האדום של אמזון הוא מחסן נתונים מהיר, ניתן להרחבה, מאובטח ומנוהל באופן מלא, המאפשר לך לנתח את כל הנתונים שלך באמצעות SQL סטנדרטי בקלות ובעלות יעילה. היסט לאדום של אמזון שיתוף מידע מאפשר ללקוחות לשתף באופן מאובטח נתונים חיים, עקביים עסקאות באשכול אמזון Redshift אחד עם אשכול אמזון Redshift אחר בין חשבונות ואזורים ללא צורך להעתיק או להעביר נתונים מאשכול אחד למשנהו.
Amazon Redshift Sharing הושק בתחילה ב במרץ 2021, ונוספה תמיכה בשיתוף נתונים חוצה-חשבונות אוגוסט 2021. התמיכה בין האזורים הפכה לזמינה באופן כללי ב פבואר 2022. זה מספק גמישות וזריזות מלאה לשיתוף נתונים בין אשכולות Redshift באותו חשבון AWS, חשבונות שונים או אזורים שונים.
Amazon Redshift Data Sharing משמש להגדרה מחדש של ארכיטקטורות פריסה של Amazon Redshift למודל של רשת נתונים רכזת כדי לעמוד טוב יותר ב-SLAs ביצועים, לספק בידוד עומס עבודה, לבצע ניתוחים חוצי קבוצות, להכניס בקלות מקרי שימוש חדשים, והכי חשוב לעשות את כל זאת ללא המורכבות של תנועת נתונים והעתקי נתונים. כמה מהשאלות הנפוצות ביותר שנשאלות במהלך פריסת שיתוף הנתונים הן, "כמה גדולים צריכים להיות אשכולות הצרכנים ואשכולות היצרנים שלי?", ו"כיצד אוכל להשיג את ביצועי המחיר הטובים ביותר עבור בידוד עומסי עבודה?". מכיוון שמאפייני עומס עבודה כמו גודל נתונים, קצב הטמעה, דפוס שאילתה ופעילויות תחזוקה יכולים להשפיע על ביצועי שיתוף הנתונים, יש ליישם אסטרטגיה מתמשכת לגודל אשכולות צרכנים ומפיקים כדי למקסם את הביצועים ולמזער את העלות. בפוסט זה, אנו מספקים גישה שלב אחר שלב כדי לעזור לך לקבוע את גודל אשכולות היצרנים והצרכנים שלך עבור ביצועי המחיר הטובים ביותר בהתבסס על עומס העבודה הספציפי שלך.
הנחיות כלליות למידות צרכן
השלבים הבאים מציגים את האסטרטגיה הגנרית לגודל אשכולות היצרנים והצרכנים שלך. אתה יכול להשתמש בו כנקודת התחלה ולשנות בהתאם כדי לתת מענה לתרחיש השימוש הספציפי שלך.
הגדל את אשכול המפיקים שלך
אתה תמיד צריך לוודא שאתה בגודל נכון של אשכול המפיקים שלך כדי לקבל את הביצועים שאתה צריך כדי לעמוד ב-SLA שלך. אתה יכול למנף את מחשבון הגודל ממסוף האמזון Redshift כדי לקבל המלצה לאשכול היצרן בהתבסס על גודל הנתונים ומאפיין השאילתה שלך. לחפש עזרו לי לבחור על המסוף באזורי AWS התומכים בסוגי צומת RA3 כדי להשתמש במחשבון גודל זה. שימו לב שזוהי רק המלצה ראשונית כדי להתחיל, ועליכם לבדוק את הפעלת עומס העבודה המלא על האשכול בגודל ההתחלתי ולשנות את גודל האשכול למעלה ולמטה בהתאם כדי לקבל את ביצועי המחיר הטובים ביותר.
גודל והגדרה של אשכול צרכנים ראשוני
אתה תמיד צריך להתאים את אשכול הצרכנים שלך בהתאם לצרכי המחשוב שלך. דרך אחת להתחיל היא לעקוב אחר המדריך הגנרי לגודל אשכולות בדומה לאשכול היצרן שלמעלה.
הגדר שיתוף נתונים של Amazon Redshift
הגדר שיתוף נתונים מיצרן לצרכן ברגע שיש לך את הגדרת אשכול הצרכנים גם יחד. עיין בזה פוסט להדרכה כיצד להגדיר שיתוף נתונים.
בדוק עומס עבודה לצרכן בלבד באשכול הצרכנים הראשוני
בדוק עומס עבודה לצרכן בלבד באשכול הצרכנים הראשוני החדש. ניתן לעשות זאת על ידי הפניית יישומי צרכנים, למשל כלי ETL, יישומי BI ולקוחות SQL, לאשכול הצרכנים החדש והפעלה מחדש של עומס העבודה כדי להעריך את הביצועים מול הדרישות שלך.
בדוק עומס עבודה לצרכן בלבד בתצורות שונות של אשכול צרכנים
אם אשכול הצרכנים בגודל הראשוני עונה על דרישות הביצועים של עומס העבודה שלך או חורג ממנו, תוכל להמשיך להשתמש בתצורת אשכול זו או שתוכל לבדוק בתצורות קטנות יותר כדי לראות אם תוכל להפחית עוד יותר את העלות ועדיין לקבל את הביצועים הדרושים לך.
מצד שני, אם אשכול הצרכנים בגודל הראשוני לא עומד בדרישות הביצועים של עומס העבודה שלך, אז אתה יכול להמשיך לבדוק תצורות גדולות יותר כדי לקבל את התצורה שעונה על ה-SLA שלך.
ככלל אצבע, הגדל את אשכול הצרכנים פי 2 מתצורת האשכול הראשונית בהדרגה עד שהוא עומד בדרישות עומס העבודה שלך.
לאחר שתתכנן איזו תצורה ברצונך לבדוק, השתמש בשינוי גודל אלסטי כדי לשנות את גודל האשכול הראשוני לתצורת אשכול היעד. לאחר השלמת שינוי הגודל האלסטי, בצע את אותה מבחן עומס עבודה והעריך את הביצועים מול ה-SLA שלך. בחר את התצורה שעונה על יעד ביצועי המחיר שלך.
בדוק עומס עבודה של יצרן בלבד בתצורות שונות של אשכול יצרנים
ברגע שתעביר את עומס העבודה הצרכני שלך לאשכול הצרכנים עם ביצועי מחיר אופטימליים, ייתכן שתהיה הזדמנות להפחית את משאב המחשוב על היצרן כדי לחסוך בעלויות.
כדי להשיג זאת, אתה יכול להפעיל מחדש את עומס העבודה רק על פי 1/2 מגודל המפיק המקורי ולהעריך את ביצועי עומס העבודה. שינוי גודל האשכול למעלה ולמטה בהתאם תלוי בתוצאה, ולאחר מכן אתה בוחר את תצורת המפיק המינימלית העונה על דרישות הביצועים של עומס העבודה שלך.
ערך מחדש לאחר ריצה של עומס עבודה מלא לאורך זמן
ככל שאמזון Redshift ממשיכה להתפתח, ויש מהדורות מתמשכות של שיפור ביצועים ומדרגיות, ביצועי שיתוף הנתונים ימשיכו להשתפר. יתר על כן, משתנים רבים עשויים להשפיע על הביצועים של שאילתות שיתוף נתונים. להלן רק כמה דוגמאות:
- קצב הטמעה וכמות הנתונים משתנים
- דפוס שאילתה ומאפיין
- שינויים בעומס העבודה
- במקביל
- פעילויות תחזוקה, למשל ואקום, ניתוח ו-ATO
זו הסיבה שעליך להעריך מחדש את גודל האשכולות של היצרן והצרכן באמצעות האסטרטגיה שלמעלה מדי פעם, במיוחד לאחר פריסת עומס עבודה מלא, כדי להשיג את ביצועי המחיר הטובים החדשים מהתצורה של האשכול שלך.
פתרונות גודל אוטומטיים
אם הסביבה שלך כללה ארכיטקטורה מורכבת יותר, למשל עם כלים או יישומים מרובים (BI, הטמעה או סטרימינג, ETL, מדע נתונים), ייתכן שלא יהיה זה אפשרי להשתמש בשיטה הידנית מההנחיות הגנריות למעלה. במקום זאת, אתה יכול למנף פתרונות בסעיף זה כדי להפעיל מחדש באופן אוטומטי את עומס העבודה מאשכול הייצור שלך באשכולות הצרכנים והמפיקים הבדיקה כדי להעריך את הביצועים.
כלי הפעלה פשוט חוזר ימונף כפתרון האוטומטי שידריך אותך בתהליך של קבלת הגודל הנכון של אשכולות יצרנים וצרכנים לביצועי המחיר הטובים ביותר.
Simple Replay הוא כלי לביצוע ניתוח מה-אם והערכת ביצועי עומס העבודה שלך בתרחישים שונים. לדוגמה, אתה יכול להשתמש בכלי כדי למדוד את עומס העבודה האמיתי שלך על סוג מופע חדש כמו RA3, להעריך תכונה חדשה או להעריך תצורות אשכולות שונות. זה כולל גם תמיכה משופרת בהשמעה חוזרת של קליטת נתונים וייצוא צינורות עם הצהרות COPY ו-UNLOAD. כדי להתחיל ולהפעיל מחדש את עומסי העבודה שלך, הורד את הכלי מה- מאגר GitHub של Amazon Redshift.
כאן אנו עוברים על השלבים לחילוץ יומני עומס העבודה שלך מאשכול הייצור של המקור ולהפעיל אותם מחדש בסביבה מבודדת. זה מאפשר לך לבצע השוואה ישירה בין אשכולות האדום של אמזון בצורה חלקה ולבחור את תצורת האשכולות המתאימה ביותר ליעד ביצועי המחיר שלך.
התרשים הבא מציג את ארכיטקטורת הפתרון.
דרך פיתרון
בצע את השלבים הבאים כדי לעבור על הפתרון לגודל אשכולות הצרכנים והיצרנים שלך.
הגדל את אשכול הייצור שלך
אתה תמיד צריך להקפיד על גודל נכון של אשכול הייצור הקיים שלך כדי לקבל את הביצועים הדרושים לך כדי לעמוד בדרישות עומס העבודה שלך. אתה יכול למנף את מחשבון הגודל ממסוף אמזון Redshift כדי לקבל המלצה על אשכול הייצור בהתבסס על גודל הנתונים ומאפיין השאילתה שלך. לחפש עזרו לי לבחור על המסוף באזורי AWS התומכים בסוגי צומת RA3 כדי להשתמש במחשבון גודל זה. שימו לב שזוהי רק המלצה ראשונית כדי להתחיל. עליך לבדוק את הפעלת עומס העבודה המלא שלך על האשכול בגודל ההתחלתי ולשנות את גודל האשכול למעלה ולמטה בהתאם כדי לקבל את ביצועי המחיר הטובים ביותר.
זהה את עומס העבודה שיש לבודד
ייתכן שיהיו לך עומסי עבודה שונים הפועלים באשכול המקורי שלך, אבל הצעד הראשון הוא לזהות את עומס העבודה הקריטי ביותר לעסק שאנו רוצים לבודד. הסיבה לכך היא שאנו רוצים לוודא שהארכיטקטורה החדשה יכולה לעמוד בדרישות עומס העבודה שלך. זֶה פוסט מהווה התייחסות טובה למקרה שימוש בבידוד עומס עבודה בשיתוף נתונים שיכול לעזור לך להחליט איזה עומס עבודה ניתן לבודד.
הגדר משחק חוזר פשוט
ברגע שאתה יודע את עומס העבודה הקריטי שלך, אתה חייב אפשר רישום ביקורת באשכול הייצור שלך שבו עומס העבודה הקריטי שזוהה למעלה פועל כדי ללכוד פעילויות שאילתות ולאחסן בו שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3). שימו לב שייתכן שיחלפו עד שלוש שעות עד שיומני הביקורת יימסרו לאמזון S3. לאחר שיומן הביקורת זמין, המשך אל הגדר משחק חוזר פשוט ולאחר מכן תמצית עומס העבודה הקריטי מיומן הביקורת. שים לב ש-start_time ו-end_time יכולים לשמש כפרמטרים כדי לסנן את עומס העבודה הקריטי אם עומסי העבודה הללו פועלים בפרקי זמן מסוימים, למשל 9:11 עד XNUMX:XNUMX. אחרת זה יחלץ את כל הפעילויות הרשומות.
עומס עבודה בסיסי
צור אשכול בסיס עם אותה תצורה כמו אשכול המפיק על ידי שחזור מתמונת המצב של הייצור. המטרה של התחלה עם אותה תצורה היא ליישר את הביצועים בסביבה מבודדת.
ברגע שהאשכול הבסיסי יהיה זמין, החוזר עומס העבודה שחולץ באשכול הבסיס. הפלט מהשידור החוזר הזה יהיה קו הבסיס המשמש להשוואה מול שידורים חוזרים הבאים בתצורות צרכניות שונות.
הגדר אשכולות בדיקה ראשוניים של יצרנים וצרכנים
צור אשכול מפיק עם אותה תצורת אשכול ייצור על ידי שחזור מתמונת המצב של הייצור. צור אשכול צרכנים עם גודל הצרכן הראשוני המומלץ מההנחיות הקודמות. יתר על כן, הגדר שיתוף נתונים בין היצרן לצרכן.
הפעלה חוזרת של עומס העבודה על המפיק והצרכן הראשוניים
Replay עומס העבודה של המפיק בלבד באשכול המפיקים בגודל הראשוני. ניתן להשיג זאת באמצעות פרמטר המסנן "אל תכלול" כדי לא לכלול שאילתות צרכנים, למשל המשתמש שמריץ שאילתות צרכנים.
Replay עומס העבודה של הצרכן בלבד על אשכול הצרכנים בגודל ההתחלתי. ניתן להשיג זאת באמצעות פרמטר המסנן "כלול" כדי לא לכלול שאילתות צרכנים, למשל המשתמש שמפעיל שאילתות צרכנים.
הערך את הביצועים של השידורים החוזרים האלה מול דרישות הביצועים של קו הבסיס ועומס העבודה.
הפעל מחדש את עומס העבודה של הצרכן על תצורות שונות
אם אשכול הצרכנים בגודל הראשוני עומד בדרישות הביצועים של עומס העבודה שלך או חורג ממנו, תוכל להשתמש בתצורת אשכול זו או שאתה יכול לבצע את השלבים הבאים כדי לבדוק תצורות קטנות יותר כדי לראות אם אתה יכול להפחית עוד יותר עלויות ועדיין לקבל את הביצועים שאתה צריך.
השווה תוצאות ביצועים ראשוניות של צרכנים מול דרישות עומס העבודה שלך:
- אם התוצאה חורגת מדרישות הביצועים של עומס העבודה שלך, תוכל להקטין את גודל אשכול הצרכנים בהדרגה, החל מפי 1/2, לנסות שוב את השידור החוזר ולהעריך את הביצועים, ואז לשנות את הגודל למעלה או למטה בהתאם לתוצאה עד שהוא עומד בעומס העבודה שלך דרישות. המטרה היא להשיג נקודה מתוקה שבה אתה מרגיש בנוח עם דרישות הביצועים ולקבל את המחיר הנמוך ביותר האפשרי.
- אם התוצאה לא עומדת בדרישות הביצועים של עומס העבודה שלך, תוכל להגדיל את גודל האשכול בהדרגה, החל מפי 2 מהגודל המקורי, לנסות שוב את השידור החוזר ולהעריך את הביצועים עד שהוא יעמוד בדרישות הביצועים של עומס העבודה שלך.
הפעל מחדש עומס מפיק על תצורות שונות
לאחר שתחלק את עומסי העבודה שלך לאשכולות צרכנים, יש להפחית את העומס על אשכול היצרנים ועליך להעריך את ביצועי עומס העבודה של אשכול המפיקים שלך כדי לחפש את ההזדמנות לצמצם כדי לחסוך בעלויות.
השלבים דומים לשידור חוזר לצרכן. שנה את גודל אשכול המפיקים בהדרגה, החל מפי 1/2 מהגודל המקורי, הפעל מחדש את עומס העבודה של המפיק בלבד והעריך את הביצועים, ולאחר מכן שנה את הגודל למעלה או למטה עד שהוא יעמוד בדרישות הביצועים של עומס העבודה שלך. המטרה היא להשיג נקודה מתוקה שבה אתה מרגיש בנוח עם דרישות הביצועים של עומס העבודה וקבלת המחיר הנמוך ביותר האפשרי. לאחר שתהיה לך את תצורת אשכול היצרן הרצויה, נסה שוב להפעיל עומסי עבודה של צרכנים באשכול הצרכנים כדי לוודא שהביצועים לא הושפעו משינויים בתצורת אשכול היצרן. לבסוף, עליך להפעיל מחדש עומסי עבודה של יצרנים וצרכנים במקביל כדי לוודא שהביצועים מושגים בתרחיש עומס עבודה מלא.
ערך מחדש לאחר ריצה של עומס עבודה מלא לאורך זמן
בדומה להנחיות הגנריות, עליך להעריך מחדש את גודל האשכולות של היצרנים והצרכנים באמצעות האסטרטגיה הקודמת מדי פעם, במיוחד לאחר פריסת עומס עבודה מלא כדי להשיג את ביצועי המחיר הטובים החדשים מהתצורה של האשכול שלך.
לנקות את
להפעלת בדיקות גודל אלו בחשבון ה-AWS שלך עשויות להיות השלכות עלויות מסוימות מכיוון שהיא מספקת אשכולות אמזון Redshift חדשים, אשר עשויים להיות מחויבים כמופעים לפי דרישה אם אין לך מופעים שמורים. כאשר אתה משלים את ההערכות שלך, אנו ממליצים למחוק את אשכולות האדום של אמזון כדי לחסוך בעלויות. אנו ממליצים גם להשהות את האשכולות שלך כאשר הם לא בשימוש.
יישום אמזון האדום ושיטות עבודה מומלצות לשיתוף נתונים
גודל נכון של אשכולות היצרנים והצרכנים שלך ייתן לך התחלה טובה כדי לקבל את ביצועי המחיר הטובים ביותר מפריסת אמזון Redshift שלך. עם זאת, גודל אינו הגורם היחיד שיכול למקסם את הביצועים שלך. במקרה זה, הבנה וביצוע שיטות עבודה מומלצות חשובות לא פחות.
כללי אמזון Redshift כוונון ביצועים שיטות עבודה מומלצות חלות על פריסת שיתוף נתונים. ודא שהפריסה שלך עוקבת אחר אלה שיטות עבודה מומלצות.
ישנן שיטות עבודה מומלצות ספציפיות לשיתוף נתונים רבות שעליכם לבצע כדי לוודא שאתם ממקסמים את הביצועים. עיין בזה פוסט לקבלת פרטים נוספים.
<br> סיכום
אין המלצה אחת שמתאימה לכולם על גדלים של אשכול יצרנים וצרכנים. זה משתנה לפי עומסי העבודה ו-SLA הביצועים שלך. מטרת הפוסט הזה היא לספק לך הדרכה כיצד תוכל להעריך את ביצועי עומס העבודה הספציפיים של שיתוף הנתונים שלך כדי לקבוע את גודל אשכול הצרכנים והיצרנים כדי לקבל את ביצועי המחיר הטובים ביותר. שקול לבדוק את עומסי העבודה שלך על היצרן והצרכן באמצעות משחק חוזר פשוט לפני אימוץ זה בייצור כדי לקבל את ביצועי המחיר הטובים ביותר.
על הכותבים
BP יאו הוא מנהל מוצר Sr ב-AWS. הוא נלהב לעזור ללקוחות לבנות פתרונות ביג דאטה לעיבוד נתונים בקנה מידה. לפני AWS, הוא עזר ל-Amazon.com Supply Chain Optimization Technologies להעביר את מחסן הנתונים שלה ב-Oracle ל-Amazon Redshift ולבנות את פלטפורמת ה-Big Data Analytics מהדור הבא שלה באמצעות טכנולוגיות AWS.
סידהנת' מוראלידהאר הוא מנהל חשבון טכני ראשי ב-AWS. הוא עובד עם לקוחות ארגוניים גדולים שמפעילים את עומסי העבודה שלהם ב-AWS. הוא נלהב לעבוד עם לקוחות ולעזור להם לתכנן עומסי עבודה עבור עלויות, אמינות, ביצועים ומצוינות תפעולית בקנה מידה במסע הענן שלהם. יש לו עניין רב גם ב-Data Analytics.
- 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/how-to-get-best-price-performance-from-your-amazon-redshift-data-sharing-deployment/
- 100
- a
- אודות
- מֵעַל
- לפיכך
- חֶשְׁבּוֹן
- חשבונות
- להשיג
- הושג
- לרוחב
- פעילויות
- הוסיף
- אימוץ
- לאחר
- נגד
- תעשיות
- מאפשר
- תמיד
- אמזון בעברית
- Amazon.com
- כמות
- אנליזה
- ניתוח
- לנתח
- ו
- אחר
- ישים
- יישומים
- גישה
- ארכיטקטורה
- בדיקה
- אוטומטי
- באופן אוטומטי
- זמין
- AWS
- מבוסס
- Baseline
- כי
- לפני
- בנצ 'מרק
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- מוטב
- בֵּין
- גָדוֹל
- נתונים גדולים
- לִבנוֹת
- עסקים
- ללכוד
- מקרה
- מקרים
- מסוים
- שרשרת
- שינויים
- מאפיין
- מאפיינים
- טעון
- לקוחות
- ענן
- אשכול
- COM
- נוח
- Common
- לְהַשְׁווֹת
- השוואה
- להשלים
- השלמת
- מורכב
- מורכבות
- לחשב
- מוליך
- תְצוּרָה
- לשקול
- עִקבִי
- קונסול
- צרכן
- להמשיך
- ממשיך
- רציף
- עלות
- עלויות
- יכול
- לִיצוֹר
- קריטי
- לקוחות
- נתונים
- ניתוח נתונים
- מדע נתונים
- שיתוף מידע
- נתן
- תלוי
- פריסה
- פרטים
- לקבוע
- אחר
- ישיר
- לא
- מטה
- להורדה
- בְּמַהֲלָך
- בקלות
- או
- מאפשר
- משופר
- מִפְעָל
- סביבה
- באותה מידה
- במיוחד
- Ether (ETH)
- להעריך
- הערכות
- מתפתח
- דוגמה
- דוגמאות
- עולה
- אקסלנס
- קיימים
- יצוא
- תמצית
- נכשל
- מהר
- אפשרי
- מאפיין
- לסנן
- בסופו של דבר
- ראשון
- גמישות
- לעקוב
- הבא
- כדלקמן
- החל מ-
- מלא
- ביסודו
- נוסף
- יתר על כן
- לְהַשִׂיג
- בדרך כלל
- דור
- לקבל
- מקבל
- GitHub
- לתת
- Go
- טוב
- מדריך
- לעזור
- עזר
- עזרה
- שעות
- איך
- איך
- אולם
- HTTPS
- מזוהה
- לזהות
- פְּגִיעָה
- מושפעים
- יושם
- השלכות
- חשוב
- השבחה
- שיפור
- in
- כולל
- להגדיל
- בתחילה
- בהתחלה
- למשל
- במקום
- אינטרס
- מעורב
- מְבוּדָד
- בדידות
- IT
- מסע
- נִלהָב
- לדעת
- גָדוֹל
- גדול יותר
- הושק
- מאפשר לי
- תנופה
- לחיות
- לִטעוֹן
- נראה
- תחזוקה
- לעשות
- מנהל
- מדריך ל
- לְהַגדִיל
- לִפְגוֹשׁ
- נפגש
- שיטה
- יכול
- נודד
- מינימום
- מודל
- יותר
- רוב
- המהלך
- תנועה
- מספר
- צורך
- צורך
- צרכי
- חדש
- הבא
- צומת
- רב
- הזדמנות
- על הסיפון
- ONE
- מבצעי
- הזדמנות
- אופטימיזציה
- אופטימלית
- אורקל
- מְקוֹרִי
- אחר
- אַחֶרֶת
- פרמטר
- פרמטרים
- לוהט
- תבנית
- לבצע
- ביצועים
- מבצע
- תקופות
- תכנית
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודה
- אפשרי
- הודעה
- פרקטיקות
- קודם
- מחיר
- מנהל
- תהליך
- יַצרָן
- המוצר
- מנהל מוצר
- הפקה
- כמו שצריך
- לספק
- מספק
- מטרה
- שאלות
- ציון
- להמליץ
- המלצה
- מוּמלָץ
- להפחית
- מופחת
- אזורים
- עיתונות
- אמינות
- דרישות
- שמור
- משאב
- שחזור
- תוצאה
- תוצאות
- כלל
- הפעלה
- ריצה
- אותו
- שמור
- בקרת מערכות ותקשורת
- להרחבה
- סולם
- תרחישים
- מדע
- בצורה חלקה
- סעיף
- לבטח
- מאובטח
- לחפש
- שרות
- התקנה
- שיתוף
- שיתוף
- צריך
- לְהַצִיג
- הופעות
- דומה
- פָּשׁוּט
- מידה
- גדל
- קטן יותר
- תמונת בזק
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- ספציפי
- לפצל
- מסחרי
- תֶקֶן
- התחלה
- החל
- החל
- הצהרות
- שלב
- צעדים
- עוד
- אחסון
- חנות
- אִסטרָטֶגִיָה
- נהירה
- לאחר מכן
- לספק
- שרשרת אספקה
- מיטוב שרשרת האספקה
- תמיכה
- מתוק
- לקחת
- יעד
- טכני
- טכנולוגיות
- מבחן
- בדיקות
- בדיקות
- אל האני
- המקור
- שֶׁלָהֶם
- שְׁלוֹשָׁה
- דרך
- זמן
- ל
- כלי
- כלים
- סוגים
- הבנה
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- משתמש
- חלל
- מה
- אשר
- מי
- יצטרך
- לְלֹא
- עובד
- עובד
- זפירנט