Этот пост содержит рекомендации по созданию масштабируемых аналитических решений для сценариев использования в игровой индустрии с использованием Amazon Redshift без сервера. В нем рассказывается, как использовать концептуальную логическую архитектуру для некоторых наиболее популярных сценариев использования в игровой индустрии, таких как анализ событий, рекомендации по покупкам в игре, измерение удовлетворенности игроков, анализ данных телеметрии и многое другое. В этом посте также обсуждается искусство возможного с новыми инновациями в сервисах AWS, такими как потоковая передача, машинное обучение (ML), совместное использование данных и бессерверные возможности.
Наши игровые клиенты говорят нам, что их основные бизнес-цели включают следующее:
- Увеличение дохода от покупок в приложении
- Высокий средний доход на пользователя и пожизненная ценность
- Улучшенная липкость с лучшим игровым опытом
- Улучшенная продуктивность мероприятий и высокая рентабельность инвестиций
Наши игровые клиенты также говорят нам, что при создании аналитических решений им нужно следующее:
- Модель с низким кодом или без кода – Готовые решения предпочтительнее создания индивидуальных решений.
- Раздельный и масштабируемый – Бессерверные, автоматически масштабируемые и полностью управляемые службы предпочтительнее, чем службы, управляемые вручную. Каждая служба должна быть легко заменяемой, расширяться практически без зависимости. Решения должны быть гибкими для масштабирования вверх и вниз.
- Переносимость на несколько каналов – Решения должны быть совместимы с большинством каналов конечных точек, таких как ПК, мобильные и игровые платформы.
- Гибкий и простой в использовании – Решения должны предоставлять менее ограничительные, легкодоступные и готовые к использованию данные. Они также должны обеспечивать оптимальную производительность с низкой настройкой или без нее.
Эталонная архитектура аналитики для игровых организаций
В этом разделе мы обсудим, как игровые организации могут использовать архитектуру концентратора данных для удовлетворения аналитических потребностей предприятия, которому требуются одни и те же данные с разными уровнями детализации и в разных форматах, стандартизированные для более быстрого использования. А центр данных — это центр обмена данными, который представляет собой центр репозиториев данных и поддерживается службами обработки данных, управления данными, безопасности и мониторинга.
Концентратор данных содержит данные на нескольких уровнях детализации и часто не интегрирован. Оно отличается от озера данных тем, что предлагает предварительно проверенные и стандартизированные данные, что упрощает их использование пользователями. Концентраторы данных и озера данных могут сосуществовать в организации, дополняя друг друга. Концентраторы данных в большей степени ориентированы на предоставление предприятиям возможности быстро и легко использовать стандартизированные данные. Озера данных больше сосредоточены на хранении и обслуживании всех данных в организации в одном месте. И в отличие от хранилищ данных, которые в основном представляют собой аналитические хранилища, концентратор данных представляет собой комбинацию всех типов хранилищ — аналитических, транзакционных, операционных, справочных и служб ввода-вывода данных, а также процессов управления. Хранилище данных — это один из компонентов концентратора данных.
Следующая диаграмма представляет собой эталонную архитектуру концентратора данных концептуальной аналитики. Эта архитектура напоминает ступичный подход. Хранилища данных представляют собой концентратор. Внешние процессы — это лучи, передающие данные в концентратор и из него. Эта эталонная архитектура частично сочетает в себе концентратор данных и озеро данных для предоставления комплексных аналитических услуг.
Рассмотрим компоненты архитектуры более подробно.
Источники
Данные могут быть загружены из нескольких источников, таких как системы записи, данные, созданные из приложений, оперативные хранилища данных, общекорпоративные справочные данные и метаданные, данные от поставщиков и партнеров, данные, сгенерированные машиной, социальные источники и веб-источники. Исходные данные обычно представлены в структурированном или полуструктурированном форматах, которые соответственно сильно и слабо отформатированы.
Входящие данные
Этот раздел состоит из компонентов для обработки и загрузки данных из нескольких источников в хранилища данных. Это может быть пакетный режим, непрерывный, pub/sub или любой другой.
пользовательская интеграция. Технологии ETL (извлечение, преобразование и загрузка), потоковые сервисы, API и интерфейсы обмена данными являются основными компонентами этого компонента. В отличие от процессов приема данные перед загрузкой могут быть преобразованы в соответствии с бизнес-правилами. Вы можете применять правила качества технических или бизнес-данных, а также загружать необработанные данные. По сути, он обеспечивает гибкость для получения данных в репозиториях в их наиболее удобной для использования форме.
Хранилища данных
Этот раздел состоит из группы хранилищ данных, в которую входят хранилища данных, хранилища транзакционных или операционных данных, хранилища справочных данных, хранилища доменных данных, содержащие специально созданные бизнес-представления, и корпоративные наборы данных (хранилище файлов). Компонент хранилища файлов обычно является общим компонентом концентратора данных и озера данных, чтобы избежать дублирования данных и обеспечить полноту. Данные также могут совместно использоваться всеми этими репозиториями без физического перемещения с помощью таких функций, как совместное использование данных и федеративные запросы. Однако копирование и дублирование данных разрешены с учетом различных потребностей потребления с точки зрения форматов и задержки.
Исходящие данные
Данные часто потребляются с использованием структурированных запросов для аналитических нужд. Кроме того, наборы данных доступны для машинного обучения, экспорта данных и публикации. Этот раздел состоит из компонентов для запроса данных, экспорта, обмена и API. С точки зрения реализации одни и те же технологии могут использоваться как для входящего, так и для исходящего трафика, но функции у них разные. Однако не обязательно использовать одни и те же технологии. Эти процессы не требуют значительных преобразований, поскольку данные уже стандартизированы и почти готовы к использованию. Основное внимание уделяется простоте потребления и интеграции с потребляющими услугами.
Потребление топлива
Этот столп состоит из различных каналов потребления для аналитических нужд предприятия. Сюда входят пользователи бизнес-аналитики (BI), готовые и интерактивные отчеты, информационные панели, рабочие нагрузки по обработке и анализу данных, Интернет вещей (IoT), веб-приложения и сторонние потребители данных. Популярными сущностями потребления во многих организациях являются запросы, отчеты и рабочие нагрузки по обработке и анализу данных. Поскольку существует несколько хранилищ данных, поддерживающих данные с разной степенью детализации и форматами для удовлетворения потребностей потребителей, эти компоненты потребления зависят от каталогов данных для поиска правильного источника.
Управление данными
Управление данными является ключом к успеху эталонной архитектуры концентратора данных. Он включает такие компоненты, как управление метаданными, качество данных, происхождение, маскирование и управление, которые необходимы для организованного обслуживания концентратора данных. Управление метаданными помогает организовать каталог технических и бизнес-метаданных, и потребители могут обращаться к этому каталогу, чтобы узнать, какие данные доступны в каком репозитории и с какой степенью детализации, форматом, владельцами, частотой обновления и т. д. Наряду с управлением метаданными качество данных важно для повышения доверия потребителей. Это включает в себя очистку данных, проверку, соответствие и контроль данных.
Безопасность и мониторинг
Доступ пользователей и приложений должен контролироваться на нескольких уровнях. Он начинается с аутентификации, затем авторизации того, кому и к чему должен быть предоставлен доступ, управления политиками, шифрования и применения правил соответствия данных. Он также включает компоненты мониторинга для регистрации активности для аудита и анализа.
Архитектура решения концентратора данных Analytics на AWS
В следующей эталонной архитектуре представлен стек AWS для компонентов решения.
Давайте снова рассмотрим каждый компонент и соответствующие сервисы AWS.
Службы входящих данных
Клей AWS и Амазонка ЭМИ услуги идеально подходят для пакетной обработки. Они масштабируются автоматически и могут обрабатывать большинство стандартных форматов данных. Потоки данных Amazon Kinesis, Пожарный шланг данных Amazon Kinesisи Amazon Managed Streaming для Apache Kafka (Amazon MSK) позволяет создавать приложения для потоковой передачи. Эти потоковые сервисы хорошо интегрируются с Потоковая передача Amazon Redshift особенность. Это помогает обрабатывать источники в реальном времени, данные IoT и данные из онлайн-каналов. Вы также можете получать данные с помощью сторонних инструментов, таких как Informatica, dbt и Matallion.
Вы можете создавать RESTful API и API WebSocket, используя Шлюз API Amazon и AWS Lambda, что обеспечит двустороннюю связь в режиме реального времени с веб-источниками, социальными сетями и источниками IoT. Обмен данными AWS помогает с подпиской на сторонние данные в AWS Marketplace. Подписка на данные и доступ полностью управляются с помощью этой услуги. Дополнительную информацию см. в соответствующей сервисной документации.
Услуги репозитория данных
Амазонка Redshift — это рекомендуемая служба хранения данных для рабочих нагрузок OLAP (онлайн-аналитической обработки), таких как облачные хранилища данных, витрины данных и другие хранилища аналитических данных. Этот сервис является ядром этой эталонной архитектуры на AWS и может удовлетворить большинство аналитических потребностей без дополнительной настройки. Вы можете использовать простой SQL для анализа структурированных и частично структурированных данных в хранилищах данных, витринах данных, операционных базах данных и озерах данных, чтобы обеспечить наилучшее соотношение цены и качества в любом масштабе. Обмен данными Amazon Redshift Эта функция обеспечивает мгновенный, детализированный и высокопроизводительный доступ без копирования и перемещения данных между несколькими хранилищами данных Amazon Redshift в одной или разных учетных записях AWS и между регионами.
Для простоты использования Amazon Redshift предлагает вариант без сервера. Amazon Redshift без сервера автоматически выделяет и интеллектуально масштабирует емкость хранилища данных, чтобы обеспечить высокую производительность даже для самых ресурсоемких и непредсказуемых рабочих нагрузок, а вы платите только за то, что используете. Просто загрузите свои данные и сразу начните выполнять запросы в редакторе запросов Amazon Redshift или в своем любимом инструменте бизнес-аналитики и продолжайте пользоваться лучшим соотношением цены и качества и знакомыми функциями SQL в простой в использовании среде без необходимости администрирования.
Сервис реляционной базы данных Amazon (Amazon RDS) — это полностью управляемый сервис для создания транзакционных и операционных хранилищ данных. Вы можете выбирать из множества популярных движков, таких как MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle и SQL Server. С Amazon Redshift объединенный запрос функцию, вы можете запрашивать транзакционные и операционные данные на месте, не перемещая данные. Функция федеративных запросов в настоящее время поддерживает Amazon RDS для PostgreSQL, Версия, совместимая с Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS для MySQLи Amazon Aurora, совместимая с MySQL, версия.
Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3) — рекомендуемый сервис для многоформатных уровней хранения в архитектуре. Он предлагает лучшую в отрасли масштабируемость, доступность данных, безопасность и производительность. Организации обычно хранят данные в Amazon S3, используя открытые форматы файлов. Открытые форматы файлов позволяют анализировать одни и те же данные Amazon S3, используя несколько компонентов уровня обработки и потребления. Данные в Amazon S3 можно легко запрашивать на месте с помощью SQL с Спектр красного смещения Амазонки. Это помогает запрашивать и извлекать структурированные и частично структурированные данные из файлов в Amazon S3 без необходимости загрузки данных. Несколько хранилищ данных Amazon Redshift могут одновременно запрашивать одни и те же наборы данных в Amazon S3 без необходимости создавать копии данных для каждого хранилища данных.
Службы исходящих данных
Amazon Redshift поставляется с рабочей средой веб-аналитики. Редактор запросов версии 2.0, который помогает вам выполнять запросы, исследовать данные, создавать блокноты SQL и совместно работать с данными с вашими командами в SQL через общий интерфейс. Семейство AWS Transfer помогает безопасно передавать файлы с использованием протоколов SFTP, FTPS, FTP и AS2. Он поддерживает тысячи одновременных пользователей и представляет собой полностью управляемый сервис с минимальным кодом. Подобно входящим процессам, вы можете использовать Шлюз API Amazon и AWS Lambda для извлечения данных с помощью API данных Amazon Redshift. И Обмен данными AWS помогает публиковать ваши данные третьим сторонам для использования через AWS Marketplace.
Потребительские услуги
Amazon QuickSight рекомендуемый сервис для создания отчетов и информационных панелей. Он позволяет создавать интерактивные информационные панели, визуализации и расширенную аналитику с помощью машинного обучения. Создатель мудреца Амазонки — это платформа машинного обучения для всех ваших потребностей в обработке данных. Он помогает создавать, обучать и развертывать модели, использующие данные из репозиториев в концентраторе данных. Вы можете использовать Интерфейс Amazon для веб-сайтов и мобильных устройств услуг и Интернет вещей АМС сервисы для создания веб-приложений, мобильных и IoT-приложений для конечных точек, которые используют данные из концентратора данных.
Службы управления данными
Ассоциация Каталог данных AWS Glue и Формирование озера AWS являются основными сервисами управления данными, которые в настоящее время предлагает AWS. Эти сервисы помогают централизованно управлять метаданными для всех репозиториев данных и контролировать доступ. Они также помогают с классификацией данных и могут автоматически обрабатывать изменения схемы. Вы можете использовать Зона данных Amazon для обнаружения и обмена данными в масштабе за пределами организации с помощью встроенных средств управления и контроля доступа. AWS инвестирует в это пространство, чтобы обеспечить более унифицированный опыт работы с сервисами AWS. Существует множество партнерских продуктов, таких как Collibra, Alation, Amorphic, Informatica и другие, которые вы также можете использовать для функций управления данными с помощью сервисов AWS.
Службы безопасности и мониторинга
Управление идентификацией и доступом AWS (AWS IAM) управляет удостоверениями для сервисов и ресурсов AWS. Вы можете определить пользователей, группы, роли и политики для детального управления доступом к вашей рабочей силе и рабочим нагрузкам. Служба управления ключами AWS (AWS KMS) управляет ключами AWS или управляемыми клиентами ключами для ваших приложений. Amazon CloudWatch и AWS CloudTrail помочь обеспечить возможности мониторинга и аудита. Вы можете собирать метрики и события и анализировать их на предмет эффективности работы.
В этом посте мы обсудили наиболее распространенные сервисы AWS для соответствующих компонентов решения. Однако вы не ограничены только этими услугами. Существует множество других сервисов AWS для конкретных случаев использования, которые могут больше соответствовать вашим потребностям, чем то, что мы обсуждали здесь. Вы можете обратиться к архитекторам решений AWS Analytics для получения соответствующих рекомендаций.
Примеры архитектур для сценариев использования в играх
В этом разделе мы обсудим примеры архитектур для двух вариантов использования в играх.
Анализ игровых событий
Внутриигровые события (также называемые запланированными или живыми событиями) стимулируют участие игроков посредством волнения и предвкушения. События побуждают игроков взаимодействовать с игрой, повышая удовлетворенность игроков и увеличивая доход от внутриигровых покупок. События становятся все более и более важными, особенно по мере того, как игры переходят от статичных развлечений, в которые можно играть как есть, к предложению динамического и меняющегося контента за счет использования услуг, которые используют информацию для принятия решений об игровом процессе во время игры. Это позволяет играм меняться по мере того, как игроки играют, и влиять на то, что работает, а что нет, и дает любой игре потенциально бесконечную продолжительность жизни.
Эта способность внутриигровых событий предлагать свежий контент и мероприятия в знакомой среде — это то, как вы поддерживаете интерес игроков и продолжаете играть в течение месяцев или лет. Игроки могут наслаждаться новыми впечатлениями и испытаниями в знакомой среде или мире, который они полюбили.
В следующем примере показано, как может выглядеть такая архитектура, включая изменения для поддержки различных частей процесса, таких как разбиение данных на отдельные контейнеры для обеспечения масштабируемости, возврата платежей и владения.
Чтобы полностью понять, как игроки видят события, и принять решение о будущих событиях, требуется информация о том, как на самом деле проводилось последнее событие. Это означает сбор большого количества данных во время игры игроков для построения ключевых показателей эффективности (KPI), которые измеряют эффективность и удовлетворенность игроков каждым событием. Для этого требуется аналитика, которая конкретно измеряет каждое событие, а также фиксирует, анализирует, составляет отчет и измеряет опыт игроков для каждого события. Эти KPI включают следующее:
- Начальные взаимодействия с пользовательским потоком – Какие действия предпринимают пользователи после того, как впервые получат или загрузят обновление события в игре. Есть ли явные точки отказа или узкие места, которые мешают людям отказаться от мероприятия?
- монетизация – Когда, на что и где пользователи тратят деньги в событии, будь то покупка внутриигровой валюты, ответы на рекламу, специальные предложения и так далее.
- Экономика игры – Как пользователи могут зарабатывать и тратить виртуальную валюту или товары во время мероприятия, используя внутриигровые деньги, сделки или бартер.
- Внутриигровая активность - Победы игроков, поражения, повышение уровня, победы в соревнованиях или достижения игроков в рамках события.
- Взаимодействие пользователя с пользователем – Приглашения, подарки, чаты (частные и групповые), вызовы и т. д. во время мероприятия.
Это лишь некоторые из KPI и метрик, которые являются ключевыми для прогнозного моделирования событий, поскольку игра привлекает новых игроков, сохраняя при этом участие, вовлеченность и игру существующих пользователей.
Анализ внутриигровой активности
Анализ внутриигровой активности, по сути, рассматривает любую значимую, целенаправленную активность, которую может проявить игрок, с целью попытаться понять, какие действия предпринимаются, их время и результаты. Это включает ситуационную информацию об игроках, в том числе, где они играют (как географические, так и культурные), как часто, как долго, что они предпринимают при каждом входе в систему и другие действия.
В следующем примере показано, как может выглядеть такая архитектура, включая изменения для поддержки различных частей процесса, таких как разделение данных на отдельные хранилища. Подход к многокластерному хранилищу помогает независимо масштабировать рабочую нагрузку, обеспечивает гибкость реализованной модели возвратных платежей и поддерживает децентрализованное владение данными.
Решение, по сути, регистрирует информацию, чтобы помочь понять поведение ваших игроков, что может привести к пониманию, которое увеличит удержание существующих игроков и привлечение новых. Это может предоставить возможность сделать следующее:
- Предоставление рекомендаций по внутриигровым покупкам
- Измеряйте тенденции игроков в краткосрочной перспективе и с течением времени
- Планируйте события, в которых будут участвовать игроки
- Поймите, какие части вашей игры наиболее успешны, а какие менее
Вы можете использовать это понимание, чтобы принимать решения о будущих обновлениях игры, давать рекомендации по внутриигровым покупкам, определять, когда и как может потребоваться сбалансировать игровую экономику, и даже позволять игрокам менять своего персонажа или играть по ходу игры, вводя это. информацию и сопутствующие решения обратно в игру.
Заключение
Эта эталонная архитектура, хотя и демонстрирует примеры только нескольких типов анализа, обеспечивает более быстрый технологический путь для включения приложений игровой аналитики. Развязанный подход «звезда-концентратор» обеспечивает маневренность и гибкость для реализации различных подходов к аналитике и пониманию производительности игровых приложений. Специально созданные сервисы AWS, описанные в этой архитектуре, предоставляют комплексные возможности для простого сбора, хранения, измерения, анализа и отчетности по игровым показателям и событиям. Это помогает вам эффективно выполнять внутриигровую аналитику, анализ событий, измерять удовлетворенность игроков и предоставлять индивидуальные рекомендации игрокам, эффективно организовывать события и повышать коэффициент удержания.
Спасибо, что прочитали пост. Если у вас есть какие-либо отзывы или вопросы, пожалуйста, оставьте их в комментариях.
Об авторах
Сатеш Сонти является старшим специалистом по аналитике, архитектором решений из Атланты, специализирующимся на создании корпоративных платформ данных, хранилищ данных и аналитических решений. Он имеет более чем 16-летний опыт создания активов данных и руководства комплексными программами платформы данных для банковских и страховых клиентов по всему миру.
Таня Родс — старший архитектор решений из Сан-Франциско, специализирующийся на клиентах игр, уделяя особое внимание аналитике, масштабированию и повышению производительности игр и вспомогательных систем. Она имеет более чем 25-летний опыт работы в области архитектуры предприятий и решений, специализируясь на очень крупных бизнес-организациях по нескольким направлениям бизнеса, включая игры, банковское дело, здравоохранение, высшее образование и правительства штатов.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-gaming-companies-can-use-amazon-redshift-serverless-to-build-scalable-analytical-applications-faster-and-easier/
- :является
- $UP
- 100
- a
- способность
- в состоянии
- О нас
- доступ
- управление доступом
- Доступ
- вмещать
- Учетные записи
- достижения
- Приобретает
- приобретение
- через
- действия
- активно
- деятельность
- на самом деле
- адрес
- администрация
- объявления
- продвинутый
- После
- Все
- Позволяющий
- уже
- Amazon
- Амазон РДС
- среди
- анализ
- Аналитические фармацевтические услуги
- аналитика
- анализировать
- и
- ожидание
- апаш
- API
- API
- появиться
- Применение
- Приложения
- Применить
- Применение
- подхода
- подходы
- соответствующий
- Программы
- архитектура
- МЫ
- около
- Искусство
- AS
- Активы
- At
- Атланта
- аудит
- Aurora
- Аутентификация
- автоматический
- автоматически
- свободных мест
- доступен
- в среднем
- избежать
- AWS
- Торговая площадка AWS
- назад
- Банковское дело
- основанный
- BE
- , так как:
- становиться
- до
- не являетесь
- ЛУЧШЕЕ
- Лучшая
- между
- узкие
- Границы
- Коробка
- Разрыв
- Приносит
- строить
- Строительство
- встроенный
- бизнес
- бизнес-аналитика
- бизнес
- покупка
- by
- под названием
- CAN
- возможности
- Пропускная способность
- захватить
- случаев
- каталог
- каталоги
- Центр
- проблемы
- изменение
- изменения
- изменения
- каналы
- персонаж
- Выберите
- классификация
- Очистить
- клиентов
- облако
- сотрудничать
- собирать
- сочетание
- комбинаты
- Комментарии
- Общий
- Связь
- Компании
- совместим
- конкурс
- комплекс
- Соответствие закону
- компонент
- компоненты
- комплексный
- концептуальный
- параллельный
- доверие
- принимая во внимание
- потреблять
- потребленный
- потребитель
- Потребители
- потребление
- Контейнеры
- содержит
- содержание
- продолжать
- (CIJ)
- контроль
- контрольная
- Основные
- чехлы
- Создайте
- Создающий
- культурный
- валюты
- В настоящее время
- клиент
- Клиенты
- подгонянный
- данным
- анализ данных
- Обмен данными
- Озеро данных
- Платформа данных
- Качество данных
- наука о данных
- обмен данными
- хранение данных
- информационное хранилище
- хранилища данных
- База данных
- базы данных
- Наборы данных
- децентрализованная
- решения
- доставить
- требующий
- Зависимость
- развертывание
- описано
- подробность
- подробнее
- Определять
- различный
- обнаружить
- обсуждать
- обсуждается
- документации
- не
- домен
- вниз
- скачать
- в течение
- динамический
- каждый
- зарабатывать
- простота в использовании
- легче
- легко
- легко
- Простой в использовании
- экономику
- редактор
- Обучение
- эффективность
- затрат
- эффективно
- или
- акцент
- включить
- позволяет
- позволяет
- поощрять
- шифрование
- Конечная точка
- заниматься
- занятый
- обязательство
- Проект и
- Двигатели
- расширение
- пользоваться
- Предприятие
- Развлечения
- лиц
- Окружающая среда
- особенно
- по существу
- Эфир (ETH)
- Даже
- События
- События
- пример
- Примеры
- обмена
- Возбуждение
- существующий
- опыт
- Впечатления
- Больше
- экспорт
- и, что лучший способ
- извлечение
- знакомый
- БЫСТРО
- быстрее
- Избранное
- Особенность
- Особенности
- Обратная связь
- кормление
- несколько
- Файл
- Файлы
- обнаружение
- First
- Трансформируемость
- гибкого
- поток
- Фокус
- внимание
- после
- Что касается
- Для потребителей
- форма
- формат
- Рамки
- Франциско
- частота
- свежий
- от
- полностью
- Функции
- далее
- будущее
- будущая игра
- игра
- Игры
- игровой
- Игровая индустрия
- сбор
- генерируется
- географический
- получить
- дает
- земной шар
- цель
- товары
- управление
- Правительства
- группы
- Группы
- взрослый
- руководство
- обрабатывать
- Есть
- имеющий
- здравоохранение
- тяжелый
- помощь
- помогает
- здесь
- High
- высокая производительность
- высший
- Высшее образование
- очень
- жилье
- Как
- How To
- Однако
- HTML
- HTTPS
- хаб
- IAM
- идеальный
- тождества
- Личность
- осуществлять
- реализация
- в XNUMX году
- важную
- in
- в игре
- включают
- включает в себя
- В том числе
- Увеличение
- повышение
- самостоятельно
- индикаторы
- промышленность
- отрасли
- повлиять
- информация
- инновации
- размышления
- мгновение
- страхование
- интегрировать
- интегрированный
- интеграции.
- Интеллекта
- взаимодействовать
- интерактивный
- Интерфейс
- интерфейсы
- Интернет
- Интернет вещей
- инвестирование
- вовлеченный
- КАТО
- IT
- ЕГО
- JPG
- Сохранить
- хранение
- Основные
- ключи
- Знать
- озеро
- большой
- Задержка
- последний
- слой
- слоев
- вести
- ведущий
- изучение
- Оставлять
- уровни
- продолжительность жизни
- продолжительность жизни
- такое как
- Ограниченный
- линий
- мало
- жить
- Текущие события
- загрузка
- погрузка
- логический
- Длинное
- посмотреть
- ВЗГЛЯДЫ
- потери
- серия
- любят
- Низкий
- машина
- обучение с помощью машины
- техническое обслуживание
- сделать
- управлять
- управляемого
- управление
- управляет
- обязательный
- вручную
- многих
- рынка
- значимым
- означает
- проводить измерение
- измерение
- Метаданные
- Метрика
- может быть
- ML
- Мобильный телефон
- режим
- модель
- моделирование
- Модели
- деньги
- Мониторинг
- месяцев
- БОЛЕЕ
- самых
- Самые популярные
- движение
- перемещение
- с разными
- MySQL
- Необходимость
- потребности
- Новые
- ноутбуки
- целей
- of
- предлагают
- предлагающий
- Предложения
- on
- ONE
- онлайн
- открытый
- оперативный
- оптимальный
- Опция
- оракул
- организация
- организационной
- организации
- Организованный
- Другое
- Владельцы
- собственность
- Стороны
- партнер
- партнеры
- части
- путь
- ОПЛАТИТЬ
- PC
- Люди
- выполнять
- производительность
- Физически
- штук
- мародерство
- Часть
- Платформа
- Платформы
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Играть
- играл
- игрок
- игроки
- игры
- пожалуйста
- пунктов
- сборах
- политика
- Популярное
- возможное
- После
- Postgresql
- потенциально
- привилегированный
- цена
- в первую очередь
- частная
- процесс
- Процессы
- обработка
- производительность
- Продукция
- Программы
- протоколы
- обеспечивать
- приводит
- публиковать
- Издательство
- покупки
- Покупка
- Вопросы
- быстро
- Стоимость
- Сырье
- необработанные данные
- достигать
- Reading
- готовый
- реального времени
- Получать
- рекомендаций
- Управление по борьбе с наркотиками (DEA)
- запись
- районы
- соответствующие
- отчету
- Отчеты
- хранилище
- представлять
- обязательный
- требуется
- походит
- Полезные ресурсы
- те
- ограничительный
- сохранение
- доходы
- роли
- условиями,
- Run
- то же
- Сан -
- Сан-Франциско
- удовлетворение
- Масштабируемость
- масштабируемые
- Шкала
- Весы
- масштабирование
- Наука
- Раздел
- разделах
- безопасно
- безопасность
- старший
- отдельный
- Serverless
- обслуживание
- Услуги
- Поделиться
- общие
- разделение
- сдвиг
- Короткое
- должен
- показывать
- Шоу
- аналогичный
- просто
- So
- Соцсети
- Решение
- Решения
- некоторые
- Источник
- Источники
- Space
- специалист
- специализированный
- специализация
- конкретный
- конкретно
- тратить
- Расходы
- тратить деньги
- SQL
- стек
- стандарт
- Начало
- начинается
- Область
- Управление
- диск
- магазин
- магазины
- потоковый
- Потоковые службы
- структурированный
- подписка
- успех
- успешный
- такие
- поддержка
- Поддержанный
- поддержки
- Поддержка
- системы
- с
- команды
- Технический
- технологии
- Технологии
- terms
- который
- Ассоциация
- концентратор
- Источник
- их
- Их
- Эти
- вещи
- В третьих
- третье лицо
- сторонние
- тысячи
- Через
- Timed
- синхронизация
- в
- инструментом
- инструменты
- торги
- Train
- транзакционный
- перевод
- Transform
- трансформация
- преобразован
- Тенденции
- Поворот
- Типы
- типично
- понимать
- понимание
- унифицированный
- непредсказуемый
- Обновление ПО
- Updates
- us
- использование
- Информация о пользователе
- пользователей
- обычно
- использовать
- Проверка
- различный
- поставщики
- Просмотры
- Виртуальный
- виртуальные валюты
- Склады
- Складирование
- Web
- Web-Based
- веб-сокет
- ЧТО Ж
- Что
- будь то
- который
- в то время как
- КТО
- будете
- Победы
- в
- без
- Трудовые ресурсы
- работает
- Мир
- лет
- ВАШЕ
- зефирнет
- нуль