নভো নরডিস্ক একটি নেতৃস্থানীয় বিশ্বব্যাপী ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানি, জীবন রক্ষাকারী ওষুধ তৈরির জন্য দায়ী যা প্রতিদিন 34 মিলিয়নেরও বেশি রোগীর কাছে পৌঁছায়। তারা তাদের ট্রিপল বটম লাইন অনুসরণ করে এটি করে - যে তাদের অবশ্যই পরিবেশগতভাবে টেকসই, সামাজিকভাবে টেকসই এবং আর্থিকভাবে টেকসই হওয়ার চেষ্টা করতে হবে। AWS এবং ডেটা ব্যবহারের সংমিশ্রণ এই সমস্ত লক্ষ্যগুলিকে সমর্থন করে।
Novo Nordisk-এর পুরো ভ্যালু চেইন জুড়ে ডেটা বিস্তৃত। ফাউন্ডেশনাল রিসার্চ, ম্যানুফ্যাকচারিং লাইন, সেলস অ্যান্ড মার্কেটিং, ক্লিনিকাল ট্রায়াল, ফার্মাকোভিজিল্যান্স, রোগী-মুখী ডেটা-চালিত অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে। অতএব, কীভাবে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়, সুরক্ষিত করা হয় এবং সবচেয়ে বেশি মূল্য প্রদান করে এমনভাবে ব্যবহার করা হয় তার ভিত্তি পাওয়া উন্নত ব্যবসায়িক ফলাফলের অন্যতম প্রধান চালক।
এক্সাথে AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস, আমরা একটি আধুনিক ডেটা আর্কিটেকচার ব্যবহার করে একটি ডেটা এবং বিশ্লেষণ সমাধান তৈরি করছি৷ Novo Nordisk এবং AWS Professional Services এর মধ্যে সহযোগিতা একটি কৌশলগত এবং দীর্ঘমেয়াদী ঘনিষ্ঠ সম্পৃক্ততা, যেখানে উভয় প্রতিষ্ঠানের বিকাশকারীরা বছরের পর বছর ধরে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছে। ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স এনভায়রনমেন্টগুলি ডেটা মেশের মূল নীতিগুলির চারপাশে তৈরি করা হয়েছে — ডেটার বিকেন্দ্রীভূত ডোমেন মালিকানা, পণ্য হিসাবে ডেটা, স্ব-পরিষেবা ডেটা অবকাঠামো, এবং ফেডারেটেড কম্পিউটেশনাল গভর্নেন্স৷ এটি পরিবেশের ব্যবহারকারীদের এমনভাবে ডেটার সাথে কাজ করতে সক্ষম করে যা সর্বোত্তম ব্যবসায়িক ফলাফলগুলি চালায়। আমরা এটিকে বিবর্তনীয় স্থাপত্যের উপাদানগুলির সাথে একত্রিত করেছি যা আমাদেরকে বিভিন্ন কার্যকারিতা মানিয়ে নিতে দেয় কারণ AWS ক্রমাগত নতুন পরিষেবা এবং ক্ষমতা বিকাশ করে।
পোস্টের এই সিরিজে, আপনি শিখবেন কিভাবে Novo Nordisk এবং AWS Professional Services পেটাবাইট স্কেলে উদ্ভাবনের গতি বাড়ানোর জন্য একটি ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ইকোসিস্টেম তৈরি করেছে:
- এই প্রথম পোস্টে, আপনি শিখবেন কীভাবে সামগ্রিক নকশা পৃথক উপাদানগুলিকে মডুলার উপায়ে একত্রিত হতে সক্ষম করেছে। আমরা কীভাবে ডেটা মেশ আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশন তৈরি করেছি তার গভীরে ডুব দিয়েছি।
- দ্বিতীয় পোস্টে আলোচনা করা হয়েছে কিভাবে আমরা সম্পূর্ণ সমাধান সমন্বিত সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি ট্রাস্ট নেটওয়ার্ক তৈরি করেছি। আমরা দেখাই কিভাবে আমরা ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার ব্যবহার করি, অ্যাট্রিবিউট-ভিত্তিক অ্যাক্সেস কন্ট্রোল ব্যবহারের সাথে, অনুমতির সীমানা স্কেলে সম্মান করা হয় তা নিশ্চিত করতে।
- তৃতীয় পোস্টে, আমরা দেখাই কিভাবে শেষ-ব্যবহারকারীরা তাদের পছন্দের টুল থেকে ডেটা ব্যবহার করতে পারে, ডেটা গভর্নেন্সের সাথে আপস না করে। এর মধ্যে রয়েছে কিভাবে Okta কনফিগার করতে হয়, AWS লেক গঠন, এবং Microsoft Power BI এর SAML-ভিত্তিক ফেডারেটেড ব্যবহার সক্ষম করতে অ্যামাজন অ্যাথেনা একটি এন্টারপ্রাইজ বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI) কার্যকলাপের জন্য।
ফার্মা-সম্মত পরিবেশ
একটি ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্প হিসাবে, GxP সম্মতি Novo Nordisk-এর জন্য একটি আদেশ। GxP হল ইউরোপীয় মেডিসিন এজেন্সি, ইউএস ফুড অ্যান্ড ড্রাগ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন এবং অন্যান্যদের মতো নিয়ন্ত্রকদের দ্বারা সংজ্ঞায়িত "ভাল x অনুশীলন" গুণমানের নির্দেশিকা এবং প্রবিধানগুলির একটি সাধারণ সংক্ষিপ্ত রূপ। এই নির্দেশিকাগুলিকে নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যে ওষুধগুলি নিরাপদ এবং তাদের উদ্দেশ্যে ব্যবহারের জন্য কার্যকর। ডেটা এনভায়রনমেন্টের পরিপ্রেক্ষিতে, GxP কমপ্লায়েন্সে সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং প্রক্রিয়াগুলিতে ব্যবহৃত ডেটার জন্য অখণ্ডতা নিয়ন্ত্রণগুলি প্রয়োগ করা জড়িত এবং সময়ের সাথে ধারাবাহিকভাবে সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য পরিবর্তন ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়াগুলি কীভাবে প্রয়োগ করা হয় তা নির্দেশ করতে ব্যবহৃত হয়।
যেহেতু এই ডেটা পরিবেশ সমগ্র সংস্থা জুড়ে দলগুলিকে সমর্থন করে, তাই প্রতিটি পৃথক ডেটা মালিককে তাদের ডেটার উপর জবাবদিহিতা বজায় রাখতে হবে। বৈশিষ্ট্যগুলি তাদের ডেটা পরিচালনা করার সময় ডেটা মালিকদের স্বায়ত্তশাসন এবং স্বচ্ছতা প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, তাদের এই দায়িত্ব নিতে সক্ষম করে৷ এর মধ্যে ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তকরণযোগ্য তথ্য (PII) ডেটা এবং অন্যান্য সংবেদনশীল কাজের চাপগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। পরিবেশের উপর ট্রেসেবিলিটি প্রদানের জন্য, অডিট ক্ষমতা যুক্ত করা হয়েছিল, যা আমরা এই পোস্টে আরও বর্ণনা করব।
সমাধান ওভারভিউ
সম্পূর্ণ সমাধান হল স্বাধীন পরিষেবাগুলির একটি বিস্তৃত ল্যান্ডস্কেপ যা পেটাবাইট স্কেলে বিকেন্দ্রীভূত ডেটা গভর্নেন্স মডেলের সাথে ডেটা এবং বিশ্লেষণ সক্ষম করতে একসাথে কাজ করে। পরিকল্পিতভাবে, এটি নিম্নলিখিত চিত্রের মতো উপস্থাপন করা যেতে পারে।
আর্কিটেকচারটি তিনটি স্বাধীন স্তরে বিভক্ত: ডেটা ব্যবস্থাপনা, ভার্চুয়ালাইজেশন এবং খরচ। শেষ-ব্যবহারকারী কনজম্পশন লেয়ারে বসে তাদের পছন্দের টুল দিয়ে কাজ করে। এটি অ্যাপ্লিকেশান প্রাইমিটিভের জন্য AWS-নেটিভ রিসোর্সগুলিকে বিমূর্ত করার জন্য বোঝানো হয়েছে৷ খরচ স্তরটি ভার্চুয়ালাইজেশন স্তরে একত্রিত হয়, যা ডেটা অ্যাক্সেসকে বিমূর্ত করে। ভার্চুয়ালাইজেশন স্তরের উদ্দেশ্য হল ডেটা খরচ এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট সমাধানগুলির মধ্যে অনুবাদ করা। ডেটার অ্যাক্সেস আমরা ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশন হিসাবে যা উল্লেখ করি তার দ্বারা পরিচালিত হয়। আমরা পরবর্তীতে এই পোস্টে আমাদের বহুমুখী ডেটা ম্যানেজমেন্ট সমাধানগুলির মধ্যে একটি নিয়ে আলোচনা করব। এই আর্কিটেকচারের প্রতিটি স্তর একে অপরের থেকে স্বাধীন এবং পরিবর্তে শুধুমাত্র সু-সংজ্ঞায়িত ইন্টারফেসের উপর নির্ভর করে।
এই স্থাপত্যের কেন্দ্রবিন্দু হল যে প্রবেশাধিকার একটি তে আবদ্ধ এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ভূমিকা অধিবেশন। ডেটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ারটি সঠিক অনুমতি এবং শাসনের সাথে IAM ভূমিকা প্রদানের উপর ফোকাস করে, ভার্চুয়ালাইজেশন স্তর ভূমিকাতে অ্যাক্সেস প্রদান করে এবং খরচ স্তরটি পছন্দের সরঞ্জামগুলিতে ভূমিকাগুলির ব্যবহারকে বিমূর্ত করে।
প্রযুক্তিগত স্থাপত্য
সামগ্রিক স্থাপত্যের তিনটি স্তরের প্রত্যেকটির একটি স্বতন্ত্র দায়িত্ব রয়েছে, কিন্তু কোনো একক বাস্তবায়ন নেই। বিমূর্ত ক্লাস হিসাবে তাদের চিন্তা করুন. এগুলি কংক্রিট ক্লাসে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং আমাদের ক্ষেত্রে তারা ভিত্তিমূলক AWS পরিষেবা এবং ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। এর তিনটি স্তরের প্রতিটি মাধ্যমে যান.
ডাটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ার
ডেটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ার ডেটা অ্যাক্সেস এবং পরিচালনার জন্য দায়ী। নিম্নলিখিত চিত্রে যেমন দেখানো হয়েছে, ডেটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ারে একটি ন্যূনতম গঠন হল একটি এর সংমিশ্রণ আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) বালতি এবং একটি IAM ভূমিকা যা S3 বালতিতে অ্যাক্সেস দেয়। এই নির্মাণ লেক গঠন সঙ্গে দানাদার অনুমতি অন্তর্ভুক্ত প্রসারিত করা যেতে পারে, সঙ্গে অডিটিং AWS CloudTrail, এবং থেকে নিরাপত্তা প্রতিক্রিয়া ক্ষমতা AWS নিরাপত্তা হাব. নিম্নলিখিত চিত্রটিও দেখায় যে একটি একক ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশনের কোনো একক স্প্যান নেই। এটি অনেকগুলি AWS অ্যাকাউন্ট অতিক্রম করতে পারে এবং যেকোন সংখ্যক IAM ভূমিকা সমন্বয়ের সমন্বয়ে গঠিত হতে পারে।
আমরা উদ্দেশ্যমূলকভাবে এই চিত্রটিতে এই ভূমিকাগুলির বিশ্বাসের নীতিকে চিত্রিত করিনি, কারণ এগুলি ভার্চুয়ালাইজেশন স্তর এবং ডেটা পরিচালনা স্তরের মধ্যে একটি সহযোগী দায়িত্ব৷ আমরা এই সিরিজের পরবর্তী পোস্টে এটি কীভাবে কাজ করে তার বিশদে যেতে পারি। ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং পেশাদাররা প্রায়শই ডেটা ম্যানেজমেন্ট স্তরের সাথে সরাসরি ইন্টারফেস করে, যেখানে তারা খরচের জন্য ডেটা কিউরেট করে এবং প্রস্তুত করে।
ভার্চুয়ালাইজেশন স্তর
ভার্চুয়ালাইজেশন লেয়ারের উদ্দেশ্য হল কে কি করতে পারে তার ট্র্যাক রাখা। এটির নিজের মধ্যে কোন ক্ষমতা নেই, তবে ডেটা ম্যানেজমেন্ট ইকোসিস্টেম থেকে খরচ স্তরে প্রয়োজনীয়তা অনুবাদ করে এবং এর বিপরীতে। এটি তাদের অনুমতি অনুসারে এক বা একাধিক ডেটা ম্যানেজমেন্ট ইকোসিস্টেমের ডেটা অ্যাক্সেস এবং ম্যানিপুলেট করতে কনজাম্পশন লেয়ারের শেষ ব্যবহারকারীদের সক্ষম করে। এই স্তরটি শেষ-ব্যবহারকারীর কাছ থেকে ডেটা অ্যাক্সেসের প্রযুক্তিগত বিবরণ যেমন অনুমতি মডেল, ভূমিকা অনুমান এবং স্টোরেজ অবস্থান থেকে বিমূর্ত করে। এটি অন্যান্য স্তরগুলির ইন্টারফেসের মালিক এবং বিমূর্তকরণের যুক্তি প্রয়োগ করে। ষড়ভুজ স্থাপত্যের প্রসঙ্গে (দেখুন AWS Lambda-এর সাথে বিবর্তনীয় স্থাপত্যের বিকাশ), ইন্টারফেস স্তরটি ডোমেইন লজিক, পোর্ট এবং অ্যাডাপ্টারের ভূমিকা পালন করে। বাকি দুই স্তরের অভিনেতা। ডাটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ার ভার্চুয়ালাইজেশন লেয়ারের সাথে লেয়ারের অবস্থার সাথে যোগাযোগ করে এবং বিপরীতভাবে বিশ্বাস করার জন্য সার্ভিস ল্যান্ডস্কেপ সম্পর্কে তথ্য পায়। ভার্চুয়ালাইজেশন লেয়ার আর্কিটেকচারটি নিম্নলিখিত চিত্রটিতে দেখানো হয়েছে।
খরচ স্তর
খরচ স্তর যেখানে ডেটা পণ্যের শেষ ব্যবহারকারীরা বসে আছে। এটি ডেটা বিজ্ঞানী, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিশ্লেষক বা কোনও তৃতীয় পক্ষ হতে পারে যা ডেটা ব্যবহার করে মূল্য তৈরি করে। এই ধরনের আর্কিটেকচারের জন্য এটা গুরুত্বপূর্ণ যে কনজাম্পশন লেয়ারে একটি হুক-ভিত্তিক সাইন-ইন প্রবাহ থাকে, যেখানে সাইন-ইন করার সময় অ্যাপ্লিকেশানে অনুমোদন পরিবর্তন করা যেতে পারে। এটি টার্গেট অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AWS-নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুবাদ করার জন্য। ক্লায়েন্ট-সাইড অ্যাপ্লিকেশনে সেশনটি সফলভাবে শুরু হওয়ার পরে, এটি অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে ডেটা স্তর বিমূর্তকরণের জন্য যন্ত্র তৈরি করা, কারণ এটি অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট হবে। এবং এটি একটি অতিরিক্ত গুরুত্বপূর্ণ ডিকপলিং, যেখানে কিছু দায়িত্ব বিকেন্দ্রীভূত ইউনিটগুলিতে চাপানো হয়। পরিষেবা হিসাবে অনেক আধুনিক সফ্টওয়্যার (SaaS) অ্যাপ্লিকেশনগুলি এই অন্তর্নির্মিত প্রক্রিয়াগুলিকে সমর্থন করে, যেমন ডেটাব্রিক্স or ডোমিনো ডেটা ল্যাব, যেখানে আরো ঐতিহ্যগত ক্লায়েন্ট-সাইড অ্যাপ্লিকেশন পছন্দ করে আর স্টুডিও সার্ভার এই জন্য আরো সীমিত নেটিভ সমর্থন আছে. যে ক্ষেত্রে নেটিভ সমর্থন অনুপস্থিত, বিমূর্ততা সক্ষম করতে OS ব্যবহারকারী সেশনে একটি অনুবাদ করা যেতে পারে। খরচ স্তর নিম্নলিখিত চিত্রে পরিকল্পিতভাবে দেখানো হয়েছে.
উদ্দেশ্য হিসাবে খরচ স্তর ব্যবহার করার সময়, ব্যবহারকারীরা জানেন না যে ভার্চুয়ালাইজেশন স্তর বিদ্যমান। নিম্নলিখিত চিত্রটি ডেটা অ্যাক্সেসের ধরণগুলিকে চিত্রিত করে৷
modularity
ষড়ভুজাকার আর্কিটেকচার প্যাটার্ন গ্রহণ করার প্রধান সুবিধাগুলির মধ্যে একটি, এবং প্রাথমিক এবং মাধ্যমিক অভিনেতাদের কাছে কনজিউমিং লেয়ার এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ার উভয়ই অর্পণ করার মানে হল যে নতুন কার্যকারিতা প্রকাশ করা হলে সেগুলি পরিবর্তন বা প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে যার জন্য নতুন সমাধানের প্রয়োজন। এটি একটি হাব-এন্ড-স্পোক টাইপ প্যাটার্ন দেয়, যেখানে বিভিন্ন ধরণের প্রযোজক/ভোক্তা টাইপ সিস্টেম সংযুক্ত হতে পারে এবং একই সাথে ইউনিয়নে কাজ করতে পারে। এর একটি উদাহরণ হল যে Novo Nordisk-এ চলমান বর্তমান সলিউশন একাধিক, একযোগে ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশন সমর্থন করে এবং কনজিউমিং লেয়ারে সমজাতীয় ভাবে প্রকাশ করা হয়। এতে ডেটা লেক, এই পোস্টে উপস্থাপিত ডেটা জাল সমাধান এবং বেশ কয়েকটি স্বাধীন ডেটা ম্যানেজমেন্ট সমাধান উভয়ই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এবং এগুলি কাস্টম পরিচালিত, স্ব-হোস্টেড অ্যাপ্লিকেশন থেকে শুরু করে SaaS অফারগুলি পর্যন্ত একাধিক ধরণের গ্রাসকারী অ্যাপ্লিকেশনের সংস্পর্শে আসে।
ডেটা ম্যানেজমেন্ট ইকোসিস্টেম
ডেটার ব্যবহার স্কেল করার জন্য এবং স্বাধীনতা বাড়ানোর জন্য, নভো নরডিস্ক, AWS প্রফেশনাল সার্ভিসের সাথে যৌথভাবে, নভো নরডিস্ক এন্টারপ্রাইজ ডেটাহাব (NNEDH) নামে একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গভর্নেন্স এনভায়রনমেন্ট তৈরি করেছে। এনএনইডিএইচ একটি বিকেন্দ্রীকৃত বিতরণ করা ডেটা আর্কিটেকচার এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট ক্ষমতা যেমন একটি এন্টারপ্রাইজ বিজনেস ডেটা ক্যাটালগ এবং ডেটা শেয়ারিং ওয়ার্কফ্লো প্রয়োগ করে। NNEDH হল একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট ইকোসিস্টেমের উদাহরণ যা আগে প্রবর্তিত ধারণাগত কাঠামোর মধ্যে।
বিকেন্দ্রীভূত স্থাপত্য: একটি কেন্দ্রীভূত ডেটা লেক থেকে একটি বিতরণকৃত আর্কিটেকচারে
Novo Nordisk-এর সেন্ট্রালাইজড ডেটা লেক বিশ্বব্যাপী 2.3 টিরও বেশি ব্যবসায়িক ডেটা ডোমেন থেকে 30 PB ডেটা নিয়ে গঠিত যা পুরো মূল্য শৃঙ্খল জুড়ে 2000+ এর বেশি অভ্যন্তরীণ ব্যবহারকারীদের পরিবেশন করে। এটি বেশ কয়েক বছর ধরে সফলভাবে চলছে। এটি বর্তমানে সমর্থিত ডেটা ম্যানেজমেন্ট ইকোসিস্টেমগুলির মধ্যে একটি।
কেন্দ্রীভূত ডেটা আর্কিটেকচারের মধ্যে, প্রতিটি ডেটা ডোমেনের ডেটা অনুলিপি করা হয়, সংরক্ষণ করা হয় এবং একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে প্রক্রিয়া করা হয়: একটি কেন্দ্রীয় ডেটা লেক একটি ডেটা স্টোরেজে হোস্ট করা হয়। এই প্যাটার্নের স্কেলে চ্যালেঞ্জ রয়েছে কারণ এটি কেন্দ্রীয় দলের সাথে ডেটা মালিকানা বজায় রাখে। স্কেলে, এই মডেলটি ডেটা-চালিত সংস্থার দিকে যাত্রাকে ধীর করে দেয়, কারণ ডেটার মালিকানা ডোমেনের নিকটতম পেশাদারদের সাথে পর্যাপ্তভাবে অ্যাঙ্কর করা হয় না।
মনোলিথিক ডেটা লেকের স্থাপত্য নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে।
বিকেন্দ্রীকৃত বিতরণকৃত ডেটা আর্কিটেকচারের মধ্যে, প্রতিটি ডোমেনের ডেটা তার নিজস্ব ডেটা স্টোরেজ এবং গণনা অ্যাকাউন্টে ডোমেনের মধ্যে রাখা হয়। এই ক্ষেত্রে, ডেটা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের কাছে রাখা হয়, কারণ তারাই তাদের নিজস্ব ডেটা সবচেয়ে ভাল জানেন এবং শেষ পর্যন্ত তাদের ডেটার চারপাশে তৈরি যে কোনও ডেটা পণ্যের মালিক। তারা প্রায়শই ডেটা পণ্য তৈরি করতে ব্যবসায়িক বিশ্লেষকদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে এবং সেইজন্য তাদের ডেটা পণ্যের ভোক্তাদের কাছে ভাল ডেটার অর্থ কী তা জানে। এই ক্ষেত্রে, ডেটা দায়িত্বও বিকেন্দ্রীকৃত হয়, যেখানে প্রতিটি ডোমেনের নিজস্ব ডেটা মালিক থাকে, যা ডেটার প্রকৃত মালিকদের উপর দায়বদ্ধতা রাখে। তবুও, এই মডেলটি ছোট পরিসরে কাজ নাও করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ শুধুমাত্র একটি ব্যবসায়িক ইউনিট এবং দশ হাজার ব্যবহারকারীর সাথে একটি সংস্থা, কারণ এটি সংস্থার ডেটা পরিচালনা করার জন্য IT টিমের উপর আরও ওভারহেড প্রবর্তন করবে। এটি বড় সংস্থাগুলির জন্য বা ছোট এবং মাঝারি সংস্থাগুলির জন্য ভালভাবে উপযুক্ত যা বড় হতে এবং স্কেল করতে চায়৷
Novo Nordisk ডেটা জাল আর্কিটেকচার নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে।
ডেটা ডোমেন এবং ডেটা সম্পদ
প্রতিষ্ঠান জুড়ে ডেটা ডোমেনের স্কেলেবিলিটি সক্ষম করতে, একটি আদর্শ অনুমতি মডেল এবং ডেটা অ্যাক্সেস প্যাটার্ন থাকা বাধ্যতামূলক৷ এই স্ট্যান্ডার্ডটি এমনভাবে খুব বেশি সীমাবদ্ধ হওয়া উচিত নয় যে এটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি ব্লকার হতে পারে, তবে ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং ভার্চুয়ালাইজেশন স্তরগুলির মধ্যে একই ইন্টারফেস ব্যবহার করার জন্য এটিকে এমনভাবে মানক করা উচিত।
NNEDH-এ ডেটা ডোমেনগুলি একটি গঠন দ্বারা প্রয়োগ করা হয় যাকে বলা হয় পরিবেশ. একটি পরিবেশ অন্তত একটি AWS অ্যাকাউন্ট এবং একটি AWS অঞ্চল নিয়ে গঠিত। এটি এমন একটি কর্মক্ষেত্র যেখানে ডেটা ডোমেন দলগুলি কাজ করতে পারে এবং ডেটা পণ্য তৈরি করতে সহযোগিতা করতে পারে৷ এটি NNEDH কন্ট্রোল প্লেনকে AWS অ্যাকাউন্টগুলির সাথে লিঙ্ক করে যেখানে ডোমেনের ডেটা এবং গণনা থাকে। ডেটা অ্যাক্সেসের অনুমতিগুলিও পরিবেশ স্তরে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যা ডেটা ডোমেনের মালিক দ্বারা পরিচালিত হয়। পরিবেশের তিনটি প্রধান উপাদান রয়েছে: একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গভর্নেন্স লেয়ার, ডেটা অ্যাসেট এবং ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ঐচ্ছিক ব্লুপ্রিন্ট।
ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গভর্নেন্সের জন্য, ডেটা ডোমেনগুলি লেক ফর্মেশনের উপর নির্ভর করে, এডাব্লুএস আঠালো, এবং CloudTrail. এই উপাদানগুলির স্থাপনার পদ্ধতি এবং সেটআপ ডেটা ডোমেন জুড়ে প্রমিত। এইভাবে, NNEDH কন্ট্রোল প্লেন একটি প্রমিত উপায়ে ডেটা ডোমেনে সংযোগ এবং পরিচালনা প্রদান করতে পারে।
একটি পরিবেশে থাকা প্রতিটি ডোমেনের ডেটা সম্পদগুলি একটি ডেটাসেটে সংগঠিত হয়, যা একটি ডেটা পণ্য তৈরির জন্য ব্যবহৃত সম্পর্কিত ডেটার একটি সংগ্রহ। এতে প্রযুক্তিগত মেটাডেটা যেমন ডেটা বিন্যাস, আকার এবং সৃষ্টির সময় এবং ব্যবসায়িক মেটাডেটা যেমন প্রযোজক, ডেটা শ্রেণীবিভাগ এবং ব্যবসায়িক সংজ্ঞা অন্তর্ভুক্ত থাকে। একটি ডেটা পণ্য এক বা একাধিক ডেটাসেট ব্যবহার করতে পারে। এটি পরিচালিত S3 বালতি এবং AWS গ্লু ডেটা ক্যাটালগের মাধ্যমে বাস্তবায়িত হয়।
ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বিভিন্ন উপায়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এনএনইডিএইচ ডেটা পণ্য সরবরাহের গতি বাড়ানোর জন্য ডেটা সম্পদের সাথে পূর্বনির্ধারিত সংযোগ সহ ডেটা পাইপলাইনের ব্লুপ্রিন্ট সরবরাহ করে। ডেটা ডোমেন ব্যবহারকারীদের তাদের ডোমেনে অন্য কোনো গণনার ক্ষমতা ব্যবহার করার স্বাধীনতা রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, ব্লুপ্রিন্টে পূর্বনির্ধারিত নয় এমন AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা বা কনজাম্পশন লেয়ারে প্রয়োগ করা অন্যান্য অ্যানালিটিক্স টুল থেকে ডেটাসেট অ্যাক্সেস করা, যেমনটি এই পোস্টে আগে উল্লেখ করা হয়েছে।
ডেটা ডোমেন ব্যক্তিত্ব এবং ভূমিকা
NNEDH-এ, ডেটা ডোমেনের অনুমতির স্তরগুলি পূর্বনির্ধারিত ব্যক্তিদের মাধ্যমে পরিচালিত হয়, উদাহরণস্বরূপ ডেটা মালিক, ডেটা স্টুয়ার্ড, বিকাশকারী এবং পাঠক। প্রতিটি ব্যক্তিত্ব একটি IAM ভূমিকার সাথে যুক্ত যার একটি পূর্বনির্ধারিত অনুমতি স্তর রয়েছে। এই অনুমতিগুলি এই ভূমিকাগুলিতে ব্যবহারকারীদের সাধারণ চাহিদার উপর ভিত্তি করে। তবুও, ডেটা ডোমেনগুলিতে আরও নমনীয়তা দেওয়ার জন্য, এই অনুমতিগুলি প্রয়োজন অনুসারে কাস্টমাইজ করা এবং বাড়ানো যেতে পারে।
প্রতিটি ব্যক্তিত্বের সাথে সম্পর্কিত অনুমতিগুলি শুধুমাত্র ডেটা ডোমেনের AWS অ্যাকাউন্টে অনুমোদিত ক্রিয়াগুলির সাথে সম্পর্কিত৷ ডেটা সম্পদের দায়বদ্ধতার জন্য, সম্পদগুলিতে ডেটা অ্যাক্সেস আইএএম ভূমিকার পরিবর্তে নির্দিষ্ট সংস্থান নীতি দ্বারা পরিচালিত হয়। শুধুমাত্র প্রতিটি ডেটাসেটের মালিক, বা মালিক কর্তৃক অর্পিত ডেটা স্টুয়ার্ড, ডেটা অ্যাক্সেস মঞ্জুর বা প্রত্যাহার করতে পারেন।
ডেটাসেট স্তরে, একটি প্রয়োজনীয় ব্যক্তিত্ব হল ডেটার মালিক৷ সাধারণত, তারা ডেটা পণ্য পরিচালক হিসাবে এক বা একাধিক ডেটা স্টুয়ার্ডের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে। ডেটা স্টুয়ার্ড হল ডেটা প্রোডাক্ট ডোমেনের ডেটা বিষয় বিশেষজ্ঞ, গভীর ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি পেতে এবং পণ্য তৈরি করতে সংগৃহীত ডেটা এবং মেটাডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য দায়ী। ডেটা স্টুয়ার্ড প্রতিটি ডেটা ডোমেনে ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী এবং প্রযুক্তিগত দলের মধ্যে সেতুবন্ধন করে।
এন্টারপ্রাইজ ব্যবসা তথ্য ক্যাটালগ
স্বাধীনতা সক্ষম করতে এবং সংস্থার ডেটা সম্পদ আবিষ্কারযোগ্য করতে, একটি ওয়েব-ভিত্তিক পোর্টাল ডেটা ক্যাটালগ প্রয়োগ করা হয়। এটি ডেটা ডোমেনে নির্মিত ডেটাসেট থেকে একটি একক সংগ্রহস্থলের মেটাডেটাতে সূচী করে, সংস্থা জুড়ে ডেটা সাইলো ভেঙে দেয়। ডেটা ক্যাটালগ বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে ডেটা অনুসন্ধান এবং আবিষ্কারের পাশাপাশি ডেটা ভাগ করে নেওয়ার উপর অটোমেশন এবং পরিচালনা সক্ষম করে।
ব্যবসার ডেটা ক্যাটালগ সংস্থার মধ্যে ডেটা গভর্নেন্স প্রক্রিয়াগুলি প্রয়োগ করে। এটি ডেটার মালিকানা নিশ্চিত করে - সংস্থার কেউ ডেটার উত্স, সংজ্ঞা, ব্যবসায়িক বৈশিষ্ট্য, সম্পর্ক এবং নির্ভরতার জন্য দায়ী৷
একটি ব্যবসায়িক ডেটা ক্যাটালগের কেন্দ্রীয় গঠন একটি ডেটাসেট। এটি ব্যবসার ক্যাটালগের মধ্যে অনুসন্ধান ইউনিট, প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক মেটাডেটা উভয়ই রয়েছে৷ স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে প্রযুক্তিগত মেটাডেটা সংগ্রহ করতে, এটি CSV, JSON, Avro এবং Apache Parquet সহ সর্বাধিক জনপ্রিয় ডেটা ফর্ম্যাটগুলি থেকে ডেটা স্ট্রাকচারগুলি সনাক্ত করতে এবং বের করতে AWS Glue ক্রলারের উপর নির্ভর করে। এটি ডেটা টাইপ, তৈরির তারিখ এবং বিন্যাসের মতো তথ্য সরবরাহ করে। ব্যবসায়িক প্রসঙ্গ, ট্যাগ এবং ডেটা শ্রেণীবিভাগের একটি বিবরণ যোগ করে মেটাডেটা ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের দ্বারা সমৃদ্ধ করা যেতে পারে।
ডেটাসেট সংজ্ঞা এবং সম্পর্কিত মেটাডেটা সংরক্ষিত হয় একটি অ্যামাজন অরোরা সার্ভারহীন ডাটাবেস এবং আমাজন ওপেন সার্চ সার্ভিস, আপনাকে ডেটা ক্যাটালগে পাঠ্য প্রশ্নগুলি চালাতে সক্ষম করে।
তথ্য আদান প্রদান
NNEDH একটি ডেটা শেয়ারিং ওয়ার্কফ্লো প্রয়োগ করে, লেক ফর্মেশন ব্যবহার করে AWS অ্যাকাউন্ট জুড়ে পিয়ার-টু-পিয়ার ডেটা শেয়ারিং সক্ষম করে। কর্মপ্রবাহ নিম্নরূপ:
- একটি ডেটা ভোক্তা ডেটাসেটে অ্যাক্সেসের অনুরোধ করে।
- ডেটা মালিক অ্যাক্সেস অনুরোধ অনুমোদন করে অ্যাক্সেস মঞ্জুর করে। তারা ডেটা স্টুয়ার্ডের কাছে অ্যাক্সেসের অনুরোধের অনুমোদন অর্পণ করতে পারে।
- অ্যাক্সেস অনুরোধের অনুমোদনের পরে, প্রযোজক অ্যাকাউন্টের লেক ফর্মেশনে নির্দিষ্ট ডেটাসেটে একটি নতুন অনুমতি যোগ করা হয়।
ডাটা শেয়ারিং ওয়ার্কফ্লো নিচের চিত্রে পরিকল্পিতভাবে দেখানো হয়েছে।
নিরাপত্তা এবং নিরীক্ষা
Novo Nordisk ডেটা জালের ডেটা Novo Nordisk ব্যবসায়িক অ্যাকাউন্টগুলির মালিকানাধীন AWS অ্যাকাউন্টগুলিতে থাকে৷ কনফিগারেশন এবং ডেটা মেশের অবস্থাগুলি সংরক্ষণ করা হয় অ্যামাজন রিলেশনাল ডাটাবেস পরিষেবা (আমাজন আরডিএস)। Novo Nordisk নিরাপত্তা আর্কিটেকচার নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে।
NNEDH-এ ডেটা অ্যাক্সেস এবং সম্পাদনা করতে নিরীক্ষার উদ্দেশ্যে লগ ইন করতে হবে। কে ডেটা পরিবর্তন করেছে, কখন পরিবর্তন হয়েছে এবং কোন পরিবর্তনগুলি প্রয়োগ করা হয়েছে তা আমাদের বলতে সক্ষম হতে হবে। উপরন্তু, কেন সেই সময়ে সেই ব্যক্তির দ্বারা পরিবর্তনের অনুমতি দেওয়া হয়েছিল তার উত্তর দিতে আমাদের সক্ষম হওয়া দরকার।
এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে, আমরা নিম্নলিখিত উপাদানগুলি ব্যবহার করি:
- API কল লগ করতে CloudTrail. আমরা বিশেষভাবে S3 বালতি এবং বস্তুর জন্য CloudTrail ডেটা ইভেন্ট লগিং সক্ষম করি। লগিং সক্রিয় করার মাধ্যমে, আমরা ডেটা লেকের যেকোন ফাইলের যেকোন পরিবর্তনকে সেই ব্যক্তির কাছে ট্রেস করতে পারি যিনি পরিবর্তনটি করেছেন। আমরা এর ব্যবহার প্রয়োগ করি উৎস পরিচয় ব্যবহারকারীর সন্ধানযোগ্যতা নিশ্চিত করতে IAM ভূমিকা সেশনের জন্য।
- আমরা ডাটা মেশের কনফিগারেশন সঞ্চয় করতে Amazon RDS ব্যবহার করি। আমরা RDS ডাটাবেসের বিরুদ্ধে প্রশ্নগুলি লগ করি। CloudTrail-এর সাথে একসাথে, এই লগটি আমাদের এই প্রশ্নের উত্তর দিতে দেয় যে কেন একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির দ্বারা একটি নির্দিষ্ট সময়ে Amazon S3-এ একটি ফাইলে পরিবর্তন করা সম্ভব।
- অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ জাল জুড়ে কার্যকলাপ লগ করতে.
সেই লগিং প্রক্রিয়াগুলি ছাড়াও, S3 বালতিগুলি নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে:
- বালতিটি সার্ভার-সাইড এনক্রিপশন ব্যবহার করে এনক্রিপ্ট করা হয়েছে AWS কী ব্যবস্থাপনা পরিষেবা (AWS KMS) এবং গ্রাহক পরিচালিত কী
- অ্যামাজন S3 সংস্করণ ডিফল্টরূপে সক্রিয় করা হয়
এনএনইডিএইচ-এ ডেটা অ্যাক্সেস পৃথক ব্যবহারকারীদের পরিবর্তে গ্রুপ স্তরে নিয়ন্ত্রিত হয়। গোষ্ঠীটি Novo Nordisk ডিরেক্টরি গ্রুপে সংজ্ঞায়িত গ্রুপের সাথে মিলে যায়। যে ব্যক্তি ডেটা লেকে ডেটা পরিবর্তন করেছে তার ট্র্যাক রাখতে, আমরা পোস্টে ব্যাখ্যা করা উৎস পরিচয় পদ্ধতি ব্যবহার করি কর্পোরেট পরিচয়ের সাথে IAM ভূমিকা কার্যকলাপকে কীভাবে সম্পর্কিত করবেন.
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে নভো নরডিস্ক ডেটা-চালিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেলিভারির গতি বাড়াতে একটি আধুনিক ডেটা আর্কিটেকচার তৈরি করেছে। এতে একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা আর্কিটেকচার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, পুরো ভ্যালু চেইন জুড়ে 2,000 এর বেশি অভ্যন্তরীণ ব্যবহারকারীর জন্য পেটাবাইট স্কেলে ব্যবহার স্কেল করার জন্য, সেইসাথে একটি বিতরণ করা সুরক্ষা এবং অডিট আর্কিটেকচার তাদের সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করার জন্য পরিবেশে ডেটা জবাবদিহিতা এবং ট্রেসেবিলিটি পরিচালনা করে।
এই সিরিজের পরবর্তী পোস্টটি নভো নরডিস্কের আধুনিক ডেটা আর্কিটেকচারের স্কেলে বিতরণকৃত ডেটা গভর্নেন্স এবং নিয়ন্ত্রণের বাস্তবায়ন বর্ণনা করে।
লেখক সম্পর্কে
জোনাটান সেলসিং জ্যোতির্পদার্থবিদ্যায় পিএইচডি সহ প্রাক্তন গবেষণা বিজ্ঞানী যিনি মেঘের দিকে ফিরেছেন। তিনি বর্তমানে Novo Nordisk-এ লিড ক্লাউড ইঞ্জিনিয়ার, যেখানে তিনি ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কলোডগুলিকে স্কেলে সক্ষম করে৷ ক্লাউড-ভিত্তিক ওয়ার্কলোডের মালিকানার মোট খরচ কমানোর উপর জোর দিয়ে, ক্লাউডের সুবিধার সম্পূর্ণ সুবিধা দেওয়ার সময়, তিনি এমন সমাধানগুলি ডিজাইন করেন, তৈরি করেন এবং রক্ষণাবেক্ষণ করেন যা ভবিষ্যতে ওষুধের জন্য গবেষণাকে সক্ষম করে।
হাসেন রিয়াহী AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস-এর একজন সিনিয়র ডেটা আর্কিটেক্ট। তিনি গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে পিএইচডি করেছেন বৃহৎ আকারের ডেটা ব্যবস্থাপনার উপর। তিনি ডেটা-চালিত সমাধান তৈরিতে AWS গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন।
আনোয়ার রিজাল প্যারিসে অবস্থিত একজন সিনিয়র মেশিন লার্নিং পরামর্শদাতা। তিনি AWS গ্রাহকদের সাথে তাদের ব্যবসার টেকসই বৃদ্ধির জন্য ডেটা এবং AI সমাধান বিকাশের জন্য কাজ করেন।
মোজেস আর্থার গণিত এবং কম্পিউটেশনাল রিসার্চ ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছেন এবং গ্রাফ মাইনিং-এ বিশেষায়িত কম্পিউটেশনাল ইন্টেলিজেন্সে পিএইচডি করেছেন। তিনি বর্তমানে নভো নরডিস্কে একজন ক্লাউড প্রোডাক্ট ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে জিএক্সপি-অনুযায়ী এন্টারপ্রাইজ ডেটা লেক এবং নভো নরডিস্ক গ্লোবাল ফ্যাক্টরির জন্য ডিজিটালাইজড মেডিকেল পণ্য উৎপাদনের জন্য বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করছেন।
আলেসান্দ্রো ফিওর AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস-এর একজন সিনিয়র ডেটা আর্কিটেক্ট। ডাটা এবং অ্যানালিটিক্স সলিউশন দেওয়ার 10 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতার সাথে, তিনি আধুনিক এবং স্কেলেবল ডেটা প্ল্যাটফর্ম ডিজাইন এবং তৈরি করার বিষয়ে উত্সাহী যা কোম্পানিগুলিকে তাদের ডেটা থেকে মূল্য পেতে ত্বরান্বিত করে।
কুমারী রমার AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস-এ একজন Agile সার্টিফাইড এবং PMP প্রত্যয়িত সিনিয়র এনগেজমেন্ট ম্যানেজার। তিনি ডেটা এবং AI/ML সমাধানগুলি সরবরাহ করেন যা ক্রস-সিস্টেম বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির গতি বাড়ায়, যা এন্টারপ্রাইজগুলিকে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে এবং নতুন উদ্ভাবন চালাতে সক্ষম করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-novo-nordisk-built-a-modern-data-architecture-on-aws/
- 000
- 10
- 100
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- বিমূর্ত
- বিমূর্ত
- দ্রুততর করা
- প্রবেশ
- ডেটাতে অ্যাক্সেস
- অ্যাক্সেস করা
- অনুযায়ী
- হিসাব
- দায়িত্ব
- অ্যাকাউন্টস
- দিয়ে
- স্টক
- সক্রিয়
- ক্রিয়াকলাপ
- কার্যকলাপ
- খাপ খাওয়ানো
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- প্রশাসন
- দত্তক
- সুবিধাদি
- পর
- বিরুদ্ধে
- এজেন্সি
- কর্মতত্পর
- AI
- এআই / এমএল
- সব
- অনুমতি
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন আরডিএস
- বিশ্লেষকরা
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- উত্তর
- এ্যাপাচি
- API
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- অনুমোদন
- স্থাপত্য
- কাছাকাছি
- সম্পদ
- যুক্ত
- নভোবস্তুবিদ্যা
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- নিরীক্ষা
- নিরীক্ষণ
- ঊষা
- অনুমোদন
- স্বয়ংক্রিয়তা
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস আঠালো
- AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস
- পিছনে
- পটভূমি
- ভিত্তি
- কারণ
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- পাদ
- সীমানা
- ব্রেকিং
- সেতু
- নির্মাণ করা
- ভবন
- তৈরী করে
- নির্মিত
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- নামক
- কল
- ক্ষমতা
- কেস
- মামলা
- তালিকা
- মধ্য
- কেন্দ্রীভূত
- প্রত্যয়িত
- চেন
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পছন্দ
- ক্লাস
- শ্রেণীবিন্যাস
- রোগশয্যা
- ক্লিনিকাল ট্রায়াল
- ঘনিষ্ঠ
- ঘনিষ্ঠভাবে
- মেঘ
- সহযোগিতা করা
- সহযোগিতা
- সহযোগীতা
- সংগ্রহ করা
- সংগ্রহ
- সমাহার
- সমন্বয়
- মিলিত
- আসা
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- সম্মতি
- উপাদান
- স্থিরীকৃত
- গঠিত
- সন্দেহজনক
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- ধারণাসঙ্গত
- কনফিগারেশন
- সংযুক্ত
- কানেক্টিভিটি
- গঠন করা
- পরামর্শকারী
- গ্রাস করা
- ভোক্তা
- কনজিউমার্স
- খরচ
- প্রসঙ্গ
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ন্ত্রিত
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- মূল
- কর্পোরেট
- অনুরূপ
- মূল্য
- মিলিত
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- ক্রস
- বর্তমান
- এখন
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য এক্সেস
- ডেটা অবকাঠামো
- ডেটা লেক
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- তথ্য আদান প্রদান
- তথ্য ভান্ডার
- তথ্য চালিত
- ডেটাবেস
- ডেটাব্রিক্স
- ডেটাসেট
- তারিখ
- দিন
- বিকেন্দ্রীভূত
- রায়
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- প্রদান
- বিতরণ
- বিলি
- বিস্তৃতি
- বর্ণনা করা
- বিবরণ
- নকশা
- পরিকল্পিত
- ফন্দিবাজ
- ডিজাইন
- বিস্তারিত
- বিস্তারিত
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- বিকাশ
- বিভিন্ন
- সরাসরি
- আবিষ্কার
- আলোচনা করা
- স্বতন্ত্র
- বণ্টিত
- না
- ডোমেইন
- ডোমেইনের
- Dont
- নিচে
- ড্রাইভ
- ড্রাইভার
- ড্রাগ
- প্রতি
- পূর্বে
- বাস্তু
- ইকোসিস্টেম
- কার্যকর
- উপাদান
- জোর
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- এনক্যাপসুলেটেড
- এনক্রিপ্ট করা
- এনক্রিপশন
- প্রবৃত্তি
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- সমৃদ্ধ
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- উদ্যোগ
- সমগ্র
- পরিবেশ
- পরিবেশগতভাবে
- পরিবেশের
- থার (eth)
- ইউরোপিয়ান
- ঘটনা
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- সম্প্রসারিত
- অভিজ্ঞতা
- ক্যান্সার
- বিশেষজ্ঞদের
- ব্যাখ্যা
- উদ্ভাসিত
- নির্যাস
- কারখানা
- বৈশিষ্ট্য
- ব্যক্তিত্ব
- ফাইল
- নথি পত্র
- আর্থিকভাবে
- প্রথম
- নমনীয়তা
- প্রবাহ
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- খাদ্য
- খাদ্য এবং ঔষধ প্রশাসন
- বিন্যাস
- গঠন
- সাবেক
- ভিত
- ফ্রেমওয়ার্ক
- স্বাধীনতা
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- বৈশিষ্ট্য
- ভবিষ্যৎ
- সাধারণ
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- পেয়ে
- দাও
- দেয়
- দান
- বিশ্বব্যাপী
- Go
- ভাল
- শাসন
- প্রদান
- অনুদান
- চিত্রলেখ
- গ্রুপ
- হত্তয়া
- কৌশল
- নির্দেশিকা
- হাতল
- হ্যান্ডলিং
- ঘটেছিলো
- জমিদারি
- ঝুলিতে
- হোস্ট
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- আমি
- পরিচয়
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়িত
- বাস্তবায়ন
- সরঁজাম
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- স্বাধীন
- ইনডেক্স
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- ইনোভেশন
- প্রবর্তিত
- অর্ন্তদৃষ্টি
- পরিবর্তে
- যন্ত্র
- সংহত
- অখণ্ডতা
- বুদ্ধিমত্তা
- ইন্টারফেস
- ইন্টারফেসগুলি
- অভ্যন্তরীণ
- প্রবর্তন করা
- উপস্থাপিত
- IT
- নিজেই
- যাত্রা
- JSON
- রাখা
- চাবি
- জানা
- হ্রদ
- ভূদৃশ্য
- বড়
- বড় আকারের
- স্তর
- স্তর
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- মাত্রা
- সীমিত
- লাইন
- লিঙ্ক
- অবস্থান
- দীর্ঘ মেয়াদী
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- প্রধান
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানেজমেন্ট সমাধান
- পরিচালক
- পরিচালকের
- পরিচালক
- হুকুম
- কার্যভার
- উত্পাদন
- অনেক
- Marketing
- অংক
- ব্যাপার
- মানে
- পদ্ধতি
- চিকিৎসা
- ঔষধসম্বন্ধীয়
- মধ্যম
- সম্মেলন
- উল্লিখিত
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- মাইক্রোসফট
- হতে পারে
- মিলিয়ন
- যত্সামান্য
- খনন
- অনুপস্থিত
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- পরিবর্তন
- পরিবর্তিত
- মডুলার
- অধিক
- সেতু
- সবচেয়ে জনপ্রিয়
- বহু
- নামে
- স্থানীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- তবু
- নতুন
- নতুন সমাধান
- পরবর্তী
- নতুন
- নভো নরডিস্ক
- সংখ্যা
- বস্তু
- অর্ঘ
- ওকেটিএ
- ONE
- সংগঠন
- সংগঠন
- সংগঠিত
- আদি
- OS
- অন্যান্য
- অন্যরা
- সামগ্রিক
- নিজের
- মালিক হয়েছেন
- মালিক
- মালিকদের
- মালিকানা
- মালিক
- প্যারী
- পার্টি
- কামুক
- রোগীদের
- প্যাটার্ন
- নিদর্শন
- পিয়ার যাও পিয়ার
- অনুমতি
- অনুমতি
- ব্যক্তি
- ব্যক্তিগতভাবে
- পেটবাইট
- ফার্মাসিউটিক্যাল
- pii
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- নীতি
- জনপ্রিয়
- পোর্টাল
- পোর্ট
- সম্ভব
- পোস্ট
- পোস্ট
- ক্ষমতা
- শক্তি দ্বি
- প্রস্তুত করা
- উপস্থাপন
- প্রাথমিক
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- সৃজনকর্তা
- পণ্য
- পণ্য
- পেশাদারী
- পেশাদার
- বৈশিষ্ট্য
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- ধাক্কা
- স্থাপন
- গুণ
- প্রশ্ন
- নাগাল
- পাঠকদের
- পায়
- চেনা
- হ্রাস
- এলাকা
- আইন
- নিয়ন্ত্রকেরা
- সংশ্লিষ্ট
- সম্পর্ক
- মুক্ত
- প্রতিস্থাপিত
- সংগ্রহস্থলের
- প্রতিনিধিত্ব
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- গবেষণা
- সংস্থান
- Resources
- সম্মানিত
- প্রতিক্রিয়া
- দায়িত্ব
- দায়ী
- সীমাবদ্ধ
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- চালান
- দৌড়
- SaaS
- নিরাপদ
- বিক্রয়
- একই
- স্কেলেবিলিটি
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- সার্চ
- দ্বিতীয়
- মাধ্যমিক
- নিরাপত্তা
- স্ব সেবা
- সংবেদনশীল
- ক্রম
- সেবা
- সেবা
- ভজনা
- সেশন
- সেশন
- সেটআপ
- বিভিন্ন
- শেয়ারিং
- উচিত
- প্রদর্শনী
- প্রদর্শিত
- শো
- সহজ
- এককালে
- একক
- অনন্যসাধারণ
- অধিবেশন
- আয়তন
- গতি
- ছোট
- সামাজিকভাবে
- সফটওয়্যার
- একটি পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- বিশেষভাবে
- স্পীড
- বিভক্ত করা
- মান
- শুরু
- রাষ্ট্র
- যুক্তরাষ্ট্র
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- কৌশলগত
- সংগ্রাম করা
- কাঠামোবদ্ধ
- বিষয়
- সফলভাবে
- এমন
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থন
- টেকসই
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- লক্ষ্য
- লক্ষ্যমাত্রা
- টীম
- দল
- কারিগরী
- নীতি
- সার্জারির
- উৎস
- রাষ্ট্র
- তাদের
- অতএব
- তৃতীয়
- তিন
- দ্বারা
- সর্বত্র
- সময়
- থেকে
- একসঙ্গে
- অত্যধিক
- টুল
- সরঞ্জাম
- মোট
- দিকে
- চিহ্ন
- traceability
- পথ
- ঐতিহ্যগত
- অনুবাদ
- অনুবাদ
- স্বচ্ছতা
- বিচারের
- ত্রৈধ
- সত্য
- আস্থা
- পরিণত
- ধরনের
- টিপিক্যাল
- সাধারণত
- আমাদের
- পরিণামে
- মিলন
- একক
- ইউনিট
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- মূল্য
- বহুমুখ কর্মশক্তিসম্পন্ন
- উপায়
- ওয়েব ভিত্তিক
- ভাল-সংজ্ঞায়িত
- কি
- যে
- যখন
- হু
- ইচ্ছা
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- এক সাথে কাজ কর
- কাজ করছে
- কর্মপ্রবাহ
- কর্মক্ষেত্রে
- কাজ
- বিশ্বব্যাপী
- would
- X
- বছর
- zephyrnet