리뷰 Terraform을 사용하여 Kubernetes 부하 분산기 서비스 배포개

Hassan G. · 1일 전에 리뷰됨

DONGWON J. · 2일 전에 리뷰됨

Marin P. · 2일 전에 리뷰됨

Lucas Christian M. · 2일 전에 리뷰됨

Sharmila K. · 3일 전에 리뷰됨

Brayam L. · 3일 전에 리뷰됨

Andrey Claive B. · 3일 전에 리뷰됨

Enzo C. · 4일 전에 리뷰됨

portal is not working to validate from UI

Deva Kishore T. · 4일 전에 리뷰됨

Ceazar Mhillanno E. · 4일 전에 리뷰됨

Seungrok Y. · 4일 전에 리뷰됨

Salvatore -. · 5일 전에 리뷰됨

Danial J. · 5일 전에 리뷰됨

Oleg K. · 6일 전에 리뷰됨

Pocholo Ryan D. · 6일 전에 리뷰됨

Arnel D. · 6일 전에 리뷰됨

Tzvi L. · 6일 전에 리뷰됨

Rod L. · 6일 전에 리뷰됨

Ricardo Jose Z. · 6일 전에 리뷰됨

I selected this answer because BigQuery and Looker Studio are primarily used for data analysis and visualization. In the case of Kaluza, BigQuery is used to store and process large volumes of data related to electric vehicle charging, such as usage patterns, energy consumption, and operational performance. Looker Studio is then used to visualize this data through dashboards, allowing teams to easily understand complex information. These dashboards provide granular operational insights, meaning they show detailed, real-time information about how the system is performing and how users are interacting with it. This combination helps Kaluza make data-driven decisions, optimize charging efficiency, improve resource management, and support sustainability goals. Therefore, the main purpose of using BigQuery and Looker Studio in this scenario is to create dashboards that deliver actionable insights, not for machine learning, containerization, or compliance.

Aya A. · 7일 전에 리뷰됨

Juan Paulo J. · 7일 전에 리뷰됨

Carlos D. · 7일 전에 리뷰됨

Diego V. · 7일 전에 리뷰됨

Chris N. · 7일 전에 리뷰됨

Philip Dexter G. · 8일 전에 리뷰됨