কন্টেন্ট
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
টারবোনমিকের সিইও বেন নাইয়ের সাথে আমাদের আলাপ।
সম্ভবত আপনি স্বায়ত্তশাসিত কম্পিউটারিংয়ের কথা শুনেছেন। এটি কোনও কম্পিউটার বা সিস্টেমকে স্ব-সংগঠিত করার এবং স্ব-পরিচালনার ক্ষমতা বোঝায়। এবং, সম্প্রতি অবধি, এটি এখনও ভবিষ্যতের পাইপ স্বপ্নের কিছুটা ছিল। স্বায়ত্তশাসন ব্যবস্থা কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আমরা আরও কিছু জানতে চেয়েছিলাম, তাই আমরা টারবোনমিকের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা এবং বাইন ক্যাপিটাল ভেঞ্চারের ব্যবস্থাপনা পরিচালক বেন নাইয়ের সাথে কথা বললাম। তাদের সফ্টওয়্যারটি কী করে তার আরও নিখুঁতভাবে চিত্রিত করার জন্য টার্বোনমিক (পূর্বে ভিএমটুর্বো) সম্প্রতি একটি পুনরায় ব্র্যান্ড পেয়েছিল। নতুন নামটি তার অ্যাপ্লিকেশন ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্মে টার্বোনমিকের মূল থিমগুলি অন্তর্ভুক্ত করেছে: টার্বো (রিয়েল-টাইম পারফরম্যান্স), স্বায়ত্তশাসন নিয়ন্ত্রণ (স্ব-সংগঠিত এবং কাজের চাপ পরিচালনা) এবং অর্থনৈতিক নীতিগুলি (সরবরাহ এবং চাহিদা)। এখানে বেন অটোনমিক সিস্টেমগুলি এবং ক্রমবর্ধমান জটিল, ডেটা-চালিত পরিবেশে অটোমেশনের গুরুত্ব সম্পর্কে কথা বলেছেন।
Techopedia: শীর্ষস্থানীয় মূলধন পুঁজিপতিদের (ভিসি) জন্য ফোর্বস মিডাস তালিকায় আপনি অনেকবার উপস্থিত হয়েছেন। একজন উপাচার্য হিসাবে, কয়েক বছর ধরে বিশ্ব কতটা পরিবর্তিত হয়েছে তা নিয়ে পুরো প্রযুক্তি ল্যান্ডস্কেপটি দেখার জন্য আপনার কাছে একটি আকর্ষণীয় ভ্যানটেজ পয়েন্ট রয়েছে। আপনি ডেটা সেন্টারে জিনিসগুলি কতটা পরিবর্তিত হয়েছে তার পিছনে ফিরে তাকালে আপনাকে অবাক করে দিয়ে কী?
বেন নাই: সংক্ষিপ্ত উত্তর হ'ল আমি মনে করি তথ্য কেন্দ্রে পরিবর্তনের গতি লোকেরা যা দেখেছিল তা ছাড়িয়ে সত্যই ত্বরান্বিত হয়েছে। যা ঘটেছিল তা হল সফ্টওয়্যারটি সংজ্ঞায়িত ডেটা সেন্টারের এই বিকাশ এবং হার্ডওয়্যার থেকে মূলত বিমূর্ততা। এটি সফ্টওয়্যার উপাদানগুলির মধ্যে একটি পুরো বৃদ্ধি ড্রাইভ খুলল।
সুতরাং এখন, হার্ডওয়্যার বিক্রেতাদের (যারা দীর্ঘদিন ধরে প্রায় ডেটা সেন্টারে ফটক রক্ষক হিসাবে প্রায় দীর্ঘ সময় ধরে পরিবেশন করেছেন) রিফ্রেশ চক্রগুলি মোকাবেলা করার পরিবর্তে এটি এখন আক্ষরিক অর্থে খোলা হয়েছিল যে আপনি কীভাবে ধারণা তৈরি করতে পারবেন - কারণ সফ্টওয়্যার, সত্যিই, ধারণা হয়। ধারণা তৈরির ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধতা ছাড়াই এটি খুব উত্তেজনাপূর্ণ এবং মজাদার সময় হয়ে গেছে, তবে ডেটা সেন্টারে পরিবর্তনের গতি এমনকি ডেটা সেন্টারের সংজ্ঞাও আগের চেয়ে বৈবাহিকভাবে এবং আরও দ্রুত বিকশিত হয়েছে।
এ সম্পর্কে আমার কাছে আকর্ষণীয় কিছু মনে হচ্ছে যখন আমরা একটি সফ্টওয়্যার সংজ্ঞায়িত ডেটা সেন্টারে গিয়েছিলাম, হার্ডওয়্যার বিশ্বের সমস্ত কন্ট্রোলার এবং এপিআই এবং নকগুলি সফ্টওয়্যারটিতে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল। আমরা যা করেছি তা পারফরম্যান্স এবং উত্পাদনশীলতা চালানোর নতুন পদ্ধতির শর্তে এটি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করেছিল, যা এই অ্যাপ্লিকেশনটির চাহিদা এবং পরিবর্তনটি গ্রহণ করা এবং তাদের সফ্টওয়্যারটিতে পুনরায় সংজ্ঞায়িত নিয়ন্ত্রকদের সাথে বেঁধে রাখা উচিত, শেষ পর্যন্ত, এটি সফ্টওয়্যারটি সফটওয়্যার.
আপনি যখন এটি করেন এখন আপনি অ্যাপ্লিকেশন স্তর এবং অবকাঠামোগত স্তরের মধ্য থেকে মানব মিডওয়্যারটি সরিয়ে ফেলতে পারবেন কারণ এখন প্রথমবারের মতো, আপনি তাদের সরাসরি একসাথে বেঁধে রাখতে পারেন - এখানে একটি গুরুত্বপূর্ণ শব্দ - স্বায়ত্তশাসিতভাবে, অর্থাত্ আক্ষরিক অর্থে অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে স্ব-পরিচালনা ও স্ব-সংগঠিত করার অনুমতি দেয়।
এটি এই অর্থে এটি অর্থনৈতিকও করে তোলে যে এখন চাহিদা সরবরাহের সন্ধান করছে এবং আমরা আইটি-র একটি ভোক্তা মডেল, বরাদ্দ-ভিত্তিক মডেল বা সরবরাহ-ভিত্তিক মডেলের পরিবর্তে একটি অর্থনৈতিক মডেলের দিকে মনোনিবেশ করেছি। এটি আইটি বা কোনও প্রযুক্তি শিল্প পরিচালনার মডেলটি কীভাবে চালানো উচিত সে গল্পের একটি চমত্কার মৌলিক টুইস্ট। এবং এর ফলশ্রুতিতে আরও ভাল পারফরম্যান্স, এবং ব্যয়ের ক্ষেত্রে আরও দক্ষতা তৈরি হয়েছিল। এটি গ্রাহকদের অনেক বেশি চটচটে এবং স্থিতিস্থাপক করে তোলে এবং বাজারে শ্রমের আরও ভাল ব্যবহার করে
হেরস, সফ্টওয়্যার-সংজ্ঞায়িত প্রতিটি ডেটা কেন্দ্রের সাথে ২০১ 2016 সালে যা ঘটেছিল তা নিয়ে এত বিড়ম্বনা কী। প্রথমে, আপনি অ্যাপ্লিকেশনগুলি কখন ভেঙে যায় তা আবিষ্কার করার জন্য আপনি আপনার হার্ডওয়্যারটি পর্যবেক্ষণ করছেন, এর অর্থ তারা কোনও পরিষেবার মান বা এসএলএ লঙ্ঘন করেছে, তবে ত্রুটিটি সনাক্ত করার জন্য আমরা যখন সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করছি, তখন আমরা মেশিন দ্বারা উত্পাদিত সতর্কতাগুলির জন্য হার্ডওয়্যারে ফিরে যাই । দ্বিতীয় সূত্রটি হ'ল আমরা এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে অনুমতি দিচ্ছি যা ব্যবসা চালাচ্ছে এবং তারপরে তৃতীয়টি হ'ল আমরা সেই পুনরাবৃত্তি করা মেশিন দ্বারা উত্পাদিত সতর্কতাগুলি গ্রহণ করি এবং সেই সতর্কতাগুলি আমরা হস্তান্তর করি we মানুষ.
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
এটি পিছনে হতে হবে।
এবং তাই আমরা এখানে বরাদ্দ বা অনুমান থেকে দূরে আইটি ম্যানেজমেন্ট মডেলটি পরিবর্তন করতে এবং চাহিদা ভিত্তিক, খরচ-ভিত্তিক, মডেলটিতে ফিরে যেতে চেয়েছিলাম।
পড়ুন: ডিমান্ড-চালিত ডেটা সেন্টার - ওয়াল স্ট্রিট থেকে সিস্টেম প্রশাসকরা কী শিখতে পারেন
Techopedia: এখন যেহেতু আপনি এটি উল্লেখ করেছেন, হ্যাঁ, আমরা সফ্টওয়্যার-সংজ্ঞায়িত কিছু তৈরি করছি, তবে তারপরে সতর্কতাগুলি কেবল প্রক্রিয়াটির ধীর অংশে প্রেরণ করা হচ্ছে, যা আপনি বলেছিলেন, মানব মিডওয়্যার।
আপনি স্বায়ত্তশাসন শব্দটি উল্লেখ করেছেন। আপনি আইটি-তে স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমগুলির গুরুত্ব সম্পর্কে আরও কিছুটা কথা বলতে পারেন? নামটি ভিএমটার্বো থেকে টার্বোনমিকের পরিবর্তনে দেওয়া হয়েছে, আমি এটির বেশিরভাগ লোকের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ অনুমান করছি।
বেন নাই: একেবারে। প্রথম এবং সর্বাগ্রে, এর সংজ্ঞা স্বায়ত্তশাসন, যখন এটি কম্পিউটারে প্রয়োগ করা হয়, এমন সিস্টেমগুলির আশেপাশে থাকে যা স্ব-পরিচালনা করতে পারে, স্ব-সংগঠিত করতে পারে।
সুতরাং বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলির কথা চিন্তা করুন, অনুসন্ধানের অ্যালগরিদমগুলির কথা চিন্তা করুন, বড় ডেটার কথা ভাবেন, যা মানুষ এখন "গভীর শিক্ষার" নামে ডাকে। সেগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ফর্ম of আমার কাছে টার্বোনমিক সম্পর্কে সবচেয়ে আকর্ষণীয় বলে মনে হয় এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চূড়ান্ত রূপ কারণ অ্যাপ্লিকেশন কাজের চাপগুলি স্বতঃস্ফূর্তভাবে সফ্টওয়্যারটিতে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে যে কোন অবকাঠামোগত উপাদানগুলি তাদের চালিত করা উচিত এবং কখন তাদের নিজের স্থান পরিবর্তন করতে হবে, নিজের আকার নিতে হবে, নিজেকে শুরু করতে এবং থামাতে হবে, তাদের ক্লোন করুন। এটি সত্যই, সত্যই আকর্ষণীয় - এবং আমরা ভার্চুয়ালাইজেশন, বা পাত্রে বা মেঘের দ্বারা সরবরাহিত বিমূর্ততা এবং তরলতা কাজে লাগিয়ে এটি করি।
তারপরে, বিভিন্ন ধরণের চাহিদাগুলির অনুরূপ বিমূর্ততা থাকা - যাতে আপনার ভিএম হতে পারে, আপনার পাত্রে থাকতে পারে, আপনার কাছে জেভিএম থাকতে পারে - আমরা এই সমস্ত চাহিদার ফর্মগুলি এবং সরবরাহের এই সমস্ত ফর্মগুলি এবং তারা বিমূর্ত হয়ে দেখছি। সুতরাং, আসুন আমরা সেই দাবিটি বাছাই করি বা সরবরাহের সাথে মিলে যাই। এবং তারপরে যদি তারা একটি শারীরিক হোস্টে থাকে এবং এটি সংক্রামিত হতে শুরু করে, বরং এটি ব্যর্থ হতে দেয় এবং একটি সতর্কতা তৈরি করতে এবং অ্যাপ্লিকেশনটি প্রয়োগ করতে শুরু করে, আপনি জানেন, ফুঁ দিয়ে উঠবেন, কেন কেবল এটিকে সরানোর সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেবেন না কেন? মেনে নেয়া যায়? যতক্ষণ আপনি নিজের সিদ্ধান্তটি নির্ধারণ করে থাকেন - যতক্ষণ না সরানো এবং ফিরে সরিয়ে নেওয়া ব্যয় - তবে আপনি বাস্তবে আরও আকর্ষণীয় সংস্থান বরাদ্দের সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
Techopedia: আমি সরবরাহ এবং চাহিদা উপমা পছন্দ করি love অর্থনৈতিক তত্ত্বে, সরবরাহের উত্সগুলি স্বল্প সময়ে স্থির হয় এবং কেবলমাত্র দীর্ঘ সময়ের মধ্যে এটি পরিবর্তিত হতে পারে। আপনি যা বর্ণনা করছেন তার মধ্যে - যদি আপনি সেই অর্থনৈতিক উপমা রাখেন - আপনি পুরো দৃষ্টান্তটি পরিবর্তন করছেন। যে, আপনি স্বল্প সময়ের মধ্যে সরবরাহ পরিবর্তন করতে পারেন, তাই না? আপনি আসলে আরও দক্ষ হওয়ার জন্য সম্পূর্ণ নমনীয়তা পেয়েছেন এবং বাজার হিসাবে উত্স ব্যবহারের কথা চিন্তা করে, রিয়েল টাইমে প্রায় দক্ষ বাজার রয়েছে?
বেন নাই: আপনি ঠিক বলেছেন। এটি একটি অর্থনৈতিক মডেল যা নীতি হয়ে ওঠে যার চারপাশে চাহিদা সরবরাহ পায় তবে এটি অর্থনৈতিক নীতিগুলি ব্যবহার করে আইটি পরিচালিত হয়। এবং জন মেনার্ড কেইনস যেমন বলেছিলেন, "দীর্ঘমেয়াদে আমরা সবাই মারা গেছি।"
Techopedia: আমি মনে করি না আপনি এই মুহুর্তে এমন কোনও সিআইওর সাথে দেখা করেছেন যে মেঘে আরও সংস্থান স্থাপনের জন্য ইতিমধ্যে সরানো হয়নি বা গুরুত্বের সাথে ভাবছেন না contemp আপনি আগামী বছরগুলিতে শিল্পটি কোথায় যেতে দেখছেন?
বেন নাই: আমি মনে করি আপনি বেশ কয়েকটি পরিবর্তন দেখতে যাচ্ছেন। এটি আমাদের কাছে বেশ স্পষ্ট যে এটি প্রযুক্তির পুরোপুরি পুনরূদ্ধারকারী হতে চলেছে না। মেইনফ্রেম যেমন এখানে রয়েছে তেমনি আপনি কখনও 100% রিপ্ল্যাটফর্মটি দেখতে পাবেন বলে আমি মনে করি না। সম্ভবত আপনি একটি হাইব্রিড বিশ্ব দেখতে পাবেন। আপনার কাছে ব্যক্তিগত এবং পাবলিক থাকবে, তবে আমি মনে করি পাবলিক সত্যই পাবলিক একাধিক মেঘ হবে, পাবলিক একক মেঘ নয়। এখানকার বৃহত্তম খেলোয়াড়দের দিকে তাকানোর ক্ষেত্রে কেবল হাতে গোনা কয়েকজন রয়েছেন। তবে আপনি যখন ইউরোপ বা বিশ্বে যান, আপনি অনেক ক্যারিয়ার দেখতে পান যা সমস্ত মেঘও রয়েছে, এবং তাই আমি মনে করি না যে এটি একটি বড় লাফালাখি, তাই না? আসল প্রশ্নটি, যদিও, গ্রাহকরা কীভাবে তাদের কাজের চাপ চালানোর জন্য সঠিক মেঘের উত্স তৈরি করবেন? সংস্থার পিছনে আমাদের তত্ত্বটি এটি যে কোনও কাজের চাপ চালাতে সক্ষম হওয়া উচিত যে কোনও অবকাঠামো, যে কোন জায়গায়। অন-প্রিম বা অফ এবং অর্থ যে কোনও সময়, কারণ মনে রাখবেন যে সময়টি চাহিদার জন্য সারোগেট।
সুতরাং, যখন চাহিদা পরিবর্তন হয়, আপনি মেঘে ফেটে যেতে চাইতে পারেন। বা যদি আপনি সেই কাজের চাপগুলি স্থায়ীভাবে মেঘে স্থানান্তরিত করতে চলেছেন তবে আপনি কোন কাজের বোঝা পিছনে টানতে যাচ্ছেন? কারণ এখন আপনার ডেটা সেন্টারে আপনার ক্ষমতা রয়েছে। কেন দুবার বেতন দেবে? এবং তাই আজ আমরা ভেরিজন ইন্টেলিজেন্ট ক্লাউড কন্ট্রোলের সাথে অন্য পরিবেশগুলির সাথে একসাথে যে জিনিসগুলি করি তা হ'ল গ্রাহকরা কেবল দামের ভিত্তিতে নয়, সেই কাজের চাপগুলি কোথায় চালাবেন সে সম্পর্কে তাদের সিদ্ধান্তকে ভিত্তি তৈরি করতে দেয় কারণ দাম আপনাকে লক করতে পারে তবে আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে ly অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা উপর। তারপরে আপনার অন্যান্য মূল্য থাকতে পারে যেমন দাম, বা সম্মতি, বা ডেটা সার্বভৌমত্ব, বা সুরক্ষা এবং অন্যান্য সংস্থান যা কেবলমাত্র এই বাজারে আমরা বর্ণনা করছি তার মধ্যে মূলগতভাবে বাণিজ্যযোগ্য সম্পদ।
Techopedia: এটাই কি অর্থনৈতিক মডেল?
বেন নাই: হ্যাঁ। সুতরাং এটি সব ফিরে এসেছে অর্থনৈতিক মডেলটিতে। এটি কতটা যৌক্তিক তা ভেবে দেখুন। এটি কেবল কোনও উপমা নয়, আসলে এটিই মডেলটির কাজ করার উপায়। কাজের চাপের বাজেট রয়েছে এবং কাজের চাপগুলি কুইউিং তত্ত্ব এবং ভিড়ের দিকে নজর দেয় এবং তাই এটি আরও প্রসারিত। যখন এটি ভিড় শুরু করে তখন এটি লিনিয়ার দাম বৃদ্ধি হয় না; এটি তাত্পর্যপূর্ণভাবে উঠে যায়, বাজেটের উপর প্রভাব ফেলতে বাধ্য করা হয় এবং কাজটির চাপটি সরানোর সিদ্ধান্ত নিতে বাধ্য করে।
যতক্ষণ আপনি ডেটা সেন্টারের সমস্ত জটিলতা বিমূracted় করেছেন ততক্ষণ আপনি এখন একটি এক্সট্রিমিও বাক্স, একটি খাঁটি স্টোরেজ বাক্স, এবং একটি কম্পাইলেন্ট বক্স এবং একটি 3 পার বাক্সের আইওপিএস বাণিজ্য করতে পারবেন কারণ এগুলির সবগুলিরই আলাদা আইওপিএস বৈশিষ্ট্য রয়েছে তবে অ্যাপ্লিকেশনটি পারে সুতরাং নিজের পছন্দমতো এই সংস্থানগুলি কিনুন। এটি ঠিক সিপিইউ বা ভিসিপিইউ, এমইএম বা ভিএমইএম দেখার চেয়ে আলাদা নয়? এগুলি সকলেই ব্যবসায়ের যোগ্য, সুতরাং আমি কি এখানে বা এখানে চালানো উচিত? এটা কোন ব্যাপার না! এখানকার সাধারণ পণ্য হ'ল অবকাঠামোগত সরবরাহ।
এখানকার সাধারণ পণ্য হ'ল অবকাঠামোগত সরবরাহ এবং গুরুত্বপূর্ণ কারণ হ'ল - আমি একটি উপমা ব্যবহার করতে যাচ্ছি - যদি মনে থাকে তবে
1978 সালে ফিরে আমরা এয়ারলাইনসকে নিয়ন্ত্রণহীন করেছিলাম। তার আগে, প্রতিটি আসন সমান ছিল, আমরা তাদের সকলকে একই দাম দিয়েছি এবং এটি যৌক্তিক হলেও এটি ভুল ছিল কারণ ভোক্তা হিসাবে, অর্থ প্রদানের ইচ্ছুকতা অনেক আলাদা ছিল। সুতরাং, আসনগুলি একটি পণ্য ছিল, তবে চাহিদার প্রতি দৃষ্টি নিবদ্ধ করে পরিবর্তিত হয়ে আসন প্রতি মূল্য - যদিও আসনগুলি একই ছিল - আপনি অর্থ প্রদানের জন্য বিভিন্ন ইচ্ছাকে নির্ধারণ করতে পারেন। সুতরাং আমরা যা করেছি তা হ'ল আমরা সেই সংস্থানটি গ্রহণ করেছি যা সাধারণ পণ্যকে প্রতিনিধিত্ব করে, ওয়েবে প্রকাশ করে - প্রথমে এটি ছিল সাবের এবং অ্যাপোলো, তবে তারপরে এটি ট্র্যাভেলোকটি, কায়াক এবং প্রাইক্রাইনে পরিণত হয়েছিল।
হঠাৎ করেই, যখন আপনি সরবরাহটি বাছাই করতে দিতেন, দেখুন এবং দেখুন পুরো শিল্পটি পরিবর্তিত হয়েছে। লোড ফ্যাক্টরগুলি বেড়ে গেল তবে উড়ানের ব্যয় হ্রাস পেয়েছে এবং এই দেশে আমাদের যে সমস্ত বিমান সংস্থাগুলি রয়েছে তা আধুনিকীকরণে পরিণত হয়েছে। এটি একটি দুর্দান্ত অগ্রগতি ছিল। ওহ, এবং যাইহোক, আপনি যদি আজ প্রাইসলাইনের দিকে নজর দেন তবে এটির মূল্য billion 70 বিলিয়ন। যে কোনও এয়ারলাইন্সের চেয়ে বেশি এবং তারা একটিও বিমানের মালিক নয়।
Techopedia: মজাদার. আমি কখনই সত্যই সেভাবে ভাবিনি ...
বেন নাই: তাদের বিমান নেই, তাদের কোনও গেট নেই, তাদের কোনও আসনের মালিকানা নেই, তারা কোনও পাইলট নিয়োগ করে না, তাই না? এবং তারপরে আপনি বলছেন, "তবে আমাদের সরবরাহ-ভিত্তিক কেন্দ্রিক অর্থনীতি সম্পর্কে কী কী উদাহরণ রয়েছে?" আসুন স্যুইচ করুন Hotels হোটেলগুলি সরবরাহ ভিত্তিক, ঠিক আছে? আপনার কাছে একটি হোটেল আছে, আপনি এটি স্থানান্তর করতে পারবেন না You আপনি এই ঘরগুলি পেয়েছেন got তবে আপনি কীভাবে এই ঘরগুলি মূল্যবান করবেন? এবং হোটেল ডটকম, এবং এক্সপিডিয়া, এবং ট্র্যাভেলক্লিক ইত্যাদির পাশাপাশি আসে এবং একই ঘটনা ঘটেছিল restaurants আপনি রেস্তোঁরাগুলিতে তাকান এবং আপনি ওপেন টেবিল পেয়েছেন Yellow আপনি ইয়েলো পেজগুলিতে তাকান mostly বেশিরভাগই প্রতিস্থাপন করা হয়েছিল That গুগল দ্বারা। আপনি সংবাদপত্রগুলিতে শ্রেণিবদ্ধ বিজ্ঞাপনগুলি দেখুন এবং সেগুলি ইবে বা ক্রেগলিস্ট দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছিল।
আমার প্রিয় উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হলেন উবার। আপনি যদি কোনও শহরে ঘোরাফেরা করেন তবে দেখবেন লোকের জন্য অপেক্ষা করা ক্যাবগুলির একটি লাইন দেখতে পাবেন এবং তারপরে আপনি একই শহরের অন্য অংশে যান এবং সেখানে ক্যাবগুলির জন্য অপেক্ষারত লোকগুলির একটি লাইন। এবং আপনি মনে করেন, এই পোষাক ঠিক আছে। এরপরে উবার আসে, যা স্মার্টফোনটি ডিমান্ড ড্রাইভ সরবরাহ করতে দেয়। এখন, উবারের সাথে, আপনি 10 মিনিটের মধ্যে 90% চাহিদা পূরণ করেছেন, যখন ট্যাক্সি ক্যাব বিশ্বে 90% চাহিদা 10 মিনিটের মধ্যে পূরণ হয় না এবং এজন্যই উবারের সর্বশেষ রাউন্ডটি ছিল 62 বিলিয়ন ডলার। এবং মনে রাখবেন, তারা কোনও ক্যাব বা গাড়ি মালিক নয়!
Techopedia: সুতরাং একটি সাধারণ ডেটা সেন্টারে আমরা মূলত একটি ক্যাব হিলিংয়ের মতো একই কাজ করছি, তাই না?
বেন নাই: সুতরাং এটি সম্পর্কে এইভাবে ভাবুন: কাজের চাপগুলি বাজেট ধারক, কারণ আমরা ডেটা কেন্দ্রটি তৈরি করেছি। সুতরাং, তারা উদাহরণস্বরূপ কার্যকরভাবে আপনার মানুষ। তারপরে আমার কাছে এই সংস্থান আছে, এই সাধারণ উত্স, সমস্ত সম্পূর্ণ বিমূর্ত। এটিকে সরবরাহ হিসাবে বলা হয় এবং এটি সর্বত্রই হতে পারে - সার্ভার এবং কম্পিউটারের পরিবেশ থেকে শুরু করে নেটওয়ার্ক পর্যন্ত, স্টোরেজ পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশনটির নীচে এর সমস্ত কিছু প্রয়োজন। এখন আমরা যা চাই তা নিশ্চিত করা যে এটি একটি দক্ষ বাজার। সুতরাং, সেই বাজেটধারীদের স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করতে সক্ষম হতে হবে, স্বায়ত্তশাসিত এবং আসল সময়ে অর্থ কাজের চাপ নিজেই বা এই ক্ষেত্রে, প্রয়োগের উপর চাহিদার পরিবর্তনের পরিমাণ দেওয়া। কেন এটি সরবরাহ সন্ধানের চাহিদাটির সাথে খুব অনুরূপ। এই সিস্টেমটি ব্যবহার করে আপনি অ্যাপ্লিকেশনটির যত্ন নেওয়ার এবং খাওয়ানোর সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কোনও মেশিন-উত্পাদিত সতর্কতার জবাব দেওয়ার জন্য কোনও মানব শ্রম বাধা নিয়ে অপেক্ষা করছেন না বলে আপনি আরও ভাল অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্সের সাথে বাধা পেয়েছেন। পরিবর্তে আপনি আসল সময়ে এটি করছেন। এবং আপনি এটি স্কেল এ করছেন কারণ এই প্রতিষ্ঠানগুলি, এই গ্রাহকরা দিনে কয়েক হাজার অ্যাপ চালায় এবং তাদের সম্পাদন করতে হয়।
সুতরাং, প্রথমে আপনি আরও অনেক ভাল পারফরম্যান্সের অভিজ্ঞতা অর্জন করছেন। তদতিরিক্ত, আপনার লোকেরা দিনকর্মী হয়ে কাটাচ্ছে না। পরিবর্তে, তারা চিন্তাবিদ হয়ে ফিরে যাচ্ছেন এবং তারা কেবল মেশিন দ্বারা উত্পাদিত সতর্কতা গ্রহণ করছেন না, তারা আসলে ব্যবসায়ের সহায়তা করতে পারে সে সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করছেন। তারা মাইক্রো পরিষেবাদি কৌশল এবং হাইব্রিড এবং মাল্টি-ক্লাউড কৌশল এবং সফ্টওয়্যার সংজ্ঞায়িত নেটওয়ার্ক এবং নেটওয়ার্ক ফাংশন এবং ভার্চুয়ালাইজেশন সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করছে - এই সমস্ত জিনিস যা প্রকৃতপক্ষে ব্যবসায়কে এগিয়ে নিয়ে যায় এবং ব্রেক-ফিক্স অ্যাপ্লিকেশন ক্যারান্ড ফিডিংয়ের জগত থেকে বেরিয়ে আসে, বা সতর্কতা সাড়া।
আমরা প্রকৃতপক্ষে খুঁজে পাচ্ছি যে ডেটা সেন্টারের মূলধনের 40% থেকে 60% এর মধ্যে যে কোনও জায়গা সরবরাহ করা শেষ হয়েছে এবং আমরা এটির পুনরায় বরাদ্দ করার জন্য প্রচুর পরিমাণে বহন করতে পারি - সুতরাং, নতুন হার্ডওয়্যার ক্রয় এড়ানো - বা ডিকোমিশন এবং কারণ এটি এতটাই গুরুত্বপূর্ণ -
Techopedia: দুঃখিত আমাকে এটি পরীক্ষা করতে দিন, 40-60%? দুঃখিত, এই সংখ্যাটি চমকপ্রদ।
বেন নাই: হ্যাঁ. এবং এর চেয়ে গুরুত্বপূর্ণটি হ'ল এই দেশে বিদ্যুতের 14% ডেটা কেন্দ্র দ্বারা গ্রাস করা হয়।
Techopedia: সুতরাং আমরা যদি আমাদের ডেটা সেন্টারগুলিকে মাত্রাতিরিক্ত ব্যবস্থা না করে থাকি তবে আমরা দেশের পুরো বিদ্যুৎ ব্যবহারের 5-8% সঞ্চয় করতে পারি?
বেন নাই: আমি আপনাকে কিছুটা ব্যাক-আপ দিচ্ছি আপনাকে বোঝাতে কেন, ঠিক আছে? এটি সরবরাহ ভিত্তিক অর্থনীতির বিশ্বে ফিরে যায়। প্রথমত, যখন আপনার একটি নতুন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে এবং আপনি কোনও আইটি শপ পরিচালনা করছেন, আপনি এটি কীভাবে আকার দিন?
Techopedia: হ্যাঁ, আপনি স্থপতি যান এবং তারা অনুমান, ঠিক আছে? এবং তারপরে এটি বিরতি না হওয়া পর্যন্ত তারা অপেক্ষা করে।
বেন: হুবহু আপনি ব্যবসায়ের লাইনে যান এবং আপনার কথোপকথন হয় এবং তারা জানেন না যা তারা জানেন না। সুতরাং তারা অনুমান করছে এবং আপনি অনুমান করছেন, এবং একসাথে আমরা চেষ্টা করব এবং অনুমান করি যে আকারটি কী হওয়া উচিত।
সুতরাং, আপনি চার বা আটটি ভিসিপিইউ বরাদ্দ করতে যাচ্ছেন। এখন, মজার বিষয়টি হল বরাদ্দটিতে একটি শারীরিক পা বা শারীরিক সার্ভারের ভার্চুয়াল ফুট অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই অ্যাপ্লিকেশনটি থেকে প্রতিবারই অনুরোধ আসে, এটি চার বা আটটি ভিসিপিইউ হিসাবে সজ্জিত হতে চলেছে। এটি মূলত কোনও রেস্তোঁরাে গিয়ে বলা এবং আপনি চার বা আটজনের পার্টি হয়ে থাকেন, যদিও আপনি কেবল একটির পক্ষ হতে পারেন like আপনি কখনই বসে থাকবেন না।
আমরা আমাদের অনুমানগুলি অতিরিক্ত বরাদ্দ করি, যার অর্থ আমরা সবচেয়ে খারাপ পারফরম্যান্স পাই এবং এটি ব্যয়বহুল। এটি এক নম্বর সমস্যা। দুই নম্বর সমস্যাটি হ'ল এখন আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির যথাযথ আকার দিতে পারবেন না, যা প্রশ্নটি করে: আপনি যদি আকারটি না ধরেন তবে আপনি এটি কীভাবে রাখবেন?
আপনি আবার অনুমান করছেন। ঠিক আছে, সুতরাং এখন আমরা প্রথম জিনিসটি অনুমান করছি, আমরা দ্বিতীয় জিনিসটি নিয়ে অনুমান করছি, তারপরে এখানে ভিএম স্প্রোল নামে একটি জিনিস আছে বা এটির কোনও চাহিদা ছাড়াই ভিএম আছে। এটি অপসারণের পরিবর্তে তার রাজ্যে রেখে দেওয়া হয়েছে এবং এটি হার্ডওয়্যারও সংরক্ষণ করে। তারপরে আমরা যা করি তা হ'ল মানব-ভিত্তিক historicalতিহাসিক দক্ষতার মডেলটিতে এই সমস্ত জিনিস একসাথে রাখার চেষ্টা করা হয় এবং যেহেতু আমরা কেবল বছরে একবার বা দু'বার চালাই, তাই আমরা আরও একটি হেজেট তৈরি করেছি, তাই 20-30% কথা বলছিলাম হেজ কারণ চাহিদা এই সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বৃদ্ধি পেতে পারে এবং তারপরে আমরা "ক্লাস্টারটি বন্ধ করব", কারণ আমরা সেই হোস্টকে "পরিপূর্ণ" বলে বিবেচনা করব। ঠিক এখনই আপনি এখন আপনার ডেটা সেন্টারের সক্ষমতা অর্ধেকের বেশি লক করে ফেলেছেন এবং এটি অতিরিক্ত ব্যবস্থাপিত।
Techopedia: এটি ব্যর্থতার জন্য আপনি সেট আপ করার মতো, যেমন পুরানো দৃষ্টান্তের কোনও সম্ভাব্য উপায় নেই যেমন আসলে বিধান রাখা বা ছড়িয়ে দেওয়া না ...
বেন নাই: আপনি যা দেখেছেন এবং পরিচালনা করছেন তা যদি অবকাঠামোগত সরবরাহ হয় তবে আপনি কীভাবে জানেন যে আপনি যদি দেখতে না পান এবং বুঝতে না পারছেন এবং চাহিদা অনুসারে রিয়েলটাইম হওয়ার মতো পর্যাপ্ত সরবরাহ রয়েছে তবে কীভাবে আপনি তা জানেন? আপনি যদি দেখেন যে সবগুলি সরবরাহ করা হয় তবে কীভাবে আপনি কীভাবে জানবেন যে আপনার পর্যাপ্ত পরিমাণ আছে? আপনার যদি খুব বেশি থাকে তবে কীভাবে জানবেন?
Techopedia: ঠিক আছে, আপনি সম্ভবত আরও কিছু অনুমান করার জন্য আরও কয়েকটি মাথা ভাড়া নিয়েছেন। আপনি এই সমস্যাটি তদন্ত করতে আরও অর্থ ব্যয় করেছেন, তাই না?
বেন নাই: এবং আপনি এখনও এর অর্ডারে মৌলিকভাবে অতিরিক্ত ব্যবস্থার উপর ভিত্তি করে চলেছেন, একে অর্ধেক বলুন এবং আপনি অকারণে হার্ডওয়্যার কিনেছেন। প্রথম ইনস্ট্যান্টেশনে ভার্চুয়ালাইজেশনের পিছনে পুরো ধারণাটি প্রতিটি একক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য হার্ডওয়ারের একটি ডেডিকেটেড স্ট্যাক রাখার পরিবর্তে ছিল, আমি এই কাজের চাপকে ডেডিকেটেড স্ট্যাকের মধ্যে স্থানান্তর করতে সক্ষম হব এবং তাই, পুরো ধারণাটি ছিল হার্ডওয়্যার সরবরাহের ব্যবস্থা সেই সমস্ত হার্ডওয়্যার মূলধনের পর্বের যোগফলের পরিবর্তে পিকের গড় পর্যন্ত।
তবে, আপনি এখন যখন রিয়েল-টাইম স্বায়ত্তশাসন নিয়ন্ত্রণ, পারফরম্যান্স নিয়ন্ত্রণ, ভিএম বা ধারক বা মেঘের ব্যবহারের দিকটি গ্রহণ করেন এবং আপনি একই জিনিসটি নিয়ে ভাবেন; আমরা কি করি? আমরা বাইরে যাই এবং আমরা প্রতিটি একক অ্যাপ্লিকেশনকে চাপ দিয়ে থাকি এবং সেখানে হাজার হাজার থাকে - গ্রাহকের আকারের উপর নির্ভর করে একটি পরিবেশে কয়েক হাজার থেকে হাজার হাজার অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে - এবং তাই আমরা সিপিইউতে, ভিসিপিইউতে, এমইএম এর জন্য স্ট্রেস টেস্টে যাই ভিএমইএম, এবং তাই সমস্ত বিভিন্ন উপাদান বা সংস্থান ঠিক আছে? এবং তারপরে আমরা আবার শিখরের যোগফলের ভিত্তিতে বিধান করি। পার্থক্যটি হ'ল যদি আপনার কাছে শ্রমের সাথে কোনও বাধা বা বাধা না থাকে এবং আপনি এখন গড় শৃঙ্খলার ব্যবস্থা করতে পারেন, অনুমান করুন যে আমরা কী করতে পারি? আমরা সেই পরিবেশটি সক্রিয়ভাবে পরিচালনা করতে পারি কারণ সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলি একসাথে সবসময় স্পাইক করে না।
Techopedia: কি দারুন. ভার্চুয়ালাইজেশনটি প্রথমে যা হওয়ার কথা ছিল তা সত্যিই ফিরে আসবে।
বেন: এটি ভার্চুয়ালাইজেশন বা ধারককরণ 2.0: আসল সময়, স্বায়ত্তশাসন সম্পাদন নিয়ন্ত্রণ performance
Techopedia: সুতরাং যদি পুরানো ব্রেক-ফিক্স লুপটি চিন্তাভাবনার একটি পুরানো উপায় হয় তবে আপনি সামনের লাইনের গড় লোককে কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করবেন?
বেন নাই: আমি আপনাকে একটি সাধারণ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারি: কেন একজন নিরীক্ষণ করে?
Techopedia: আচ্ছা আপনি কি জানতে চাইছেন যে কী ভুল হচ্ছে বা যখন কিছু ভুল হচ্ছে, তাই না?
বেন নাই: ঠিক আছে. হ্যাঁ। কখন ভেঙে যায় তা আপনি জানতে চান। তবে কেন আপনি এটি ভেঙে যেতে চান? এটাই পুরো প্রশ্ন। দেখুন, আপনি অনিবার্যভাবে আপনার বিভাগ কেন্দ্রের কিছু বিভাগ বা অংশগুলির জন্য কিছু নজরদারি করতে যাচ্ছেন তবে মৌলিকভাবে যদি আমি নিশ্চিত করতে পারি যে আমার অ্যাপ্লিকেশনগুলি আমরা কাঙ্ক্ষিত রাজ্যটিকে যেভাবে কল করি তাতে দক্ষতার সাথে চলছে, যা সঠিক পরিমাণের সংস্থান আছে তাদের রিয়েল টাইমে সমর্থন করুন, এটি পর্যবেক্ষণের জন্য অপেক্ষা করার, এবং সতর্ক করার চেয়ে এবং তার প্রতিক্রিয়া জানাতে চেষ্টা করার চেয়ে অনেক উন্নত একটি বিশ্ব।
ভার্চুয়ালাইজেশন যখন প্রথম সফ্টওয়্যার দ্বারা সংজ্ঞায়িত ডেটা সেন্টারগুলিকে উত্সাহ দেয়, তখন এটি ছিল একটি সত্যই আকর্ষণীয় অগ্রগতি, তবে তারা এটিকে অনেক দূরে নিয়েছিল কারণ তারা নিজেদেরকে ভবিষ্যতের ডেটা সেন্টার অপারেটিং সিস্টেম বলে এবং এটি সরাসরি বাক্স থেকে এসেছে, তাই না? তবে আপনি যদি সত্যই যান এবং অপারেটিং সিস্টেমটি যে পাঁচটি কাজ করার কথা বলেছিল তা সন্ধান করে, প্রথমটি হ'ল পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট। সুতরাং, আমাকে আপনাকে জিজ্ঞাসা করা যাক, কোনও হাইপারভাইজার কী পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট করে?
Techopedia: অবশ্যই না.
বেন নাই: কোন অধিকার নাই. তারপরে দ্বিতীয় জিনিসটি হ'ল সংস্থান বরাদ্দ। সুতরাং, হাইপারভাইজার কি সংস্থান বরাদ্দ করে? না।
চাকরীর সময়সূচী সম্পর্কে কীভাবে? রিজার্ভেশন সম্পর্কে কি? কীভাবে পরিকল্পনা? না, না, এবং না। সুতরাং হঠাৎ করেই আপনি বুঝতে পারলেন যে তারা এটি কীভাবে সম্পাদন করেছে তা হ'ল তারা সতর্কতা জেনারেট করে এবং সতর্কতার সংখ্যা বৃদ্ধি এবং বৃদ্ধি পায় যখন আমরা উচ্চতর স্তরে সংস্থানগুলি ব্যবহার করি তবে আমরা আরও অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করি এবং কাজের চাপের আরও ফর্ম এবং আরও অনেকগুলি স্থান places যা তারা চালাতে পারে। হঠাৎ করেই, আমরা এই সমস্ত সতর্কতা দিয়ে মানুষকে পিষ্ট করছি।
তবে সবচেয়ে বড় বিষয় হ'ল মানুষেরা এই সতর্কতাগুলির তাড়া করে আমরা যা করছি তা ঘুরিয়ে দিচ্ছে আধুনিক ডেটা সেন্টার অপারেটিং সিস্টেমগুলিতে লোকেরা, এবং এটি অদ্ভুত কারণ এটি দেখা যাচ্ছে যে মানুষ ঘুমায়। মানুষের পরিবার রয়েছে, লোকেরা ছুটি নেয় এবং তাই লোকেরা অপারেটিং সিস্টেম হতে পারে না এবং সে কারণেই আমরা যা করেছি আমরা এই অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স কন্ট্রোল সিস্টেমটি তৈরি করেছি, টারবোনমিক, ঠিক এই পাঁচটি জিনিস করতে সক্ষম হতে। আমরা সম্মত হই যে হাইপারভাইসর একটি দুর্দান্ত আবিষ্কার, এবং পাত্রে এবং মেঘ, তবে আমরা সেগুলি তরলতার সরবরাহকারী হিসাবে দেখি; তারা কোনও অপারেটিং সিস্টেম নয়। অপারেটিং সিস্টেমের বাকি অংশগুলি একটি অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স কন্ট্রোল সিস্টেম থেকে আসে। এটি সেই কাজগুলি করে, এটি কার্য সম্পাদন পরিচালনা, সংস্থান সম্পদ বরাদ্দ, কাজের সময় নির্ধারণ, সংরক্ষণ এবং পরিকল্পনা করে - যা আমাদের কাছে রয়েছে তার পুরো মূল্য। এজন্যই আমরা বাজারের জায়গায় উপস্থিত রয়েছি।
Techopedia: আমাকে বলুন যে আপনি মনে করেন মেশিন লার্নিং বা এআই পরবর্তী সময়ে এই ক্ষেত্রে কী ভূমিকা পালন করে, আপনি জানেন, দুই থেকে পাঁচ বছর? এআই সহ টারবোনমিক কীভাবে ডেটা সেন্টার পরিবর্তন করে?
বেন নাই: কিছু অবিশ্বাস্য, আকর্ষণীয় সূচনাগুলি যেগুলি বিভিন্ন ধরণের পরিবেশে তৈরি করতে পারে res আমি বলব যে যা করছিল তা তার চেয়ে অনেক বেশি সুনির্দিষ্ট। মনে রাখবেন যে বড় বড় ডেটা সেটগুলির মধ্যে একটি সমস্যা হ'ল আপনার সেই ডেটা বিকাশের জন্য সময় প্রয়োজন এবং তারপরে এটি সংযুক্ত করে এবং সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে আঁকতে।
কখনও কখনও, আপনি ভুল অনুমানটি আঁকবেন এবং এটি সঠিক বা অন্যায় হতে পারে এমন তথ্যটি বড় করে আনার জন্য সেট করা বড় ডেটার জন্য কতক্ষণ সময় লাগে তা জানা খুব শক্ত। তারপরে এটির শেষে এখনও কোনও পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য কোনও মানব বা স্থিতিশীল মানব শ্রমের উপাদানগুলির কোনও রূপের সাথে এটি ব্যাক-এন্ডেড। আমাদের ক্ষেত্রে এটি স্বায়ত্তশাসিত বুদ্ধি। এটি কেবল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নয় এবং এই কাজের চাপগুলি মডেলটিতে সত্যই তাদের নিজের সিদ্ধান্ত নিয়েছে তবে আপনি এটি একটি ডিগ্রি নির্ভুলতার সাথে করছেন। এটি কেবলমাত্র একটি বড় ডেটা ডেটা সেট দিয়ে সম্পন্ন করা যায় তার থেকে অনেক বেশি।
Techopedia: আপনি যদি গড় সিস্টেম অ্যাডমিন, বা গড় ডেটা সেন্টার আর্কিটেক্ট, বা গড় সিআইওর সাথে একটি রেখে যেতে পারেন তবে পরের বা দু'বছরে জিনিসগুলি কোথায় থাকবে? লোকেরা এখন কী বুঝতে পারে না যে তাদের 2017, 2018 এবং এর পরেও জানা উচিত?
বেন নাই: আমি মনে করি সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি স্মরণ করা আমরা কেন প্রযুক্তি অঙ্গনে প্রবেশ করেছি; কারণ আমরা মৌলিকভাবে কৌতূহলী, এবং আমরা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অর্থনীতি - বা যে কোনও অর্থনীতি - কম দিয়ে আরও বেশি করতে সক্ষম করতে চাই। এন্টারপ্রাইজগুলি যেভাবে চালিত হয় এবং রোল করে Tha গতকাল বরাদ্দ- বা সরবরাহ-ভিত্তিক মডেলটির যখন আমাদের প্রয়োজন হয় প্রায় 50% অতিরিক্ত বিধানযুক্ত ক্রম এবং ব্রেক-ফিক্সের একটি অ্যাপ্লিকেশন জগতে, এবং যেখানে আমরা আমাদের দিকে ফিরে এসেছি সেদিকে চলার দরকার পড়ে না right চিন্তাবিদ থেকে doers শ্রম।
আরও ভাল উপায় আছে। সর্বোত্তম উপায় হ'ল নতুন বিক্রেতাদের কাছ থেকে নতুন ধারণা এবং নতুন প্রযুক্তি গ্রহণ করা যা আপনাকে সমীকরণের চাহিদা দিক, কোনও ভিএমের ব্যবহারের দিক, একটি ধারক, একটি মেঘের দিকে তাকানোর এবং এখানে আরও পারফরম্যান্স চালানোর সুযোগ দেয় to আপনার রাজধানীতে আরও চৌকস শ্রম এবং উন্নত দক্ষতার সাথে আরও মাপকাঠি, এবং আপনার ক্রিয়াকলাপ জুড়ে তত্পরতা এবং স্থিতিস্থাপকতার দিক থেকে নমনীয়তা ..
এই কারণেই আমি এই সুযোগটি এতটাই বাধ্যতামূলক পেয়েছি যে আমি এটি চালাতে চেয়েছিলাম এবং কেন আমি এটিকে পুরোপুরি বিশ্বাস করি।
আপনি যদি একটি নিখরচায় ড্রাইভ টার্বোনমিকের অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স কন্ট্রোল প্ল্যাটফর্ম চান, আপনি এখানে ডাউনলোড করতে পারেন।