tạp thành những câu chuyện cổ tích kỹ thuật số, biến điều không thể thành có thể. Kết nối với anh ấy trên LinkedIn.
Pháp là Chuyên gia tư vấn chính của AWS Professional Services Canada và là trưởng nhóm hành nghề người Canada về Tư vấn đổi mới và dữ liệu. Ông hướng dẫn khách hàng thiết lập và triển khai hành trình đám mây tổng thể cũng như các chương trình dữ liệu của họ, tập trung vào tầm nhìn, chiến lược, động lực kinh doanh, quản trị, mô hình hoạt động mục tiêu và lộ trình. Kết nối với anh ấy trên LinkedIn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-machine-learning-time-to-value-with-amazon-sagemaker-jumpstart-and-pwcs-mlops-accelerator/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- 100
- 7
- a
- Có khả năng
- Giới thiệu
- đẩy nhanh tiến độ
- tăng tốc
- gia tốc
- máy gia tốc
- truy cập
- truy cập
- truy cập
- đạt được
- ngang qua
- hoạt động
- Ad
- Ngoài ra
- địa chỉ
- quản trị
- nhận nuôi
- Nhận con nuôi
- cố vấn
- Sau
- AI
- thuật toán
- sắp xếp
- Tất cả
- cho phép
- cho phép
- dọc theo
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Amazon EC2
- Amazon RDS
- Amazon SageMaker
- Khởi động Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- số lượng
- an
- và
- bất kì
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- phê duyệt
- kiến trúc
- LÀ
- vũ trang
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- Đánh giá
- tài sản
- liên kết
- At
- tác giả
- tự động hóa
- Tự động
- tự động hóa
- Tự động hóa
- Tự động
- AWS
- Hình thành đám mây AWS
- Dịch vụ chuyên nghiệp của AWS
- dựa
- BE
- trở nên
- trở thành
- được
- hưởng lợi
- Lợi ích
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Hơn
- giữa
- Blog
- ranh giới
- xây dựng
- Xây dựng
- xây dựng
- được xây dựng trong
- kinh doanh
- chức năng kinh doanh
- Chuyển đổi kinh doanh
- các doanh nghiệp
- nhưng
- by
- tính toán
- CAN
- Canada
- Canada
- khả năng
- trường hợp
- trường hợp nghiên cứu
- trường hợp
- trung tâm
- giám đốc điều hành
- CEO
- thách thức
- thách thức
- thay đổi
- Những thay đổi
- Chọn
- khách hàng
- khách hàng
- đám mây
- cơ sở hạ tầng đám mây
- mã
- hợp tác
- Thu
- COM
- đến
- Chung
- Các công ty
- công ty
- Của công ty
- bổ túc
- hoàn thành
- phức tạp
- toàn diện
- bao gồm
- tính toán
- Tính
- buổi hòa nhạc
- Cấu hình
- Kết nối
- liên quan
- Kết nối
- sự cân nhắc
- chuyên gia tư vấn
- liên lạc
- liên tục
- Chi phí
- Covers
- nứt
- tạo
- Tạo
- quan trọng
- khách hàng
- khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- xử lý dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- sự chậm trễ
- phân phối
- giao hàng
- phụ thuộc
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- mô tả
- thiết kế
- chi tiết
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- Khó khăn
- kỹ thuật số
- trực tiếp
- khám phá
- miền
- tăng gấp đôi
- trình điều khiển
- hai
- Đầu
- kiếm được
- hiệu quả
- hiệu quả
- cho phép
- kích hoạt
- cho phép
- bao trùm
- ky sư
- Kỹ Sư
- Kỹ sư
- nâng cao
- Nâng cao
- làm giàu
- đảm bảo
- Doanh nghiệp
- Toàn bộ
- nhập
- Môi trường
- thành lập
- đạo đức
- đánh giá
- sự kiện
- BAO GIỜ
- ví dụ
- thí nghiệm
- Đặc tính
- Tính năng
- Tập tin
- hoàn thành
- Tên
- những bước đầu tiên
- phù hợp với
- Tập trung
- tập trung
- tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Khung
- khung
- từ
- Full
- đầy đủ
- chức năng
- xa hơn
- tạo ra
- quản trị
- tuyệt vời
- lớn hơn
- Khách
- hướng dẫn
- Hướng dẫn
- giảm một nửa
- he
- giúp
- hiệu suất cao
- làm nổi bật
- anh ta
- của mình
- lịch sử
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- Điều chỉnh siêu tham số
- Bản sắc
- minh họa
- Va chạm
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- không thể
- nâng cao
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- đưa vào
- Tăng lên
- Tăng
- lên
- độc lập
- các ngành công nghiệp
- ngành công nghiệp
- không hiệu quả
- Thông tin
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- sự đổi mới
- đầu vào
- đầu vào
- bảo hiểm
- thiếu
- Tích hợp
- hội nhập
- Sự thông minh
- trong
- bản chất
- vốn đầu tư
- đầu tư
- đầu tư
- viện dẫn
- tham gia
- IT
- ITS
- Việc làm
- cuộc hành trình
- jpg
- Thiếu sót
- hạ cánh
- lớn
- dẫn
- LEARN
- học
- học tập
- vòng đời
- Hạn chế
- máy
- học máy
- duy trì
- bảo trì
- Đa số
- Làm
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- cách thức
- nhãn hiệu
- nhiều
- lớn
- toán học
- trưởng thành
- có ý nghĩa
- Gặp gỡ
- ML
- MLOps
- kiểu mẫu
- mô hình
- Màn Hình
- giám sát
- chi tiết
- nhiều
- tự nhiên
- Thiên nhiên
- Điều hướng
- gần
- nhu cầu
- mạng
- mạng
- mạng lưới thần kinh
- mạng thần kinh
- tiếp theo
- đáng chú ý
- máy tính xách tay
- lưu ý
- tuân theo
- of
- Cung cấp
- on
- ONE
- mã nguồn mở
- hoạt động
- hoạt động
- Hoạt động
- or
- cơ quan
- tổ chức
- tổ chức
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- kết thúc
- tổng thể
- tổng quan
- gói
- trang
- mô hình
- một phần
- đối tác
- hợp tác
- mô hình
- Thực hiện
- đường ống dẫn
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Điểm
- danh mục đầu tư
- có thể
- Bài đăng
- tiềm năng
- quyền lực
- -
- Chạy
- thực hành
- thực hành
- dự đoán
- Dự đoán
- ưu đãi
- chuẩn bị
- giá
- Hiệu trưởng
- ưu tiên
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản phẩm
- Sản lượng
- năng suất
- chuyên nghiệp
- Profiles
- chương trình
- Khóa Học
- dự án
- thúc đẩy
- tạo mẫu
- cho
- cung cấp
- PWC
- phạm vi
- nhanh
- Tỷ lệ
- hơn
- sẵn sàng
- nhận ra
- hợp lý
- gần đây
- giảm
- Giảm
- giảm
- nhà quản lý
- liên quan
- Mối quan hệ
- tương đối
- có liên quan
- yêu cầu
- Yêu cầu
- đàn hồi
- Thông tin
- Kết quả
- trở lại
- Nguy cơ
- quản lý rủi ro
- mạo hiểm
- lộ trình
- vai trò
- chạy
- một cách an toàn
- nhà làm hiền triết
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- mở rộng quy mô
- Khoa học
- Nhà khoa học
- các nhà khoa học
- kịch bản
- tìm kiếm
- Phần
- Ngành
- an toàn
- tìm kiếm
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- Chia sẻ
- chia sẻ
- nên
- đáng kể
- Tương tự
- Đơn giản
- đơn giản hóa
- đơn giản
- đồng thời
- lún xuống
- So
- Phần mềm
- giải pháp
- Giải pháp
- tinh vi
- nguồn
- mã nguồn
- riêng
- tốc độ
- Tính ổn định
- ngăn xếp
- Stacks
- giai đoạn
- Bắt đầu
- Bắt đầu
- Các bước
- là gắn
- Chiến lược
- chiến lược
- Chiến lược
- hợp lý hóa
- cấu trúc
- phòng thu
- Học tập
- trình
- như vậy
- bộ
- hỗ trợ
- bền vững
- sức mạnh tổng hợp
- hệ thống
- giải quyết
- Hãy
- Mục tiêu
- nhiệm vụ
- nhóm
- đội
- công nghệ cao
- Kỹ thuật
- Công nghệ
- mẫu
- về
- Kiểm tra
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- Nguồn
- thế giới
- cung cấp their dịch
- Them
- tự
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- Suy nghĩ
- của bên thứ ba
- điều này
- Thông qua
- thời gian
- mất thời gian
- đến
- công cụ
- công cụ
- toronto
- Train
- Hội thảo
- tàu hỏa
- chuyển
- Chuyển đổi
- biến đổi
- biến
- thường
- trường đại học
- mở khóa
- Tiết lộ
- Sử dụng
- sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- giá trị
- nhiều
- khác nhau
- linh hoạt
- tầm nhìn
- khối lượng
- là
- Đường..
- cách
- we
- Weave
- web
- các dịch vụ web
- TỐT
- cái nào
- CHÚNG TÔI LÀ
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- Luồng công việc
- thế giới
- Bọc
- năm
- Bạn
- zephyrnet