যখন একটি গ্রাহক একটি উত্পাদন প্রস্তুত বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ (IDP) কাজের চাপ, আমরা প্রায়ই একটি ভাল-আর্কিটেক্টেড পর্যালোচনার জন্য অনুরোধ পাই। একটি এন্টারপ্রাইজ সলিউশন তৈরি করতে, কাঙ্খিত ব্যবসায়িক ফলাফল অর্জনের জন্য বিকাশকারী সংস্থান, খরচ, সময় এবং ব্যবহারকারী-অভিজ্ঞতাকে ভারসাম্যপূর্ণ করতে হবে। দ্য এডাব্লুএস ভাল-আর্কিটেটেড ফ্রেমওয়ার্ক ক্লাউডে নির্ভরযোগ্য, নিরাপদ, দক্ষ, খরচ-কার্যকর, এবং টেকসই কাজের চাপ ডিজাইন এবং পরিচালনার জন্য সংস্থাগুলিকে অপারেশনাল এবং আর্কিটেকচারাল সর্বোত্তম অনুশীলন শেখার জন্য একটি পদ্ধতিগত উপায় প্রদান করে।
IDP ওয়েল-আর্কিটেক্টেড কাস্টম লেন্স AWS ওয়েল-আর্কিটেক্টেড ফ্রেমওয়ার্ককে অনুসরণ করে, একটি নির্দিষ্ট AI বা মেশিন লার্নিং (ML) ব্যবহারের ক্ষেত্রের গ্রানুলারিটি সহ ছয়টি স্তম্ভ সহ সমাধান পর্যালোচনা করে এবং সাধারণ চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য নির্দেশিকা প্রদান করে। আইডিপি ওয়েল-আর্কিটেক্টেড কাস্টম লেন্সের মধ্যে ভাল-আর্কিটেক্ট টুল প্রতিটি স্তম্ভ সম্পর্কিত প্রশ্ন রয়েছে। এই প্রশ্নগুলির উত্তর দিয়ে, আপনি সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি সনাক্ত করতে পারেন এবং আপনার উন্নতি পরিকল্পনা অনুসরণ করে সেগুলি সমাধান করতে পারেন৷
এই পোস্ট উপর ফোকাস কর্মক্ষমতা দক্ষতা স্তম্ভ IDP কাজের চাপ। আমরা থ্রুপুট, লেটেন্সি এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতার জন্য অপ্টিমাইজ করার জন্য সমাধানটি ডিজাইন এবং বাস্তবায়নে গভীরভাবে ডুব দিই। আমরা কিছু সাধারণ সূচক নিয়ে আলোচনা করে শুরু করি যেগুলি আপনার একটি ভাল-আর্কিটেক্টেড পর্যালোচনা করা উচিত, এবং ডিজাইনের নীতিগুলির সাথে মৌলিক পদ্ধতির প্রবর্তন করা উচিত। তারপর আমরা একটি প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে প্রতিটি ফোকাস এলাকায় মাধ্যমে যান.
এই পোস্টটি অনুসরণ করতে, আপনাকে এই সিরিজের পূর্ববর্তী পোস্টগুলির সাথে পরিচিত হতে হবে (পার্ট 1 এবং পার্ট 2) এবং নির্দেশিকা AWS-এ বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণের জন্য নির্দেশিকা. এই সংস্থানগুলি IDP কাজের চাপ এবং প্রস্তাবিত কর্মপ্রবাহের জন্য সাধারণ AWS পরিষেবাগুলি প্রবর্তন করে। এই জ্ঞানের সাথে, আপনি এখন আপনার কাজের চাপ তৈরি করার বিষয়ে আরও শিখতে প্রস্তুত।
সাধারণ সূচক
নিম্নলিখিতগুলি সাধারণ সূচকগুলি যা আপনার কার্যক্ষমতা দক্ষতা স্তম্ভের জন্য একটি ভাল-আর্কিটেক্টেড ফ্রেমওয়ার্ক পর্যালোচনা করা উচিত:
- উচ্চ বিলম্ব – যখন অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR), সত্তা স্বীকৃতি, বা এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো এর লেটেন্সি আপনার আগের বেঞ্চমার্কের চেয়ে বেশি সময় নেয়, তখন এটি একটি সূচক হতে পারে যে আর্কিটেকচার ডিজাইন লোড টেস্টিং বা ত্রুটি হ্যান্ডলিং কভার করে না।
- ঘন ঘন থ্রটলিং - আপনি AWS পরিষেবাগুলির মতো থ্রটলিং অনুভব করতে পারেন৷ অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক অনুরোধের সীমার কারণে। এর মানে হল আর্কিটেকচার ওয়ার্কফ্লো, সিঙ্ক্রোনাস এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস বাস্তবায়ন, প্রতি সেকেন্ডে লেনদেন (টিপিএস) গণনা এবং আরও অনেক কিছু পর্যালোচনা করে আর্কিটেকচারকে সামঞ্জস্য করা দরকার।
- ডিবাগিং অসুবিধা - যখন একটি নথি প্রক্রিয়া ব্যর্থ হয়, তখন কার্যপ্রবাহে ত্রুটিটি কোথায় অবস্থিত, এটি কোন পরিষেবার সাথে সম্পর্কিত এবং কেন ব্যর্থতা ঘটেছে তা সনাক্ত করার জন্য আপনার কাছে কার্যকর উপায় নাও থাকতে পারে৷ এর মানে সিস্টেমে লগ এবং ব্যর্থতার দৃশ্যমানতার অভাব রয়েছে। টেলিমেট্রি ডেটার লগিং ডিজাইন পুনর্বিবেচনা করার কথা বিবেচনা করুন এবং সমাধানে কোড (IaC), যেমন ডকুমেন্ট প্রসেসিং পাইপলাইন হিসাবে পরিকাঠামো যোগ করুন।
| সূচক | বিবরণ | আর্কিটেকচারাল গ্যাপ |
| উচ্চ বিলম্ব | OCR, সত্তা স্বীকৃতি, বা এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো লেটেন্সি আগের বেঞ্চমার্ককে ছাড়িয়ে গেছে |
|
| ঘন ঘন থ্রটলিং | অনুরোধের সীমার কারণে অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্টের মতো AWS পরিষেবা দ্বারা থ্রোটলিং |
|
| ডিবাগ করা কঠিন | নথি প্রক্রিয়াকরণ ব্যর্থতার জন্য অবস্থান, কারণ এবং কারণ সম্পর্কে কোন দৃশ্যমানতা নেই |
|
নকশার মূলনীতি
এই পোস্টে, আমরা তিনটি ডিজাইনের নীতি নিয়ে আলোচনা করব: জটিল AI টাস্ক অর্পণ করা, IaC আর্কিটেকচার এবং সার্ভারহীন আর্কিটেকচার। যখন আপনি দুটি বাস্তবায়নের মধ্যে ট্রেড-অফের সম্মুখীন হন, তখন আপনি আপনার প্রতিষ্ঠানের ব্যবসায়িক অগ্রাধিকারের সাথে ডিজাইন নীতিগুলি পুনরায় দেখতে পারেন যাতে আপনি কার্যকরভাবে সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
- জটিল এআই কার্য অর্পণ করা - আপনি পরিচালিত পরিষেবাগুলিতে এমএল মডেল ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেল অফলোড করে এবং AWS দ্বারা প্রদত্ত মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং পরিকাঠামোর সুবিধা গ্রহণ করে আপনার প্রতিষ্ঠানে দ্রুত AI গ্রহণ সক্ষম করতে পারেন। এআই মডেল তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য আপনার ডেটা সায়েন্স এবং আইটি টিমগুলির প্রয়োজন করার পরিবর্তে, আপনি প্রাক-প্রশিক্ষিত AI পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা আপনার জন্য কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। এটি আপনার দলগুলিকে উচ্চ-মূল্যের কাজের উপর ফোকাস করতে দেয় যা আপনার ব্যবসাকে আলাদা করে, যখন ক্লাউড প্রদানকারী এআই মডেলগুলির প্রশিক্ষণ, স্থাপনা এবং স্কেলিংয়ের জটিলতা পরিচালনা করে।
- আইএসি আর্কিটেকচার – যখন একটি IDP সলিউশন চালনা করা হয়, তখন সমাধানে একাধিক AI পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত থাকে যাতে এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো কালানুক্রমিকভাবে সম্পাদন করা যায়। আপনি ওয়ার্কফ্লো পাইপলাইন ব্যবহার করে সমাধানটি আর্কিটেক্ট করতে পারেন এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন দোষ সহনশীলতা, সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ, দৃশ্যমানতা এবং মাপযোগ্যতা উন্নত করতে। এই সুবিধাগুলি আপনাকে অন্তর্নিহিত AI পরিষেবাগুলির ব্যবহার এবং খরচ অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম করে।
- Serverless আর্কিটেকচারের – IDP প্রায়ই একটি ইভেন্ট-চালিত সমাধান, ব্যবহারকারী আপলোড বা নির্ধারিত কাজ দ্বারা শুরু হয়। AI পরিষেবাগুলির জন্য কল রেট বাড়িয়ে সমাধানটি অনুভূমিকভাবে স্কেল করা যেতে পারে, এডাব্লুএস ল্যাম্বদা, এবং অন্যান্য পরিষেবা জড়িত। একটি সার্ভারবিহীন পদ্ধতি অপ্রয়োজনীয় খরচ রোধ করে অতিরিক্ত সংস্থান ছাড়াই মাপযোগ্যতা প্রদান করে। সার্ভারবিহীন ডিজাইনের পিছনে পর্যবেক্ষণ কর্মক্ষমতা সমস্যা সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
চিত্র 1. নকশা নীতি প্রয়োগ করার সময় সুবিধা।
এই তিনটি ডিজাইনের নীতি মাথায় রেখে, সংস্থাগুলি ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে AI/ML গ্রহণের জন্য একটি কার্যকর ভিত্তি স্থাপন করতে পারে। জটিলতা অর্পণ করে, স্থিতিস্থাপক অবকাঠামো বাস্তবায়ন করে এবং স্কেলের জন্য ডিজাইন করে, সংস্থাগুলি তাদের AI/ML সমাধানগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে পারে।
নিম্নলিখিত বিভাগে, আমরা প্রযুক্তিগত ফোকাস ক্ষেত্র সংক্রান্ত সাধারণ চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা কিভাবে আলোচনা.
ফোকাস এলাকা
পারফরম্যান্সের দক্ষতা পর্যালোচনা করার সময়, আমরা পাঁচটি ফোকাস ক্ষেত্র থেকে সমাধানটি পর্যালোচনা করি: আর্কিটেকচার ডিজাইন, ডেটা ম্যানেজমেন্ট, ত্রুটি পরিচালনা, সিস্টেম পর্যবেক্ষণ এবং মডেল পর্যবেক্ষণ। এই ফোকাস ক্ষেত্রগুলির সাথে, আপনি একটি AI/ML প্রকল্পের তিনটি উপাদান, ডেটা, মডেল বা ব্যবসায়িক লক্ষ্যের কার্যকারিতা, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং মাপযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য বিভিন্ন দিক থেকে একটি আর্কিটেকচার পর্যালোচনা পরিচালনা করতে পারেন।
স্থাপত্য নকশা
এই ফোকাস এলাকায় প্রশ্নগুলির মধ্য দিয়ে যাওয়ার মাধ্যমে, আপনি বিদ্যমান ওয়ার্কফ্লো পর্যালোচনা করবেন যে এটি সেরা অনুশীলনগুলি অনুসরণ করে কিনা। প্রস্তাবিত ওয়ার্কফ্লো একটি সাধারণ প্যাটার্ন প্রদান করে যা সংস্থাগুলি অনুসরণ করতে পারে এবং ট্রায়াল-এবং-এরর খরচ প্রতিরোধ করে৷
উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত স্থাপত্য, কর্মপ্রবাহটি ডেটা ক্যাপচার, শ্রেণীবিভাগ, নিষ্কাশন, সমৃদ্ধকরণ, পর্যালোচনা এবং বৈধতা এবং খরচের ছয়টি ধাপ অনুসরণ করে। সাধারণ সূচকগুলিতে আমরা আগে আলোচনা করেছি, তিনটির মধ্যে দুটি আর্কিটেকচার ডিজাইন সমস্যা থেকে আসে। এর কারণ হল আপনি যখন একটি ইম্প্রোভাইজড পদ্ধতির সাথে একটি প্রকল্প শুরু করেন, আপনার সমাধানের সাথে আপনার অবকাঠামো সারিবদ্ধ করার চেষ্টা করার সময় আপনি প্রকল্পের বাধাগুলি পূরণ করতে পারেন। আর্কিটেকচার ডিজাইন পর্যালোচনার মাধ্যমে, ইম্প্রোভাইজড ডিজাইনকে পর্যায় হিসাবে ডিকপল করা যেতে পারে, এবং তাদের প্রত্যেকের পুনর্মূল্যায়ন এবং পুনর্বিন্যাস করা যেতে পারে।
আপনি বাস্তবায়ন করে সময়, অর্থ এবং শ্রম বাঁচাতে পারেন শ্রেণিবিন্যাস আপনার কর্মপ্রবাহে, এবং নথিগুলি নথির প্রকারের উপর ভিত্তি করে ডাউনস্ট্রিম অ্যাপ্লিকেশন এবং APIগুলিতে যায়৷ এটি নথি প্রক্রিয়ার পর্যবেক্ষণযোগ্যতা বাড়ায় এবং নতুন নথির ধরন যোগ করার সময় সমাধানটিকে বজায় রাখার জন্য সহজ করে তোলে।
ডাটা ব্যাবস্থাপনা
একটি IDP সমাধানের পারফরম্যান্সের মধ্যে লেটেন্সি, থ্রুপুট এবং এন্ড-টু-এন্ড ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অন্তর্ভুক্ত থাকে। সমাধানে ডকুমেন্ট এবং এর নিষ্কাশিত তথ্য কীভাবে পরিচালনা করবেন তা ডেটা সামঞ্জস্য, সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার মূল চাবিকাঠি। অতিরিক্তভাবে, সমাধানটি অবশ্যই কম লেটেন্সি এবং উচ্চ থ্রুপুট সহ উচ্চ ডেটা ভলিউম পরিচালনা করতে হবে।
এই ফোকাস এলাকার প্রশ্নগুলির মধ্য দিয়ে যাওয়ার সময়, আপনি নথির কার্যপ্রবাহ পর্যালোচনা করবেন। এর মধ্যে রয়েছে ডেটা ইনজেশন, ডেটা প্রিপ্রসেসিং, ডকুমেন্টগুলিকে অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট দ্বারা গৃহীত নথির প্রকারে রূপান্তর করা, ইনকামিং ডকুমেন্ট স্ট্রিমগুলি পরিচালনা করা, টাইপ অনুসারে নথি রাউটিং করা এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং ধারণ নীতি প্রয়োগ করা।
উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন প্রক্রিয়াকৃত পর্যায়গুলিতে একটি নথি সংরক্ষণ করে, প্রয়োজনে আপনি প্রক্রিয়াকরণকে পূর্ববর্তী ধাপে ফিরিয়ে আনতে পারেন। ডেটা জীবনচক্র কাজের চাপের জন্য নির্ভরযোগ্যতা এবং সম্মতি নিশ্চিত করে। ব্যবহার করে অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট পরিষেবা কোটা ক্যালকুলেটর (নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট দেখুন), অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট, ল্যাম্বডা, স্টেপ ফাংশনে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস বৈশিষ্ট্যগুলি, অ্যামাজন সরল সারি পরিষেবা (Amazon SQS), এবং অ্যামাজন সাধারণ বিজ্ঞপ্তি পরিষেবা (Amazon SNS), সংস্থাগুলি নির্দিষ্ট কাজের চাপের চাহিদা মেটাতে নথি প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় এবং স্কেল করতে পারে।
চিত্র 2. অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট সার্ভিস কোটা ক্যালকুলেটর।
শিল্প খাত
দস্তাবেজ প্রক্রিয়ার স্থিতি ট্র্যাক করার জন্য শক্তিশালী ত্রুটি পরিচালনা করা গুরুত্বপূর্ণ, এবং এটি অপ্রত্যাশিত নথির ভলিউম, নতুন নথির ধরন, বা তৃতীয় পক্ষের পরিষেবাগুলি থেকে অন্যান্য অপরিকল্পিত সমস্যাগুলির মতো কোনও অস্বাভাবিক আচরণের প্রতিক্রিয়া জানাতে অপারেশন টিমকে সময় দেয়। প্রতিষ্ঠানের দৃষ্টিকোণ থেকে, সঠিক ত্রুটি পরিচালনা সিস্টেম আপটাইম এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।
আপনি দুটি মূল দিকের মধ্যে ত্রুটি পরিচালনার ভাঙ্গন করতে পারেন:
- AWS পরিষেবা কনফিগারেশন - আপনি থ্রটলিং এর মত ক্ষণস্থায়ী ত্রুটিগুলি পরিচালনা করতে সূচকীয় ব্যাকঅফের সাথে পুনরায় চেষ্টা করার যুক্তি প্রয়োগ করতে পারেন। যখন আপনি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস স্টার্ট* অপারেশন কল করে প্রক্রিয়াকরণ শুরু করেন, যেমন স্টার্টডোকামেন্টটেক্সটেক্টেশন, আপনি উল্লেখ করতে পারেন যে অনুরোধের সমাপ্তির স্থিতি একটি SNS বিষয়ে প্রকাশিত হয়েছে বিজ্ঞপ্তি চ্যানেল কনফিগারেশন. এটি আপনাকে Get* API-তে ভোট দেওয়ার কারণে API কলগুলিতে থ্রোটলিং সীমা এড়াতে সহায়তা করে। এছাড়াও আপনি এলার্ম প্রয়োগ করতে পারেন অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ এবং অস্বাভাবিক ত্রুটি স্পাইক ঘটলে সতর্ক করতে ট্রিগার করে।
- ত্রুটি রিপোর্ট বর্ধিতকরণ - এর মধ্যে ত্রুটির ধরন এবং ত্রুটি হ্যান্ডলিং প্রতিক্রিয়াগুলির বর্ণনা দ্বারা যথাযথ স্তরের বিশদ সহ বিস্তারিত বার্তা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। সঠিক ত্রুটি হ্যান্ডলিং সেটআপের সাথে, সিস্টেমগুলি আরও স্থিতিস্থাপক হতে পারে সাধারণ প্যাটার্নগুলি প্রয়োগ করে যেমন স্বয়ংক্রিয়ভাবে মাঝে মাঝে ত্রুটিগুলি পুনরায় চেষ্টা করা, ক্যাসকেডিং ব্যর্থতাগুলি পরিচালনা করতে সার্কিট ব্রেকার ব্যবহার করা এবং ত্রুটিগুলির অন্তর্দৃষ্টি পেতে পরিষেবাগুলি পর্যবেক্ষণ করা। এটি সমাধানটিকে পুনরায় চেষ্টা করার সীমার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার অনুমতি দেয় এবং কখনও শেষ না হওয়া সার্কিট লুপগুলিকে প্রতিরোধ করে৷
মডেল পর্যবেক্ষণ
এমএল মডেলের কর্মক্ষমতা সময়ের সাথে অধঃপতনের জন্য পর্যবেক্ষণ করা হয়। ডেটা এবং সিস্টেমের অবস্থার পরিবর্তনের সাথে সাথে, মডেলের কার্যকারিতা এবং দক্ষতার মেট্রিক্সগুলিকে ট্র্যাক করা হয় যাতে প্রয়োজন হলে পুনরায় প্রশিক্ষণ করা হয়।
একটি IDP ওয়ার্কফ্লোতে ML মডেল একটি OCR মডেল, সত্তা স্বীকৃতি মডেল, বা শ্রেণীবিভাগ মডেল হতে পারে। মডেলটি একটি AWS AI পরিষেবা থেকে আসতে পারে, একটি ওপেন সোর্স মডেল আমাজন সেজমেকার, আমাজন বেডরক, বা অন্যান্য তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা। মানুষের প্রতিক্রিয়ার সাথে মডেলটিকে উন্নত করার উপায়গুলি সনাক্ত করতে এবং সময়ের সাথে সাথে পরিষেবার কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য আপনাকে অবশ্যই প্রতিটি পরিষেবার সীমাবদ্ধতাগুলি বুঝতে হবে এবং কেসগুলি ব্যবহার করতে হবে৷
একটি সাধারণ পদ্ধতি হল বিভিন্ন স্তরের নির্ভুলতা বোঝার জন্য পরিষেবা লগ ব্যবহার করা। এই লগগুলি ডেটা সায়েন্স টিমকে মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণের যে কোনও প্রয়োজন সনাক্ত করতে এবং বুঝতে সাহায্য করতে পারে। আপনার সংস্থা পুনরায় প্রশিক্ষণের পদ্ধতি বেছে নিতে পারে—এটি ত্রৈমাসিক, মাসিক বা বিজ্ঞানের মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে হতে পারে, যেমন যখন নির্ভুলতা একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নিচে নেমে যায়।
নিরীক্ষণের লক্ষ্য কেবল সমস্যাগুলি সনাক্ত করা নয়, বরং মডেলগুলিকে ক্রমাগত পরিমার্জিত করার জন্য লুপ বন্ধ করা এবং বাহ্যিক পরিবেশের বিকাশের সাথে সাথে IDP সমাধানটি সম্পাদন করা।
সিস্টেম পর্যবেক্ষণ
আপনি উত্পাদনে IDP সমাধান স্থাপন করার পরে, উন্নতির জন্য ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করতে মূল মেট্রিক্স এবং অটোমেশন কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করা গুরুত্বপূর্ণ। মেট্রিক্সে ব্যবসার মেট্রিক্স এবং প্রযুক্তিগত মেট্রিক্স অন্তর্ভুক্ত করা উচিত। এটি কোম্পানিকে সিস্টেমের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে, সমস্যা চিহ্নিত করতে এবং সময়ের সাথে সাথে মডেল, নিয়ম এবং কর্মপ্রবাহের উন্নতি করতে দেয় যাতে অপারেশনাল প্রভাব বোঝার জন্য অটোমেশন রেট বাড়ানো যায়।
ব্যবসায়িক দিক থেকে, গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলির জন্য নিষ্কাশন নির্ভুলতা, মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই প্রক্রিয়াকৃত নথির শতকরা হার নির্দেশ করে সামগ্রিক স্বয়ংক্রিয়তা হার এবং প্রতি নথির প্রতি গড় প্রক্রিয়াকরণ সময় সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ। এই ব্যবসায়িক মেট্রিকগুলি শেষ-ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং কর্মক্ষম দক্ষতা লাভের পরিমাণ নির্ধারণে সহায়তা করে।
একটি প্রকৌশল দৃষ্টিকোণ থেকে ট্র্যাক করার জন্য পুরো ওয়ার্কফ্লো জুড়ে ঘটে যাওয়া ত্রুটি এবং ব্যতিক্রম হার সহ প্রযুক্তিগত মেট্রিক্স অপরিহার্য। প্রযুক্তিগত মেট্রিক্স প্রতিটি স্তরে শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত নিরীক্ষণ করতে পারে এবং একটি জটিল কাজের চাপের একটি বিস্তৃত দৃশ্য প্রদান করতে পারে। আপনি মেট্রিকগুলিকে বিভিন্ন স্তরে ভাঙ্গতে পারেন, যেমন সমাধান স্তর, এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো লেভেল, ডকুমেন্ট টাইপ লেভেল, ডকুমেন্ট লেভেল, এন্টিটি রিকগনিশন লেভেল এবং ওসিআর লেভেল।
এখন যেহেতু আপনি এই স্তম্ভের সমস্ত প্রশ্ন পর্যালোচনা করেছেন, আপনি অন্যান্য স্তম্ভগুলি মূল্যায়ন করতে পারেন এবং আপনার IDP কাজের চাপের জন্য একটি উন্নতি পরিকল্পনা তৈরি করতে পারেন।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা সাধারণ সূচকগুলি নিয়ে আলোচনা করেছি যেগুলি আপনাকে আপনার IDP কাজের চাপের জন্য পারফরম্যান্স এফিসিয়েন্সি পিলারের জন্য একটি ভাল-আর্কিটেক্টেড ফ্রেমওয়ার্ক পর্যালোচনা করতে হবে। তারপরে আমরা একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ প্রদান করতে এবং সমাধানের লক্ষ্য নিয়ে আলোচনা করার জন্য ডিজাইনের নীতিগুলির মধ্য দিয়ে চলেছি। IDP ওয়েল-আর্কিটেক্টেড কাস্টম লেন্সের রেফারেন্সে এই পরামর্শগুলি অনুসরণ করে এবং ফোকাস এরিয়া দ্বারা প্রশ্নগুলি পর্যালোচনা করে, আপনার এখন একটি প্রকল্পের উন্নতি পরিকল্পনা থাকা উচিত।
লেখক সম্পর্কে
মিয়া চ্যাং অ্যামাজন ওয়েব পরিষেবাগুলির জন্য একজন এমএল বিশেষজ্ঞ সমাধান স্থপতি৷ তিনি EMEA-তে গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন এবং ফলিত গণিত, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং AI/ML-এ তার পটভূমি সহ ক্লাউডে AI/ML ওয়ার্কলোড চালানোর জন্য সেরা অনুশীলনগুলি শেয়ার করেন। তিনি এনএলপি-নির্দিষ্ট কাজের চাপের উপর ফোকাস করেন এবং কনফারেন্স স্পিকার এবং বইয়ের লেখক হিসাবে তার অভিজ্ঞতা শেয়ার করেন। তার অবসর সময়ে, সে হাইকিং, বোর্ড গেমস এবং কফি তৈরি করা উপভোগ করে।
ব্রিজেশ পতি AWS-এর একজন এন্টারপ্রাইজ সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার প্রাথমিক ফোকাস হল এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের তাদের কাজের চাপের জন্য ক্লাউড প্রযুক্তি গ্রহণ করতে সহায়তা করা। অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট এবং এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচারে তার একটি পটভূমি রয়েছে এবং তিনি বিভিন্ন শিল্প যেমন খেলাধুলা, অর্থ, শক্তি এবং পেশাদার পরিষেবার গ্রাহকদের সাথে কাজ করেছেন। তার আগ্রহের মধ্যে রয়েছে সার্ভারহীন আর্কিটেকচার এবং এআই/এমএল।
রুই কার্ডোসো Amazon Web Services (AWS) এর একজন অংশীদার সমাধান স্থপতি। তিনি AI/ML এবং IoT-এ ফোকাস করছেন। তিনি AWS অংশীদারদের সাথে কাজ করেন এবং AWS-এ সমাধান তৈরিতে তাদের সমর্থন করেন। কাজ না করলে, তিনি সাইকেল চালানো, হাইকিং এবং নতুন জিনিস শিখতে উপভোগ করেন।
টিম কনডেলো তিনি আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (AWS) এর একজন সিনিয়র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) বিশেষজ্ঞ সমাধানের স্থপতি। তার ফোকাস প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং কম্পিউটার দৃষ্টি। টিম গ্রাহকের ধারনা নেওয়া এবং সেগুলিকে মাপযোগ্য সমাধানে পরিণত করা উপভোগ করে।
শেরি ডিং তিনি আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (AWS) এর একজন সিনিয়র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) বিশেষজ্ঞ সমাধানের স্থপতি। কম্পিউটার বিজ্ঞানে পিএইচডি ডিগ্রি সহ মেশিন লার্নিংয়ে তার ব্যাপক অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি মূলত পাবলিক সেক্টরের গ্রাহকদের সাথে বিভিন্ন AI/ML সম্পর্কিত ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ নিয়ে কাজ করেন, তাদের AWS ক্লাউডে তাদের মেশিন লার্নিং যাত্রাকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে। গ্রাহকদের সাহায্য না করার সময়, তিনি বাইরের কার্যকলাপ উপভোগ করেন।
সুয়িন ওয়াং AWS-এর একজন AI/ML স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার মেশিন লার্নিং, আর্থিক তথ্য পরিষেবা এবং অর্থনীতিতে একটি আন্তঃবিষয়ক শিক্ষার পটভূমি রয়েছে, সাথে ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করার অভিজ্ঞতা রয়েছে যা বাস্তব-বিশ্বের ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করে। তিনি গ্রাহকদের সঠিক ব্যবসায়িক প্রশ্ন শনাক্ত করতে এবং সঠিক AI/ML সমাধান তৈরি করতে সাহায্য করেন। অবসর সময়ে সে গান গাইতে এবং রান্না করতে ভালোবাসে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-4-performance-efficiency/
