A szervezetek az adataikat összetett problémák megoldására használják kis, iteratív kísérletek elindításával és a megoldás finomításával. Bár a kísérletek erejét nem lehet figyelmen kívül hagyni, a szervezeteknek óvatosnak kell lenniük az ilyen kísérletek költséghatékonyságával kapcsolatban. Ha időt töltenek a kísérletek lehetővé tételéhez szükséges infrastruktúra létrehozásával, az tovább növeli a költségeket.
A fejlesztőknek integrált fejlesztői környezetre (IDE) van szükségük az adatok feltárásához és a munkafolyamatok hibakereséséhez, valamint különböző számítási profilokra e munkafolyamatok futtatásához. Ha úgy dönt Amazon EMR ilyen használati esetekre használhat egy IDE nevű IDE-t Amazon EMR Studio adatfeltáráshoz, átalakításhoz, verziókezeléshez és hibakereséshez, valamint Spark-feladatok futtatásához nagy mennyiségű adat feldolgozásához. Telepítés Amazon EMR az Amazon EKS-en leegyszerűsíti a kezelést, csökkenti a költségeket és javítja a teljesítményt. Az adatmérnöknek vagy informatikai adminisztrátornak azonban időt kell töltenie az alapul szolgáló infrastruktúra létrehozásával, a biztonság konfigurálásával és egy felügyelt végpont létrehozásával, amelyhez a felhasználók csatlakozhatnak. Ez azt jelenti, hogy az ilyen projekteknek meg kell várniuk, amíg ezek a szakértők létrehozzák az infrastruktúrát.
Ebben a bejegyzésben bemutatjuk, hogyan használhatja egy adatmérnök vagy informatikai rendszergazda a AWS Analytics referenciaarchitektúra (ARA) az infrastruktúra kiépítésének felgyorsítása érdekében, így szervezete időt és pénzt takarít meg az adatelemzési kísérletekkel. A könyvtárat használjuk egy Amazon Elasztikus Kubernetes (Amazon EKS) fürtöt, konfigurálja úgy, hogy az Amazon EMR-t használja az EKS-en, és telepítsen egy virtuális klaszter valamint felügyelt végpontok és EMR Studio. Ezután futtathat feladatokat a virtuális fürtön, vagy futtathat feltáró adatelemzést a segítségével Jupyter jegyzetfüzetek az Amazon EMR Studio és az Amazon EMR az EKS-en. Az alábbi architektúra azt az infrastruktúrát képviseli, amelyet az AWS Analytics referenciaarchitektúrával telepít.
Előfeltételek
A követéshez olyan AWS-fiókkal kell rendelkeznie, amely a következővel van betöltve AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). Az utasításokat lásd bootstrapping. A következő oktatóanyag TypeScriptet használ, és az AWS CDK 2-es vagy újabb verzióját igényli. Ha nincs telepítve az AWS CDK, tekintse meg a Telepítse az AWS CDK-t.
Állítson be egy AWS CDK projektet
Az erőforrások ARA használatával történő üzembe helyezéséhez először be kell állítania egy AWS CDK-projektet, és telepítenie kell az ARA-könyvtárat. Hajtsa végre a következő lépéseket:
- Hozzon létre egy emr-eks-app nevű mappát:
- Inicializáljon egy AWS CDK projektet egy üres könyvtárban, és futtassa a következő parancsot:
- Telepítse az ARA könyvtárat:
- A lib/emr-eks-app.ts fájlban importálja az ARA könyvtárat az alábbiak szerint. Az első sor az ARA könyvtárat hívja meg, a második pedig az AWS Identity and Access Management (IAM) házirendjeit határozza meg:
Hozzon létre és határozzon meg egy EKS-fürtöt és számítási kapacitást
EMR létrehozása az EKS-en virtuális klaszter, először telepítenie kell egy EKS-fürtöt. Az ARA könyvtár definiál egy konstrukciót, melynek neve EmrEksCluster
. A konstrukció egy EKS-klasztert biztosít, lehetővé teszi IAM-szerepek szolgáltatásfiókokhoz, és telepít egy sor támogató vezérlőt, például tanúsítványkezelő vezérlőt (amelyre az Amazon EMR Studio által használt felügyelt végpontnak van szüksége), valamint egy fürt automatikus skálázót, hogy rugalmas fürttel rendelkezzen, és költséget takarítson meg, ha nem küldenek munkát a fürtnek. .
In lib/emr-eks-app.ts
, adja hozzá a következő sort:
Ha többet szeretne megtudni a testreszabható tulajdonságokról, lásd: EmrEksClusterProps. Két kötelező paraméter van benne EmrEksCluster
konstrukció: Az első az eksAdminRoleArn
szerepkör kötelező, és ez az a szerep, amelyet a Kubernetes vezérlősíkkal való interakcióhoz használ. Ennek a szerepkörnek rendszergazdai engedélyekkel kell rendelkeznie fürt létrehozása vagy frissítése. A második paraméter az autoscaling
, ez a paraméter lehetővé teszi az automatikus skálázási mechanizmus kiválasztását is Ács or natív Kubernetes Cluster Autoscaler. Ebben a blogban a Karpentert fogjuk használni, és ennek használatát javasoljuk a gyorsabb automatikus skálázás, az egyszerűsített csomópontkezelés és -kiépítés miatt. Most készen áll a számítási kapacitás meghatározására.
Az Amazon EKS-ben dolgozó csomópontok meghatározásának egyik módja a felügyelt csomópontcsoportok használata. Egy csomópontcsoportot használunk, az úgynevezett tooling
, amely otthont ad a coredns, bemeneti vezérlő, tanúsítványkezelő, Ács és minden egyéb pod, amely az EKS-feladatokon vagy a ManagedEndpointon futó EMR-hez szükséges. Meghatározzuk az alapértelmezett értéket is Karpenter
Ellátók amelyek meghatározzák az EMR által az EKS-en benyújtott munkákhoz felhasználandó kapacitást. Ezek a szolgáltatók a Spark különböző használati eseteire vannak optimalizálva (kritikus munkák, nem kritikus munkák, kísérletezés és interaktív foglalkozások). A konstrukció azt is lehetővé teszi, hogy a Kubernetes-jegyzék által meghatározott saját szolgáltatót küldje el az elnevezett metóduson keresztül addKarpenterProvisioner
. Beszéljük meg az előre meghatározott szolgáltatókat.
Alapértelmezett szolgáltatók konfigurációi
Az alapértelmezett szolgáltatók gyors kísérletezésre vannak beállítva, és azok alapértelmezés szerint mindig létrejön. Ha azonban nem szeretné használni őket, beállíthatja a defaultNodeGroups
paraméter a false
a EmrEksCluster
tulajdonságok a létrehozáskor. A szolgáltatók meghatározása az alábbiak szerint történik, és az Amazon EKS által használt alhálózatok mindegyikében jönnek létre:
- Kritikus ellátó – Az agresszív SLA-kkal rendelkező munkák támogatására szolgál, és időérzékeny. A létesítő igény szerinti példányokat használ, amelyek nem állnak le, ellentétben a helyszíni példányokkal, és életciklusuk az egyik jobon keresztül halad. A csomópontok példánytárolókat használnak, amelyek a gazdagéphez fizikailag csatlakoztatott NVMe lemezek, amelyek magas I/O átviteli sebességet biztosítanak, ami jobb Spark-teljesítményt tesz lehetővé, mivel ideiglenes tárolóként használják a lemezkiszóródáshoz és a keveréshez. A csomópontban használt példánytípusok az m6gd családba tartoznak. A példányok a AWS Graviton processzor, amely kínál jobb ár/teljesítmény, mint az x86 processzorok. Ha ezt a kiépítést a munkáiban szeretné használni, használja a következőket minta konfiguráció, amelyre hivatkozik a konfiguráció felülbírálása az EMR-nek az EKS munkabeadványról.
- Nem kritikus szolgáltató – Ez a szolgáltató kihasználja a helyszíni példányokat, hogy költséget takarítson meg olyan munkák esetében, amelyek nem időérzékenyek, vagy olyan munkák esetében, amelyeket kísérletekhez használnak. Ez a csomópont azonnali példányokat használ, mert a jobok nem kritikusak, és megszakíthatók. Ezek a példányok leállíthatók, ha a példányt visszaigénylik. A csomópontban használt példánytípusok az m6gd családba tartoznak, az illesztőprogram On-Demand, a végrehajtók pedig helyszíni példányok.
- Jegyzetfüzet-szolgáltató – A Provisioner olyan felügyelt végpontok futtatására szolgál, amelyeket az Amazon EMR Studio használ az adatok feltárásához az Amazon EMR használatával az EKS-en. A példányok a t3 családhoz tartoznak, és igény szerint használhatók az illesztőprogramok számára, és helyszíni példányok a végrehajtók számára, hogy alacsonyan tartsák a költségeket. Ha a végrehajtó példányokat leállítjuk, a Karpenter újakat indít el. Ha a végrehajtó példányokat túl gyakran leállítják, megadhat saját példányokat, amelyek On-Demand példányokat használnak.
A következő link további részleteket ad az egyes szolgáltatók meghatározásáról. Az alapértelmezett szolgáltatóknál egy importálási tulajdonság minden AZ-hoz tartozik. Ez azért fontos, mert lehetővé teszi az AZ-ok közötti hálózati átvitel költségeinek csökkentését, amikor a Spark keverést futtat.
Ehhez a bejegyzéshez az alapértelmezett szolgáltatókat használjuk, így nem kell kódsorokat hozzáadnia ehhez a szakaszhoz. Ha saját szolgáltatókat szeretne hozzáadni, akkor kihasználhatja a módszert addKarpenterProvisioner
hogy alkalmazza a saját manifesztjeit. Segítő módszereket használhat Utils
osztályhoz hasonló readYamlDocument
a YAML dokumentum elolvasásához és loadYaml
töltse be a YAML fájlokat, és adja át argumentumként a következőnek addKarpenterProvisioner
módszer.
Telepítse a virtuális fürtöt és egy végrehajtási szerepet
A virtuális fürt egy Kubernetes névtér, amelyhez az Amazon EMR regisztrálva van; feladat elküldésekor az illesztőprogram és a végrehajtó pod a kapcsolódó névtérben fut. A EmrEksCluster
nevű módszert kínál a construct addEmrVirtualCluster
, amely létrehozza Önnek a virtuális fürtöt. A módszer veszi EmrVirtualClusterOptions
paraméterként, amely a következő attribútumokkal rendelkezik:
- név – A virtuális fürt neve.
- createNamespace – Nem kötelező mező, amely létrehozza az EKS névteret. Ez logikai típusú, és alapértelmezés szerint nem hoz létre külön EKS-névteret, így a virtuális fürt az alapértelmezett névtérben jön létre.
- eksNamespace – A virtuális EMR-fürthöz kapcsolandó EKS névtér neve. Ha nincs megadva névtér, a konstrukció az alapértelmezett névteret használja.
- In
lib/emr-eks-app.ts
, adja hozzá a következő sort a virtuális fürt létrehozásához:Most létrehozzuk a végrehajtási szerepkört, amely egy IAM-szerep, amelyet az illesztőprogram és a végrehajtó használ az AWS-szolgáltatásokkal való interakcióhoz. Mielőtt létrehozhatnánk az Amazon EMR végrehajtási szerepkörét, először létre kell hoznunk a
ManagedPolicy
. Vegye figyelembe, hogy a következő kódban létrehozunk egy házirendet, amely lehetővé teszi az Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gyűjtőtárához és az Amazon CloudWatch naplóihoz való hozzáférést. - In
lib/emr-eks-app.ts
, adja hozzá a következő sort a házirend létrehozásához:Ha használni szeretné az AWS ragasztóadat-katalógust, adja hozzá az engedélyt az előző szabályzathoz.
Most létrehozzuk az Amazon EMR végrehajtási szerepkörét az EKS-en az előző lépésben meghatározott házirend segítségével a
createExecutionRole
példány módszer. Az illesztőprogram és a végrehajtó podok ezután átvehetik ezt a szerepet az adatok eléréséhez és feldolgozásához. A szerepkör hatóköre olyan, hogy csak a virtuális fürt névterében lévő sorba rendezések vehetik fel. Ha többet szeretne megtudni az ezzel a módszerrel megvalósított feltételről, amely korlátozza a szerepkör elérését csak az Amazon EMR által az EKS-en a virtuális fürt névterében létrehozott podokra, tekintse meg a Feladat-végrehajtási szerepkörök használata az Amazon EMR-rel az EKS-en című részt. - In
lib/emr-eks-app.ts
, adja hozzá a következő sort a végrehajtási szerep létrehozásához:Az előző kód egy IAM-szerepet állít elő
execRoleJob
pontjában meghatározott IAM szabályzattalemrekspolicy
és a névtérre terjed kidataanalysis
. - Végül a feladat futtatásához fontos paramétereket adjuk ki:
Telepítse az Amazon EMR Studio-t és biztosítsa a felhasználókat
Az EMR Studio adatfeltáráshoz és feladat-készítéshez való üzembe helyezéséhez az ARA-könyvtár rendelkezik egy nevű konstrukcióval NotebookPlatform
. Ez a konstrukció lehetővé teszi, hogy annyi EMR Studiot telepítsen, amennyire szüksége van (a fiókkorláton belül), és beállíthatja azokat az Ön számára megfelelő hitelesítési móddal, és felhasználókat rendelhet hozzájuk. Ha többet szeretne megtudni az Amazon EMR Studioban elérhető hitelesítési módokról, lásd: Válasszon hitelesítési módot az Amazon EMR Studio számára.
A konstrukció létrehozza az Amazon EMR Studio által szükséges összes IAM-szerepet és szabályzatot. Létrehoz egy S3 tárolót is, amelyben az Amazon EMR Studio az összes notebookot tárolja. A vödör titkosítva van a ügyfél által kezelt kulcs (CMK) az AWS CDK verem által generált. A következő lépések bemutatják, hogyan hozhat létre saját EMR Stúdiót a konstrukcióval.
A notebook platform konstrukciója vesz NotebookPlatformProps
tulajdonságként, amely lehetővé teszi az EMR Stúdió, egy névtér, az EMR Studio nevének és hitelesítési módjának meghatározását.
- In
lib/emr-eks-app.ts
, adja hozzá a következő sort:Ehhez a bejegyzéshez IAM-felhasználókat használunk, így könnyen reprodukálhatja azt saját fiókjában. Ha azonban már rendelkezik IAM-összevonással vagy egyszeri bejelentkezéssel (SSO), használhatja ezeket az IAM-felhasználók helyett. További információ a
NotebookPlatformProps
, hivatkozni NotebookPlatformProps.Ezután létre kell hoznunk és hozzá kell rendelnünk felhasználókat az Amazon EMR Studio-hoz. Ehhez a konstrukciónak van egy ún
addUser
amely felveszi a felhasználók listáját, és SSO esetén hozzárendeli őket az Amazon EMR Studio-hoz, vagy frissíti az IAM-házirendet, hogy lehetővé tegye a hozzáférést az Amazon EMR Studio-hoz a megadott IAM-felhasználók számára. A felhasználónak több felügyelt végpontja is lehet, és minden felhasználónak megadhatja az Amazon EMR-verzióját. Különféle Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) példányokat és különböző engedélyeket használhatnak a feladat-végrehajtási szerepkörök használatával. - In
lib/emr-eks-app.ts
, adja hozzá a következő sort:Az előző kódban a rövidség kedvéért ugyanazt az IAM-házirendet használjuk újra, amelyet a végrehajtási szerepkörben hoztunk létre.
Vegye figyelembe, hogy a konstrukció optimalizálja a létrehozott felügyelt végpontok számát. Ha két végpontnak ugyanaz a neve, akkor csak az egyik jön létre.
- Most, hogy meghatároztuk a telepítésünket, telepíthetjük:
A következő GitHubon találhat egy mintaprojektet, amely tartalmazza az áttekintés összes lépését raktár.
Amikor a telepítés befejeződött, a kimenet tartalmazza az S3 tárolót, amely tartalmazza az eszközöket podTemplate
, az EMR Studio hivatkozása és az EMR Studio virtuális fürtazonosítója. A következő képernyőkép az AWS CDK kimenetét mutatja a telepítés befejezése után.
Állások beküldése
Mivel az alapértelmezett szolgáltatókat használjuk, a podTemplate
amelyet a webhelyen elérhető konstrukció határoz meg ARA GitHub adattár. Ezeket a konstrukció egy S3 nevű vödörbe tölti fel Önnek <clustername>-emr-eks-assets
; csak hivatkoznia kell rájuk a Spark-munkában. Ebben a jobban az AWS CDK központi telepítése végén lévő kimenetben lévő job paramétereket is használja. Ezek a paraméterek lehetővé teszik az AWS ragasztóadat-katalógus használatát, és a Spark alkalmazását a Kubernetes-en bevált gyakorlatok, például dynamicAllocation
és pod kollokáció. Végén a cdk deploy
Az ARA minta-konfigurációkat ad ki a korábban felsorolt legjobb gyakorlatokkal, amelyek segítségével elküldheti a feladatokat. Az alábbiak szerint küldhet be állást.
A feladat futtatása egy munkaegység, például egy Spark JAR-fájl, amelyet elküldenek az EKS-fürt EMR-jének. Munkát kezdünk a start-job-run
parancs. Megjegyzés használhatja SparkSubmitParameters
a podsablon Amazon S3 elérési útjának megadásához a következő parancs szerint:
A kód a következő értékeket veszi fel:
- – Az EMR virtuális fürtazonosító
- – A Spark-munka neve
- – Az Ön által létrehozott végrehajtói szerepkör
- – A Spark-feladat Amazon S3 URI-ja
- – Az illesztőprogram-podsablon Amazon S3 URI-ja, amelyet az AWS CDK kimenetéről kap
- – A végrehajtó pod-sablon Amazon S3 URI-ja
- – Az Ön CloudWatch naplócsoportjának neve
- – A CloudWatch naplófolyam előtagja
Az Amazon EMR konzolon ellenőrizheti a munkája állapotát és megtekintheti a naplókat. Az állapotot a következő futtatásával is ellenőrizheti describe-job-run
parancs:
Fedezze fel az adatokat az Amazon EMR Studio segítségével
Ebben a részben bemutatjuk, hogyan hozhat létre munkaterületet az Amazon EMR Studio alkalmazásban, és hogyan csatlakozhat a munkaterületről az Amazon EKS felügyelt végpontjához. A kimenetben használja az Amazon EMR Studio hivatkozását az EMR Studio telepítéséhez. Be kell jelentkeznie az IAM-mel felhasználónév megadtad a addUser
módszer.
Hozzon létre egy munkaterületet
Munkaterület létrehozásához hajtsa végre a következő lépéseket:
- Jelentkezzen be az AWS CDK által létrehozott EMR Stúdióba.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Munkaterület létrehozása.
- Adja meg a munkaterület nevét és opcionális leírását.
- választ Hagyjuk Munkaterületi együttműködés ha valós időben szeretne együttműködni más Studio-felhasználókkal ezen a munkaterületen.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Munkaterület létrehozása.
A munkaterület létrehozása után válassza ki azt a munkaterületek listájából a JupyterLab környezet megnyitásához.
A következő képernyőképen látható, hogyan néz ki a terminál. A felhasználói felülettel kapcsolatos további információkért lásd: Ismerje meg a Workspace felhasználói felületét.
Csatlakozzon egy EMR-hez az EKS felügyelt végponton
A munkaterületről egyszerűen csatlakozhat az EKS-felügyelt végpont EMR-jéhez.
- A navigációs panelen a A klaszterek menüből válassza ki EMR-klaszter az EKS-en mert Klaszter típusa.
A virtuális klaszterek az EMR-fürt az EKS-en legördülő menüben, a végpont pedig a Végpont legördülő menüben jelennek meg. Ha több végpont van, akkor azok itt jelennek meg, és könnyedén válthat a végpontok között a munkaterületről. - Válassza ki a megfelelő végpontot, és válassza a Csatolás lehetőséget.
Dolgozzon jegyzetfüzettel
Most megnyithat egy jegyzetfüzetet, és csatlakozhat egy preferált kernelhez a feladatok elvégzéséhez. Például kiválaszthat egy PySpark kernelt, amint az a következő képernyőképen látható.
Fedezze fel adatait
Adatfeltárási gyakorlatunk első lépése egy Spark munkamenet létrehozása, majd a New York-i taxi adatkészletének betöltése az S3 vödörből egy adatkeret. A következő kódblokk segítségével töltse be az adatokat egy adatkeretbe. Másolja az Amazon S3 URI-t ahhoz a helyhez, ahol az adatkészlet található az Amazon S3-ban.
Miután feltöltöttük az adatokat egy adatkeretbe, lecseréljük a current_date
oszlopba a tényleges aktuális dátummal, számolja meg a sorok számát, és mentse az adatokat egy parketta fájlba:
A következő képernyőkép az Amazon EMR Studio-n futó notebookunk és az EKS-en futó Amazon EMR-en futó PySpark eredményét mutatja.
Tisztítsuk meg
A bejegyzés utáni takarításhoz fuss cdk destroy
.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben bemutattuk, hogyan használhatja az ARA-t az adatelemzési infrastruktúra gyors üzembe helyezésére és az adatokkal való kísérletezés megkezdésére. Az ebben a bejegyzésben hivatkozott teljes példát megtalálja a GitHub tárház. Az AWS Analytics referenciaarchitektúra általános Analytics-mintát és bevált AWS-módszereket valósít meg, hogy használatra kész konstrukciókat kínáljon a kísérletekhez. Az egyik minta az adatháló, aminek a használatáról tájékozódhat blogbejegyzés.
Másokat is felfedezhet ebben a könyvtárban kínált konstrukciók hogy kísérletezzen az AWS Analytics szolgáltatásokkal, mielőtt átállítaná a munkaterhelést az élesre.
A szerzőkről
Lotfi Mouhib Senior Solutions Architect, aki az Amazon Web Services állami szektorában dolgozik. Segíti a közszféra ügyfeleit az EMEA-szerte, hogy megvalósítsák elképzeléseiket, új szolgáltatásokat építsenek ki és innovációt hajtsanak végre a polgárok számára. Szabadidejében Lotfi szeret kerékpározni és futni.
Sandipan Bhaumik Senior Analytics Specialist Solutions Architect, székhelye London. Különböző iparágakban dolgozott ügyfeleivel, mint például a banki és pénzügyi szolgáltatások, az egészségügy, az energiaellátás és a közművek, a gyártás és a kiskereskedelem, és nagyszabású adatplatformokkal segítette őket összetett kihívások megoldásában. Az AWS-nél az Egyesült Királyságban és Írországban található stratégiai fiókokra összpontosít, és segít ügyfeleinek abban, hogy felgyorsítsák útjukat a felhő felé, és az AWS-elemzési és gépi tanulási szolgáltatások segítségével innovációt hajtsanak végre. Szeret tollaslabdázni és könyveket olvasni.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/accelerate-your-data-exploration-and-experimentation-with-the-aws-analytics-reference-architecture-library/
- 1
- 10
- 100
- 11
- 6G
- 7
- 9
- a
- Rólunk
- gyorsul
- hozzáférés
- jogosultság kezelés
- Fiók
- Fiókok
- át
- cselekvések
- Hozzáteszi
- adminisztratív
- Után
- agresszív
- Minden termék
- kiosztás
- lehetővé teszi, hogy
- már
- Bár
- amazon
- Amazon EC2
- Amazon EMR
- Az Amazon Web Services
- elemzés
- analitika
- és a
- Apache
- app
- megjelenik
- alkalmaz
- megfelelő
- építészet
- érvek
- Eszközök
- társult
- csatolja
- attribútumok
- Hitelesítés
- szerző
- auto
- elérhető
- AWS
- AWS ragasztó
- AWS Identity and Access Management (IAM)
- Banking
- alapján
- mert
- előtt
- lent
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- Jobb
- között
- Blokk
- Blog
- Könyvek
- épít
- építész
- hívott
- kéri
- Kapacitás
- eset
- esetek
- katalógus
- óvatos
- CD
- igazolás
- kihívások
- ellenőrizze
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- Állampolgárok
- osztály
- besorolás
- vásárló
- felhő
- Fürt
- kód
- Oszlop
- COM
- Közös
- teljes
- bonyolult
- Kiszámít
- feltétel
- Csatlakozás
- Konzol
- konstrukció
- tartalmaz
- ellenőrzés
- ellenőr
- Költség
- kiadások
- teremt
- készítette
- teremt
- létrehozása
- teremtés
- kritikai
- Jelenlegi
- Ügyfelek
- testre
- dátum
- adatelemzés
- Adatelemzés
- adatmérnök
- találka
- dátum idő
- elszánt
- alapértelmezett
- Annak meghatározása,
- telepíteni
- bevezetéséhez
- bevetés
- bevet
- leírás
- részletek
- Fejlesztés
- különböző
- megvitatni
- dokumentum
- Nem
- ne
- gépkocsivezető
- minden
- könnyen
- hatás
- bármelyik
- EMEA
- engedélyezve
- lehetővé teszi
- lehetővé téve
- titkosított
- Endpoint
- mérnök
- Környezet
- Eter (ETH)
- példa
- végrehajtás
- Gyakorol
- kísérlet
- szakértők
- kutatás
- Feltáró adatelemzés
- feltárása
- gyár
- család
- gyorsabb
- államszövetség
- mező
- filé
- Fájlok
- pénzügyi
- pénzügyi szolgáltatások
- Találjon
- vezetéknév
- koncentrál
- következik
- következő
- következik
- KERET
- ból ből
- Tele
- funkciók
- további
- generált
- kap
- GitHub
- Go
- Csoport
- Csoportok
- Hadoop
- egészségügyi
- segít
- segít
- itt
- Magas
- Kaptár
- vendéglátó
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTML
- HTTPS
- IAM
- ötletek
- Identitás
- identitás- és hozzáférés-kezelés
- Identity and Access Management (IAM)
- végre
- végre
- munkagépek
- importál
- fontos
- javítja
- in
- iparágak
- információ
- Infrastruktúra
- újít
- telepíteni
- példa
- helyette
- utasítás
- integrált
- kölcsönhatásba
- interaktív
- Felület
- megszakított
- Írország
- IT
- Munka
- Állások
- utazás
- json
- Tart
- Kubernetes
- nagy
- nagyarányú
- TANUL
- tanulás
- Tőkeáttétel
- könyvtár
- LIMIT
- vonal
- vonalak
- LINK
- összekapcsolt
- Lista
- Listázott
- kiszámításának
- elhelyezkedés
- London
- MEGJELENÉS
- Elő/Utó
- gép
- gépi tanulás
- sikerült
- vezetés
- menedzser
- kötelező
- gyártási
- sok
- eszközök
- mechanizmus
- Memory design
- Menü
- módszer
- mód
- Mód
- pénz
- több
- többszörös
- név
- Nevezett
- Keresse
- Navigáció
- elengedhetetlen
- Szükség
- szükséges
- igények
- hálózat
- Új
- New York
- csomópont
- csomópontok
- jegyzetfüzet
- laptopok
- szám
- ajánlat
- felajánlott
- Ajánlatok
- ONE
- nyitva
- optimalizált
- Optimalizálja
- szervezet
- szervezetek
- Más
- saját
- üvegtábla
- paraméter
- paraméterek
- ösvény
- Mintás
- minták
- teljesítmény
- engedély
- engedélyek
- fizikailag
- Hely
- emelvény
- Platformok
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játék
- hüvely
- Politikák
- politika
- állás
- hatalom
- gyakorlat
- előnyben részesített
- előző
- problémák
- folyamat
- Processzor
- Termelés
- Profilok
- program
- projektek
- ingatlanait
- ingatlan
- feltéve,
- biztosít
- ellátás
- nyilvános
- gyorsan
- gyors
- Olvass
- Olvasás
- kész
- igazi
- real-time
- észre
- ajánl
- nyilvántartások
- csökkenteni
- csökkenti
- nyilvántartott
- cserélni
- képvisel
- kérni
- megköveteli,
- Tudástár
- korlátoz
- eredményez
- kiskereskedelem
- Szerep
- szerepek
- futás
- futás
- kedvéért
- azonos
- Megtakarítás
- megtakarítás
- Második
- Rész
- szektor
- biztonság
- idősebb
- érzékeny
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- ülés
- készlet
- előadás
- mutatott
- Műsorok
- keverés
- <p></p>
- Egyszerű
- egyszerűsített
- egyetlen
- Méret
- kicsi
- So
- megoldások
- Megoldások
- SOLVE
- Szikra
- szakember
- költ
- költött
- Spot
- SQL
- verem
- kezdet
- kezdődött
- Kezdve
- nyilatkozatok
- Állapot
- Lépés
- Lépései
- megállt
- tárolás
- memorizált
- árnyékolók
- Stratégiai
- folyam
- stúdió
- stúdiók
- benyújtása
- beküldése
- benyújtott
- alhálózatok
- ilyen
- megfelelő
- mellékelt
- Támogató
- kapcsoló
- tart
- feladatok
- csapat
- sablon
- ideiglenes
- terminál
- A
- Az Egyesült Királyságban
- azok
- Keresztül
- áteresztőképesség
- idő
- nak nek
- is
- Végösszeg
- átruházás
- Átalakítás
- átálláshoz
- igaz
- oktatói
- típusok
- Gépelt
- Uk
- mögöttes
- egység
- Frissítések
- Frissítés
- feltöltve
- URI
- használ
- használó
- felhasználói felület
- Felhasználók
- segédprogramok
- érték
- Értékek
- változat
- verziókezelés
- Megnézem
- Tényleges
- kötet
- várjon
- háló
- webes szolgáltatások
- Mit
- ami
- lesz
- belül
- Munka
- dolgozott
- munkás
- munkafolyamatok
- dolgozó
- ír
- yaml
- A te
- zephyrnet