Зростаючий вплив штучного інтелекту у великих організаціях створює серйозні проблеми в управлінні платформами штучного інтелекту. Вони включають розробку масштабованої та операційно ефективної платформи, яка відповідає стандартам організаційної відповідності та безпеки. Студія Amazon SageMaker пропонує повний набір можливостей для спеціалістів з машинного навчання (ML) і спеціалістів із обробки даних. Вони включають повністю кероване середовище розробки ШІ з інтегрованим середовищем розробки (IDE), що спрощує наскрізний робочий процес машинного навчання. Його можливості для спільної роботи, такі як спільне редагування в реальному часі та спільний доступ до блокнотів у команді, забезпечують безперебійну командну роботу, а масштабованість і високопродуктивне навчання обслуговують великі набори даних. Завдяки вбудованій безпеці, економічній ефективності та ряду готових інструментів, як-от Автопілот Amazon SageMaker, Amazon SageMaker JumpStart та Магазин функцій Amazon SageMaker, SageMaker Studio — це потужна платформа для прискорення проектів штучного інтелекту та розширення можливостей спеціалістів із обробки даних на всіх рівнях знань.
Deutsche Bahn є провідною транспортною організацією в Німеччині з доходом 56.3 мільярдів євро (у 2022 році), штатом співробітників є 336,884 221,343 співробітники (включаючи 130 XNUMX співробітники в Німеччині), а діяльність охоплює XNUMX країн. Вони пропонують широкий спектр послуг, включаючи громадський і регіональний транспорт, вантажні послуги та залізничну інфраструктуру. Завдяки комплексній роботі транспортної та залізничної інфраструктури, а також економічно та екологічно розумному зв’язку всіх видів транспорту Deutsche Bahn переміщує людей і товари. Deutsche Bahn є лідером у впровадженні ШІ, використовуючи SageMaker Studio як ключову платформу ШІ. У Deutsche Bahn спеціальна команда платформи штучного інтелекту керує платформою SageMaker Studio, а численні команди аналітики даних всередині організації використовують платформу для розробки, навчання та виконання різноманітних аналітичних і ML-дій.
Ключова мета команди платформи штучного інтелекту полягає в тому, щоб забезпечити безперебійний доступ до сервісів Workbench і SageMaker Studio для всіх команд і проектів Deutsche Bahn, приділяючи головну увагу науковцям з обробки даних та інженерам ML. Ця платформа допомагає Deutsche Bahn реалізувати спектр варіантів використання, починаючи від технічного обслуговування залізниці, прогнозування та майбутніх застосувань у генеративному ШІ.
Сервіс, керований платформою штучного інтелекту, створений на основі SageMaker Studio, повністю узгоджується зі стратегією платформи Deutsche Bahn для всієї групи. Він відповідає вимогам компанії щодо відповідності, дозволяє команді швидко ініціювати проект шляхом надання домену SageMaker і зменшує накладні витрати на технічне обслуговування завдяки загальній операційній моделі. Основні переваги включають високу масштабованість сервісу, здебільшого завдяки автоматизації та моделі самообслуговування, а також привабливу модель ціноутворення, яка в основному базується на споживанні ресурсів.
«SageMaker Studio надала нам загальну платформу, яка є масштабованою, сумісною з безпекою та задовольняє потреби в розробці спеціалістів із обробки даних із кількох груп аналітики даних у межах організації БД. До цього кожна команда керувала власними ноутбуками JupyterLab, що було неефективно чи рентабельно. Протягом 8 тижнів ми залучили понад 120 розробників, надали 25 доменів SageMaker і швидко почали використовувати цю платформу».
– Еммануель Дросос, власник продукту в DB Systel.
У цій публікації ми досліджуємо, як Deutsche Bahn масштабував і керував своєю платформою штучного інтелекту за допомогою SageMaker Studio для кількох команд, одночасно забезпечуючи надійну безпеку та нагляд.
Огляд рішення
Архітектура Deutsche Bahn складається з центрального облікового запису платформи, яким керує команда платформи, відповідальна за управління інфраструктурою та операціями SageMaker Studio. Ресурси SageMaker Studio згруповані за Домени SageMaker, кожна з яких складається з асоційованого Еластична файлова система Amazon (Amazon EFS), список авторизованих користувачів, а також різні засоби безпеки, програми, політики та Віртуальна приватна хмара Amazon (Amazon VPC) конфігурації. У Deutsche Bahn дослідники обробки даних із різних команд використовують домени SageMaker для своєї діяльності з машинного навчання; кожна команда має спеціальний домен SageMaker, який вони використовують для розробки та тестування моделей ML і співпрацюють за допомогою таких функцій, як спільний доступ до блокнотів.
З точки зору інфраструктури, VPC наданий в обліковому записі платформи штучного інтелекту, як показано на малюнку нижче, не має вихідного підключення до Інтернету для забезпечення безпеки та відповідності. Для високої доступності передбачено декілька ідентичних приватних ізольованих підмереж. Домени SageMaker Studio розгортаються лише в режимі VPC, який створює гнучкий мережевий інтерфейс для зв’язку між обліковим записом служби SageMaker (обліковий запис служби AWS) і VPC облікового запису платформи. Кінцеві точки, такі як SageMaker API, SageMaker Studio та SageMaker notebook, забезпечують безпечний і надійний зв’язок між VPC облікового запису платформи та доменом SageMaker, яким керує AWS в обліковому записі служби SageMaker.
Кожна команда аналізу даних може запитувати один або кілька доменів SageMaker через внутрішній портал самообслуговування компанії. Цей процес замовлення домену SageMaker регулюється окремим робочим процесом (через Функції кроку AWS). Під час цього потоку оркестровки групі Azure Active Directory (AD) для групи аналітики даних надається ім’я групи AD, яке відповідає імені домену. Оркестровка призводить до безперервної інтеграції та конвеєра безперервного розгортання (CI/CD), що розгортає Набір хмарних розробок AWS (AWS CDK), що складається з домену SageMaker для відповідної команди.
На додаток до домену SageMaker, налаштований Управління ідентифікацією та доступом AWS (IAM) роль (SageMaker-execution-role), Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) сегмент (відро даних), керований клієнтом ключ (CMK) та інші ресурси AWS надаються під час процесу розгортання програмою AWS CDK, як показано на малюнку нижче. Група AD містить науковців, яким потрібен доступ до домену SageMaker своєї команди. Назва групи AD відповідає імені домену SageMaker і в основному використовується під час процесу авторизації.
Розділення клієнтів реалізовано на рівні доменів SageMaker за допомогою режиму автентифікації IAM. Доменна роль IAM (SageMaker-execution-role) додається до кожного домену, який дотримується принципу найменших привілеїв і приймається групою аналізу даних під час процесу входу. Ця роль надає дослідникам даних у команді можливість виконувати різноманітні дії, наприклад виконувати завдання обробки, завдання налаштування гіперпараметрів, завдання перетворення та експерименти, а також створювати моделі. Ці дії ML виконуються SageMaker від імені користувача за допомогою дозволу на передачу IAM. Однак певні дії, як-от створення сегментів S3, зміна ролей IAM, оновлення доменів SageMaker і надання великих екземплярів, обмежені з причин безпеки, відповідності та контролю витрат. Пов’язана політика IAM гарантує, що команда аналітики даних має доступ лише до відповідного сегмента S3 і CMK для свого авторизованого домену, як показано на малюнку нижче. Крім того, роль SageMaker-execution-role дозволяє членам команди виконувати ролі в інших облікових записах в організації Deutsche Bahn від SageMaker Studio, надаючи їм гнучкість доступу до ресурсів, як-от Служба реляційних баз даних Amazon (Amazon S3), інші відра S3 та Амазонка Афіна. Політика IAM використовує aws:RequestTag і aws:ResourceTag для детального керування доступом під час діяльності SageMaker, як-от завдань обробки, завдань навчання та створення моделей. Ці теги також допомагають відстежувати пов’язані витрати для домену. Для отримання додаткової інформації див Дії, ресурси та ключі умов для Amazon SageMaker.
CMK шифрує як вміст файлової системи домену SageMaker, що зберігається в Amazon EFS, так і вміст відра S3 (відро даних), яке призначене для зберігання даних для завдань обробки та перетворення SageMaker. Крім того, політики на основі ресурсів, такі як політика відра та політика CMK, забезпечують додатковий рівень безпеки, обмежуючи як доступ лише авторизованим членам команди ШІ, так і дозволені дії з цими ресурсами.
Команда ШІ не має Консоль управління AWS доступ до облікового запису команди платформи AI. Щоб отримати доступ до SageMaker Studio, як показано на наступному малюнку, спеціалісти з обробки даних із групи аналізу даних використовують згенеровану попередньо підписану URL-адресу шляхом автентифікації за допомогою Амазонка Когніто спеціальна програма для входу на основі. Після того, як користувач увійде в цю спеціальну програму, він отримає маркер доступу OAuth, який містить таку інформацію, як назва групи AD. Після входу в спеціальну програму користувач запитує доступ до домену SageMaker через інтерфейс користувача, запускаючи API -шлюз Amazon виклик для створення попередньо підписаної URL-адреси. API Gateway викликає PreSignUrlGenerator AWS Lambda і використовує an Авторизатор Amazon Cognito щоб перевірити маркер доступу OAuth у заголовку запиту. Функція PreSignUrlGenerator перевіряє дозволи користувача на доступ до запитаного домену SageMaker, порівнюючи ім’я AD у маркері доступу з запитаним доменом SageMaker. Після успішної авторизації функція PreSignUrlGenerator створює профіль користувача SageMaker після першого входу та генерує відповідь із попередньо підписаною URL-адресою. Потім спеціальна програма для входу перенаправляє користувачів до потрібного домену SageMaker.
AWS CDK
Рішення Deutsche Bahn використовує AWS CDK як інфраструктуру як код (IaC) для надання домену SageMaker разом із такими ресурсами, як сегменти S3 і CMK. На наступному малюнку показано стеки та пов’язані ресурси, які використовуються для розгортання SageMaker. Стек інфраструктури піклується про налаштування основних ресурсів, таких як VPC, підмережі та кілька кінцевих точок SageMaker. Такими ресурсами, як VPC, підмережі та політики керування послугами (SCP), керує центральна хмарна команда через інший стек (але для простоти показано тут). SageMakerStudioStack головним чином відповідає за надання домену SageMaker, виділеного сегмента даних, CMK і виділеної ролі IAM SageMaker-execution-role. Примітно, що кожен домен SageMaker надається через окремий SageMakerStudioStack.
Рішення використовує спеціально розроблену конструкцію L3 (домен SageMaker Studio), як показано на малюнку нижче, для ресурсу домену SageMaker. Студія SageMaker має a конфігурація життєвого циклу функція, яка дозволяє певні ініціалізації під час запуску програм JupyterLab або KernelGateway.
Deutsch Bahn використовує конфігурацію життєвого циклу, як показано на наступному малюнку, щоб автоматично виявляти та вимикати неактивні екземпляри в домені SageMaker, зменшуючи непотрібні витрати. Через обмежене вихідне з’єднання команда аналітики даних використовує зображення, розміщені на внутрішньому сервері, і сторонні бібліотеки з внутрішньої артифактії компанії. Сценарій конфігурації життєвого циклу для KernelGateway налаштовує менеджери пакунків pip і conda для перенаправлення завантажень до внутрішнього розташування артифактору. На момент написання цієї статті не існує конструкції AWS CDK для ресурсу конфігурації життєвого циклу; тому вони використовують спеціальний ресурс CDK для надання та керування сценарієм LifeCycleConfig. Спеціальні ресурси в AWS CDK пропонують можливість надавати та керувати ресурсами, які безпосередньо не підтримуються AWS CloudFormation або конструкції AWS CDK.
установка
Зразок програми AWS CDK демонструє, як різні компоненти, включаючи домен SageMaker, конфігурацію життєвого циклу, Amazon Cognito та роль IAM з найменшими привілеями, функціонують разом. У програмі клас SagemakerStudioStack керує наданням домену SageMaker, ролі IAM (sagemaker-execution-role), яку приймають користувачі, CMK, конфігурації життєвого циклу, профілю користувача SageMaker, сегмента S3 для обробки даних і групи користувачів Amazon Cognito. Демонстраційна програма AWS CDK надає стислий огляд ключових компонентів, таких як домен SageMaker, конфігурація життєвого циклу, автентифікація через Amazon Cognito та роль IAM із найменшими привілеями. З іншого боку, SagemakerLoginStack відповідає за розгортання пулу користувачів Amazon Cognito, функції Lambda та шлюзу API для генерації попередньо підписаних URL-адрес. CognitoUserStack головним чином зосереджується на розгортанні користувача в пулі користувачів Amazon Cognito.
Ви можете виконати наступні команди для компіляції, синтезу та розгортання програми. Вам слід налаштувати обліковий запис, користувача та пароль у прикладі коду вашої програми. Пароль має містити не менше 8 символів, включаючи великі літери та цифри. Параметр користувача — це користувач домену SageMaker, який буде автентифікований Amazon Cognito.
- Завантажте вихідний код з GitHub репо.
- Завантажте обліковий запис AWS. У наведеному нижче коді змініть номер рахунку та регіон за потреби:
- Встановіть пакети та скомпілюйте код:
- Синтезуйте додаток AWS CDK:
- Розгорніть програму з усіма стеками в обліковому записі та регіоні на ваш вибір:
- Завантажте програму Postman, щоб здійснити виклик API.
Якщо у вас немає облікового запису Postman, створіть безкоштовний обліковий запис зі своєю електронною поштою. Якщо у вас уже є обліковий запис, увійдіть у нього.
- на філе меню, виберіть Імпортувати та імпортувати Файл JSON середовища Postman включено в сховище GitHub.
- на Середовища на вкладці Postman знайдіть середовище під назвою SageMaker.
- Додайте наступні змінні середовища, які ви бачите як частину вихідних даних розгортання стека
SagemakerLoginStack
:
Використовуйте такі параметри (отримайте значення з виведення під час розгортання cdk):
-
- Доменне ім'я – Параметр імені домену, який ви передали в cdk deploy, наприклад team1
- ідентифікатор клієнта – Ідентифікатор клієнта Amazon Cognito
- клієнт-секрет – Секрет клієнта Amazon Cognito.
- SageMaker-presigned-api – URL-адреса шлюзу API, створеного AWS CDK, який генерує попередньо підписану URL-адресу
- кінцева точка cognito-signin – URL-адреса кінцевої точки домену Amazon Cognito, де клієнтська програма (у цьому випадку Postman) автентифікується, надаючи облікові дані користувача (демо-користувача)
Наступним кроком є створення маркера OAuth2.
-
- на авторизація виберіть середовище SageMaker і виберіть Згенерувати новий маркер доступу.
Усі значення на цій вкладці мають бути попередньо заповнені.
-
- Оновіть змінні середовища та виберіть Отримати новий маркер доступу.
- У спливаючому вікні, що відкриється, увійдіть в Amazon Cognito за допомогою імені користувача (демо-користувач) і пароля, які ви використовували раніше.
Після успішної автентифікації генерується новий маркер доступу.
- Вибирати Використовуйте маркер.
- Вибирати
GeneratePresignedUrlDemo
у колекціях Postman SageMaker і вибирайте Відправити. - Переконайтеся, що ви вибрали правильне середовище (SageMaker) у розкривному списку.
Це робить виклик REST API до API Gateway і генерує попередньо підписану URL-адресу для доступу до домену SageMaker. Цю URL-адресу можна побачити в тілі відповіді.
- Скопіюйте цю URL-адресу та введіть її у вікні браузера.
Новий домен SageMaker буде запущено з вашим профілем користувача.
Ця демонстраційна програма підтримує такі функції SageMaker, як навчальні завдання, завдання обробки та кінцеві точки моделі. Зауважте, що такі функції, як Canvas Amazon SageMaker, SageMaker JumpStart і SageMaker Feature Store не активовані.
Прибирати
Виконайте наступні кроки, щоб очистити свої ресурси:
- На консолі SageMaker в області навігації виберіть Область, Профіль користувача та додатки.
- Видаліть усі запущені програми (KernelGateway або JupyterLab) із цього рішення.
- Видаліть усі профілі користувачів SageMaker, які ви створили під час входу.
- На консолі Amazon EFS видалити файлову систему EFS створено для цієї публікації.
- Виконайте таку команду, щоб видалити ресурси, створені за допомогою AWS CDK:
Висновок
У дописі наголошується на тому, як Deutsche Bahn ефективно використовував SageMaker Studio для оновлення своєї платформи штучного інтелекту, що призвело до створення масштабованого, автоматизованого та керованого рішення для підтримки різноманітних груп аналітики даних. Ця архітектура включає обліковий запис центральної платформи, процес замовлення доменів із самообслуговуванням і надання інфраструктури за допомогою AWS CDK. Процес розгортання включає конвеєр CI/CD, що забезпечує плавну доставку доменів SageMaker.
Загалом трансформація, здійснена SageMaker Studio, дозволила Deutsche Bahn створити надійну платформу для своїх ініціатив штучного інтелекту, яка обслуговує понад 100 розробників і керує 20 доменами SageMaker в одному обліковому записі AWS.
Нарешті, ми висловлюємо нашу щиру вдячність Ніко Зегерту (d-fine) і Філіппу Воллмеру (Deutsche Bahn), чий неоціненний внесок допоміг у формуванні цієї архітектури.
Для подальшого читання зверніться до таких ресурсів:
___________________________________________________________________________________________
Про авторів
Прасанна Туладхар є архітектором хмарної інфраструктури в AWS Professional Services у Мюнхені, Німеччина. Спеціалізуючись на хмарній інфраструктурі, міграції робочого навантаження та DevOps на платформі AWS, він допомагає клієнтам досягати їхніх бізнес-цілей. Поза роботою він любить бігати підтюпцем, піші прогулянки та проводити час із сім’єю.
Еммануель Дросос є власником продукту для платформи ШІ в DBSystel, дочірній компанії Deutsche Bahn (DB) Німеччина. З пристрастю до інновацій і технологій Еммануель очолює ініціативи, спрямовані на використання потужності хмари для керування платформою ШІ в DB (Deutsche Bahn). AI.Platform є однією з групових платформ розробки DB. Він включає в себе сервіси штучного інтелекту та інструменти для розробки моделей штучного інтелекту (машинного навчання), а також сервіси ШІ, які можна використовувати безпосередньо. Простий, інтегрований і масштабований. Він тісно співпрацює з іншими клієнтами БД, щоб розкрити весь потенціал платформи штучного інтелекту, дозволяючи їм ефективно та результативно досягати своїх бізнес-цілей. Крім своєї професійної діяльності, Еммануель любить подорожувати, є захопленим любителем натури та походів.
Вішванатх Бхат є архітектором DevOps в AWS Professional Services, що базується в Німеччині. Він допомагає клієнтам отримати всі переваги хмари та досягти своїх бізнес-цілей за допомогою хмари AWS. Коли він не працює, він любить купатися в альпійських озерах, ходити в походи, читати або грати у футбол.
Кумудхан Черараджан є консультантом DevOps у AWS Professional Services, що базується в Швейцарії. Він захоплений тим, щоб допомогти клієнтам адаптувати процеси та послуги, які підвищать їхню ефективність у хмарній подорожі. Коли не працює, він любить грати в крикет і музику.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/supercharge-your-ai-team-with-amazon-sagemaker-studio-a-comprehensive-view-of-deutsche-bahns-ai-platform-transformation/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 10
- 100
- 11
- 12
- 120
- 13
- 130
- 16
- 20
- 2022
- 237
- 25
- 350
- 5
- 7
- 8
- a
- здатність
- Здатний
- МЕНЮ
- прискорення
- доступ
- рахунки
- Рахунки
- Achieve
- дії
- активоване
- активний
- Active Directory
- діяльності
- Ad
- доповнення
- Додатково
- адреси
- регулювати
- прийняти
- Прийняття
- після
- проти
- AI
- Платформа AI
- Послуги ШІ
- спрямований
- Вирівнює
- ВСІ
- дозволяє
- по
- вже
- Також
- Amazon
- Амазонка Когніто
- Amazon SageMaker
- Студія Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- аналітика
- та
- та інфраструктури
- API
- додаток
- додаток
- застосування
- вдячність
- додатка
- архітектура
- ЕСТЬ
- AS
- асоційований
- припустити
- передбачається
- At
- прикріплений
- привабливий
- Auth
- автентифіковано
- засвідчує автентифікацію
- Authentication
- авторизації
- уповноважений
- Автоматизований
- автоматично
- Автоматизація
- наявність
- AWS
- Професійні послуги AWS
- Лазурний
- заснований
- BE
- було
- імені
- користь
- Переваги
- між
- Мільярд
- тіло
- Bootstrap
- обидва
- Приносить
- приніс
- браузер
- побудований
- вбудований
- бізнес
- але
- by
- call
- званий
- CAN
- можливості
- який
- випадок
- випадків
- громадське харчування
- обслуговує
- центральний
- певний
- проблеми
- символи
- вибір
- Вибирати
- клас
- очистити
- клієнт
- тісно
- хмара
- інфраструктура хмари
- код
- співпрацювати
- спільний
- Колекції
- загальний
- Комунікація
- Компанії
- порівняння
- дотримання
- поступливий
- Компоненти
- всеосяжний
- лаконічний
- стан
- конфігурація
- конфігурації
- зв'язку
- зв'язок
- Складається
- складається
- Консоль
- будувати
- конструкти
- консультант
- споживання
- містить
- зміст
- безперервний
- внески
- контроль
- Відповідний
- відповідає
- Коштувати
- рентабельним
- витрати
- країни
- створювати
- створений
- створює
- створення
- Повноваження
- крикет
- вирішальне значення
- виготовлений на замовлення
- клієнт
- Клієнти
- налаштувати
- дані
- Analytics даних
- обробка даних
- Database
- набори даних
- присвячених
- видаляти
- доставка
- Демонстрація
- демонструє
- зображено
- розгортання
- розгорнути
- розгортання
- розгортання
- знищити
- виявляти
- розвивати
- розробників
- розвивається
- розробка
- DevOps
- різний
- безпосередньо
- каталог
- Різне
- робить
- домен
- Доменне ім'я
- домени
- Не знаю
- вниз
- завантажень
- управляти
- два
- під час
- кожен
- Раніше
- економічно
- фактично
- ефективність
- ефективний
- продуктивно
- співробітників
- уповноважений
- уповноважують
- повноваження
- дозволяє
- дозволяє
- кінець в кінець
- Кінцева точка
- кінцеві точки
- Інженери
- забезпечувати
- гарантує
- забезпечення
- Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у
- захоплений
- Навколишнє середовище
- істотний
- Ефір (ETH)
- EURO
- Кожен
- приклад
- Експерименти
- експертиза
- дослідити
- продовжити
- додатково
- фасилітувати
- сім'я
- особливість
- риси
- Рисунок
- філе
- Перший
- Гнучкість
- потік
- Сфокусувати
- фокусується
- після
- слідує
- футбол
- для
- передній край
- Безкоштовна
- вантажний
- від
- Повний
- повністю
- функція
- далі
- майбутнє
- шлюз
- породжувати
- генерується
- генерує
- породжує
- генеративний
- Генеративний ШІ
- Німеччина
- отримати
- GitHub
- Go
- Цілі
- товари
- є
- гранти
- Group
- Зростання
- рука
- Ручки
- Мати
- he
- допомога
- допомогу
- допомагає
- тут
- Високий
- висока продуктивність
- Виділено
- піший туризм
- його
- відбувся
- Як
- Однак
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- Налаштування гіперпараметрів
- МАК
- IAM
- однаковий
- Особистість
- Idle
- if
- ілюструє
- зображень
- реалізовані
- імпорт
- in
- В інших
- включати
- включені
- includes
- У тому числі
- об'єднує
- Augmenter
- індивідуальний
- вплив
- інформація
- Інфраструктура
- ініціювання
- ініціативи
- інновація
- встановлювати
- випадки
- інструментальний
- інтегрований
- інтеграція
- Розумний
- інтерфейс
- внутрішній
- внутрішньо
- інтернет
- в
- безцінний
- викликає
- ізольований
- IT
- ЙОГО
- Джобс
- подорож
- JPG
- json
- ключ
- ключі
- озера
- великий
- запущений
- шар
- провідний
- Веде за собою
- вивчення
- найменш
- рівень
- використання
- libraries
- Життєвий цикл
- як
- Сподобалося
- список
- розташування
- журнал
- Логін
- машина
- навчання за допомогою машини
- обслуговування
- основний
- зробити
- РОБОТИ
- управляти
- керований
- вдалося
- управління
- Менеджери
- управляє
- управління
- відповідає
- члени
- міграція
- ML
- режим
- модель
- Моделі
- Режими
- більше
- рухається
- множинний
- Мюнхен
- музика
- ім'я
- природа
- навігація
- необхідний
- потреби
- мережу
- Нові
- Новий доступ
- наступний
- немає
- особливо
- увагу
- ноутбук
- ноутбуки
- номер
- номера
- oauth
- мета
- цілей
- of
- пропонувати
- Пропозиції
- on
- ONE
- тільки
- Відкриється
- працювати
- працює
- операційний
- операція
- операції
- or
- організував
- оркестровка
- замовлення
- організація
- організаційної
- організації
- Інше
- наші
- вихід
- поза
- над
- всеохоплюючий
- накладні витрати
- Нагляд
- огляд
- власний
- власник
- пакет
- пакети
- pane
- параметр
- параметри
- частина
- проходити
- Пройшов
- пристрасть
- пристрасний
- Пароль
- Люди
- виконувати
- дозвіл
- Дозволи
- перспектива
- трубопровід
- платформа
- Платформи
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- Play
- Політика
- політика
- басейн
- спливаючий
- Портал
- пошта
- потенціал
- влада
- потужний
- ціни без прихованих комісій
- модель ціноутворення
- в першу чергу
- первинний
- принцип
- приватний
- привілей
- привілеї
- процес
- обробка
- Product
- професійний
- профіль
- Профілі
- проект
- проектів
- забезпечувати
- за умови
- забезпечує
- забезпечення
- забезпечення
- громадськість
- якість
- швидко
- рейковий
- залізничний
- діапазон
- ранжування
- читання
- реального часу
- реалізувати
- Причини
- отримати
- переадресовувати
- знижує
- зниження
- послатися
- регіон
- регіональний
- доречний
- надійний
- запросити
- просив
- запитів
- Вимога
- ресурс
- ресурси
- ті
- відповідь
- відповідальний
- REST
- обмежений
- обмежуючий
- в результаті
- revenue
- право
- міцний
- Роль
- ролі
- прогін
- біг
- мудрець
- зразок
- масштабованість
- масштабовані
- масштабний
- Вчені
- сценарій
- безшовні
- плавно
- секрет
- безпечний
- безпеку
- побачити
- обраний
- Самообслуговування
- окремий
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- установка
- формуючи
- поділ
- Повинен
- показаний
- закрити
- Вимикати
- підпис
- простий
- простота
- спрощення
- один
- згладити
- рішення
- Source
- вихідні
- напруга
- спеціалізується
- конкретний
- спектр
- стек
- Стеки
- стандартів
- почалася
- введення в експлуатацію
- Крок
- заходи
- зберігання
- зберігати
- зберігати
- Стратегія
- студія
- підмережі
- допоміжний
- успішний
- такі
- Надзарядка
- підтримка
- Підтриманий
- Опори
- Переконайтеся
- SWIFT
- плавання
- Швейцарія
- синтезувати
- система
- приймає
- команда
- Члени команди
- команди
- робота в команді
- Технологія
- Тестування
- Що
- Команда
- Джерело
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- отже
- Ці
- вони
- третя сторона
- це
- через
- час
- до
- разом
- знак
- інструменти
- трек
- трафік
- поїзд
- Навчання
- Перетворення
- перевезення
- транспорт
- Подорож
- спрацьовування
- настройка
- ui
- відімкнути
- непотрібний
- оновлення
- на
- URL
- us
- корисний
- використання
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- використовує
- використання
- ПЕРЕВІР
- Цінності
- змінні
- різноманітність
- різний
- через
- вид
- Віртуальний
- обсяг
- було
- we
- Web
- веб-сервіси
- тижня
- ДОБРЕ
- були
- коли
- який
- в той час як
- ВООЗ
- чий
- широкий
- Широкий діапазон
- волі
- вікно
- з
- в
- Work
- робочий
- Трудові ресурси
- робочий
- працює
- лист
- ви
- вашу
- зефірнет