অ্যান্টিগ্র্যাভিটি ব্যবহার করে গুগল ক্লাউডে তৈরি এবং স্থাপন করুন

1. ভূমিকা

এই কোডল্যাবে, আপনি শিখবেন কিভাবে গুগল অ্যান্টিগ্রাভিটি (ডকুমেন্টের বাকি অংশের জন্য অ্যান্টিগ্রাভিটি নামে পরিচিত) ব্যবহার করে গুগল ক্লাউডে একটি সার্ভারলেস অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, তৈরি এবং স্থাপন করতে হয়। আমরা একটি সার্ভারলেস এবং ইভেন্ট-চালিত ডকুমেন্ট পাইপলাইন তৈরি করব যা গুগল ক্লাউড স্টোরেজ (GCS) থেকে ফাইলগুলি গ্রহণ করে, ক্লাউড রান এবং জেমিনি ব্যবহার করে সেগুলি প্রক্রিয়া করে এবং তাদের মেটাডেটা BigQuery-তে স্ট্রিম করে।

গুগল ক্লাউড ক্রেডিটের জন্য: গুগল ক্লাউড প্রোজেক্টের সাথে অ্যান্টিগ্রাভিটি ব্যবহার করতে সাহায্য করার জন্য, এই লিঙ্কটি ব্যবহার করে আপনার বিনামূল্যের গুগল ক্লাউড ক্রেডিটগুলি রিডিম করুন। ক্রেডিট সক্রিয় করতে এবং একটি নতুন প্রোজেক্ট তৈরি করতে আপনি এখানে নির্দেশাবলী অনুসরণ করতে পারেন।

তুমি কি শিখবে

• স্থাপত্য পরিকল্পনা এবং নকশার জন্য অ্যান্টিগ্র্যাভিটি কীভাবে ব্যবহার করবেন।
• একটি AI এজেন্ট দিয়ে কোড (শেল স্ক্রিপ্ট) হিসেবে অবকাঠামো তৈরি করুন।
• পাইথন ভিত্তিক ক্লাউড রান পরিষেবা তৈরি এবং স্থাপন করুন।
• মাল্টিমোডাল ডকুমেন্ট বিশ্লেষণের জন্য ভার্টেক্স এআই-তে জেমিনিকে একীভূত করুন।
• অ্যান্টিগ্র্যাভিটির ওয়াকথ্রু আর্টিফ্যাক্ট ব্যবহার করে এন্ড-টু-এন্ড পাইপলাইনটি যাচাই করুন।

তোমার যা লাগবে

• গুগল অ্যান্টিগ্রাভিটি ইনস্টল করা আছে। অ্যান্টিগ্রাভিটি ইনস্টল করতে এবং মূল বিষয়গুলি বুঝতে যদি আপনার সাহায্যের প্রয়োজন হয়, তাহলে কোডল্যাবটি সম্পূর্ণ করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে: গুগল অ্যান্টিগ্রাভিটি দিয়ে শুরু করা ।
• বিলিং সক্ষম করা একটি Google ক্লাউড প্রকল্প।
• gcloud CLI ইনস্টল এবং প্রমাণীকরণ করা হয়েছে।

2. অ্যাপটির ওভারভিউ

অ্যান্টিগ্র্যাভিটি ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনটি স্থাপত্য এবং বাস্তবায়নে ঝাঁপিয়ে পড়ার আগে, আসুন প্রথমে আমরা নিজের জন্য যে অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করতে চাই তার রূপরেখা তৈরি করি।

আমরা একটি সার্ভারলেস এবং ইভেন্ট-চালিত ডকুমেন্ট পাইপলাইন তৈরি করতে চাই যা গুগল ক্লাউড স্টোরেজ (GCS) থেকে ফাইলগুলি গ্রহণ করে, ক্লাউড রান এবং জেমিনি ব্যবহার করে সেগুলি প্রক্রিয়া করে এবং তাদের মেটাডেটা BigQuery-তে স্ট্রিম করে।

এই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি উচ্চ স্তরের স্থাপত্য চিত্রটি এইরকম দেখতে পারে:

এটি সুনির্দিষ্ট হতে হবে না। অ্যান্টিগ্র্যাভিটি আমাদের স্থাপত্যের বিশদ বিবরণ বের করতে সাহায্য করতে পারে। তবে, আপনি কী তৈরি করতে চান সে সম্পর্কে ধারণা পেতে এটি সাহায্য করে। আপনি যত বেশি বিশদ বিবরণ দিতে পারবেন, স্থাপত্য এবং কোডের দিক থেকে অ্যান্টিগ্র্যাভিটি থেকে আপনি তত ভালো ফলাফল পাবেন।

৩. স্থাপত্য পরিকল্পনা করুন

আমরা অ্যান্টিগ্র্যাভিটি দিয়ে স্থাপত্যের বিস্তারিত পরিকল্পনা শুরু করতে প্রস্তুত!

জটিল সিস্টেম পরিকল্পনায় অ্যান্টিগ্র্যাভিটি অসাধারণ। তাৎক্ষণিকভাবে কোড লেখার পরিবর্তে, আমরা উচ্চ-স্তরের স্থাপত্য সংজ্ঞায়িত করে শুরু করতে পারি।

প্রথমে নিশ্চিত করুন যে আপনি এজেন্ট ম্যানেজারে আছেন। যদি আপনি সবেমাত্র অ্যান্টিগ্র্যাভিটি খুলে থাকেন, তাহলে আপনি মাঝখানে Open Agent Manager বোতামে ক্লিক করতে পারেন অথবা উপরের ডান কোণে একই Open Agent Manager বোতামটি দেখতে পাবেন।

এজেন্ট ম্যানেজারে, আপনার কাছে একটি ওয়ার্কস্পেস খোলার বিকল্প আছে অথবা কেবল প্লেগ্রাউন্ড ব্যবহার করার বিকল্প আছে, যা দ্রুত প্রোটোটাইপ এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য একটি স্বাধীন ওয়ার্কস্পেস। আসুন প্লেগ্রাউন্ড দিয়ে শুরু করি।

প্লেগ্রাউন্ডে একটি নতুন কথোপকথন শুরু করতে + বোতামে ক্লিক করুন:

এটি একটি ইন্টারফেস নিয়ে আসে যেখানে আপনি নীচের দেখানো প্রম্পট প্রদান করতে পারেন:

উপরের ডানদিকের কোণায়, সেটিংস আইকনে ক্লিক করুন ⚙️এবং Artifact অধীনে Review Policy এবং Terminal Command Auto Execution Terminal টু Request Review অধীনে সেট করুন। এটি নিশ্চিত করবে যে প্রতিটি ধাপে, আপনি এজেন্ট কার্যকর করার আগে পরিকল্পনাটি পর্যালোচনা এবং অনুমোদন করতে পারবেন।

প্রম্পট

এখন, আমরা অ্যান্টিগ্র্যাভিটির প্রথম প্রম্পট প্রদান করতে প্রস্তুত।

প্রথমে, নিশ্চিত করুন যে অ্যান্টিগ্র্যাভিটি Planning মোডে আছে এবং মডেলের জন্য, আসুন Gemini Pro (High) মডেলটি নিয়ে যাই (তবে অন্যান্য মডেলের সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে দ্বিধা করবেন না)।

নিম্নলিখিত প্রম্পটটি প্রবেশ করান এবং জমা দিন বোতামে ক্লিক করুন:

I want to build a serverless event-driven document processing pipeline on Google Cloud.
Architecture:
- Ingestion: Users upload files to a Cloud Storage bucket.
- Trigger: File uploads trigger a Pub/Sub message.
- Processor: A Python-based Cloud Run service receives the message, processes the file (simulated OCR), and extracts metadata.
- Storage: Stream the metadata (filename, date, tags, word_count) into a BigQuery dataset. 

কার্য তালিকা এবং বাস্তবায়ন পরিকল্পনা

অ্যান্টিগ্র্যাভিটি আপনার অনুরোধ বিশ্লেষণ করবে এবং একটি কার্য তালিকা এবং বাস্তবায়ন পরিকল্পনা তৈরি করবে।

এই পরিকল্পনায় রূপরেখা দেওয়া হয়েছে:

• পরিকাঠামো : জিসিএস বাকেট, পাব/সাব টপিক, বিগকুয়েরি ডেটাসেট।
• প্রসেসর : পাইথন/ফ্লাস্ক অ্যাপ, ডকারফাইল, প্রয়োজনীয়তা।
• ইন্টিগ্রেশন : GCS বিজ্ঞপ্তি → পাব/সাব → ক্লাউড রান।

আপনি নিম্নলিখিতগুলির মতো কিছু দেখতে পাবেন:

Task সারির পাশে " Open বোতামে ক্লিক করুন। এটি আপনাকে অ্যান্টিগ্রাভিটি দ্বারা তৈরি করা কিছু কাজের সেট দেখাবে। এজেন্টটি একে একে সেগুলি সম্পন্ন করবে:

পরবর্তী ধাপ হল বাস্তবায়ন পরিকল্পনা পর্যালোচনা করা এবং এজেন্টকে এগিয়ে যাওয়ার অনুমতি দেওয়া।

বাস্তবায়ন পরিকল্পনার বিস্তারিত জানতে তার উপর ক্লিক করুন। এটি মনোযোগ সহকারে পড়ুন। বাস্তবায়নের জন্য আপনার মতামত দেওয়ার সুযোগ এটি। আপনি বাস্তবায়ন পরিকল্পনার যেকোনো অংশে ক্লিক করে মন্তব্য যোগ করতে পারেন। কিছু মন্তব্য যোগ করার পরে, আপনি যে কোনও পরিবর্তন দেখতে চান, বিশেষ করে নামকরণ, গুগল ক্লাউড প্রকল্প আইডি, অঞ্চল ইত্যাদির ক্ষেত্রে, তা পর্যালোচনার জন্য জমা দিতে ভুলবেন না।

সবকিছু ঠিকঠাক দেখা গেলে, Proceed বোতামে ক্লিক করে এজেন্টকে বাস্তবায়ন পরিকল্পনাটি এগিয়ে যাওয়ার অনুমতি দিন।

৪. অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করুন

পরিকল্পনাটি অনুমোদিত হয়ে গেলে, অ্যান্টিগ্র্যাভিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রয়োজনীয় ফাইল তৈরি করা শুরু করে, স্ক্রিপ্ট তৈরি থেকে শুরু করে অ্যাপ্লিকেশন কোড পর্যন্ত।

দ্রষ্টব্য : আপনাকে বেশ কয়েকটি টার্মিনাল কমান্ড (gcloud, shell scripts, ইত্যাদি) জিজ্ঞাসা করা হবে যা এজেন্টকে পরিবেশ বুঝতে এবং তারপর সেই অনুযায়ী স্ক্রিপ্ট তৈরি করতে ব্যবহার করতে হবে। এজেন্টকে এগিয়ে যেতে Accept বোতামে ক্লিক করুন। যদিও এই ল্যাবটি তৈরি করা নির্দিষ্ট ফাইলের নামগুলি কভার করে, আপনি হয়তো Antigravity বিভিন্ন ফাইলের নাম তৈরি করতে দেখতে পাবেন, যদিও ফাইলগুলির উদ্দেশ্য এবং বিষয়বস্তু একই রকম হওয়া উচিত।

অ্যান্টিগ্রাভিটি একটি ফোল্ডার তৈরি করবে এবং প্রকল্পের জন্য প্রয়োজনীয় ফাইল তৈরি শুরু করবে। আমাদের নমুনা রানে, আমরা নিম্নলিখিতগুলি দেখেছি:

একটি setup.sh অথবা একই নামের একটি শেল স্ক্রিপ্ট ফাইল তৈরি করা হয়, যা রিসোর্স তৈরির প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করে। এটি পরিচালনা করে:

1. API গুলি সক্রিয় করা হচ্ছে ( run , pubsub , bigquery , storage )।
2. গুগল ক্লাউড স্টোরেজ বাকেট ( doc-ingestion-{project-id} ) তৈরি করা হচ্ছে।
3. BigQuery ডেটাসেট এবং টেবিল তৈরি করা হচ্ছে ( pipeline_data.processed_docs )।
4. পাব/সাব বিষয় এবং বিজ্ঞপ্তি কনফিগার করা।

এজেন্টকে Pub/Sub পুশ বার্তা শোনার জন্য একটি Python অ্যাপ্লিকেশন ( main.py ) তৈরি করতে হবে। এটি একটি সিমুলেটেড OCR লজিক ব্যবহার করে, এলোমেলো শব্দ গণনা এবং ট্যাগ তৈরি করে এবং BigQuery-তে তা ধরে রাখে।

একবার এই সেটআপ স্ক্রিপ্টটি তৈরি হয়ে গেলে, অ্যান্টিগ্রাভিটি আপনাকে আপনার পক্ষ থেকে স্ক্রিপ্টটি কার্যকর করার জন্য অনুরোধ করবে। নীচে একটি নমুনা স্ক্রিন দেখানো হয়েছে:

এগিয়ে যান এবং প্রয়োজন অনুসারে Accept এ ক্লিক করুন।

প্রোভিশন স্ক্রিপ্টটি রিসোর্স তৈরি করবে এবং যাচাই করবে যে সেগুলি তৈরি করা হয়েছে। সফলভাবে পরীক্ষা করার পর, এটি কন্টেইনার তৈরি এবং ক্লাউড রানে ( main.py তে) একটি পরিষেবা হিসাবে স্থাপনের কাজ শুরু করবে। একটি নমুনা আউটপুট নীচে দেখানো হয়েছে:

পরিষেবাটি স্থাপনের অংশ হিসেবে, এটি পাব/সাব সাবস্ক্রিপশন এবং অন্যান্য আঠাও সেট আপ করবে যা এই পাইপলাইনটি কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয়। এই সমস্ত কিছুতে কয়েক মিনিট সময় লাগবে।

ইতিমধ্যে, আপনি Inbox যেতে পারেন (উপরের বাম কোণ থেকে), আপনার ইনপুটের জন্য অপেক্ষা করা Pending কাজগুলি পরীক্ষা করুন:

এজেন্ট যখন আপনার প্রতিক্রিয়া জানতে চাইবে তখন আপনি কাজগুলি অনুমোদন করছেন তা নিশ্চিত করার এটি একটি ভালো উপায়।

৫. আবেদনপত্র যাচাই করুন

পাইপলাইনটি স্থাপনের পর, অ্যান্টিগ্রাভিটি অ্যাপ্লিকেশনটি আসলে কাজ করছে কিনা তা যাচাই করার জন্য এগিয়ে যায়। অ্যান্টিগ্রাভিটি টাস্ক লিস্টে যাচাইকরণের ধাপগুলি দিয়ে এটি স্বয়ংক্রিয় করে। একটি নমুনা স্ক্রিন নীচে দেখানো হয়েছে:

এটি একটি পরীক্ষামূলক আর্টিফ্যাক্ট ( test.txt ) তৈরি করে এবং এটি Google Cloud Storage বাকেটে আপলোড করতে চায়। এগিয়ে যেতে Accept এ ক্লিক করুন।

যদি আপনি নিজে আরও পরীক্ষা চালাতে চান, তাহলে আপনি Antigravity এর যাচাইকরণ ধাপ থেকে একটি ইঙ্গিত নিতে পারেন, যেখানে এটি gsutil ইউটিলিটি ব্যবহার করে ক্লাউড স্টোরেজ বাকেটে একটি নমুনা ফাইল আপলোড করে। নমুনা কমান্ডটি নীচে দেখানো হয়েছে:

gsutil cp <some-test-doc>.txt gs://<bucket-name>/

BigQuery-তে ফলাফল দেখুন

যাচাইকরণ প্রক্রিয়ার অংশ হিসেবে, এটি BigQuery-তে ডেটা টিকে আছে কিনা তাও পরীক্ষা করবে।

ডকুমেন্টগুলি পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত SQL কোয়েরিটি লক্ষ্য করুন।

যাচাইকরণ সম্পন্ন হলে, আপনি দেখতে পাবেন যে কাজের তালিকা সম্পন্ন হয়েছে:

ঐচ্ছিক: ম্যানুয়াল যাচাইকরণ

যদিও অ্যান্টিগ্রাভিটি ইতিমধ্যেই অ্যাপ্লিকেশনটি যাচাই করেছে, আপনি চাইলে গুগল ক্লাউড কনসোলে ম্যানুয়ালি চেক করতে পারেন যে সমস্ত রিসোর্স তৈরি হয়েছে কিনা, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে।

ক্লাউড স্টোরেজ

লক্ষ্য : বাকেটটি বিদ্যমান আছে কিনা তা যাচাই করুন এবং আপলোড করা ফাইলগুলি পরীক্ষা করুন।

1. ক্লাউড স্টোরেজ > বাকেটস- এ নেভিগেট করুন।
2. [PROJECT_ID]-doc-uploads নামের বাকেটটি সনাক্ত করুন।
3. ফাইল ব্রাউজ করতে বাকেটের নামের উপর ক্লিক করুন।
4. যাচাই করুন: আপনার আপলোড করা ফাইলগুলি (যেমন, test.txt ) দেখতে পাওয়া উচিত।

পাব/সাব

লক্ষ্য : নিশ্চিত করুন যে বিষয়টি বিদ্যমান এবং একটি পুশ সাবস্ক্রিপশন আছে।

1. পাব/সাব > টপিকস -এ নেভিগেট করুন।
2. doc-processing-topic খুঁজুন।
3. টপিক আইডিতে ক্লিক করুন।
4. সাবস্ক্রিপশন ট্যাবে নিচে স্ক্রোল করুন।
5. যাচাই করুন: নিশ্চিত করুন যে doc-processing-sub " Push " ডেলিভারি টাইপের সাথে তালিকাভুক্ত আছে।

ক্লাউড রান

লক্ষ্য : পরিষেবার স্থিতি এবং লগ পরীক্ষা করা।

1. ক্লাউড রানে নেভিগেট করুন।
2. সার্ভিস ডক-প্রসেসর এ ক্লিক করুন।
3. যাচাই করুন:
4. স্বাস্থ্য: পরিষেবাটি সক্রিয় রয়েছে তা নির্দেশ করে সবুজ চেকমার্ক।
5. লগ: লগ ট্যাবে ক্লিক করুন। " ফাইল প্রক্রিয়াকরণ: gs://... " এবং " সফলভাবে প্রক্রিয়াজাত... " এর মতো এন্ট্রিগুলি সন্ধান করুন।

বিগকুয়েরি

লক্ষ্য : তথ্যটি আসলে সংরক্ষিত আছে কিনা তা যাচাই করা।

1. BigQuery > SQL Workspace এ নেভিগেট করুন।
2. এক্সপ্লোরার প্যানে, আপনার প্রোজেক্ট > pipeline_data dataset প্রসারিত করুন।
3. processed_docs টেবিলে ক্লিক করুন।
4. প্রিভিউ ট্যাবে ক্লিক করুন।
5. যাচাই করুন: আপনি ফাইলের নাম , আপলোড_ডেট , ট্যাগ এবং ওয়ার্ড_কাউন্ট সহ সারি দেখতে পাবেন।

ওয়াকথ্রু

চূড়ান্ত পদক্ষেপ হিসেবে, অ্যান্টিগ্র্যাভিটি একটি ওয়াকথ্রু আর্টিফ্যাক্ট তৈরি করে। এই আর্টিফ্যাক্টের সারসংক্ষেপ হল:

• পরিবর্তন করা হয়েছে।
• যাচাইকরণ কমান্ডগুলি চালানো হয়।
• প্রকৃত ফলাফল (জেমিনি এক্সট্র্যাক্ট করা মেটাডেটা দেখানো ক্যোয়ারী আউটপুট)।

আপনি এটি দেখতে Open ক্লিক করতে পারেন। একটি নমুনা আউটপুট নীচে দেখানো হয়েছে:

৬. অ্যাপ্লিকেশনটি অন্বেষণ করুন

এই মুহুর্তে, আপনার কাছে মৌলিক অ্যাপটি প্রস্তুত এবং চালু আছে। এই অ্যাপ্লিকেশনটি আরও প্রসারিত করার আগে, কোডটি অন্বেষণ করার জন্য কিছুক্ষণ সময় নিন। আপনি উপরের ডান কোণায় " Open Editor বোতামটি ব্যবহার করে এডিটরে স্যুইচ করতে পারেন।

আপনি যে ফাইলগুলি দেখতে পাবেন তার একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ এখানে দেওয়া হল:

1. setup.sh : একটি মাস্টার স্ক্রিপ্ট যা সমস্ত Google ক্লাউড রিসোর্স সরবরাহ করে এবং প্রয়োজনীয় API গুলি সক্ষম করে।
2. main.py : পাইপলাইনের প্রধান প্রবেশ বিন্দু। এই পাইথন অ্যাপটি একটি ওয়েব সার্ভার তৈরি করে যা Pub/Sub পুশ বার্তা গ্রহণ করে, GCS থেকে ফাইলটি ডাউনলোড করে, এটিকে "প্রক্রিয়া" করে (OCR অনুকরণ করে) এবং মেটাডেটা BigQuery-তে স্ট্রিম করে।
3. Dockerfile : অ্যাপটিকে একটি কন্টেইনার ছবিতে কীভাবে প্যাকেজ করতে হয় তা সংজ্ঞায়িত করে।
4. requirements.txt : পাইথন নির্ভরতা তালিকাভুক্ত করে।

আপনি পরীক্ষা এবং যাচাইকরণের জন্য প্রয়োজনীয় অন্যান্য স্ক্রিপ্ট এবং টেক্সট ফাইলও দেখতে পাবেন।

এই মুহুর্তে, আপনি প্লেগ্রাউন্ড থেকে একটি ডেডিকেটেড ওয়ার্কস্পেস/ফোল্ডারে যেতে চাইতে পারেন। আপনি উপরের ডান কোণায় প্রাসঙ্গিক বোতামে ক্লিক করে এটি করতে পারেন:

একবার আপনি একটি ফোল্ডার নির্বাচন করলে, সমস্ত কোড সেই ফোল্ডারে চলে যাবে এবং ফোল্ডার এবং কথোপকথনের ইতিহাস সহ একটি নতুন কর্মক্ষেত্র তৈরি হবে।

৭. আবেদনের মেয়াদ বাড়ান

এখন যেহেতু আপনার একটি কার্যকরী মৌলিক অ্যাপ্লিকেশন আছে, আপনি অ্যাপ্লিকেশনটি পুনরাবৃত্তি এবং প্রসারিত করতে পারেন। এখানে কিছু ধারণা দেওয়া হল।

একটি ফ্রন্টএন্ড যোগ করুন

প্রক্রিয়াজাত নথিগুলি দেখার জন্য একটি সহজ ওয়েব ইন্টারফেস তৈরি করুন।

নিম্নলিখিত প্রম্পটটি চেষ্টা করে দেখুন: Create a simple Streamlit or Flask web application that connects to BigQuery. It should display a table of the processed documents (filename, upload_date, tags, word_count) and allow me to filter the results by tag

আসল AI/ML এর সাথে একীভূত করুন

সিমুলেটেড ওসিআর প্রক্রিয়াকরণের পরিবর্তে, জেমিনি মডেল ব্যবহার করে নিষ্কাশন, শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং অনুবাদ করুন।

1. ডামি ওসিআর লজিকটি প্রতিস্থাপন করুন। প্রকৃত টেক্সট এবং ডেটা বের করার জন্য ছবি/পিডিএফ জেমিনিকে পাঠান। ডকুমেন্টের ধরণ (ইনভয়েস, চুক্তি, জীবনবৃত্তান্ত) শ্রেণীবদ্ধ করতে বা সত্তা (তারিখ, নাম, অবস্থান) বের করতে এক্সট্র্যাক্ট করা টেক্সট বিশ্লেষণ করুন।
2. ডকুমেন্টের ভাষা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করুন এবং সংরক্ষণ করার আগে এটি ইংরেজিতে অনুবাদ করুন। আপনি অন্য যেকোনো ভাষাও ব্যবহার করতে পারেন।

স্টোরেজ এবং বিশ্লেষণ উন্নত করুন

খরচ বাঁচাতে আপনি পুরানো ফাইলগুলিকে "কোল্ডলাইন" বা "আর্কাইভ" স্টোরেজে সরানোর জন্য বাকেটের জীবনচক্রের নিয়মগুলি কনফিগার করতে পারেন।

দৃঢ়তা এবং নিরাপত্তা

আপনি অ্যাপটিকে আরও শক্তিশালী এবং সুরক্ষিত করতে পারেন যেমন:

1. ডেড লেটার কিউ (DLQ): ব্যর্থতা মোকাবেলা করার জন্য পাব/সাব সাবস্ক্রিপশন আপডেট করুন। যদি ক্লাউড রান পরিষেবা ৫ বার কোনও ফাইল প্রক্রিয়া করতে ব্যর্থ হয়, তাহলে বার্তাটি মানব পরিদর্শনের জন্য একটি পৃথক "ডেড লেটার" বিষয়/বাকেটে পাঠান।
2. সিক্রেট ম্যানেজার: যদি আপনার অ্যাপের API কী বা সংবেদনশীল কনফিগারেশনের প্রয়োজন হয়, তাহলে সেগুলি সিক্রেট ম্যানেজারে সংরক্ষণ করুন এবং হার্ডকোডিং স্ট্রিংগুলির পরিবর্তে ক্লাউড রান থেকে নিরাপদে অ্যাক্সেস করুন।
3. Eventarc: আরও নমনীয় ইভেন্ট রাউটিংয়ের জন্য সরাসরি Pub/Sub থেকে Eventarc-এ আপগ্রেড করুন, যা আপনাকে জটিল অডিট লগ বা অন্যান্য GCP পরিষেবা ইভেন্টের উপর ভিত্তি করে ট্রিগার করার সুযোগ দেয়।

অবশ্যই, আপনি আপনার নিজস্ব ধারণা তৈরি করতে পারেন এবং সেগুলি বাস্তবায়নে অ্যান্টিগ্র্যাভিটি ব্যবহার করতে পারেন!

৮. উপসংহার

গুগল অ্যান্টিগ্রাভিটি ব্যবহার করে আপনি কয়েক মিনিটের মধ্যেই একটি স্কেলেবল, সার্ভারলেস, এআই-চালিত ডকুমেন্ট পাইপলাইন সফলভাবে তৈরি করেছেন। আপনি শিখেছেন কিভাবে:

• AI দিয়ে স্থাপত্য পরিকল্পনা করুন।
• কোড জেনারেশন থেকে শুরু করে ডিপ্লয়মেন্ট এবং ভ্যালিডেশন পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশন তৈরির মাধ্যমে অ্যান্টিগ্র্যাভিটি কীভাবে কাজ করে তা নির্দেশ এবং পরিচালনা করুন।
• ওয়াকথ্রু ব্যবহার করে স্থাপনা এবং বৈধতা যাচাই করুন।

রেফারেন্স ডক্স

• অফিসিয়াল সাইট: https://antigravity.google/
• ডকুমেন্টেশন: https://antigravity.google/docs
• ব্যবহারের ক্ষেত্রে: https://antigravity.google/use-cases
• ডাউনলোড করুন: https://antigravity.google/download
• কোডল্যাব: গুগল অ্যান্টিগ্র্যাভিটি দিয়ে শুরু করা