Какую бд использует ютуб

Рост YouTube был феноменально быстр, количество просмотров видео превысило 100 миллионов в сутки при том, что только около пяти человек работало над масштабированием проекта. Как им удается управлять предоставлением всех этих видеороликов своим посетителям? Как они развивались с тех пор, как были приобретены Google?

Платформа

Что внутри?

Статистика

Поддержка обработки более 100 миллионов видеороликов в сутки
Сервис был запущен в феврале 2005 года
В марте 2006 года в среднем производилось около 30 миллионов просмотров видео в день
К июлю 2006 года эта цифра достигла 100 миллионов просмотров в день
Над проектом работают: 2 системных администратора, 2 архитектора масштабируемости программного обеспечения, 2 разработчика новых возможностей, 2 инженера по сетям, 1 архитектор баз данных

Рецепт управления огромными темпами роста

while (true)  identify_and_fix_bottlenecks(); drink(); sleep(); notice_new_bottleneck(); >

Этот цикл проходит далеко не одну итерацию ежедневно.

Веб-серверы

NetScalar используется для балансировки нагрузки и кэширования статического контента.
Apache работает с включенным mod_fast_cgi
Запросы отправляются на обработку с помощью серверного приложения на Python.
Приложение взаимодействует с различными базами данных и другими источниками информации для формирования финальной HTML-страницы.
Масштабирование обычно происходит просто добавлением дополнительных компьютеров.
Код на Python обычно не является узким местом системы, он проводит большую часть времени заблокированным RPC.
Python предоставляет быстроту и гибкость в процессе разработки и развертывания. Этот факт является очень актуальным, если учесть кто является их конкурентами.
На формирование страницы обычно уходит не более 100 миллисекунд.
psyco, динамический компилятор Python→C, использует JIT подход к компилированию для оптимизации внутренних циклов
Для интенсивных вычислений, таких как шифрование, используются расширения, написанные на C.
Какая-то часть заранее сгенерированного HTML хранится в кэше.
Кэширование данных в СУБД на уровне строк.
Кэшируются полностью сформированные объекты Python.
Некие данные вычисляются и отправляется каждому серверу для кэширования в локальной оперативной памяти. Эта стратегия годится далеко не всегда, чаще всего более эффективен другой метод: самым быстрым кэшем является само серверное приложение, а отправка уже готовых данных остальным серверам для дальнейшей обработки обычно не занимает так много времени. Для организации такого подхода необходимы агенты, осуществляющие отслеживание изменений, предварительную обработку и отправку данных.

Управление видео

Издержки включают в себя затраты на пропускную способность каналов связи, приобретение нового оборудования и оплату огромных счетов за электроэнергию.
Каждый видеоролик расположен на мини-кластере, что означает управление работой с ним группой из нескольких компьютеров.
Использование кластеров влечет за собой: – увеличение производительности пропорционально количеству дисков, на которых расположен контент; – возможность поддержания функционирования всей системы даже в случае прекращения работоспособности части компьютеров; – возможность организации создания резервных копий online.
В роли HTTP-сервера для работы с видео используется lighttpd: – Он способен дать фору Apache в плане производительности предоставления статического контента; – Для работы с событиями ввода-вывода используется epoll; – Многопоточная конфигурация способна обрабатывать большее количество соединений одновременно;
Самая популярная часть контента размещается в CDN – CDN реплицирует весь контент в разных частях системы; – Компьютеры CDN в основном предоставляют данные напрямую из кэша в оперативной памяти, так как ассортимент популярного видео с течением времени меняется достаточно медленно.
Менее популярный контент, количество просмотров в день которого варьируется в диапазоне от одного до двадцати, обычно размещается на серверах YouTube, расположенных в датацентрах на colocation: – Не смотря на тот факт, что такое видео может быть просмотрено всего несколько раз за день, количество таких роликов велико, что приводит к случайным блокировкам данных на жестких дисках; – В такой ситуации кэширование практически бесполезно, инвестиции в кэширование контента с низкой вероятностью востребованности обычно является пустой тратой средств; – Более детальная настройка низкоуровневых компонентов системы, таких как, например, RAID-контроллеры, в этой ситуации может достаточно положительно повлиять на производительность; – Выбор оптимального размера оперативной памяти на каждой машине также очень важен: как недостаточное, так и излишнее ее количество не являются эффективными решениями.

Ключевые моменты

Чем проще — тем лучше;
Старайтесь минимизировать количество устройств (маршрутизаторов, коммутаторов и тому подобных) между контентом и пользователями: далеко не факт, что все они будут способны выдерживать интенсивную нагрузку;
Старайтесь использовать самое обыкновенное оборудование. Hi-end оборудование обычно влечет за собой рост издержек, связанных с сопутствующими процессами, например технической поддержкой, а также уменьшает вероятность нахождение решения той или иной проблемы с оборудованием в Сети;
Используйте самые простые распространенные утилиты. YouTube использует идущий в комплекте с Linux набор утилит для построения системы именно на их основе;
Не забывайте о случайных доступах к жестким дискам, эту, казалось бы, мелочь тоже стоит настроить.

Управление миниатюрами видео

На удивление сложно решаемая задача, особенно если необходима эффективность;
Для каждого видео хранится 4 миниатюры, что приводит к существенному преобладанию количества миниатюр над количеством видеороликов;
Миниатюры хранятся всего на нескольких компьютерах;
Некоторые проблемы наблюдаются в связи с работой с большим количеством маленьких объектов: – Проблемы на уровне операционной системы, связанные с большим количеством запросов на поиск данных, а также кэшем страниц и inode‘ов файловой системы; – Ограничение на количество файлов в одной директории (особенно актуально для ext3), возможно частичное решение в виде перехода к более иерархической структуре хранения данных, а также переходе к ядру Linux версии 2.6, что может привести к более чем стократному росту производительности, но в любом случае хранение такого огромного количества файлов в локальной файловой системе — не самая лучшая идея; – Большое количество запросов в секунду, так как одна страница может содержать до 60 миниатюр различных видеороликов; – В условиях таких нагрузок Apache показывает плохую производительность; – Проводились эксперименты с использованием squid (обратной proxy) между Apache и посетителями. Какое-то время такой вариант казался работоспособным, но с ростом нагрузки производительность начала падать. С обработки 300 запросов в секунду она упала до 20; – Попытки использовать lighttpd также не завершились успехом: однопоточный режим не справлялся с задачей, а многопоточный требовал отдельного кэша для каждого потока, что сводило на нет его эффективность; – С таким количеством изображений добавление в систему нового компьютера могло занимать более 24 часов; – Перезагрузка занимала 6-10 часов, так как кэш должен был «разогреться» прежде чем перестать использовать данные с жестких дисков.
Решением всех описанных выше проблем стала распределенная система хранения данных BigTable от Google: – Она позволяет избежать проблем, связанных с большим количеством файлов, так как объединяет маленькие файлы вместе. – Она работает быстро и устойчива к сбоям, помимо этого она прекрасно приспособлена для работы по ненадежной сети. – Уменьшает задержки, так как использует распределенный многоуровневый кэш, который способен работать даже между удаленными датацентрами.

Базы данных

Раньше: –MySQL использовалась для хранения данных: пользователей, тэгов, описаний и так далее. – Данные хранились на монолитном RAID 10 массиве, состоящем из 10 жестких дисков; – Оборудование арендовалось, что негативно сказывалось на состоянии их кредитных карточек. В случае необходимости нового оборудования, на оформление заказа и доставку мог уходить далеко не один день. – Они прошли через весь путь эволюции: сначала был один сервер, затем добавилось несколько дополнительных серверов, обслуживающих операции чтения, после чего они решили разбить базу данных на части, и, наконец, они пришли к полноценной распределенной архитектуре. – Поначалу их система страдала от задержек, связанных с реплицированием. Основной сервер, обрабатывающий операции записи, являлся мощным сервером, работающим в многопоточном режиме, это было необходимо для своевременного выполнения большого объема работы. Второстепенные сервера, которые обрабатывали только операции чтения, асинхронно реплицировали данные в одном потоке, что влекло за собой возможность серьезного отставания некоторых из них. – Обновления были причиной частого отсутствия необходимой информации в кэше, что заставляло сервера читать данные с жестких дисков. Этот факт сильно замедлял процесс чтения и репликации. – Реплицирующая архитектура требует немалых вложений в оборудование, необходимого для поддержания постоянно растущих темпов записи информации. – Основным из кардинальных решений, принятых в архитектуре системы было отделение обеспечения процесса просмотра видео от основного кластера. Основной целью посетителей является просмотр видео, а второстепенные задачи можно возложить и на менее производительный кластер.
Сейчас: – Используются распределенные базы данных; – Сегментированная система (прим.: по аналогии с Flickr); – Распределенные чтение и запись; – Более эффективное расположение кэша, что ведет к уменьшению работы с жесткими дисками; – Такая архитектура привела к 30%-й экономии на оборудовании; – Задержки в реплицировании сведены к нулю; – Размеры базы данных могут расти практически неограниченно

Стратегия размещения в датацентрах

Поначалу использовались хостинг провайдеры, предоставляющие услуги colocation. Не самый экономичный подход, но тогда не было другого выхода.
Хостинг провайдеры не могут поспеть за темпами роста проекта. Не всегда получается получить контроль над необходимым оборудованием или сделать необходимые соглашения о предоставлению сетевых услуг.
Решением этой проблемы стало создание собственной базы для размещения оборудования. Появилась возможность настраивать абсолютно все и подписывать свои собственные контракты такого рода.
Было использовано 5 или 6 разных датацентров в дополнение к CDN .
Видео поступает из случайного датацентра, никаких специальных проверок не проводится. Если ролик становится достаточно популярным — он перемещается в CDN .
Основным фактором, влияющим на доступность того или иного ролика является пропускная способность канала связи.
Для изображений же более актуальны задержки, особенно если на одной страницы должно быть размещено под 60 изображений.
Репликация изображений производится средствами BigTable. В этом случае используются различные меры для определения ближайшего места, откуда можно получить необходимые данные.

Подводим итоги

Остановитесь на секунду. Креативные и рискованные трюки могут помочь справиться с задачей в краткосрочном периоде, но со временем понадобятся более продуманные решения.
Расставьте приоритеты. Определите какие части Вашего сервиса являются более важными и стройте систему обеспечения ресурсами и усилиями именно в соответствии с поставленными приоритетами.
Выбирайте свои битвы. Не бойтесь пользоваться аутсорсингом в некоторых ключевых сервисах. YouTube использует CDN для распределения своего наиболее популярного контента. Создание своей собственной подобной сети стоило бы им слишком много и потребовало бы слишком много времени. Возможно у Вас появятся подобные возможности в отношении Вашей системы.
Будьте проще! Простота позволяет изменять архитектуру более быстро, что позволяет своевременно реагировать на возникающие проблемы. Никто на самом деле не знает что такое простота, но если Вы не боитесь делать изменения, то это неплохой знак что вашей системе свойственна та самая простота.
Сегментирование. Сегментирование позволяет изолировать и ограничить дисковое пространство, процессорное время, оперативную память и ввод-вывод. Оно выполняется не только для повышения производительности операций записи.
Постоянная работа над поиском и устранением узких мест в системе:– на программном уровне это чаще всего бывает кэширование и работа с СУБД; – на уровне операционной системы — операции ввода-вывода; – на уровне оборудования — оперативная память и RAID массивы.
Залог Вашего успеха — командная работа. Хорошая команда разного рода специалистов должна понимать принцип системы вцелом и того, что лежит под ней. Каждый должен знать свое дело: настраивать принтеры, подключать к системе новые компьютеры, строить сети и так далее. С отличной командой Вам по силам все что угодно.

Источники информации

В отличии от остальных, этот перевод статьи от Todd Hoff’а уже был выполнен до меня (при желании можно найти в любой поисковой системе), но я все равно решил опубликовать свою версию просто для собственного развития и полноты коллекции, да и многим читателям, возможно, покажется интересным. Что ж, перейдем к источнику информации оригинала:

Наконец-то годный православный канал на ютубе.

Comon lisp позволяет на лету менять программу и адаптировать программу под бизнес требования.

ox55ff ★★★★★
( 02.04.23 14:36:58 MSK )

Ты автор? Признавайся.

xwicked ★★☆
( 02.04.23 15:00:18 MSK )
Ответ на: комментарий от xwicked 02.04.23 15:00:18 MSK

Что? Это два разных человека. Конечно, рекламировать борщелисповца и автора Яр это такое себе, но имеет право — может, ему действительно нравится, что делает den73.

Virtuos86 ★★★★★
( 02.04.23 16:25:04 MSK )

Есть что то подобное про Embedded на C/C++?

snake266 ★★
( 02.04.23 18:47:54 MSK )

Я уж думал там про погром мечетей

DumLemming ★
( 02.04.23 21:03:38 MSK )

LINUX-ORG-RU ★★★★★
( 02.04.23 21:06:11 MSK )
Последнее исправление: LINUX-ORG-RU 02.04.23 21:06:25 MSK (всего исправлений: 1)

Ответ на: комментарий от DumLemming 02.04.23 21:03:38 MSK

Православие ничего не имеет против мечетей, особенно тверских.

token_polyak ★★★★
( 02.04.23 21:08:22 MSK )

Автор на ЛОРе есть?

LINUX-ORG-RU ★★★★★
( 02.04.23 21:08:41 MSK )
Ответ на: комментарий от LINUX-ORG-RU 02.04.23 21:06:11 MSK

Гора родила мышь.

token_polyak ★★★★
( 02.04.23 21:09:36 MSK )
Ответ на: комментарий от token_polyak 02.04.23 21:09:36 MSK

LINUX-ORG-RU ★★★★★
( 02.04.23 21:13:54 MSK )

Кликбейтный контент по лиспу — это прямо Netstalking по Deep web

goingUp ★★★★★
( 03.04.23 00:05:54 MSK )
Ответ на: комментарий от token_polyak 02.04.23 21:08:22 MSK

Ещё бы, кто в современной России осмелится что-то против мечетей высказать. Харам!

mono ★★★★★
( 03.04.23 02:42:25 MSK )
Ответ на: комментарий от ox55ff 02.04.23 14:36:58 MSK

Почему бред? Erlang с этим справляется ещё лучше, а http-сервер чуть хуже.

monk ★★★★★
( 03.04.23 10:03:45 MSK )
Ответ на: комментарий от monk 03.04.23 10:03:45 MSK

ну, эти чудеса не такие уж и чудесатые. хот релоад используют только в очень специфичных местах. часто слышу эту фичу как одну из знаковых в ерланге, но в реальной жизни она приносит очень много боли. современные подходы стремятся к стейтлес системам, а стейты хранят в каких-нибудь внешних БД, что снимает какую бы то ни было потребность в хот релоаде кода. хотя, в свое время это была прикольная игрушка, особенно во всяком телеком железе, когда обновляли прошивку без остановки коммутатора.

ergo ★★
( 03.04.23 10:15:44 MSK )
Ответ на: комментарий от ergo 03.04.23 10:15:44 MSK

С другой стороны стейтлесс системы и хот релоадить без полного перезапуска проще и надёжнее чем стейтфул.

Gentooshnik ★★★★
( 03.04.23 12:34:45 MSK )
Ответ на: комментарий от ergo 03.04.23 10:15:44 MSK

а стейты хранят в каких-нибудь внешних БД, что снимает какую бы то ни было потребность в хот релоаде кода

Редактор, который по каждому нажатию кнопки пишет в БД, будет изрядно тормозить. Всё равно часть состояния хранится в клиенте. И часто бывает потребность обновлять интерфейс клиента без прекращения его работы. Для HTTP/CGI или Erlang это почти тривиально. Для AJAX и Common Lisp чуть сложнее. Для приложения на большинстве языков: перезапускайся и теряй введённые данные.

monk ★★★★★
( 03.04.23 13:44:37 MSK )

Если прочитать тэги наискосок, можно мельком заметить слово «уныние».

untitl3d ★
( 03.04.23 14:12:08 MSK )

Изучать программирование по видеороликам — так себе идея.

Psilocybe ★★★
( 03.04.23 14:26:09 MSK )
Ответ на: комментарий от monk 03.04.23 13:44:37 MSK

хот релоад — штука крайне сложная именно из-за стейта. даже для клиента к БД никто на беке не будет заморачиваться с хот релоадом. разве что у кого-то очень много свободного времени для такой мелкой моторики. если добавить скорость разработки софта — то этот энтузиаст быстрее застрелится после пары таких приседаний с трансфером стейта от одной версии к другой. и это не тревиально для эрланга, как может показаться на первый взгляд (конечно, все зависит от сложности стейта, но все же). в дикой природе не встречал хот релоада. любые попытки узнать, может у кого-то был шанс лицезреть вживую — никто. зачастую народ просто встречал статьи, где какие-то умельцы упражнялись с этой фичей, но все едины во мнении, что сие чудо ерланга лучше избегать, дабы избежать бессонные ночи, головную боль, ранней седины и множество других побочных явлений на теле организма как «бонус» от хот релоада.

ergo ★★
( 03.04.23 21:06:39 MSK )
Последнее исправление: ergo 03.04.23 21:12:12 MSK (всего исправлений: 2)

Ответ на: комментарий от ergo 03.04.23 21:06:39 MSK

В Common Lisp с передачей состояния тоже не заморачиваются.

Система позволяет без перезагрузки подменять функции и расширять типы структур (а для объектов вообще произвольную трансляцию данных делать). То есть всё на уровне SQL. Никто же ради ALTER TABLE или ALTER PROCEDURE сервер СУБД не перезапускает.

Но вот если сервер приложений на Java, то расширить класс без перезапуска сервера очень проблематично. А на Си++ так вообще практически невозможно.

Все, что нужно знать о базах данных для начинающих: MySQL, PostgreSQL, MongoDB

Современный цифровой мир основан на данных. Каждый клик, каждый запрос в поиске и покупка — это информация, которая хранится и обрабатывается. Именно базы данных отвечают за хранение этой массы информации. Без них наши любимые веб-сайты, мобильные приложения и компьютерные программы не могли бы функционировать так, как мы к этому привыкли.

Но что такое база данных? Простыми словами — это организованный набор данных. В больших масштабах базы данных могут хранить терабайты информации и обрабатывать миллионы запросов в секунду. Они — основа большинства современных программ и веб-сайтов.

Важным элементом работы с базами данных являются системы управления базами данных (DBMS). Они позволяют создавать, обновлять, управлять и извлекать данные из баз данных. Существует много различных DBMS, но в этой статье мы сконцентрируемся на трех наиболее популярных из них: MySQL, PostgreSQL и MongoDB. Эти системы выбраны потому, что они широко используются в индустрии и имеют различные характеристики, что позволит вам понять широкий спектр возможностей управления базами данных. Теперь подробнее о каждой из них.

MySQL

MySQL — одна из самых популярных систем управления базами данных. Она обеспечивает быструю и надежную работу и отличается большим количеством возможностей.

В основе MySQL лежит структурированная модель данных, использующая табличные структуры. Каждая таблица имеет строки (записи) и столбцы (поля). Информация в таблице хранится в строках, а столбцы используются для описания данных.

Язык SQL (Structured Query Language) используется для взаимодействия с MySQL. С его помощью вы можете создавать, модифицировать и получать данные из базы.

PostgreSQL

PostgreSQL — это другая популярная DBMS, которая используется крупными корпорациями для создания масштабных проектов. Она отличается своей чрезвычайной масштабируемостью и гибкостью, а также поддержкой большого количества типов данных.

PostgreSQL также использует структурированную модель данных и SQL для взаимодействия. Однако эта система также позволяет использовать объектно-реляционные возможности, которые позволяют работать с данными так, как если бы они были объектами в программировании. PostgreSQL поддерживает сложные операции, такие как транзакции, вложенные подзапросы, математические функции и т. Д.

MongoDB

MongoDB — это база данных NoSQL, которая отличается от MySQL и PostgreSQL тем, что она использует нереляционную модель данных. Вместо традиционных таблиц и столбцов, MongoDB использует структуру, подобную формату данных JSON, что позволяет хранить данные в более гибком формате.

В MongoDB данные хранятся в формате BSON (Binary JSON), который позволяет делать запросы к базе данных с помощью JSON-подобного синтаксиса. Это может быть очень удобно для разработчиков, которые работают с JavaScript, ведь формат данных очень похож на тот, с которым они привыкли работать.

Выбор между MySQL, PostgreSQL и MongoDB

MySQL, PostgreSQL и MongoDB — это мощные и гибкие системы управления базами данных, каждая из которых имеет свои уникальные особенности и преимущества. Выбор между ними часто зависит от специфики вашего проекта. MySQL и PostgreSQL используются в технологиях, требующих структурированного хранения данных, а MongoDB лучше подходит для проектов, которым требуется гибкость структуры данных, большие объемы данных или часто меняющихся данных.

MySQL — отличный выбор для веб-приложений, требующих высокой скорости и надежности. PostgreSQL лучше подходит для крупных проектов, требующих сложных запросов и гибкости в обработке данных, а MongoDB отлично подходит для проектов, которым требуется высокая скорость работы с большим объемом данных и высокой масштабируемости.

Для начинающих рекомендуется сначала изучить MySQL или PostgreSQL, потому что они используют стандартный язык SQL, который известен своей строгостью и широко применяется в индустрии. Однако MongoDB также может быть хорошим вариантом для изучения, особенно, если вы уже знакомы с JavaScript и JSON.

Независимо от того, какую систему управления базами данных вы выберете для изучения, главное — понимание того, как базы данных работают, и как они могут помочь вам хранить и управлять данными для ваших проектов. Это знание будет очень ценным для разработчика.

Заключение

Изучение баз данных — важный шаг на пути к становлению профессионального разработчика. MySQL, PostgreSQL и MongoDB представляют три разных подхода к управлению данными, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

MySQL предоставляет надежный и быстрый сервис с использованием структурированной модели данных, в то время, как PostgreSQL отличается своей масштабируемостью и гибкостью. MongoDB, как представитель NoSQL баз данных, дает вам возможность работать с гибкой структурой данных, большими объемами информации и обеспечивает высокую скорость обработки запросов.

Выбор между этими DBMS зависит от ваших потребностей и конкретного проекта. Некоторые проекты могут лучше работать с реляционными базами данных, такими как MySQL или PostgreSQL, тогда как другие могут извлечь пользу из гибкости и скорости MongoDB.

Главное, что вам нужно запомнить, — нет «лучшей» базы данных. Каждая из них была создана для определенной цели, и выбор между ними зависит от ваших индивидуальных потребностей. Чем больше вы будете знать о различных системах, тем лучше вы сможете определить, какая из них точно подходит именно для вашего проекта.

Перевод «Создать общую базу данных» на английский

Создать общую базу данных для организации работы и подготовки экспертов по борьбе с терроризмом и обмениваться научными и техническими средствами борьбы с терроризмом.

Establish a common database to organize and train experts on counter-terrorism, and to share scientific and technological techniques for fighting terrorism.

Индийские криптовалютные биржи планируют создать общую базу данных трейдеров и транзакций.
Cryptocurrency exchanges in India intend to set up a database of transactions and crypto traders.

С помощью блокчейна можно создать общую базу данных, доступ к которой смогут получить врачи и поставщики независимо от того, какую электронную медицинскую систему они используют.

One possible end goal of the blockchain revolution is to produce a common ledger of health information that doctors and providers can access no matter what electronic medical system is used.

Blockchains can help achieve a common database of medical information that physicians across the globe could access regardless of which electronic medical system they use.

В результате главы военных ведомств решили создать общую базу данных систем ПВО и утвердить список аэродромов, услугами которых в случае необходимости могут пользоваться воздушные суда стран СНГ.

They also decided to establish a common database for their air defense systems and approved a list of airfields, the services of which may be engaged by the aircraft of CIS countries in the event of necessity.

Построенный с использованием Azure — облачной платформы Microsoft — сервис позволит создать общую базу данных, где регистрируется информация о поставках и потенциальных рисках, использование которой поможет судам соблюдать правила страхования.

Built using Azure — Microsoft’s cloud-based platform — the new effort will see the creation of a shared database that logs information about shipments, as well as potential risks, in order to help ships comply with insurance regulations.

Facebook в декабре сформировал партнерство с Twitter, YouTube и Microsoft, чтобы создать общую базу данных изображений и видео, которые пропагандируют терроризм.

Facebook said in December it had formed a partnership with Twitter, YouTube and Microsoft to create a shared database of images and videos that promote terrorism.

В январе 1999 года был образован Филиппинский центр по транснациональной преступности (ФЦТП), которому было поручено создать общую базу данных правительственных учреждений с информацией о преступниках, арестах и осуждении виновных по различным транснациональным преступлениям, в том числе торговле людьми.

In January 1999, the Philippine Center on Transnational Crime (PCTC) was created and tasked to establish a shared central database among government agencies for information on criminals, arrests and convictions on various transnational crimes, including trafficking in human beings.

Например, при наличии внебюджетных средств Комитет мог бы создать общую базу данных ЕЭК ООН, ЕБРР и ЕИБ с информацией о соответствующих тематических исследованиях по вопросам ПГЧС.

For example, if extrabudgetary resources are available, the Committee could develop a joint UNECE — EBRD and EIB database of relevant case studies on PPPs.

Сотрудники постоянного полицейского компонента под эгидой Отдела полиции наряду с другими представителями Отдела полиции должны принимать надлежащее участие в проведении технических оценок предполагаемых комплексных операций, имеющих полицейские компоненты, с тем чтобы создать общую базу данных о районе миссии.

Standing Police Capacity members should participate, under the auspices of the Police Division, adequately in technical assessments for anticipated complex operations with police components, along with other representatives from the Police Division, and to build joint knowledge of the mission area.

Также исследователи занимаются поиском способов 3D-съемки типов кожи сотен людей, чтобы создать общую базу данных.

The researchers will also find ways of taking 3D images of skin types of hundreds of people in order to build up a database which can be used more generally.

Ассоциация молодых юристов и Институт развития свободы информации, у которого имеется собственная база данных публичной информации (), планируют суммировать данные и создать общую базу данных. Информация, запрошенная обеими этими организациями, в ближайшем будущем будет размещена на.

The Georgian Young Lawyers Association and the Institute for Development of Freedom of Information (IDFI) which is running its own database of public information () are planning to launch a joint public information obtained by both organizations will be posted on in the near future.

Компании заявили о намерении создать общую базу данных, которая будет использоваться для идентификации такого рода контента, включая и то, что компании называют «экстремистскими и призывающими к терроризму фото, видео и публикациями».

The companies said that together they will create a shared industry database that will be used to identify this content, including what they describe as the «most extreme and egregious terrorist images and videos» that have been removed from their respective services.

третий этап: нам следует, используя пример Европейского союза (ЕС) и Европола, создать общую базу данных (ССЗПОЛ).

The Third Phase: we should use the example of EU and EUROPOLE with common database (GCCPOLE) Bahrain will be happy to host its HQ.

Возможно неприемлемое содержание

Примеры предназначены только для помощи в переводе искомых слов и выражений в различных контекстах. Мы не выбираем и не утверждаем примеры, и они могут содержать неприемлемые слова или идеи. Пожалуйста, сообщайте нам о примерах, которые, на Ваш взгляд, необходимо исправить или удалить. Грубые или разговорные переводы обычно отмечены красным или оранжевым цветом.

Ничего не найдено для этого значения.
Предложить пример
Больше примеров Предложить пример

Новое: Reverso для Windows

Переводите текст из любого приложения одним щелчком мыши .

Скачать бесплатно
Перевод голосом, функции оффлайн, синонимы, спряжение, обучающие игры

Результатов: 14 . Точных совпадений: 14 . Затраченное время: 52 мс

Помогаем миллионам людей и компаний общаться более эффективно на всех языках.

Какую бд использует ютуб