আমরা Azure পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে উন্নয়ন ত্বরান্বিত করি: আমরা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে চ্যাটবট এবং জ্ঞানীয় পরিষেবা তৈরি করি

হ্যালো, হাবর! আজ আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে Azure ব্যবহার করতে হয় এমন সমস্যার সমাধান করতে যা সাধারণত মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয়। এজেন্টরা একই প্রশ্নের উত্তর দিতে, ফোন কল এবং পাঠ্য বার্তা পরিচালনা করতে অনেক সময় ব্যয় করে। চ্যাটবট স্বয়ংক্রিয়ভাবে যোগাযোগ এবং স্বীকৃতি দেয় এবং মানুষের উপর বোঝা কমায়। বটগুলি Azure DevOps-এও ব্যবহার করা হয়, যেখানে তারা অনুমতি দেয়, উদাহরণস্বরূপ, রিলিজ অনুমোদন করতে, বিল্ডগুলি পরিচালনা করতে - সরাসরি স্ল্যাক বা মাইক্রোসফ্ট টিম থেকে দেখা, শুরু এবং থামাতে। সারমর্মে, একটি চ্যাটবট কিছুটা CLI-এর স্মরণ করিয়ে দেয়, শুধুমাত্র ইন্টারেক্টিভ, এবং ডেভেলপারকে চ্যাট আলোচনার প্রসঙ্গে থাকতে দেয়।

এই প্রবন্ধে, আমরা চ্যাটবট তৈরির সরঞ্জামগুলি সম্পর্কে কথা বলব, কীভাবে জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলির সাথে সেগুলিকে উন্নত করা যায় তা দেখাব এবং Azure-এ তৈরি পরিষেবাগুলির সাথে কীভাবে বিকাশের গতি বাড়ানো যায় তা বর্ণনা করব৷

চ্যাটবট এবং জ্ঞানীয় পরিষেবা: মিল কি এবং পার্থক্য কি?

Microsoft Azure-এ বট তৈরি করতে, আপনি Azure বট পরিষেবা এবং বট ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করেন। তারা একসাথে বট তৈরি, পরীক্ষা, স্থাপন এবং পরিচালনার জন্য সফ্টওয়্যারের একটি সেট প্রতিনিধিত্ব করে, যা আপনাকে বক্তৃতা সমর্থন, প্রাকৃতিক ভাষা স্বীকৃতি এবং অন্যান্য ক্ষমতা সহ সহজ এবং উন্নত যোগাযোগ ব্যবস্থা উভয়ই রেডিমেড মডিউল থেকে তৈরি করতে দেয়।

আসুন ধরে নিই যে আপনাকে একটি কর্পোরেট প্রশ্নোত্তর পরিষেবার উপর ভিত্তি করে একটি সাধারণ বট প্রয়োগ করতে হবে বা বিপরীতভাবে, একটি জটিল, শাখাযুক্ত যোগাযোগ ব্যবস্থা সহ একটি কার্যকরী বট তৈরি করতে হবে। এটি করার জন্য, আপনি তিনটি গ্রুপে বিভক্ত বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারেন: 

1. ডায়ালগ ইন্টারফেস (বট) দ্রুত বিকাশের জন্য পরিষেবা।
2. বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে (প্যাটার্ন রিকগনিশন, স্পিচ রিকগনিশন, নলেজ বেস এবং সার্চ) জন্য রেডিমেড কগনিটিভ এআই পরিষেবা।
3. এআই মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য পরিষেবা।

সাধারণত, লোকেরা স্বজ্ঞাতভাবে "বট" এবং "জ্ঞানমূলক পরিষেবাগুলি" বিভ্রান্ত করে কারণ উভয় ধারণাই যোগাযোগের নীতির উপর ভিত্তি করে, এবং বট এবং পরিষেবাগুলির ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংলাপ জড়িত। কিন্তু চ্যাটবটগুলি কীওয়ার্ড এবং ট্রিগারগুলির সাথে কাজ করে এবং জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলি নির্বিচারে অনুরোধগুলির সাথে কাজ করে যা সাধারণত মানুষের দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়: 

জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলি হল ব্যবহারকারীর সাথে যোগাযোগ করার আরেকটি উপায়, যা একটি স্বেচ্ছাচারী অনুরোধকে একটি স্পষ্ট কমান্ডে রূপান্তর করতে এবং এটি বটের কাছে প্রেরণ করতে সহায়তা করে। 

এইভাবে, চ্যাটবট হল অনুরোধগুলির সাথে কাজ করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন, এবং জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলি হল অনুরোধগুলির বুদ্ধিমান বিশ্লেষণের সরঞ্জাম যা আলাদাভাবে চালু করা হয়, কিন্তু যেগুলি চ্যাটবট অ্যাক্সেস করতে পারে, "বুদ্ধিমান" হয়ে উঠতে পারে। 

চ্যাটবট তৈরি করা হচ্ছে

Azure-এ একটি বটের জন্য প্রস্তাবিত নকশা চিত্রটি নিম্নরূপ: 

Azure-এ বট ডিজাইন ও বিকাশ করতে, ব্যবহার করুন বট ফ্রেমওয়ার্ক. GitHub এ উপলব্ধ বট উদাহরণ, ফ্রেমওয়ার্কের ক্ষমতা পরিবর্তন হয়, তাই বটগুলিতে ব্যবহৃত SDK-এর সংস্করণটি বিবেচনায় নেওয়া প্রয়োজন।

ফ্রেমওয়ার্ক বট তৈরির জন্য বিভিন্ন বিকল্প প্রদান করে: ক্লাসিক কোড, কমান্ড লাইন টুল বা ফ্লোচার্ট ব্যবহার করে। শেষ বিকল্পটি ডায়ালগগুলিকে কল্পনা করে; এর জন্য আপনি ম্যানেজার ব্যবহার করতে পারেন বট ফ্রেমওয়ার্ক কম্পোজার. এটি বট ফ্রেমওয়ার্ক SDK-তে একটি ভিজ্যুয়াল ডেভেলপমেন্ট টুল হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল যা ক্রস-ডিসিপ্লিনারি দলগুলি বট তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারে।

বট ফ্রেমওয়ার্ক কম্পোজার আপনাকে একটি সংলাপ কাঠামো তৈরি করতে ব্লক ব্যবহার করতে দেয় যার সাথে বট কাজ করবে। অতিরিক্তভাবে, আপনি ট্রিগার তৈরি করতে পারেন, অর্থাৎ, সংলাপের সময় বট প্রতিক্রিয়া জানাবে এমন কীওয়ার্ড। উদাহরণস্বরূপ, "অপারেটর", "চুরি" বা "স্টপ" এবং "যথেষ্ট" শব্দগুলি।

বট ফ্রেমওয়ার্ক কম্পোজারে, আপনি ব্যবহার করে জটিল ডায়ালগ সিস্টেম তৈরি করতে পারেন অভিযোজিত ডায়ালগ. সংলাপগুলি জ্ঞানীয় পরিষেবা এবং ইভেন্ট কার্ড (অ্যাডাপ্টিভ কার্ড) উভয়ই ব্যবহার করতে পারে:

তৈরি করার পরে, আপনি একটি সাবস্ক্রিপশনে চ্যাটবট স্থাপন করতে পারেন, এবং একটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রস্তুত স্ক্রিপ্ট সমস্ত প্রয়োজনীয় সংস্থান তৈরি করবে: জ্ঞানীয় পরিষেবা, অ্যাপ্লিকেশন পরিকল্পনা, অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্দৃষ্টি, ডাটাবেস এবং আরও অনেক কিছু।

কিউএনএ মেকার

কর্পোরেট প্রশ্নোত্তর ডেটাবেসের উপর ভিত্তি করে সহজ বট তৈরি করতে, আপনি QnA মেকার জ্ঞানীয় পরিষেবা ব্যবহার করতে পারেন। একটি সাধারণ ওয়েব উইজার্ড হিসাবে বাস্তবায়িত, এটি আপনাকে একটি কর্পোরেট নলেজ বেস (FAQ Urls) লিঙ্ক ইনপুট করতে বা ভিত্তি হিসাবে *.doc বা *.pdf ফর্ম্যাটে একটি নথি ডাটাবেস ব্যবহার করতে দেয়। সূচক তৈরি করার পরে, বট স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সবচেয়ে উপযুক্ত উত্তর নির্বাচন করবে।

QnAMaker ব্যবহার করে, আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বোতাম তৈরির মাধ্যমে স্পষ্ট প্রশ্নের চেইন তৈরি করতে পারেন, মেটাডেটা সহ জ্ঞানের ভিত্তির পরিপূরক করতে পারেন এবং ব্যবহারের সময় পরিষেবাটিকে আরও প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।

পরিষেবাটি একটি চ্যাটবট হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে যা শুধুমাত্র এই একটি ফাংশন প্রয়োগ করে বা একটি জটিল চ্যাটবটের অংশ হিসাবে যা অনুরোধের উপর নির্ভর করে, অন্যান্য এআই পরিষেবা বা বট ফ্রেমওয়ার্কের উপাদানগুলি ব্যবহার করে৷

অন্যান্য জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলির সাথে কাজ করা

Azure প্ল্যাটফর্মে অনেকগুলি বিভিন্ন জ্ঞানীয় পরিষেবা রয়েছে৷ প্রযুক্তিগতভাবে, এগুলি স্বাধীন ওয়েব পরিষেবা যা কোড থেকে কল করা যেতে পারে। প্রতিক্রিয়া হিসাবে, পরিষেবাটি একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসের json পাঠায়, যা চ্যাটবটে ব্যবহার করা যেতে পারে।

চ্যাটবটগুলির সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারগুলি হল:

1. পাঠ্য স্বীকৃতি
2. বিকাশকারী-সংজ্ঞায়িত কাস্টম ভিশন পরিষেবা চিত্র বিভাগগুলির স্বীকৃতি (উৎপাদনের ক্ষেত্রে: একজন কর্মচারী হার্ড হ্যাট, গগলস বা মাস্ক পরেছেন কিনা তা স্বীকৃতি)।
3. মুখ শনাক্তকরণ (একটি চমৎকার ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরীক্ষা করা হয় যে জরিপ করা ব্যক্তিটি তার নিজের মুখ পোস্ট করেছে, বা, বলুন, একটি কুকুরের ছবি বা ভিন্ন লিঙ্গের একজন ব্যক্তির ছবি)।
4. কন্ঠ সনান্তকরণ.
5. চিত্র বিশ্লেষণ।
6. অনুবাদ (স্কাইপে একযোগে অনুবাদের কারণে আমরা সবাই মনে রাখি)।
7. ভুল সংশোধনের জন্য বানান পরীক্ষা এবং পরামর্শ।

LUIS

এছাড়াও, বট তৈরি করতে আপনার প্রয়োজন হতে পারে LUIS (ভাষা আন্ডারস্ট্যান্ডিং ইন্টেলিজেন্ট সার্ভিস)। পরিষেবার উদ্দেশ্য:

• ব্যবহারকারীর বক্তব্য অর্থপূর্ণ কিনা এবং বটের প্রতিক্রিয়া প্রয়োজনীয় কিনা তা নির্ধারণ করুন।
• ব্যবহারকারীর বক্তৃতা (টেক্সট) বটের কাছে বোধগম্য কমান্ডগুলিতে প্রতিলিপি করার প্রচেষ্টা হ্রাস করুন।
• প্রকৃত ব্যবহারকারীর লক্ষ্য/উদ্দেশ্য অনুমান করুন এবং সংলাপের বাক্যাংশ থেকে মূল অন্তর্দৃষ্টি বের করুন।
• বিকাশকারীকে অর্থের স্বীকৃতি এবং অপারেশন চলাকালীন বটটির পরবর্তী অতিরিক্ত প্রশিক্ষণের কয়েকটি উদাহরণ ব্যবহার করে বট চালু করার অনুমতি দিন।
• কমান্ড ট্রান্সক্রিপশনের গুণমান মূল্যায়ন করতে বিকাশকারীকে ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করতে সক্ষম করুন।
• সত্যিকারের লক্ষ্য স্বীকৃতিতে ক্রমবর্ধমান উন্নতিতে সহায়তা করুন।

প্রকৃতপক্ষে, LUIS-এর মূল লক্ষ্য হল একটি নির্দিষ্ট সম্ভাব্যতার সাথে ব্যবহারকারীর অর্থ বোঝা এবং একটি স্বাভাবিক অনুরোধকে সুরেলা কমান্ডে রূপান্তর করা। ক্যোয়ারী মান চিনতে, LUIS উদ্দেশ্যগুলির একটি সেট (অর্থ, উদ্দেশ্য) এবং সত্ত্বা ব্যবহার করে (হয় ডেভেলপারদের দ্বারা পূর্ব-কনফিগার করা, অথবা নেওয়া এবং পূর্ব-গঠিত "ডোমেন" - মাইক্রোসফ্ট দ্বারা প্রস্তুত মানক বাক্যাংশের কিছু রেডিমেড লাইব্রেরি)। 

একটি সাধারণ উদাহরণ: আপনার কাছে একটি বট আছে যা আপনাকে আবহাওয়ার পূর্বাভাস দেয়। তার জন্য, অভিপ্রায়টি হবে একটি প্রাকৃতিক অনুরোধের অনুবাদ একটি "ক্রিয়া" - একটি আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য একটি অনুরোধ, এবং সত্তাগুলি হবে সময় এবং স্থান। এই ধরনের একটি বটের জন্য CheckWeather অভিপ্রায় কীভাবে কাজ করে তার একটি চিত্র এখানে রয়েছে।

অভিপ্রায়
সারাংশ
একটি প্রাকৃতিক প্রশ্নের উদাহরণ

চেকওয়েদার
{"type": "অবস্থান", "সত্তা": "মস্কো"}
{"type": "builtin.datetimeV2.date", "entity": "ভবিষ্যত","resolution":"2020-05-30"}
মস্কোতে আগামীকাল আবহাওয়া কেমন হবে?

চেকওয়েদার
{ "type": "date_range", "entity": "এই সপ্তাহান্তে" }
আমাকে এই সপ্তাহান্তের জন্য পূর্বাভাস দেখান

QnA মেকার এবং LUIS একত্রিত করতে আপনি ব্যবহার করতে পারেন প্রেরণকারী. 

আপনি যখন QnA মেকারের সাথে কাজ করেন এবং ব্যবহারকারীর কাছ থেকে একটি অনুরোধ পান, তখন সিস্টেমটি নির্ধারণ করে যে QnA থেকে উত্তরটি অনুরোধের সাথে কত শতাংশ সম্ভাবনার সাথে মেলে। যদি সম্ভাবনা বেশি হয়, ব্যবহারকারীকে কর্পোরেট জ্ঞান বেস থেকে সহজভাবে একটি উত্তর দেওয়া হয়; যদি এটি কম হয়, তাহলে অনুরোধটি LUIS-এ স্পষ্টীকরণের জন্য পাঠানো যেতে পারে। ডিসপ্যাচার ব্যবহার করে আপনি এই লজিকটি প্রোগ্রাম করতে পারবেন না, তবে অনুরোধের পৃথকীকরণের এই প্রান্তটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করতে এবং দ্রুত তাদের বিতরণ করতে পারবেন।

পরীক্ষা এবং বট প্রকাশ

অন্য একটি স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশন পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়, বট ফ্রেমওয়ার্ক এমুলেটর. এমুলেটর ব্যবহার করে, আপনি বটের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন এবং এটি যে বার্তাগুলি পাঠায় এবং গ্রহণ করে তা পরীক্ষা করতে পারেন৷ এমুলেটর একটি ওয়েব চ্যাট ইন্টারফেসে প্রদর্শিত বার্তাগুলিকে প্রদর্শন করে এবং বটকে বার্তা পাঠানোর সময় JSON অনুরোধ এবং প্রতিক্রিয়াগুলি লগ করে৷

এমুলেটর ব্যবহারের একটি উদাহরণ এই ডেমোতে উপস্থাপন করা হয়েছে, যা BMW এর জন্য একটি ভার্চুয়াল সহকারী তৈরি দেখায়। ভিডিওটি চ্যাটবট - টেমপ্লেট তৈরির জন্য নতুন এক্সিলারেটর সম্পর্কেও কথা বলে:

https://youtu.be/u7Gql-ClcVA?t=564

আপনার চ্যাটবট তৈরি করার সময় আপনি টেমপ্লেট ব্যবহার করতে পারেন। 
টেমপ্লেটগুলি আপনাকে স্ট্যান্ডার্ড বট ফাংশনগুলি নতুন করে লিখতে দেয় না, তবে একটি "দক্ষতা" হিসাবে রেডিমেড কোড যোগ করতে দেয়৷ একটি উদাহরণ হতে পারে একটি ক্যালেন্ডারের সাথে কাজ করা, অ্যাপয়েন্টমেন্ট করা ইত্যাদি। রেডিমেড দক্ষতার কোড প্রকাশিত গিথুবে।

পরীক্ষা সফল হয়েছে, বট প্রস্তুত, এবং এখন এটি প্রকাশ করা এবং চ্যানেল সংযুক্ত করা প্রয়োজন৷ প্রকাশনা Azure ব্যবহার করে বাহিত হয়, এবং বার্তাবাহক বা সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি চ্যানেল হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনার কাছে ডেটা প্রবেশের জন্য প্রয়োজনীয় চ্যানেল না থাকলে, আপনি GitHab-এ সংশ্লিষ্ট সম্প্রদায়ে এটি অনুসন্ধান করতে পারেন। 

এছাড়াও, ব্যবহারকারী এবং জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলির সাথে যোগাযোগের জন্য একটি ইন্টারফেস হিসাবে একটি পূর্ণাঙ্গ চ্যাটবট তৈরি করতে, আপনাকে অবশ্যই অতিরিক্ত Azure পরিষেবার প্রয়োজন হবে, যেমন ডেটাবেস, সার্ভারহীন (Azure ফাংশন), পাশাপাশি LogicApp পরিষেবা এবং সম্ভবত , ইভেন্ট গ্রিড।

মূল্যায়ন এবং বিশ্লেষণ

ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া মূল্যায়ন করতে, আপনি Azure বট পরিষেবার অন্তর্নির্মিত বিশ্লেষণ এবং বিশেষ অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্দৃষ্টি পরিষেবা উভয়ই ব্যবহার করতে পারেন।

ফলস্বরূপ, আপনি নিম্নলিখিত মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে তথ্য সংগ্রহ করতে পারেন:

• নির্বাচিত সময়ের মধ্যে কতজন ব্যবহারকারী বিভিন্ন চ্যানেল থেকে বট অ্যাক্সেস করেছেন।
• কতজন ব্যবহারকারী যারা একটি বার্তা পাঠিয়েছে তারা পরে ফিরে এসে আরেকটি পাঠিয়েছে।
• নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানে প্রতিটি চ্যানেল ব্যবহার করে কতগুলি অ্যাকশন পাঠানো এবং গ্রহণ করা হয়েছে।

অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করে, আপনি Azure-এ যেকোন অ্যাপ্লিকেশন এবং বিশেষ করে, চ্যাটবট, ব্যবহারকারীর আচরণ, লোড এবং চ্যাটবট প্রতিক্রিয়া সম্পর্কে অতিরিক্ত ডেটা প্রাপ্তির জন্য নিরীক্ষণ করতে পারেন। এটি লক্ষ করা উচিত যে অ্যাজুর পোর্টালে অ্যাপ্লিকেশন ইনসাইটস পরিষেবাটির নিজস্ব ইন্টারফেস রয়েছে।

এছাড়াও আপনি PowerBI-তে অতিরিক্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদন তৈরি করতে এই পরিষেবার মাধ্যমে সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। পাওয়ারবিআই-এর জন্য এমন একটি প্রতিবেদন এবং টেমপ্লেটের উদাহরণ নেওয়া যেতে পারে এখানে.

আপনার মনোযোগের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ! এই নিবন্ধে আমরা ব্যবহার করেছি материал মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরের স্থপতি আনা ফেনিউশিনার ওয়েবিনার থেকে “মানুষের কাছে যখন সময় থাকে না। রুটিন প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য কীভাবে 100% চ্যাটবট এবং জ্ঞানীয় পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে হয়”, যেখানে আমরা স্পষ্টভাবে দেখিয়েছি যে Azure-এ চ্যাটবটগুলি কী এবং তাদের ব্যবহারের জন্য পরিস্থিতি কী, এবং সেইসাথে দেখিয়েছি কীভাবে 15 মিনিটের মধ্যে QnA মেকারে একটি বট তৈরি করা যায় এবং কীভাবে ক্যোয়ারী গঠন LUIS এ পাঠোদ্ধার করা হয়। 

ডেভেলপার দেব বুটক্যাম্পের অনলাইন ম্যারাথনের অংশ হিসেবে আমরা এই ওয়েবিনার তৈরি করেছি। এটি এমন পণ্যগুলির সম্পর্কে ছিল যা বিকাশের গতি বাড়ায় এবং অটোমেশন সরঞ্জাম এবং রেডিমেড প্রি-কনফিগার করা Azure মডিউল ব্যবহার করে কোম্পানির কর্মীদের কাছ থেকে কিছু রুটিন কাজের চাপ থেকে মুক্তি দেয়। ম্যারাথনে অন্তর্ভুক্ত অন্যান্য ওয়েবিনারের রেকর্ডিং নিম্নলিখিত লিঙ্কগুলিতে উপলব্ধ:

• Azure DevOps যেকোন ভাষায় এবং যেকোন প্ল্যাটফর্মের জন্য, DevOps অনুশীলন ব্যবহার করে পূর্ণ বিকাশ চক্র সংগঠিত করার একটি উপায় হিসাবে 
  আমরা Azure DevOps পরিষেবার বিবর্তন এবং নতুন ক্ষমতা সম্পর্কে কথা বলি। আমরা এর পাঁচটি প্রধান উপাদান এবং কীভাবে পরিষেবাটি শিল্প সফ্টওয়্যার বিকাশের সংগঠনকে সাহায্য করে তা বিশদভাবে বিশ্লেষণ করি। উপস্থাপক: ভ্লাদিমির গুসারভ মাইক্রোসফ্ট এমভিপি।
• Azure পাইপলাইন ব্যবহার করে CI/CD এর সংগঠন
  মাল্টি-স্টেজেড YAML পাইপলাইন ব্যবহার করে যেকোনো প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য "কোড হিসাবে সমাবেশ" পদ্ধতি কীভাবে বাস্তবায়ন করা যায় তা আমরা বিবেচনা করি। উপস্থাপক: ভ্লাদিমির গুসারভ মাইক্রোসফ্ট এমভিপি।
• Azure Repos ব্যবহার করে উৎপাদনে একটি পণ্যের একাধিক সংস্করণকে একই সাথে সমর্থন করার জন্য অনুশীলন
  আমরা আলোচনা করি কিভাবে সফ্টওয়্যার সোর্স কোড সংরক্ষণের জন্য কৌশল তৈরি করা যায় এবং Azure Repos ব্যবহার করে সংস্করণ স্টোরেজ সিস্টেমগুলি কীভাবে ব্যবহার করা যায়। উপস্থাপক: ভ্লাদিমির গুসারভ মাইক্রোসফ্ট এমভিপি।
• হোয়াইটসোর্স। নিরাপদ ওপেন সোর্স লাইব্রেরি পর্যবেক্ষণ করা 
  আমরা হোয়াইটসোর্স টুলের বিকাশ এবং ব্যবহারিক প্রয়োগে ওপেন সোর্স ম্যানেজমেন্ট কৌশলগুলি প্রবর্তন করি। আমরা ওপেন সোর্স উপাদানে দুর্বলতা অনুসন্ধান এবং হোয়াইটসোর্স ব্যবহার করে লাইসেন্সিং বিশুদ্ধতা বজায় রাখার বিষয়ে কথা বলি। উপস্থাপক: ডায়ানা লিসবারন, ডিরেক্টর অফ সেলস হোয়াইটসোর্স এবং দারিয়া ওরেশকিনা, ওয়েব কন্ট্রোল, রাশিয়ায় হোয়াইটসোর্সের অফিসিয়াল ডিস্ট্রিবিউটর।

উত্স: www.habr.com