अमेज़न SageMaker डेटा रैंगलर डेटा वैज्ञानिकों के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) अनुप्रयोगों के लिए डेटा तैयार करने का सबसे तेज़ और आसान तरीका है। डेटा रैंगलर के साथ, आप फीचर इंजीनियरिंग की प्रक्रिया को सरल बना सकते हैं और डेटा चयन, सफाई, अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन सहित डेटा तैयारी वर्कफ़्लो के प्रत्येक चरण को एक ही विज़ुअल इंटरफ़ेस के माध्यम से पूरा कर सकते हैं। डेटा रैंगलर 300 अंतर्निहित डेटा परिवर्तन व्यंजनों के साथ आता है जिनका उपयोग आप सुविधाओं को त्वरित रूप से सामान्य बनाने, बदलने और संयोजित करने के लिए कर सकते हैं। डेटा रैंगलर में डेटा चयन टूल के साथ, आप विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा का तुरंत चयन कर सकते हैं, जैसे अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3), अमेज़न एथेना, तथा अमेज़न रेडशिफ्ट.
AWS झील निर्माण क्रॉस-अकाउंट क्षमताएं एक केंद्रीकृत दृष्टिकोण के माध्यम से कई खातों में वितरित डेटा झीलों को सुरक्षित और प्रबंधित करना आसान बनाती हैं, जो एथेना तालिकाओं तक सूक्ष्म पहुंच नियंत्रण प्रदान करती हैं।
इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि एथेना को स्रोत के रूप में और लेक फॉर्मेशन को केंद्रीय डेटा गवर्नेंस क्षमता के रूप में उपयोग करके डेटा रैंगलर के लिए क्रॉस-अकाउंट एक्सेस कैसे सक्षम किया जाए। जैसा कि निम्नलिखित आर्किटेक्चर आरेख में दिखाया गया है, खाता ए डेटा लेक खाता है जो ईटीएल पाइपलाइनों से प्राप्त सभी एमएल-तैयार डेटा रखता है। खाता बी डेटा विज्ञान खाता है जहां डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम डेटा परिवर्तनों को संकलित करने और चलाने के लिए डेटा रैंगलर का उपयोग करती है। हमें लेक फॉर्मेशन अनुमतियों के माध्यम से खाता ए के डेटा लेक में स्थित डेटा तालिकाओं तक पहुंचने के लिए खाता बी में डेटा रैंगलर के लिए क्रॉस-अकाउंट अनुमतियों को सक्षम करने की आवश्यकता है।
इस आर्किटेक्चर के साथ, डेटा लेक खाते के बाहर के डेटा वैज्ञानिक और इंजीनियर लेक से डेटा तक पहुंच सकते हैं और डेटा रैंगलर के माध्यम से डेटा परिवर्तन बना सकते हैं।
इससे पहले कि आप सेटअप प्रक्रिया में उतरें, सुनिश्चित करें कि खातों में साझा किया जाने वाला डेटा क्रॉल और सूचीबद्ध किया गया है जैसा कि इसमें बताया गया है पद. आइए मान लें कि यह प्रक्रिया पूरी हो चुकी है और डेटाबेस और टेबल लेक फॉर्मेशन में पहले से मौजूद हैं।
इस समाधान को लागू करने के लिए निम्नलिखित उच्च-स्तरीय कदम हैं:
- खाता ए में, लेक फॉर्मेशन का उपयोग करके अपने एस3 बकेट को पंजीकृत करें और यदि डेटा मौजूद नहीं है तो उसके लिए आवश्यक डेटाबेस और तालिकाएँ बनाएं।
- लेक फॉर्मेशन प्रशासक अब खाता ए से अन्य खातों में डेटासेट साझा कर सकता है। लेक फॉर्मेशन इन संसाधनों का उपयोग करके साझा करता है एडब्ल्यूएस रिसोर्स एक्सेस मैनेजर (एडब्ल्यूएस रैम)।
- खाता बी में, AWS RAM का उपयोग करके संसाधन साझा अनुरोध स्वीकार करें। लेक फॉर्मेशन के माध्यम से साझा तालिका के लिए एक स्थानीय संसाधन लिंक बनाएं और एक स्थानीय डेटाबेस बनाएं।
- इसके बाद, आपको इसके लिए अनुमतियां देनी होंगी सेजमेकर स्टूडियो साझा तालिका और पिछले चरण में आपके द्वारा बनाए गए संसाधन लिंक तक पहुंचने के लिए खाता बी में निष्पादन भूमिका।
- डेटा रैंगलर में, एथेना कनेक्टर का उपयोग करके डेटासेट को क्वेरी करने और फीचर ट्रांसफ़ॉर्मेशन करने के लिए खाता बी में बनाए गए स्थानीय डेटाबेस और संसाधन लिंक का उपयोग करें।
लेक फॉर्मेशन का उपयोग करके डेटा लेक सेटअप
आरंभ करने के लिए, खाता ए में एक केंद्रीय डेटा लेक बनाएं। आप नीतियों और अनुमतियों के साथ डेटा लेक तक पहुंच को नियंत्रित कर सकते हैं, और डेटाबेस, तालिका या कॉलम स्तर पर अनुमतियों को परिभाषित कर सकते हैं।
सेटअप प्रक्रिया को किकस्टार्ट करने के लिए, डाउनलोड टाइटैनिक डेटासेट .csv फ़ाइल और इसे अपने S3 बकेट पर अपलोड करें। फ़ाइल अपलोड करने के बाद, आपको लेक फॉर्मेशन में बकेट को पंजीकृत करना होगा। लेक फॉर्मेशन अनुमतियाँ आपके डेटा लेक में डेटा के लिए सूक्ष्म पहुंच नियंत्रण सक्षम करती हैं।
नोट: यदि टाइटैनिक डेटासेट पहले ही सूचीबद्ध किया जा चुका है, तो आप नीचे दिए गए पंजीकरण चरण को छोड़ सकते हैं।
लेक फॉर्मेशन में अपना S3 डेटा स्टोर पंजीकृत करें
अपना डेटा स्टोर पंजीकृत करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- खाता ए में, लेक फॉर्मेशन कंसोल में साइन इन करें।
यदि आप पहली बार लेक फॉर्मेशन तक पहुंच रहे हैं, तो आपको खाते में प्रशासक जोड़ने होंगे।
- नेविगेशन फलक में, के तहत अनुमतियाँ, चुनें व्यवस्थापक और डेटाबेस निर्माता।
- के अंतर्गत डेटा लेक प्रशासक, चुनें अनुदान.
अब आप जोड़ें AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) डेटा लेक प्रशासकों के रूप में खाता A के लिए विशिष्ट उपयोगकर्ता या भूमिकाएँ।
- के अंतर्गत डेटा लेक व्यवस्थापकों को प्रबंधित करेंके लिए, IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ, अपना उपयोगकर्ता या भूमिका चुनें (इस पोस्ट के लिए, हम इसका उपयोग करते हैं
user-a
).
यह खाता A की IAM व्यवस्थापक भूमिका भी हो सकती है।
- चुनें सहेजें.
- सुनिश्चित करें
IAMAllowedPrincipals
समूह दोनों के अंतर्गत सूचीबद्ध नहीं है डेटा लेक प्रशासक और डाटाबेस रचनाकारों.
सुरक्षा सेटिंग्स के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अपने डेटा लेक के लिए डिफ़ॉल्ट सुरक्षा सेटिंग्स बदलना.
इसके बाद, आपको S3 बकेट को डेटा लेक स्थान के रूप में पंजीकृत करना होगा।
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, के तहत रजिस्टर करें और ग्रहण करें, चुनें डेटा लेक लोकेशन.
इस पृष्ठ पर S3 बकेट की एक सूची प्रदर्शित होनी चाहिए जो लेक फॉर्मेशन के लिए डेटा लेक भंडारण संसाधनों के रूप में चिह्नित हैं। एक एकल S3 बकेट कई डेटासेट के लिए रिपॉजिटरी के रूप में कार्य कर सकता है, या आप अलग-अलग डेटा स्रोतों के लिए अलग-अलग बकेट का उपयोग कर सकते हैं।
- चुनें स्थान रजिस्टर करें.
- के लिए अमेज़न S3 पथ, अपनी बाल्टी के लिए पथ दर्ज करें।
- के लिए IAM भूमिकाचुनें
AWSServiceRoleForLakeFormationDataAccess
. - चुनें स्थान रजिस्टर करें.
इस चरण के बाद, आप अपनी S3 बाल्टी को नीचे देख पाएंगे जानकारी झील स्थानों.
एक डेटाबेस बनाएँ
यह चरण वैकल्पिक है. यदि टाइटैनिक डेटासेट पहले ही क्रॉल और सूचीबद्ध किया जा चुका है तो इस चरण को छोड़ दें। डेटासेट के लिए डेटाबेस और तालिका डेटा लेक के भीतर पहले से मौजूद होनी चाहिए।
यदि डेटाबेस मौजूद नहीं है तो उसे पंजीकृत करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, के तहत डेटा कैटलॉग, चुनें डेटाबेस.
- चुनें डेटाबेस बनाएँ.
- के लिए डेटाबेस विवरण, चुनते हैं डाटाबेस.
- के लिए नाम, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
titanic
). - के लिए पता, S3 डेटा लेक बकेट पथ दर्ज करें।
- अचयनित इस डेटाबेस में तालिकाओं के लिए केवल IAM एक्सेस नियंत्रण का उपयोग करें.
- चुनें डेटाबेस बनाएँ.
- के अंतर्गत क्रियाएँ, चुनें अनुमतियाँ.
- चुनें अनुमति देखें.
- सुनिश्चित करें कि ये
IAMAllowedPrincipals
समूह सूचीबद्ध नहीं है.
यदि यह सूचीबद्ध है, तो सुनिश्चित करें कि आपने इस समूह तक पहुंच रद्द कर दी है।
अब आपको नीचे सूचीबद्ध बनाए गए डेटाबेस को देखने में सक्षम होना चाहिए डेटाबेस.
आपको नीचे लेक फॉर्मेशन कंसोल में तालिका भी देखने में सक्षम होना चाहिए जानकारी सूची नेविगेशन फलक में, के अंतर्गत टेबल्स. इस डेमो के लिए, आइए तालिका का नाम मान लें titanic_datalake_bucket_as
के रूप में नीचे दिखाया गया है.
खाता ए को तालिका अनुमतियाँ प्रदान करें
खाता ए को तालिका अनुमतियाँ देने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- खाता ए के साथ लेक फॉर्मेशन कंसोल में साइन इन करें।
- के अंतर्गत डेटा कैटलॉग, चुनें टेबल्स.
- नव निर्मित तालिका का चयन करें.
- पर क्रियाएँ मेनू, के अंतर्गत अनुमतियाँ, चुनें अनुदान.
- चुनते हैं मेरा खाता.
- के लिए IAM उपयोगकर्ता और भूमिकाएँ, उन उपयोगकर्ताओं या भूमिकाओं को चुनें जिन्हें आप एक्सेस देना चाहते हैं (इस पोस्ट के लिए, हम चुनते हैं
user-x
, खाता ए के भीतर एक अलग उपयोगकर्ता)।
आप एक कॉलम फ़िल्टर भी सेट कर सकते हैं.
- के लिए स्तंभ, चुनें कॉलम शामिल करें.
- के लिए कॉलम शामिल करें, से पहले पांच कॉलम चुनें
titanic_datalake_bucket_as
तालिका. - के लिए टेबल की अनुमति, चुनते हैं चुनते हैं.
- चुना अनुदान.
- अभी भी खाता ए में, एथेना कंसोल पर स्विच करें।
- तालिका पूर्वावलोकन चलाएँ.
आपको इसके पहले पांच कॉलम देखने में सक्षम होना चाहिए titanic_datalake_bucket_as
पिछले चरणों में दी गई अनुमतियों के अनुसार तालिका।
हमने इस एथेना चरण के माध्यम से खाता ए के भीतर डेटा लेक तालिका तक स्थानीय पहुंच को मान्य किया है। इसके बाद, आइए एक बाहरी खाते तक पहुंच प्रदान करें, हमारे मामले में, उसी तालिका के लिए खाता बी।
खाता बी को तालिका अनुमतियाँ प्रदान करें
यह बाहरी खाता डेटा रैंगलर चलाने वाला खाता है। तालिका अनुमतियाँ देने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- खाता ए के भीतर रहकर, पर क्रियाएँ मेनू, के अंतर्गत अनुमतियाँ, चुनें अनुदान.
- चुनते हैं बाह्य खाता.
- के लिए AWS खाता आईडी, खाता बी की खाता आईडी दर्ज करें।
- तालिका के वही पहले पाँच कॉलम चुनें।
- के लिए टेबल की अनुमति और अनुदान योग्य अनुमतियाँ, चुनते हैं चुनते हैं.
- चुनें अनुदान.
आपको सुपर अनुमति को रद्द करना होगा IAMAllowedPrincipals
इस तालिका को बाहरी पहुंच प्रदान करने से पहले उसे समूहित करें। आप इस पर ऐसा कर सकते हैं क्रियाएँ नीचे मेनू अनुमति देखें, उसके बाद चुनो IAMअनुमत प्रिंसिपल और चुनें रद्द करना।
- AWS RAM कंसोल पर, अभी भी खाता A के अंतर्गत मेरे द्वारा साझा किया गया, चुनें साझा संसाधन.
हम इस पृष्ठ पर झील निर्माण प्रविष्टि पा सकते हैं।
- खाता बी पर स्विच करें.
- एडब्ल्यूएस रैम कंसोल पर, के तहत मेरे साथ बांटा, आप खाता ए में लेक फॉर्मेशन से एक निमंत्रण देखते हैं।
- चुनकर आमंत्रण स्वीकार करें संसाधन साझा स्वीकार करें.
इसे स्वीकार करने के बाद, पर संसाधन शेयर पृष्ठ पर, आपको साझा लेक फॉर्मेशन प्रविष्टि देखनी चाहिए, जो कैटलॉग, डेटाबेस और तालिका जानकारी को समाहित करती है।
खाता बी में लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, आप खाता ए के स्वामित्व वाली साझा तालिका पा सकते हैं टेबल्स पृष्ठ। यदि आप इसे नहीं देखते हैं, तो आप अपनी स्क्रीन को रीफ्रेश कर सकते हैं और संसाधन शीघ्र ही दिखाई देना चाहिए।
खाता बी के अंदर इस साझा तालिका का उपयोग करने के लिए, आपको लेक फॉर्मेशन में खाता बी के लिए एक स्थानीय डेटाबेस बनाना होगा।
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर, के तहत डेटाबेस, चुनें डेटाबेस बनाएं.
- डेटाबेस का नाम दें
local_db
.
इसके बाद, लेक फॉर्मेशन में साझा टाइटैनिक तालिका के लिए, आपको एक संसाधन लिंक बनाना होगा। संसाधन लिंक डेटा कैटलॉग ऑब्जेक्ट हैं जो मेटाडेटा डेटाबेस और तालिकाओं से लिंक होते हैं, आमतौर पर अन्य AWS खातों से साझा डेटाबेस और तालिकाओं से। वे डेटा लेक में डेटा तक क्रॉस-अकाउंट एक्सेस को सक्षम करने में मदद करते हैं।
- तालिका विवरण पृष्ठ पर, पर क्रियाएँ मेनू, चुनें संसाधन लिंक बनाएं.
- के लिए संसाधन लिंक का नाम, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
titanic_local
). - के लिए डाटाबेस, आपके द्वारा पहले बनाया गया स्थानीय डेटाबेस चुनें।
- के लिए मूल्य साझा तालिका और साझा तालिका का डेटाबेस खाता ए में मौजूद लोगों से मेल खाना चाहिए और स्वतः-पॉप्युलेट होना चाहिए।
- के लिए साझा तालिका के स्वामी की आईडी, खाता ए की खाता आईडी चुनें।
- चुनें बनाएं.
- नेविगेशन फलक में, के तहत डेटा कैटलॉग, चुनें सेटिंग.
- सुनिश्चित करें केवल IAM अभिगम नियंत्रण का उपयोग करें नए डेटाबेस और तालिकाओं के लिए अक्षम है।
यह सुनिश्चित करना है कि लेक फॉर्मेशन डेटाबेस और तालिका अनुमतियों का प्रबंधन करता है।
- सेजमेकर कंसोल पर स्विच करें।
- स्टूडियो कंट्रोल पैनल में, के अंतर्गत स्टूडियो सारांश, निष्पादन भूमिका के ARN की प्रतिलिपि बनाएँ।
- आपको स्थानीय डेटाबेस, साझा तालिका और खाता बी के लेक फॉर्मेशन में पहले मौजूद स्थानीय तालिका तक पहुंचने के लिए इस भूमिका की अनुमति देने की आवश्यकता है।
- आपको इस भूमिका के साथ निम्नलिखित कस्टम नीति भी संलग्न करनी होगी. यह नीति स्टूडियो को लेक फॉर्मेशन के माध्यम से डेटा तक पहुंचने की अनुमति देती है और खाता बी को क्वेरी करने के लिए डेटा विभाजन प्राप्त करने की अनुमति देती है
titanic
बनाई गई तालिकाओं से डेटासेट:
- लेक फॉर्मेशन कंसोल पर वापस जाएँ।
- यहां, हमें साझा तक पहुंचने के लिए सेजमेकर निष्पादन भूमिका के लिए अनुमतियां देने की आवश्यकता है
titanic_datalake_bucket_as
तालिका.
यह वह तालिका है जिसे आपने AWS RAM के माध्यम से खाता A से खाता B में साझा किया था।
- खाता बी में, तालिका विवरण पृष्ठ पर, पर क्रियाएँ मेनू, के अंतर्गत अनुमतियाँ, चुनें अनुदान.
- भूमिका को तालिका और पाँच स्तंभों तक पहुँच प्रदान करें।
- अंत में, खाता बी में स्थानीय टाइटैनिक तालिका तक पहुंचने के लिए सेजमेकर निष्पादन भूमिका अनुमतियां प्रदान करें।
स्टूडियो में क्रॉस-अकाउंट डेटा एक्सेस
इस अंतिम चरण में, आपको डेटा रैंगलर इंटरफ़ेस में इसका परीक्षण करके अब तक लागू किए गए चरणों को मान्य करने के लिए तैयार रहना चाहिए।
- पर आयात टैब, के लिए आयात आंकड़ा, चुनें अमेज़न एथेना आपके डेटा स्रोत के रूप में।
- के लिए डेटा कैटलॉग, चुनें AwsDataCatalog.
- के लिए डाटाबेस, खाता बी में आपके द्वारा बनाया गया स्थानीय डेटाबेस चुनें (
local_db
).
आपको स्थानीय तालिका देखने में सक्षम होना चाहिए (titanic_local
) दाएँ फलक में।
- चयनित कॉलम देखने के लिए निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाए अनुसार एथेना क्वेरी चलाएँ
titanic
डेटासेट जो आपने लेक फॉर्मेशन (खाता बी) में सेजमेकर निष्पादन भूमिका को दिया था। - चुनें डेटासेट आयात करें.
- के लिए डेटासेट का नाम, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
titanic-dataset
). - चुनें .
यह टाइटैनिक डेटासेट आयात करता है, और आपको विज़ुअल ब्लॉक के साथ डेटा प्रवाह पृष्ठ देखने में सक्षम होना चाहिए तैयार करना टैब.
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि लेक फॉर्मेशन और एडब्ल्यूएस रैम का उपयोग करके डेटा रैंगलर के लिए क्रॉस-अकाउंट एक्सेस कैसे सक्षम किया जाए। इस पद्धति का पालन करते हुए, संगठन कई डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग टीमों को केंद्रीय डेटा झील से डेटा तक पहुंचने और लगातार फीचर पाइपलाइन और परिवर्तन व्यंजनों का निर्माण करने की अनुमति दे सकते हैं। डेटा रैंगलर के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़ॅन सेजमेकर डेटा रैंगलर का परिचय, मशीन लर्निंग के लिए डेटा तैयार करने के लिए एक विज़ुअल इंटरफ़ेस और अमेज़ॅन सेजमेकर डेटा रैंगलर के साथ खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, फीचर इंजीनियरिंग, और आपके एमएल पाइपलाइन में आपके डेटा प्रवाह को संचालित करना.
डेटा रैंगलर को आज़माएं और टिप्पणी अनुभाग में अपनी प्रतिक्रिया और प्रश्न साझा करें।
लेखक के बारे में
रिज़वान गिलानी अमेज़न सेजमेकर में सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर हैं। उनका जुनून मशीन लर्निंग को अधिक इंटरैक्टिव और बड़े पैमाने पर सुलभ बनाना है। इससे पहले, उन्होंने एलेक्सा कम्युनिकेशंस को लॉन्च करने वाली कोर टीम के हिस्से के रूप में अमेज़ॅन एलेक्सा पर काम किया था।
फी नगुयेन AWS में एक समाधान वास्तुकार है जो डेटा लेक, एनालिटिक्स, सिमेंटिक्स प्रौद्योगिकियों और मशीन लर्निंग पर विशेष ध्यान देने के साथ ग्राहकों को उनकी क्लाउड यात्रा में मदद करता है। अपने खाली समय में, आप उन्हें काम पर बाइक चलाते हुए, अपने बेटे की फ़ुटबॉल टीम को कोचिंग देते हुए या अपने परिवार के साथ प्रकृति की सैर का आनंद लेते हुए पा सकते हैं।
अरुणाप्रसथ शंकर AWS के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग (AI / ML) स्पेशलिस्ट सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है, जो वैश्विक ग्राहकों को क्लाउड में प्रभावी ढंग से और कुशलता से अपने AI समाधानों को स्केल करने में मदद करता है। अपने खाली समय में, अरुण को विज्ञान-फाई फिल्में देखने और शास्त्रीय संगीत सुनने का आनंद मिलता है।
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