ממשל נתונים הוא אוסף של מדיניות, תהליכים ומערכות שארגונים משתמשים בהם כדי להבטיח את האיכות והטיפול הראוי בנתונים שלהם לאורך מחזור החיים שלו לצורך יצירת ערך עסקי. ממשל נתונים נמצא יותר ויותר בראש מעייניהם של לקוחות מכיוון שהם מכירים בנתונים כאחד הנכסים החשובים ביותר שלהם. ממשל נתונים יעיל מאפשר קבלת החלטות טובה יותר על ידי שיפור איכות הנתונים, הפחתת עלויות ניהול הנתונים והבטחת גישה מאובטחת לנתונים לבעלי עניין. בנוסף, ממשל הנתונים נדרש לציית לסביבה רגולטורית מורכבת יותר ויותר עם פרטיות נתונים (כגון GDPR ו-CCPA) ותקנות תושבות נתונים (כגון באיחוד האירופי, רוסיה וסין).
עבור לקוחות AWS, ממשל נתונים יעיל משפר את קבלת ההחלטות, מגביר את הזריזות העסקית, מספק יתרון תחרותי ומפחית את הסיכון לקנסות עקב אי עמידה בחובות הרגולטוריות. אנו מבינים את ההזדמנות הייחודית לספק ללקוחותינו פתרון ניהול נתונים מקיף מקצה לקצה המשולב בצורה חלקה בתיק השירותים שלנו, ו תצורת אגם AWS ו קטלוג נתוני דבק של AWS הם המפתח לפתרון אתגרים אלו.
בפוסט זה, אנו נרגשים לסכם את התכונות שצוותי ה-AWS Glue Data Catalog, AWS Glue סורק ו-Lake Formation סיפקו בשנת 2022. אספנו כמה מהשיחות והפתרונות המרכזיים בנושא ממשל נתונים, רשת נתונים ונתונים מודרניים ארכיטקטורה שפורסמה והוצגה ב-AWS re:Invent 2022, וכמה פתרונות Data Lake שנבנו על ידי לקוחות ושותפי AWS לעיון קל. בין אם אתה בונה פלטפורמת נתונים, מהנדס נתונים, מדען נתונים או כל מוביל טכנולוגי שמתעניין בפתרונות Data Lake, הפוסט הזה הוא בשבילך.
כדי ללמוד עוד על האופן שבו לקוחות מאבטחים ומשתפים נתונים עם Lake Formation, אנו ממליצים להיכנס לעומק של GoDaddy's רשת נתונים מבוזרת, של נובו נורדיסק ארכיטקטורת נתונים מודרנית, והשיפורים של JPMorgan שלהם אגם נתונים פדרלי, יישום רשת נתונים מבוקרת באמצעות Lake Formation. כמו כן, תוכל ללמוד כיצד AWS Partners השתלבו עם Lake Formation כדי לעזור ללקוחות לבנות אגמי נתונים ייחודיים, ב-Starburst's פתרון רשת נתונים, של אינפורמטיקה פתרון אוטומטי לשיתוף נתונים, של אחנה אינטגרציה של Presto עם Lake Formation, מנהג העולה מערכת ניהול נתונים, כיצד השתמשו ב-PBS למידת מכונה על אגמי הנתונים שלהם, וכיצד hc1 מספק תובנות בריאות מותאמות אישית ללקוחות.
אתה יכול לסקור כיצד Lake Formation משמש את הלקוחות לבנייה ארכיטקטורות נתונים מודרניות ב-re:Invent 2022 שיחות:
צוות Lake Formation הקשיב למשוב של לקוחות וביצע שיפורים בתחומים של ממשל נתונים חוצה-חשבונות, הרחבת מקור אגמי הנתונים, איפשר ממשל נתונים מאוחד של קטלוג נתונים עסקיים, ואפשר שיתוף נתונים מאובטח בין עסק לעסק, וכן הרחבת אזור הכיסוי עבור בקרות גישה עדינות האדום של אמזון. בהמשך הפוסט הזה, אנו שמחים לחלוק את ההתקדמות שעשינו בשנת 2022.
שיפור ניהול חוצה-חשבונות
Lake Formation מספק את הבסיס ללקוחות לשתף נתונים בין חשבונות בתוך הארגון שלהם. אתה יכול לשתף את משאבי קטלוג הנתונים של AWS Glue AWS זהות וניהול גישה (IAM) מנהלים בחשבון וכן חשבונות AWS אחרים בשתי שיטות. הראשונה נקראת שיטת ה-named-resource, שבה משתמשים יכולים לבחור את השמות של מסדי נתונים וטבלאות ולבחור את סוג ההרשאות לשיתוף. השיטה השנייה משתמשת ב-LF-Tags, שבה משתמשים יכולים ליצור ולשייך LF-Tags לבסיסי נתונים ולטבלאות ולהעניק הרשאה למנהלי IAM באמצעות מדיניות וביטויים של LF-Tag.
בנובמבר 2022 הציגה Lake Formation גרסה 3 שלה תכונת שיתוף חוצה-חשבונות. עם גרסה חדשה זו, משתמשי Lake Formation יכולים לשתף משאבי קטלוג באמצעות LF-Tags ב- ארגוני AWS רָמָה. שיתוף נתונים באמצעות LF-tags מסייע בקנה מידה של הרשאות ומצמצם את עבודת הניהול עבור בוני אגם נתונים. גרסה 3 של שיתוף חוצה-חשבונות מאפשרת לך גם לשתף משאבים עם מנהלי IAM ספציפיים בחשבונות אחרים, ומספקת לבעלי נתונים שליטה על מי יכול לגשת לנתונים שלהם בחשבונות אחרים. לבסוף, הסרנו את התקורה של כתיבה ותחזוקה של מדיניות משאבי קטלוג נתונים על ידי הצגת מנהל גישה למשאבי AWS (AWS RAM) הזמנות עם מדיניות מבוססת LF-Tags בגרסה 3 של שיתוף חוצה-חשבונות. אנו ממליצים לך להמשיך ולחקור שיתוף חוצה-חשבונות ב-Lake Formation.
הרחבת הרשאות Lake Formation לנתונים חדשים
עד re:Invent 2022, Lake Formation סיפקה ניהול הרשאות עבור מנהלי IAM במשאבי קטלוג נתונים עם נתונים בסיסיים בעיקר על שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3). ב-re:Invent 2022, הצגנו ניהול הרשאות Lake Formation עבור שיתופי נתונים של Amazon Redshift במצב תצוגה מקדימה. Amazon Redshift הוא שירות מחסן נתונים בקנה מידה פטה-בייט מנוהל במלואו בענן AWS. ה תכונת שיתוף נתונים מאפשר לבעלי נתונים לקבץ מסדי נתונים, טבלאות ותצוגות באשכול אמזון Redshift ולשתף אותם עם אשכולות אחרים של Amazon Redshift בתוך או בין חשבונות AWS. שיתוף נתונים מפחית את הצורך לשמור עותקים מרובים של אותם נתונים במחסני נתונים שונים כדי להאיץ את קבלת ההחלטות העסקית בארגון. Lake Formation משפר עוד יותר את שיתוף הנתונים בתוך שיתופי נתונים של Amazon Redshift על ידי מתן בקרת גישה דקיקה בטבלאות ובתצוגות.
לפרטים נוספים על תכונה זו, עיין ב שיתופי נתונים מנוהלים על ידי AWS Lake Formation (תצוגה מקדימה) ו כיצד ניתן לנהל את שיתוף הנתונים ב-Redshift על ידי Lake Formation.
אמזון EMR היא פלטפורמת אשכול מנוהלת להפעלת יישומי ביג דאטה באמצעות Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi ו-Presto בקנה מידה. אתה יכול להשתמש באמזון EMR כדי להפעיל עבודות ניתוח עיבוד אצווה וזרמים באגמי הנתונים שלך ב-S3. החל מגרסה 6.7.0 של אמזון EMR, הצגנו ניהול הרשאות Lake Formation בתפקיד IAM בזמן ריצה בשימוש עם ה-EMR Steps API. תכונה זו מאפשרת לך להגיש יישומי Apache Spark ו- Apache Hive לאשכול EMR דרך ה-EMR Steps API האוכף הרשאות ברמת הטבלה וברמת העמודה באמצעות Lake Formation לתפקיד ה-IAM שמגיש את הבקשה. שילוב זה של Lake Formation עם Amazon EMR מאפשר לך לשתף אשכול EMR בין מספר משתמשים בארגון עם הרשאות שונות על ידי בידוד האפליקציות שלך באמצעות תפקיד IAM בזמן ריצה. אנו ממליצים לך לבדוק תכונה זו בסדנת היווצרות אגם אינטגרציה עם Amazon EMR באמצעות תפקידי ריצה. כדי לחקור מקרה שימוש, ראה הצגת תפקידי זמן ריצה עבור שלבי אמזון EMR: השתמש בתפקידי IAM וב-AWS Lake Formation עבור בקרת גישה עם Amazon EMR.
סטודיו SageMaker של אמזון היא סביבת פיתוח משולבת מלאה (IDE) ללמידת מכונה (ML) המאפשרת למדעני נתונים ומפתחים להכין נתונים לבנייה, הדרכה, כוונון ופריסה של מודלים. Studio מציעה אינטגרציה מקורית עם Amazon EMR כך שמדעני נתונים ומהנדסי נתונים יכולים להכין נתונים בקנה מידה פטה-בייט באופן אינטראקטיבי באמצעות מסגרות קוד פתוח כגון Apache Spark, Presto, ו-Hive באמצעות מחברות Studio. עם שחרורו של ניהול הרשאות Lake Formation בתפקיד IAM בזמן ריצה, Studio תומך כעת בגישה ברמת הטבלה וברמת העמודה עם Lake Formation. כאשר משתמשים מתחברים לאשכולות EMR ממחברות Studio, הם יכולים לבחור בתפקיד IAM (הנקרא תפקיד IAM בזמן ריצה) שהם רוצים להתחבר אליו. אם הגישה לנתונים מנוהלת על ידי Lake Formation, משתמשים יכולים לאכוף הרשאות ברמת הטבלה וברמת העמודה באמצעות מדיניות המצורפת לתפקיד זמן הריצה. לפרטים נוספים, עיין ב החל בקרות גישה עדינות לנתונים עם AWS Lake Formation ו- Amazon EMR מ- Amazon SageMaker Studio.
הטמעת וקטלוג נתונים מגוונים
מודל ממשל נתונים איתן כולל נתונים ממקורות הנתונים והשיטות הרבות של הארגון לגילוי ולקטלוג אותם נכסי נתונים מגוונים. סורקי AWS Glue מספקים את היכולת לגלות נתונים ממקורות כולל מסדי נתונים של Amazon S3, Amazon Redshift ו-NoSQL, ולאכלס את קטלוג הנתונים של AWS Glue Data.
בשנת 2022, השקנו תמיכת סורק AWS Glue עבור Snowflake ו תמיכת סורק AWS Glue עבור שולחנות Delta Lake. אינטגרציות אלו מאפשרות לסורקי AWS Glue ליצור ולעדכן טבלאות קטלוג נתונים בהתבסס על מקורות הנתונים הפופולריים הללו. זה מקל עוד יותר ליצור עבודות חילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL) עם AWS Glue בהתבסס על טבלאות קטלוג נתונים אלה כמקורות ומטרות.
בשנת 2022 עוצב מחדש ממשק המשתמש של AWS Glue Crawlers כדי להציע חווית משתמש טובה יותר. אחד השיפורים העיקריים שסופקו כחלק מהגרסה הזו הוא התובנות הגדולות יותר לגבי היסטוריית הסורקים של AWS Glue. ממשק המשתמש של היסטוריית הסורק מספק תצוגה קלה של ריצות סורק, לוחות זמנים, מקורות נתונים ותגים. עבור כל סריקה, היסטוריית הסורק מציעה סיכום של שינויים בסכימת מסד הנתונים או שינויים במחיצת Amazon S3. היסטוריית הסורק מספקת גם מידע מפורט על שעות DPU ומפחיתה את הזמן המושקע בניתוח וניפוי באגים של פעולות ועלויות של סורק. כדי לחקור את הפונקציות החדשות שנוספו לממשק המשתמש של הסורקים, עיין ב הגדר וניטור סורקי AWS Glue באמצעות ממשק המשתמש המשופר של AWS Glue והיסטוריית הסורקים.
בשנת 2022, הרחבנו גם את התמיכה בסורקים המבוססים על התראות על אירועי Amazon S3 לתמיכה בטבלאות קטלוג. עם תכונה זו, ניתן להוריד סריקה מצטברת מצינורות הנתונים לסורק AWS Glue המתוזמן, ולהפחית את הסריקה לאירועי S3 מצטברים. למידע נוסף, עיין ב בנו סריקות מצטברות של אגמי נתונים עם טבלאות קטלוג קיימות של Glue.
דרכים נוספות לשתף נתונים מעבר לאגם הנתונים
במהלך re:Invent 2022, הכרזנו על תצוגה מקדימה של חילופי נתונים של AWS עבור AWS Lake Formation, תכונה חדשה המאפשרת למנויי נתונים למצוא ולהירשם למערכי נתונים של צד שלישי המנוהלים ישירות דרך Lake Formation. עד עכשיו, חילופי נתונים AWS מנויים יכלו לגשת למערכי נתונים של צד שלישי על ידי ייצוא קבצי ספקים לדלי S3 משלהם, שיחות ממשקי API של ספקים באמצעות שער API של אמזון, או שאילתה של שיתופי נתוני Amazon Redshift של יצרנים מאשכול ה-Amazon Redshift שלהם. עם השילוב החדש של Lake Formation, ספקי נתונים אוצרים מערכי נתונים של AWS Data Exchange באמצעות תגיות Lake Formation. מנויי נתונים יכולים לבצע שאילתות ולחקור את מסדי הנתונים והטבלאות המשויכים לתגים אלה, בדיוק כמו כל משאב אחר של קטלוג הנתונים של AWS Glue. ארגונים יכולים להחיל הרשאות מבוססות משאבים של Lake Formation כדי לשתף את מערכי הנתונים המורשים בתוך אותו חשבון או בין חשבונות באמצעות מנהל רישיון AWS. AWS Data Exchange for Lake Formation מייעל את פעולות הרישוי והשיתוף של נתונים על ידי האצת כניסת הנתונים, הפחתת כמות ה-ETL הנדרשת למשתמשי קצה כדי לגשת לנתוני צד שלישי, וריכוז ממשל ובקרות גישה לנתוני צד שלישי.
ב-re:Invent 2022, הכרזנו גם אמזון DataZone, שירות ניהול נתונים חדש המאפשר לך לקטלג, לגלות, לשתף ולשלוט בנתונים המאוחסנים ב-AWS, מקומיים ומקורות צד שלישי. Amazon DataZone הוא שירות קטלוג נתונים עסקי המשלים את המטא-נתונים הטכניים בקטלוג הנתונים של AWS Glue Data. Amazon DataZone משולב עם ניהול ההרשאות של Lake Formation כך שתוכל לנהל ולנהל ביעילות את הגישה לנתונים שלך, ולבדוק מי ניגש לאיזה נתונים ולאיזו מטרה. עם מודל המנוי המפרסם של Amazon DataZone, ניתן לשתף נכסי נתונים ולגשת אליהם בכל אזורים. לפרטים נוספים אודות השירות ויכולותיו, עיין ב שאלות נפוצות של Amazon DataZone ו re: Invent launch.
סיכום
נתונים משנים כל תחום וכל עסק. עם זאת, כשנתונים גדלים מהר יותר ממה שרוב החברות יכולות לעקוב אחריהם, איסוף, אבטחה והפקת ערך מהנתונים האלה הוא דבר מאתגר לעשות. אסטרטגיית נתונים מודרנית יכולה לעזור לך ליצור תוצאות עסקיות טובות יותר עם נתונים. AWS מספקת את מערך השירותים השלם ביותר עבור מסע הנתונים מקצה לקצה כדי לעזור לך לפתוח ערך מהנתונים שלך ולהפוך אותם לתובנה.
ב-AWS, אנו עובדים לאחור מדרישות הלקוח. מצוות Lake Formation, עבדנו קשה כדי לספק את התכונות המתוארות בפוסט זה, ואנו מזמינים אותך לבדוק אותן. עם ההתמקדות המתמשכת שלנו להמציא, אנו מקווים למלא תפקיד מפתח בהעצמת ארגונים לבנות מודלים חדשים של ממשל נתונים שיעזרו לך להפיק יותר ערך עסקי במהירות הבזק.
אתה יכול להתחיל עם Lake Formation על ידי חקר שלנו סדנה מעשית מודולים ו הדרכות לתחילת העבודה. אנו מצפים לשמוע מכם, הלקוחות שלנו, על אגם הנתונים שלכם ועל מקרי שימוש בניהול נתונים. אנא צור קשר דרך צוות חשבון AWS שלך ושתף את ההערות שלך.
על הכותבים
ג'ייסון ברקוביץ' הוא מנהל מוצר בכיר עם AWS Lake Formation. הוא מגיע מרקע בלמידת מכונה וארכיטקטורות של אגם נתונים. הוא עוזר ללקוחות להיות מונעי נתונים.
Aarthi Srinivasan הוא ארכיטקט ביג דאטה בכיר עם AWS Lake Formation. היא נהנית לבנות פתרונות Data Lake עבור לקוחות ושותפים של AWS. כשהיא לא על המקלדת, היא חוקרת את מגמות המדע והטכנולוגיה העדכניות ביותר ומבלה עם משפחתה.
לאונרדו גומז הוא ארכיטקט פתרונות מומחה באנליטיקה בכיר ב-AWS. מבוסס בטורונטו, קנדה, יש לו למעלה מעשור של ניסיון בניהול נתונים, עוזר ללקוחות ברחבי העולם לתת מענה לצרכים העסקיים והטכניים שלהם.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-lake-formation-2022-year-in-review/
- 100
- 116
- 2022
- 7
- a
- יכולת
- יכול
- אודות
- להאיץ
- מאיצה
- גישה
- גישה לנתונים
- נצפה
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- חשבונות
- לרוחב
- הוסיף
- תוספת
- נוסף
- כתובת
- מנהל
- יתרון
- מאפשר
- אמזון בעברית
- אמזון EMR
- אמזון SageMaker
- כמות
- ניתוח
- ניתוח
- ו
- הודיע
- אַפָּשׁ
- אפאצ 'י ספארק
- API
- ממשקי API
- בקשה
- יישומים
- החל
- מתאים
- ארכיטקטורה
- AREA
- אזורים
- סביב
- נכסים
- עמית
- המשויך
- בדיקה
- AWS
- דבק AWS
- תצורת אגם AWS
- AWS re: המצאה
- רקע
- מבוסס
- להיות
- מוטב
- מעבר
- גָדוֹל
- נתונים גדולים
- לִבנוֹת
- בונה
- בוני
- בִּניָן
- נבנה
- עסקים
- עסק לעסק
- נקרא
- קוראים
- יכול לקבל
- קנדה
- יכולות
- מקרה
- מקרים
- קטלוג
- CCPA
- האתגרים
- אתגר
- שינויים
- לבדוק
- סין
- לבחור
- ענן
- אשכול
- איסוף
- אוסף
- הערות
- חברות
- תחרותי
- להשלים
- מורכב
- מַקִיף
- לְחַבֵּר
- נמשך
- לִשְׁלוֹט
- בקרות
- עלויות
- יכול
- כיסוי
- הסורק
- לִיצוֹר
- מנהג
- לקוח
- לקוחות
- נתונים
- גישה למידע
- מהנדס נתונים
- חילופי נתונים
- אגם דאטה
- ניהול נתונים
- פלטפורמת נתונים
- פרטיות מידע
- איכות נתונים
- מדען נתונים
- שיתוף מידע
- אסטרטגיית נתונים
- מחסן נתונים
- מחסני נתונים
- נתונים מונחים
- מסד נתונים
- מאגרי מידע
- מערכי נתונים
- עָשׂוֹר
- קבלת החלטות
- עמוק יותר
- למסור
- נתן
- דלתא
- פריסה
- מְתוּאָר
- מְפוֹרָט
- פרטים
- מפתחים
- צעצועי התפתחות
- אחר
- ישירות
- לגלות
- כל אחד
- קל יותר
- אפקטיבי
- יעילות
- העצמה
- מאפשר
- מה שמאפשר
- לעודד
- מקצה לקצה
- מהנדס
- מהנדסים
- משופר
- משפר
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- סביבה
- Ether (ETH)
- EU
- אֲפִילוּ
- אירוע
- אירועים
- כל
- חליפין
- נרגש
- קיימים
- הרחבת
- ניסיון
- לחקור
- היכרות
- ביטויים
- תמצית
- משפחה
- מהר יותר
- מאפיין
- תכונות
- מָשׁוֹב
- מעטים
- שדה
- קבצים
- קנסות
- ראשון
- להתמקד
- הבא
- התהוות
- קדימה
- קרן
- מסגרות
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציות
- נוסף
- GDPR
- יצירת
- לקבל
- מקבל
- כדור הארץ
- הולך
- ממשל
- להעניק
- יותר
- קְבוּצָה
- גדל
- טיפול
- שמח
- קשה
- בְּרִיאוּת
- שמיעה
- לעזור
- עזרה
- עוזר
- היסטוריה
- כוורת
- לקוות
- שעות
- איך
- אולם
- HTML
- HTTPS
- IAM
- זהות
- הפעלה
- חשוב
- שיפורים
- משפר
- שיפור
- in
- באחר
- כולל
- כולל
- עליות
- יותר ויותר
- מידע
- מידע
- תובנה
- תובנות
- משולב
- השתלבות
- ואינטגרציות
- מעוניין
- הציג
- החדרה
- להזמין
- IT
- מקומות תעסוקה
- מסע
- שמור
- מפתח
- אגם
- האחרון
- הושק
- מנהיג
- לִלמוֹד
- למידה
- רמה
- רישיון
- מורשה
- רישוי
- ברק
- במהירות הבזק
- לינקדין
- לִטעוֹן
- נראה
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- ראשי
- עושה
- עשייה
- לנהל
- הצליח
- ניהול
- מנהל
- רב
- מידע נוסף
- שיטה
- שיטות
- ML
- מצב
- מודל
- מודלים
- מודרני
- מודולים
- צג
- יותר
- רוב
- מספר
- שמות
- יליד
- צורך
- צרכי
- חדש
- תכונה חדשה
- מחשבים ניידים
- הודעות
- נוֹבֶמבֶּר
- חדש
- חובות
- הַצָעָה
- המיוחדות שלנו
- Onboarding
- ONE
- קוד פתוח
- תפעול
- הזדמנות
- ארגון
- ארגונים
- אחר
- שֶׁלוֹ
- בעלי
- חלק
- שותפים
- PBS
- רשות
- הרשאות
- פטיבה
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- אנא
- מדיניות
- פופולרי
- תיק עבודות
- אפשרי
- הודעה
- להכין
- מוצג
- תצוגה מקדימה
- בראש ובראשונה
- פְּרָטִיוּת
- תהליכים
- תהליך
- המוצר
- מנהל מוצר
- התקדמות
- לספק
- ובלבד
- ספקים
- מספק
- מתן
- לאור
- מטרה
- איכות
- RAM
- RE
- להכיר
- להמליץ
- מפחית
- הפחתה
- אזורים
- תקנון
- רגולטורים
- לשחרר
- הוסר
- נדרש
- דרישות
- משאב
- משאבים
- REST
- סקירה
- הסיכון
- חָסוֹן
- תפקיד
- תפקידים
- הפעלה
- רוסיה
- בעל חכמים
- אותו
- סולם
- מתוכנן
- מדע
- מדע וטכנולוגיה
- מַדְעָן
- מדענים
- בצורה חלקה
- שְׁנִיָה
- לבטח
- אַבטָחָה
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- שרות
- שירותים
- סט
- שיתוף
- משותף
- שיתופים
- שיתוף
- פָּשׁוּט
- So
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- פותר
- כמה
- מָקוֹר
- מקורות
- לעורר
- מומחה
- ספציפי
- מְהִירוּת
- בילה
- בעלי עניין
- כוכב
- החל
- החל
- צעדים
- אחסון
- מאוחסן
- אִסטרָטֶגִיָה
- זרם
- סטודיו
- להגיש
- הירשמו
- מנוי
- כזה
- לסכם
- סיכום
- תמיכה
- תומך
- מערכות
- שיחות
- מטרות
- נבחרת
- צוותי
- טכני
- טכנולוגיה
- אל האני
- המקור
- שֶׁלָהֶם
- דבר
- צד שלישי
- דרך
- בכל
- זמן
- ל
- טורונטו
- לגעת
- לעקוב
- הדרכה
- לשנות
- הפיכה
- מגמות
- תור
- ui
- בְּסִיסִי
- להבין
- מאוחד
- ייחודי
- לפתוח
- עדכון
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- משתמש
- חוויית משתמש
- משתמשים
- ערך
- גרסה
- לצפיה
- נופים
- מחסן
- דרכים
- מה
- אם
- מי
- בתוך
- תיק עבודות
- עבד
- סדנה
- סדנות
- כתיבה
- שנה
- YouTube
- זפירנט