![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/SAP-und-Google-BigQuery_-1-1-3.jpg\")
Dataplex, une structure de donn\u00e9es intelligente, permet aux entreprises d'acc\u00e9der \u00e0 des donn\u00e9es fiables et \u00e0 des analyses utiles \u00e0 grande \u00e9chelle. Elles peuvent ensuite les collecter, les g\u00e9rer, les surveiller et les fournir \u00e0 travers les data lakes, les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es et les data marts \u00e0 l'aide de contr\u00f4les unifi\u00e9s. L'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 utiliser le r\u00e9sultat pour l'apprentissage automatique int\u00e9gr\u00e9 (ML) BigQuery. BigQuery ML permet aux entreprises de cr\u00e9er et d'ex\u00e9cuter des mod\u00e8les d'apprentissage automatique dans BigQuery \u00e0 l'aide de requ\u00eates SQL standard. <\/p>\n\n\n\n
Science des donn\u00e9es avec BigQuery<\/h3>\n\n\n\n
L'apprentissage automatique avec de grands ensembles de donn\u00e9es n\u00e9cessite des connaissances \u00e9tendues en mati\u00e8re de programmation et de cadres ML. Dans la plupart des entreprises, ces exigences limitent le d\u00e9veloppement de solutions \u00e0 un cercle tr\u00e8s restreint de personnes. Les analystes de donn\u00e9es n'en font pas partie, car m\u00eame s'ils comprennent g\u00e9n\u00e9ralement les donn\u00e9es, leurs comp\u00e9tences en programmation et leurs connaissances en mati\u00e8re d'apprentissage automatique sont limit\u00e9es. En revanche, en utilisant BigQuery ML, ils n'ont pas besoin d'acqu\u00e9rir de nouvelles connaissances et peuvent utiliser les outils SQL existants pour exploiter l'apprentissage automatique. BigQuery ML permet de cr\u00e9er et d'\u00e9valuer des mod\u00e8les ML dans BigQuery. L'\u00e9quipe d'exploitation SAP peut ainsi s'occuper de ses t\u00e2ches et les unit\u00e9s en contact avec les clients peuvent acc\u00e9der \u00e0 des donn\u00e9es en temps r\u00e9el hautement condens\u00e9es et visualis\u00e9es afin de prendre les bonnes d\u00e9cisions.<\/p>\n\n\n\n
Google Cloud Cortex Framework<\/h3>\n\n\n\n
Avec Google Cloud Cortex Framework, Google propose une collection d'outils et de services de Google Cloud sp\u00e9cialement con\u00e7us pour la s\u00e9curit\u00e9 et la conformit\u00e9 des applications et des infrastructures bas\u00e9es sur le cloud. Le framework fait partie de la plateforme de s\u00e9curit\u00e9 cloud de Google et soutient les \u00e9quipes de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9 avec des services tels que :<\/p>\n\n\n\n
Centre de commande de s\u00e9curit\u00e9,<\/strong> un tableau de bord centralis\u00e9 qui offre une vision compl\u00e8te de la s\u00e9curit\u00e9 et de la conformit\u00e9 de Google Cloud, notamment la gestion des vuln\u00e9rabilit\u00e9s, l'analyse des risques et les \u00e9valuations de la conformit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9tection des menaces d'\u00e9v\u00e9nements,<\/strong> un service qui surveille automatiquement les journaux Google Cloud et identifie les anomalies, les menaces et les incidents de s\u00e9curit\u00e9 potentiels.<\/p>\n\n\n\n Autorisation binaire,<\/strong> un service qui contr\u00f4le l'ex\u00e9cution des applications dans le cloud et garantit que seuls les logiciels approuv\u00e9s et dignes de confiance sont ex\u00e9cut\u00e9s<\/p>\n\n\n\n Forseti S\u00e9curit\u00e9,<\/strong> un outil open source fonctionnant sur Google Cloud qui surveille et automatise la s\u00e9curit\u00e9 et la conformit\u00e9 des infrastructures en nuage.<\/p>\n\n\n\n Dans le cadre de la plateforme cloud plus large de Google, Google Cloud Cortex Framework aide les entreprises \u00e0 am\u00e9liorer la strat\u00e9gie de s\u00e9curit\u00e9 cloud des clients SAP existants dans Google Cloud et \u00e0 r\u00e9pondre aux exigences de conformit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Google Apigee est une plate-forme de gestion des API qui aide les entreprises \u00e0 concevoir, d\u00e9ployer, surveiller et faire \u00e9voluer les API (Application Programming Interfaces). Les API sont des interfaces qui permettent aux applications de communiquer entre elles et d'\u00e9changer des donn\u00e9es. Les principales fonctionnalit\u00e9s d'Apigee sont les suivantes :<\/p>\n\n\n\n Conception de l'API :<\/strong> Apigee aide les entreprises \u00e0 concevoir des API conformes aux normes et aux meilleures pratiques de l'industrie afin de garantir une exp\u00e9rience de d\u00e9veloppement coh\u00e9rente et une int\u00e9gration plus facile. Cela permet d'acc\u00e9l\u00e9rer la mise sur le march\u00e9 de nouvelles applications et de rendre les entreprises plus agiles.<\/p>\n\n\n\n Gestion des API :<\/strong> Apigee permet aux entreprises de g\u00e9rer efficacement leurs API, y compris l'acc\u00e8s, la s\u00e9curit\u00e9 et la surveillance. Cela signifie que les entreprises peuvent contr\u00f4ler l'acc\u00e8s \u00e0 leurs API et s'assurer ainsi qu'elles fonctionnent de mani\u00e8re stable.<\/p>\n\n\n\n Analyse de l'API :<\/strong> Apigee propose une surveillance et une analyse compl\u00e8tes des API afin de d\u00e9tecter les mod\u00e8les de comportement et d'identifier les tendances. Cela permet aux entreprises de r\u00e9agir rapidement aux probl\u00e8mes et d'am\u00e9liorer les performances de leurs API.<\/p>\n\n\n\n l'\u00e9volutivit\u00e9 :<\/strong> Apigee permet aux entreprises de faire \u00e9voluer leurs API \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale et de r\u00e9partir le trafic sur diff\u00e9rents serveurs et sites. Cela permet aux entreprises d'\u00e9largir leur base de clients et d'am\u00e9liorer la disponibilit\u00e9 de leurs applications.<\/p>\n\n\n\n Int\u00e9gration :<\/strong> Apigee offre une int\u00e9gration transparente avec d'autres services Google Cloud tels que Kubernetes, Cloud Functions, Cloud Pub\/Sub et Cloud Storage. Cela permet aux entreprises de d\u00e9velopper et de d\u00e9ployer plus facilement des applications sur la plateforme cloud de Google.<\/p>\n\n\n\n Globalement, Apigee apporte donc une valeur ajout\u00e9e aux entreprises en les aidant \u00e0 concevoir, g\u00e9rer, surveiller, faire \u00e9voluer et int\u00e9grer les API de mani\u00e8re plus efficace, ce qui peut se traduire par une plus grande agilit\u00e9, efficacit\u00e9 et satisfaction des clients.<\/p>\n\n\n\n Combien de fois les utilisateurs ont-ils ferm\u00e9 une application lorsqu'ils se sont heurt\u00e9s \u00e0 la \"Spinning Wheel of Death\" ? Il est vrai que c'est une fa\u00e7on assez m\u00e9lodramatique de dire qu'une application met trop de temps \u00e0 se charger ! Cependant, dans l'\u00e9conomie num\u00e9rique actuelle, o\u00f9 les applications sont la principale source de revenus de nombreuses entreprises, cette roue de la mort qui tourne (ou une mauvaise performance de l'application) peut entra\u00eener la perte d'utilisateurs ou de revenus. Et presque toutes les applications modernes s'appuient sur les API comme syst\u00e8me nerveux entre les syst\u00e8mes distribu\u00e9s, les services tiers et les architectures de microservices. Tout en r\u00e9pondant aux exigences de cycles de release rapides et de mises \u00e0 jour fr\u00e9quentes des API, il est \u00e9galement essentiel pour les \u00e9quipes informatiques de s'assurer que les SLO des API et les exigences de performance sont respect\u00e9s et que les probl\u00e8mes sont att\u00e9nu\u00e9s de mani\u00e8re proactive. <\/p>\n\n\n\n Toutefois, lorsque des milliers, voire des millions d'utilisateurs soumettent plusieurs requ\u00eates \u00e0 une API, il ne suffit souvent pas de s'appuyer uniquement sur des outils de surveillance synth\u00e9tiques pour obtenir des diagnostics pr\u00e9cis ou des analyses forensiques utiles. En effet, ces derniers ne s'appuient g\u00e9n\u00e9ralement que sur des \u00e9chantillons ou des informations limit\u00e9es sur la disponibilit\u00e9 des API.<\/p>\n\n\n\n En m\u00eame temps, la surveillance de chaque aspect ne fait qu'augmenter l'effort et le temps moyen n\u00e9cessaire pour obtenir un diagnostic. La surveillance des API, en tant qu'\"art et science\", est absolument essentielle pour les \u00e9quipes d'exploitation. C'est le seul moyen pour elles de s'assurer que toutes les API s'ex\u00e9cutent et fonctionnent comme pr\u00e9vu.<\/p>\n\n\n\n Chaque technicien peut informer des frais g\u00e9n\u00e9raux engendr\u00e9s par des alertes mal hi\u00e9rarchis\u00e9es. Imaginons une application distribu\u00e9e avec 20 API : M\u00eame si des moniteurs d'alertes de base pour la latence, les erreurs et le trafic existent pour ces API, il faut au final surveiller et g\u00e9rer environ 60 d\u00e9finitions d'alertes, ce qui repr\u00e9sente un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9. Par cons\u00e9quent, pour trouver un \u00e9quilibre entre l'\u00e9limination des angles morts de la surveillance et la fatigue des alertes, les \u00e9quipes op\u00e9rationnelles doivent d\u00e9velopper une compr\u00e9hension claire de tous les \u00e9v\u00e9nements et donner la priorit\u00e9 \u00e0 la configuration des alertes pour les \u00e9v\u00e9nements qui prennent en charge le trafic critique.<\/p>\n\n\n\n Chaque condition d'alerte cr\u00e9\u00e9e doit \u00e9galement contenir des informations qui n\u00e9cessitent l'engagement actif d'un utilisateur, par opposition \u00e0 une simple r\u00e9action du robot. La surveillance API d'Apigee permet de cr\u00e9er des conditions d'alerte bas\u00e9es sur des m\u00e9triques ou des protocoles, tout en fournissant des informations exploitables (par exemple, des informations sur l'\u00e9tat de l'application). Dans les syst\u00e8mes \u00e0 plusieurs niveaux, le sympt\u00f4me d'une \u00e9quipe (\"Qu'est-ce qui est cass\u00e9 ?\") est la cause d'un autre syst\u00e8me en aval (\"Pourquoi ?\"). M\u00eame si certains \u00e9v\u00e9nements ne se pr\u00eatent pas \u00e0 des alertes r\u00e9alisables, une erreur doit d\u00e9clencher une transmission d'informations \u00e0 un syst\u00e8me en aval afin d'att\u00e9nuer l'impact de la d\u00e9pendance en amont. Dans de tels cas, l'\u00e9quipe de la base SAP doit investir dans des alertes automatis\u00e9es, le regroupement de plusieurs incidents dans des canaux de notification et le suivi des incidents. Avec Apigee, le service informatique peut par exemple int\u00e9grer et regrouper les alertes dans des canaux tels que Slack, Pagerduty et Webhooks.<\/p>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes de production modernes \u00e9voluent constamment, une alerte actuellement rare pouvant devenir fr\u00e9quente et automatisable. De la m\u00eame mani\u00e8re que pour le nettoyage des tickets en attente, les politiques d'alerte doivent \u00eatre r\u00e9guli\u00e8rement revues pour s'assurer que les nouvelles conditions sont identifi\u00e9es et que les alertes existantes sont affin\u00e9es avec de nouveaux seuils, priorit\u00e9s et corr\u00e9lations. Des contr\u00f4les tels qu'Advanced API Ops utilisent l'IA et la ML pour identifier le trafic anormal et le distinguer des fluctuations al\u00e9atoires afin de d\u00e9finir des d\u00e9finitions d'alerte pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n\n Le livre \"Site Reliability Engineering\" de Google pr\u00e9sente des arguments pour un diagnostic efficace en construisant des tableaux de bord qui r\u00e9pondent \u00e0 des questions de base sur chaque service, incluant g\u00e9n\u00e9ralement une forme des quatre signaux d'or : latence, trafic, erreur et saturation.<\/p>\n\n\n\n M\u00eame si l'on ne saisit que ces m\u00e9triques d'or, le volume d'informations peut rapidement s'accumuler. Comme tous les syst\u00e8mes logiciels, la surveillance devient alors un trou complexe sans fin, compliqu\u00e9 \u00e0 adapter et difficile \u00e0 entretenir. Le livre recommande donc, pour les syst\u00e8mes les plus efficaces et les plus viables, de collecter et d'agr\u00e9ger des m\u00e9triques de base, associ\u00e9es \u00e0 des alertes et des tableaux de bord.<\/p>\n\n\n\n Pour autant que le client SAP dispose d'un programme d'API \u00e9tendu avec une \u00e9quipe de base d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la surveillance des API, les tableaux de bord de surveillance pr\u00eats \u00e0 l'emploi de la solution de gestion des API (comme la surveillance des API d'Apigee) peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour obtenir une visibilit\u00e9 en temps r\u00e9el sur les API. Il est \u00e9galement possible d'utiliser des solutions telles que le cloud monitoring. On obtient ainsi une vue d'ensemble de la pile d'applications - les diff\u00e9rentes m\u00e9triques, \u00e9v\u00e9nements et m\u00e9tadonn\u00e9es peuvent y \u00eatre visualis\u00e9s dans un langage de requ\u00eate riche pour une analyse rapide. En conclusion, l'utilisation d'un seul syst\u00e8me pour la pile d'applications offre la possibilit\u00e9 de l'observer dans son contexte et acc\u00e9l\u00e8re la navigation entre les syst\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n M\u00eame apr\u00e8s la collecte et l'agr\u00e9gation des m\u00e9triques, il est important de disposer de visualisations de donn\u00e9es pertinentes afin de comprendre rapidement le probl\u00e8me et d'identifier les corr\u00e9lations pendant le diagnostic. Cependant, si l'on se concentre sur un trop grand nombre de tableaux de bord pour les visualisations de donn\u00e9es, la courbe d'apprentissage est souvent abrupte et le temps moyen pour chaque diagnostic augmente. C'est pourquoi, par exemple, Apigee-API-Monitoring propose par d\u00e9faut quelques visualisations pr\u00e9d\u00e9finies qui sont \u00e0 la fois simples et efficaces.<\/p>\n\n\n\n Le d\u00e9veloppement moderne d'applications a acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 l'adoption de pratiques telles que le cloud, les conteneurs, les API, les architectures de microservices, DevOps et SRE. Cela augmente certes la vitesse des versions, mais rend \u00e9galement une pile d'applications plus complexe et plus sujette aux erreurs. Par exemple, une r\u00e9ponse lente \u00e0 une demande d'un client s'\u00e9tend alors sur plusieurs microservices que diff\u00e9rentes \u00e9quipes organisent et g\u00e8rent et qui peuvent ne pas d\u00e9tecter de probl\u00e8mes de performance individuels. <\/p>\n\n\n\n Dans de tels cas, le suivi distribu\u00e9 est le meilleur moyen pour DevOps, les op\u00e9rations et les SRE d'obtenir des r\u00e9ponses \u00e0 des questions telles que l'\u00e9tat du service, la cause premi\u00e8re des erreurs ou les goulots d'\u00e9tranglement des performances dans un syst\u00e8me distribu\u00e9. Pour cela, les clients SAP existants devraient investir dans l'instrumentation de leurs applications distribu\u00e9es avec des standards open source comme OpenCensus et Zipkin. L'utilisation d'outils tels que Cloud Trace, avec une large prise en charge de la plateforme, de la langue et de l'environnement, contribue \u00e0 capturer facilement les donn\u00e9es de n'importe quelle source.<\/p>\n\n\n\n Alors que le suivi distribu\u00e9 aide \u00e0 circonscrire le probl\u00e8me \u00e0 un service sp\u00e9cifique, dans certains cas, il peut \u00eatre n\u00e9cessaire de disposer d'un contexte plus large pour d\u00e9terminer la cause profonde. Par exemple, m\u00eame si la source d'un probl\u00e8me de performance est isol\u00e9e sur un proxy API, l'identification du goulot d'\u00e9tranglement correct parmi plusieurs politiques ex\u00e9cut\u00e9es reste un processus laborieux. Gr\u00e2ce \u00e0 des outils tels qu'Apigee Debug, l'\u00e9quipe de la base SAP peut zoomer sur un flux de proxy API et examiner les d\u00e9tails de chaque \u00e9tape afin d'afficher les d\u00e9tails internes tels que les ex\u00e9cutions de politiques, les probl\u00e8mes de performance et de routage, etc. <\/p>\n\n\n\n Les fonctionnalit\u00e9s de surveillance de l'API d'Apigee (bas\u00e9es sur des m\u00e9triques r\u00e9v\u00e9l\u00e9es par les internes du syst\u00e8me) fonctionnent donc avec l'infrastructure de surveillance existante afin de r\u00e9duire le d\u00e9lai moyen de diagnostic et de rendre l'application plus r\u00e9siliente. L'utilisation de la surveillance de l'API d'Apigee permet de maintenir un haut niveau de r\u00e9silience avec des contr\u00f4les complets afin de r\u00e9duire le d\u00e9lai moyen de diagnostic et de r\u00e9solution. Les \u00e9quipes d'exploitation, en particulier, peuvent en tirer profit.<\/p>\n\n\n\n Il existe un certain nombre de crit\u00e8res de d\u00e9cision pour le choix du mod\u00e8le d'exploitation, notamment<\/p>\n\n\n\n SAP acc\u00e9l\u00e8re le passage au cloud. Pour les entreprises, cela implique souvent un changement de mod\u00e8le d'exploitation. Bien g\u00e9r\u00e9es, elles peuvent n\u00e9anmoins tirer profit de ce changement.<\/p>","protected":false},"author":2720,"featured_media":128265,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[43066,43065],"tags":[621,25127,480,627,37914],"coauthors":[42137],"class_list":["post-128255","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-coverstory-23-06","category-mag-23-06","tag-cloud-computing","tag-data-science","tag-machine-learning","tag-ml","tag-resilienz","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-1168x526.jpg",1168,526,true],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH.jpg",1200,540,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-600x540.jpg",600,540,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/shutterstock_2206540613_Ar_TH-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":" SAP forciert den Umzug in die Cloud. F\u00fcr Unternehmen ist dies h\u00e4ufig mit einem ver\u00e4nderten Betriebsmodell verbunden. 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Google Apigee<\/h3>\n\n\n\n
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) et des playbooks pour le diagnostic.<\/p>\n\n\n\nIng\u00e9nierie de la fiabilit\u00e9 du site<\/h3>\n\n\n\n
Observation de bout en bout<\/h3>\n\n\n\n
Le choix du mod\u00e8le de fonctionnement :<\/h3>\n\n\n\n
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<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n![\"T\u00e9l\u00e9charger](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Download-Coverstory.jpg\")
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