주문 실행 추적

마지막 업데이트: 2022년 1월 21일 | 0개 댓글
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실행 페이지에서 아직 열려 있지 않은 경우 을 클릭합니다. 태그 테이블이 나타납니다.

기계 학습 모델의 학습 실행 추적

MLflow 추적 구성 요소를 사용하면 기계 학습 모델 학습과 관련된 원본 속성, 매개 변수, 메트릭, 태그 및 아티팩트를 기록할 수 있습니다. MLflow를 시작하려면 MLflow 빠른 시작 자습서 중 하나를 시도해 보세요.

MLflow 추적은 실험실행이라는 두 가지 개념을 기반으로 합니다.

  • MLflow 실험은 MLflow 실행을 위한 액세스 제어 및 조직의 기본 단위입니다. 모든 MLflow 실행은 실험에 속합니다. 실험을 통해 실행을 시각화, 검색 및 비교할 수 있을 뿐만 아니라 실행 아티팩트 및 다른 도구에서 분석하기 위한 메타데이터를 다운로드할 수 있습니다.
  • MLflow 실행은 모델 코드의 단일 실행에 해당합니다. 각 실행은 다음 정보를 기록합니다.
    • 원본: 실행을 시작한 Notebook의 이름 또는 실행을 위한 프로젝트 이름 및 진입점입니다.
    • 버전: Notebook에서 실행되는 경우 Notebook 수정 버전이며 MLflow 프로젝트에서 실행되는 경우 Git 커밋 해시입니다.
    • 시작 & 종료 시간: 실행의 시작 및 종료 시간입니다.
    • 매개 변수: 키-값 쌍으로 저장된 모델 매개 변수입니다. 키와 값은 모두 문자열입니다.
    • 메트릭: 키-값 쌍으로 저장된 모델 평가 메트릭입니다. 값은 숫자입니다. 각 메트릭은 실행 과정 동안 업데이트될 수 있으며(예: 모델의 손실 함수가 수렴되는 방식을 추적하기 위해) MLflow는 메트릭의 기록을 기록하고 시각화할 수 있습니다.
    • 태그: 키-값 쌍으로 저장된 메타데이터를 실행합니다. 실행 중 및 완료 후에 태그를 업데이트할 수 있습니다. 키와 값은 모두 문자열입니다.
    • 아티팩트: 모든 형식의 파일을 출력합니다. 예를 들어 이미지, 모델(예: pickle 형식의 scikit-learn 모델) 주문 실행 추적 및 데이터 파일(예: Parquet 파일)을 아티팩트로 기록할 수 있습니다.

    MLflow 추적 API는 모델 실행의 매개 변수, 메트릭, 태그 및 아티팩트를 기록합니다. 추적 API는 MLflow 추적 서버와 통신합니다. Databricks를 사용하면 Databricks에서 호스팅하는 추적 서버에서 데이터를 기록합니다. 호스팅된 MLflow 추적 서버에는 Python, Java 및 R API가 있습니다.

    실험에 대한 액세스를 제어하는 방법을 알아보려면 MLflow 실험 권한 및 실험 권한 변경을 참조하세요.

    MLflow는 Databricks Runtime ML 클러스터에 설치됩니다. Databricks Runtime 클러스터에서 MLflow를 사용하려면 mlflow 라이브러리를 설치해야 합니다. 클러스터에 라이브러리를 설치하는 방법에 대한 지침은 클러스터에 라이브러리 설치를 참조하세요. MLflow용으로 설치할 특정 패키지는 다음과 같습니다.

    • Python의 경우 라이브러리 원본 PyPI를 선택하고 패키지 필드에 mlflow 를 입력합니다.
    • R의 경우 라이브러리 원본 CRAN을 선택하고 패키지 필드에 mlflow 를 입력합니다.
    • Scala의 경우 다음 두 패키지를 설치합니다.
      • 라이브러리 원본 Maven을 선택하고 좌표 필드에 org.mlflow:mlflow-client:1.11.0 을 입력합니다.
      • 라이브러리 원본 PyPI를 선택하고 패키지 필드에 mlflow 를 입력합니다.

      이 문서의 내용

      MLflow 실행이 로그되는 위치

      모든 MLflow 실행은 다음 방법 중 하나를 사용하여 설정할 수 있는 활성 실험에 기록됩니다.

        을 사용합니다. 에서 experiment_id 매개 변수를 사용합니다.
      • MLflow 환경 변수 MLFLOW_EXPERIMENT_NAME 또는 MLFLOW_EXPERIMENT_ID 중 하나를 설정합니다.

      활성 실험이 설정되지 않은 경우 실행은 Notebook 실험에 기록됩니다.

      예제 Notebook

      이 Notebook은 Notebook 실험과 작업 영역 실험에 대한 실행을 기록하는 방법을 보여 줍니다. Notebook 내에서 시작된 MLflow 실행만 Notebook 실험에 기록할 수 있습니다. 모든 Notebook 또는 API에서 시작된 MLflow 실행은 작업 영역 실험에 기록될 수 있습니다. 기록된 실행 보기에 대한 자세한 내용은 Notebook 실험 보기 및 작업 영역 실험 보기를 참조하세요.

      Log MLflow는 Notebook을 실행합니다.

      MLflow Python, Java 또는 Scala 및 R API를 사용하여 실행을 시작하고 실행 데이터를 기록할 수 있습니다. 자세한 내용은 MLflow 빠른 시작 Notebook을 참조하세요.

      실험에는 작업 영역과 Notebook의 두 가지 유형이 있습니다.

      • Databricks Machine Learning UI 또는 MLflow API에서 작업 영역 실험을 만들 수 있습니다. 작업 영역 실험은 Notebook과 연결되어 있지 않으며 모든 Notebook은 실험 ID 또는 실험 이름을 사용하여 이러한 실험에 대한 실행을 기록할 수 있습니다.
      • Notebook 실험은 특정 Notebook과 연결되어 있습니다. Azure Databricks는 mlflow.start_run()을 사용하여 실행을 시작할 때 활성 실험이 없는 경우 Notebook 실험을 자동으로 만듭니다.

      작업 영역의 모든 실험을 주문 실행 추적 보려면 사이드바에서 실험을 클릭합니다. 이 아이콘은 기계 학습 페르소나에 있을 때만 나타납니다. 표에서 실험 이름을 클릭하면 실험 페이지가 표시됩니다.

      실험 보기

      실험 페이지에는 실험과 관련된 모든 실행이 나열됩니다. 표에서 시작 시간을 클릭하여 실험과 연결된 모든 실행의 실행 페이지를 열 수 있습니다. 원본 열은 실행을 만든 Notebook 버전에 대한 액세스를 제공합니다. 메트릭 또는 매개 변수 설정별로 실행을 검색하고 필터링할 수도 있습니다.

      실험 만들기

      작업 영역 실험 만들기

      이 섹션에서는 Azure Databricks UI를 사용하여 작업 영역 실험을 만드는 방법을 설명합니다. MLflow API를 사용할 수도 있습니다.

      작업 영역 실험에 대한 실행 로깅에 대한 지침은 예제 Notebook를 참조하세요.

      사이드바에서 작업 영역을 클릭합니다.

      실험을 만들 폴더로 이동합니다.

      폴더 옆에 있는 텍스트 오른쪽에 있는 을 클릭하고 >MLflow 실험 만들기를 선택합니다.

      실험 만들기

      작업 영역 또는 사용자 폴더에서 을 클릭하고 >MLflow 실험 만들기를 선택합니다.

      MLflow 실험 만들기 대화 상자에서 실험 이름과 아티팩트 위치(선택 사항)를 입력합니다. 아티팩트 위치를 지정하지 않으면 아티팩트가 dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ 에 저장됩니다.

      Azure Databricks는 DBFS 및 Azure Blob Storage 아티팩트 위치를 지원합니다.

      Azure Blob Storage에 아티팩트를 저장하려면 wasbs://@.blob.core.windows.net/ 형식의 URI를 지정합니다. Azure Blob Storage에 저장된 아티팩트는 MLflow UI에 표시되지 않습니다. Blob Storage 클라이언트를 사용하여 다운로드해야 합니다.

      DBFS 이외의 위치에 아티팩트를 저장하면 MLflow UI에 아티팩트가 표시되지 않습니다. DBFS 이외의 위치에 저장된 모델은 모델 레지스트리에 등록할 수 없습니다.

      만들기를 클릭합니다. 빈 실험이 나타납니다.

      Notebook 실험 만들기

      Notebook에서 mlflow.start_run() 명령을 사용하면 실행이 활성 실험에 메트릭과 매개 변수를 기록합니다. 활성 실험이 없으면 Azure Databricks는 Notebook 실험을 만듭니다. Notebook 주문 실행 추적 실험은 해당 Notebook과 동일한 이름 및 ID를 공유합니다. Notebook ID는 Notebook URL 및 ID 끝에 있는 숫자 식별자입니다.

      Notebook 실험에 대한 실행 로깅에 대한 지침은 예제 Notebook을 참조하세요.

      API(예: Python의 MlflowClient.tracking.delete_experiment() )를 사용하여 Notebook 실험을 삭제하면 Notebook 자체가 휴지통 폴더로 이동됩니다.

      실험 보기

      액세스 권한이 있는 각 실험은 실험 페이지에 표시됩니다. 이 페이지에서 모든 주문 실행 추적 실험을 볼 수 있습니다. 실험 이름을 클릭하면 실험 페이지가 표시됩니다.

      실험 페이지에 액세스하는 추가적인 방법:

      • 작업 영역 메뉴에서 작업 영역 실험에 대한 실험 페이지에 액세스할 수 있습니다.
      • Notebook에서 Notebook 실험을 위한 실험 페이지에 액세스할 수 있습니다.

      작업 영역 실험 보기

      Notebook 실험 보기

      Notebook 도구 모음에서 실험 아이콘 을 클릭합니다.

      Notebook 도구 모음

      실험 실행 사이드바가 나타나고 실행 매개 변수 및 메트릭을 포함하여 Notebook 실험과 연결된 각 실행의 요약이 표시됩니다. 사이드바 상단에는 가장 최근에 기록된 Notebook이 실행되는 실험의 이름이 있습니다(Notebook 실험 또는 작업 영역 실험).

      실행 매개 변수 및 메트릭 보기

      사이드바에서 실험 페이지로 이동하거나 실행으로 직접 이동할 수 있습니다.

      실험 관리

      실험 페이지, 실험 페이지 또는 작업 영역 메뉴에서 소유한 실험에 대한 권한을 이름을 바꾸거나 삭제하거나 관리할 수 있습니다.

      실험 페이지 또는 실험 페이지에서 실험 이름 바꾸기

      실험 페이지 또는 실험 페이지에서 실험 이름을 바꾸려면 을 클릭하고 이름 변경을 선택합니다.

      작업 영역 메뉴에서 실험 이름 바꾸기

      실험 이름 복사

      실험 이름을 복사하려면 실험 페이지 상단의 을 클릭합니다. MLflow 명령 set_experiment 에서 이 이름을 사용하여 활성 MLflow 실험을 설정할 수 있습니다.

      실험 이름 아이콘

      Notebook의 실험 사이드바에서 실험 이름을 복사할 수도 있습니다.

      Notebook 실험 삭제

      Notebook 실험은 Notebook의 일부이며 별도로 삭제할 수 없습니다. Notebook을 삭제하면 연결된 Notebook 실험이 삭제됩니다. API(예: Python의 MlflowClient.tracking.delete_experiment() ) 또는 UI를 사용하여 Notebook 실험을 삭제하면 Notebook도 삭제됩니다.

      작업 영역 메뉴에서 작업 영역 실험 삭제

      실험 페이지 또는 실험 페이지에서 작업 영역 또는 Notebook 실험 삭제

      실험 페이지 또는 실험 페이지에서 실험을 삭제하려면 을 클릭하고 삭제를 선택합니다.

      Notebook 실험을 삭제하면 Notebook도 삭제됩니다.

      실험에 대한 사용 권한 변경

      실험 페이지에서 실험에 대한 공유를 변경하려면 권한을 클릭합니다.

      실험 페이지 권한 단추

      실험 페이지에서 소유한 실험에 대한 권한을 변경할 수 있습니다. 작업 열에서 을 클릭하고 권한을 선택합니다.

      실험 권한에 대한 자세한 내용은 MLflow 실험 권한을 참조하세요.

      작업 영역 간에 실험 복사

      작업 영역 간에 MLflow 실험을 마이그레이션하려면 커뮤니티 기반 오픈 소스 프로젝트 MLflow Export-Import를 사용하면 됩니다.

      이러한 도구를 사용하여 주문 실행 추적 다음을 수행할 수 있습니다.

      • 동일하거나 다른 추적 서버의 다른 데이터 과학자와 공유하고 협업합니다. 예를 들어 다른 사용자의 실험을 작업 영역으로 복제할 수 있습니다.
      • MLflow 실험을 복사하고 로컬 추적 서버에서 Databricks 작업 영역으로 실행합니다.
      • 중요 업무용 실험 및 모델을 다른 Databricks 작업 영역에 백업합니다.

      모든 MLflow 실행은 활성 실험에 기록됩니다. 실험을 활성 실험으로 명시적으로 설정하지 않은 경우 실행이 Notebook 실험에 기록됩니다.

      실행 보기

      부모 실험 페이지 또는 실행을 만든 Notebook에서 직접 실행에 액세스할 수 있습니다.

      실험 페이지의 실행 표에서 실행 시작 시간을 클릭합니다.

      Notebook에서 실험 실행 사이드바의 실행 날짜 및 시간 옆에 있는 를 클릭합니다.

      실행 화면에는 실행에 사용된 매개 변수, 실행으로 인한 메트릭, 모든 태그 또는 메모가 표시됩니다. 이 실행에 대한 참고, 매개 변수, 메트릭 또는 태그를 표시하려면 레이블 왼쪽에 를 클릭합니다.

      또한 이 화면에서 실행에서 저장된 아티팩트에 액세스할 수 있습니다.

      실행 보기

      예측을 위한 코드 조각

      실행에서 모델을 기록하면 이 페이지의 아티팩트 섹션에 모델이 나타납니다. 모델을 로드하고 사용하여 Spark 및 pandas DataFrames에서 예측하는 방법을 보여 주는 코드 조각을 표시하려면 모델 이름을 클릭합니다.

      코드 조각 예측

      실행에 사용된 Notebook 또는 Git 프로젝트 보기

      실행을 만든 Notebook 버전을 주문 실행 추적 보려면 다음 단계를 따릅니다.

      실행과 관련된 Notebook 버전이 실행 날짜와 시간을 표시하는 강조 표시줄과 함께 주 창에 나타납니다.

      실행이 Git 프로젝트에서 원격으로 시작된 경우 Git Commit 필드의 링크를 클릭하여 실행에 사용된 프로젝트의 특정 버전을 엽니다. 원본 필드의 링크는 실행에 사용된 Git 프로젝트의 기본 분기를 엽니다.

      실행에 태그 추가

      태그는 나중에 실행을 검색하기 위해 만들고 사용할 수 있는 키-값 쌍입니다.

      태그 아이콘

      실행 페이지에서 아직 열려 있지 않은 경우 을 클릭합니다. 태그 테이블이 나타납니다.

      태그 테이블

      이름 필드를 클릭하고 태그의 키와 값을 입력합니다.

      추가를 클릭합니다.

      태그 추가

      실행에 대한 태그 편집 또는 삭제

      기존 태그를 편집하거나 삭제하려면 작업 열에 있는 아이콘을 사용합니다.

      태그 작업

      실행의 소프트웨어 환경을 재현

      실행 재현을 클릭하여 실행에 대한 정확한 소프트웨어 환경을 재현할 수 있습니다. 다음과 같은 대화 상자가 나타납니다.

      실행 재현 대화 상자

      기본 설정에서 확인을 클릭하면:

      • Notebook이 대화 상자에 표시된 위치에 복제됩니다.
      • 원래 클러스터가 여전히 존재하는 경우 복제된 Notebook이 원래 클러스터에 연결되고 클러스터가 시작됩니다.
      • 원래 클러스터가 더 이상 존재하지 않으면 설치된 라이브러리를 포함하여 동일한 구성의 새 클러스터가 만들어지고 시작됩니다. Notebook이 새 클러스터에 연결됩니다.

      복제된 Notebook에 대해 다른 위치를 선택하고 클러스터 구성 및 설치된 라이브러리를 검사할 수 있습니다.

      • 복제된 Notebook을 저장할 다른 폴더를 선택하려면 폴더 편집을 클릭합니다.
      • 클러스터 사양을 보려면 사양 보기를 클릭합니다. 클러스터가 아닌 Notebook만 복제하려면 이 옵션을 선택 취소합니다.
      • 원래 클러스터에 설치된 라이브러리를 보려면 라이브러리 보기를 클릭합니다. 원래 클러스터와 동일한 라이브러리를 설치하는 데 신경 쓰지 않는다면 이 옵션을 선택 취소합니다.

      실행 관리

      실행 이름 바꾸기

      런의 이름을 바꾸려면 런 페이지의 오른쪽 상단에 있는 을 클릭하고 이름 바꾸기를 선택합니다.

      필터 실행

      매개 변수 또는 메트릭 값을 기반으로 실행을 검색할 수 있습니다. 태그로 실행을 검색할 수도 있습니다.

      매개 변수 및 메트릭 값이 포함된 표현식과 일치하는 실행을 쿼리하려면 쿼리 필드에 쿼리를 입력하고 검색을 클릭합니다. 몇 가지 쿼리 구문 예는 다음과 같습니다.

      params.elasticNetParam = 0.5 AND metrics.avg_areaUnderROC > 0.3

      태그로 실행을 검색하려면 tags.="" 형식으로 태그를 입력합니다. 문자열 값은 표시된 대로 따옴표로 묶어야 합니다.

      tags.color="blue" AND tags.size=5

      키와 값 모두 공백을 포함할 수 있습니다. 키에 공백이 포함된 경우 그림과 같이 백틱으로 묶어야 합니다.

      또한 상태(활성 또는 삭제됨) 및 모델 버전이 실행과 연결되었는지 여부에 따라 실행을 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하려면 검색 상자 오른쪽에 있는 필터를 클릭합니다. 상태연결된 모델 드롭다운 메뉴가 나타납니다. 드롭다운 메뉴에서 선택합니다.

      필터 실행

      실행 비교

      단일 실험 또는 여러 실험에서 실행을 비교할 수 있습니다. 실행 비교 페이지에는 선택한 실행에 대한 정보가 그래픽 및 테이블 형식으로 표시됩니다.

      단일 실험에서 실행 비교
        에서 실행 왼쪽의 확인란을 클릭하여 두 개 이상의 실행을 선택하거나 열 맨 위에 있는 확인란을 선택하여 모든 실행을 선택합니다.
      1. 비교를 클릭합니다. 실행 비교 화면이 표시됩니다.
      여러 실험에서 실행 비교
        에서 실험 이름 왼쪽에 있는 상자를 클릭하여 비교할 실험을 선택합니다.
      1. 비교(n)를 클릭합니다(n은 선택한 실험 수). 선택한 실험의 모든 실행을 보여 주는 화면이 나타납니다.
      2. 실행 왼쪽의 확인란을 클릭하여 두 개 이상의 실행을 선택하거나 열 맨 위에 있는 확인란을 선택하여 모든 실행을 선택합니다.
      3. 비교를 클릭합니다. 실행 비교 화면이 표시됩니다.
      실행 비교 페이지 사용

      실행 비교 페이지에는 실행 결과 및 실행 정보 테이블, 실행 매개 변수 및 메트릭의 시각화가 표시됩니다.

      플롯 형식(병렬 좌표 플롯, 산점도 또는 윤곽선 그림)을 선택합니다.

      병렬 좌표 플롯의 경우 그릴 매개 변수 및 메트릭을 선택합니다. 산점도 또는 윤곽선 그림의 경우 각 축에 표시할 매개 변수 또는 메트릭을 선택합니다.

      실행 페이지 시각화 비교

      차이만 표시 단추

      매개 변수메트릭 테이블에는 선택한 모든 실행의 실행 매개 변수 및 메트릭이 표시됩니다. 이러한 테이블의 열은 바로 위의 실행 세부 정보 테이블에 의해 식별됩니다. 간단히 하기 위해 를 토글하여 선택한 모든 실행에서 동일한 매개 변수 및 메트릭을 숨길 수 있습니다.

      실행 페이지 테이블 비교

      다운로드 실행

      하나 이상의 실행을 선택합니다.

      CSV 다운로드를 클릭합니다. 다음 필드가 포함된 CSV 파일이 다운로드됩니다.

      실행 삭제

      1. 실험에서 실행 왼쪽에 있는 확인란을 클릭하여 하나 이상의 실행을 선택합니다.
      2. 삭제를 클릭합니다.
      3. 실행이 부모 실행인 경우 하위 실행도 삭제할지 여부를 결정합니다. 이 옵션은 기본적으로 선택됩니다.
      4. 확인하려면 삭제를 클릭하고 취소하려면 취소를 클릭합니다. 삭제된 실행은 30일 동안 저장됩니다. 삭제된 실행을 표시하려면 상태 필드에서 삭제됨을 선택합니다.

      작업 영역 간에 실행 복사

      Databricks 작업 영역으로 또는 Databricks 작업 영역에서 MLflow 실행을 가져오거나 내보내려면 커뮤니티 기반 오픈 소스 프로젝트 MLflow Export-Import를 사용하면 됩니다.

      Azure Databricks 외부에서 MLflow 추적 서버에 액세스

      예를 들어 MLflow CLI를 사용하여 Azure Databricks 외부에서 추적 서버에 쓰고 읽을 수도 있습니다.

      프로그래매틱 방식으로 MLflow 실행 분석

      다음 두 DataFrame API를 사용하여 프로그래밍 방식으로 MLflow 실행 데이터에 액세스할 수 있습니다.

      • MLflow Python 클라이언트 search_runs API는 pandas DataFrame을 반환합니다. 데이터 원본은 Apache Spark DataFrame을 반환합니다.

      이 예에서는 MLflow Python 클라이언트를 사용하여 시간 경과에 따른 평가 메트릭의 변경 내용을 시각화하고, 특정 사용자가 시작한 실행 수를 추적하고, 모든 사용자의 총 실행 수를 측정하는 대시보드를 빌드하는 방법을 보여 줍니다.

      다음 Notebooks는 MLflow에서 여러 유형의 모델을 학습하고 학습 데이터를 추적하는 방법과 Delta Lake에 추적 데이터를 저장하는 방법을 보여 줍니다.

      Package trace

      패키지 추적에는 Go 실행 추적 프로그램에 대한 추적을 생성하는 프로그램 기능이 포함되어 있습니다.

      런타임 활동 추적

      실행 추적은 고 루틴 생성 / 차단 / 차단 해제, syscall 입력 / 종료 / 차단, GC 관련 이벤트, 힙 크기 변경, 프로세서 시작 / 중지 등과 같은 광범위한 실행 이벤트를 캡처합니다. 정밀한 나노초 정밀도 타임 스탬프 및 스택 추적은 대부분의 이벤트에 대해 캡처됩니다. 생성 된 트레이스는`go tool trace`를 사용하여 해석 할 수 있습니다.

      표준 테스트 패키지로 구축 된 추적 테스트 및 벤치 마크 지원은`go test`에 내장되어 있습니다. 예를 들어 다음 명령은 현재 디렉토리에서 테스트를 실행하고 추적 파일 (trace.out)을 작성합니다.

      이 런타임 / 추적 패키지는 독립형 프로그램에 동등한 추적 지원을 추가하기위한 API를 제공합니다. 이 API를 사용하여 추적을 사용하는 방법을 보여주는 예제를 참조하십시오.

      데이터를 추적하기위한 표준 HTTP 인터페이스도 있습니다. 다음 행을 추가하면 라이브 추적을 다운로드하기 위해 / debug / pprof / trace URL 아래에 핸들러가 설치됩니다.

      이 가져 오기로 설치 한 모든 디버그 엔드 포인트에 대한 자세한 내용은 net / http / pprof 패키지를 참조하십시오.

      User annotation

      패키지 추적은 실행 중에 흥미로운 이벤트를 기록하는 데 사용할 수있는 사용자 주석 API를 제공합니다.

      사용자 주석에는 로그 메시지, 리전 및 작업의 세 가지 유형이 있습니다.

      로그는 메시지 범주 및 로그라는 goroutine과 같은 추가 정보와 함께 타임 스탬프 된 메시지를 실행 추적에 보냅니다. 실행 추적 프로그램은 로그 범주와 로그에 제공된 메시지를 사용하여 고 루틴을 필터링하고 그룹화하는 UI를 제공합니다.

      region은 goroutine 실행 중 시간 간격을 기록하기위한 것입니다. 정의에 따라 영역은 동일한 고 루틴에서 시작하고 끝납니다. 하위 간격을 나타 내기 위해 영역을 중첩 할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 카푸치노 제조 작업에서 순차적 단계의 지속 시간을 추적하기 위해 실행 추적에 4 개의 영역을 기록합니다.

      작업은 RPC 요청, HTTP 요청 또는 여러 개의 고 루틴이 함께 작업해야하는 흥미로운 로컬 작업과 같은 논리적 작업을 추적하는 데 도움이되는 상위 수준의 구성 요소입니다. 작업에는 여러 고 루틴이 포함될 수 있으므로 context.Context 객체를 통해 추적됩니다. NewTask는 새 작업을 만들어 반환 된 context.Context 객체에 포함시킵니다. 로그 메시지 및 리전은 컨텍스트가있는 경우 Log and WithRegion으로 전달 된 작업에서 작업에 첨부됩니다.

      예를 들어, 우유 거품을 내고 커피를 추출하고 우유와 커피를 별도의 고 루틴으로 혼합하기로 결정했다고 가정합니다. 작업을 통해 추적 도구는 특정 카푸치노 순서와 관련된 고 루틴을 식별 할 수 있습니다.

      추적 도구는 작업 작성과 작업 종료 사이의 시간을 측정하여 작업의 대기 시간을 계산하고 추적에서 찾은 각 작업 유형에 대한 대기 시간 분포를 제공합니다.

      올인원 소포 추적

      고품질 운송사는 완전한 추적 정보를 제공하고 여러분 고객들의 쇼핑 경험을 향상시키는데 도움을 줍니다.

      다중 시나리오 솔루션

      API 서비스 - 추적 API 및 웹훅

      당사는 배송 서비스 제공업체, 전자 상거래 플랫폼 및 웹사이트, 소프트웨어 제공업체, 결제 플랫폼 등이 추적 데이터 처리 비용을 절감하고 고객 서비스 품질을 향상시킬 수 있도록 도움을 주기 위해 900개 이상의 운송사를 지원합니다.

      17TRACK

      트래킹 앱 무료

      1100만 명의 사용자를 가진 무료 앱. 여러분의 소포를 자동으로 추적하고 모든 배송 업데이트에 대해 알림을 제공합니다.

      17TRACK

      전 세계 소포 추적의 효율성 개선

      글로벌 사업을 촉진할 수 있도록 고객들의 쇼핑 경험을 업그레이드하십시오.

      정확한 추적

      최대 99.9%의 추적 정확성: 80% 이상의 운송사 자동 인식을 통해 명확한 소포 상태와 함께 자동으로 완전한 배송 정보를 추적할 수 있습니다.

      다중 추적 방법

      데스크탑 웹사이트, 미니 프로그램 및 모바일 기기와 같은 17TRACK의 다중 플랫폼에서 배송을 추적할 수 있습니다.

      900개 이상의 협력 운송사

      전 세계 900개 이상의 운송사와 제휴. 신규 운송사를 보고하고 주문 실행 추적 싶은 경우, 고객 서비스에 연락해 주십시오.

      자동 솔루션

      운송사 자동 인식, 자동 추적 및 업데이트 알림 등과 같이 효율성을 향상시키는데 도움을 주는 다중 자동 솔루션.

      6일12시간지원

      사용자의 문제를 신속하고 정확하게 해결할 수 있게 도와주는 6일 12시간 지원 전문 고객 서비스팀.

      GDPR 규정 준수

      데이터 및 개인정보를 보호하기 위해 GDPR을 준수하는 가운데 정확하게 데이터를 추적하기 위해 전자 상거래 플랫폼 및 운송사와 제휴.

      EMS 추적

      특급 우편 서비스 (EMS)는 국제 우편 및 소포 배달 효율성을 개선하기 위해 UPU에서 개발 한 아이디어였습니다. 오늘날 가장 빠른 국경 간 우편 서비스이며 특히 호황을 누리고있는 전자 상거래 및 온라인 마켓 플레이스 부문에서 해외에서 구매 한 제품에 대한 빠른 배송을 제공하기 위해 사용됩니다.
      1998 년 UPU (우편 운영 협의회) 관리자가 EMS 협동 조합을 창설했습니다.

      EMS 협동 조합은 전 세계적으로 EMS 우편 서비스 개발을 촉진하는 더 광범위한 목표를 가지고 있습니다.
      오늘날 EMS 협동 조합은 UPU의 주요 부분으로 180 개 이상의 회원국이 함께 협력하여 EMS (가장 빠른 국경 간 우편물)가 작동하도록합니다. EMS 서비스는 매주 약 8 백만 개의 소포를 배달하고 약 178 명의 지정 사업자를 자랑합니다. EMS 회원 가입은 자발적입니다.

      EMS는 어떻게 작동합니까?

      EMS는 국내 및 국제 우편 배송에서 가장 빠른 처리 시간을 약속하는 글로벌 배송 서비스입니다. 핵심 제품은 최대한 빠른 배송 시간을 보장하기 위해 고객이 추가 요금을 지불하는 고급 배송 시스템입니다. 국내 및 국제 우편 서비스입니다.

      EMS가 일반적으로 더 빠른 이유는 단일 택배가 아니라 제품을 배달하기 위해 함께 일하는 택배 단체이기 때문에 서로의 개별적인 능력을 전세계로 확장하기 때문입니다.
      실제로 전 세계 약 200 개 국가 및 지역의 우편 서비스가이 프리미엄 엔드-투-엔드 서비스를 제공하기 위해 통합되었습니다.

      EMS를 관리하는 EMS 협동 조합은 세 그룹으로 구성됩니다.

      • 총회 (GA) : GA는 EMS 협동 조합의 모든 구성원으로 구성되며
      • EMS 협동 조합 이사회 :이 이사회는 7 명의 선출 된 회원으로 구성되어 있으며
      • 협동 조합의 사무국 인 EMS 부서.

      EMS 택배의 주요 특징은 무엇입니까?

      EMS가 이러한 거대한 우체국 네트워크에 액세스 할 수있는 능력은 세계에서 가장 많은 고객 액세스 포인트를 자랑 할 수 있음을 의미합니다. 이는 또한 전 세계 우편 서비스 지원을 통해 전 세계에서 가장 큰 라스트 마일 범위를 제공 할 수 있음을 의미합니다.

      EMS는 우체국 카운터에서 발송하거나 고객의 집에서 수거 할 수 있으며 다양한 편의 옵션이 있습니다.

      EMS 배송의 성공을 위해 제공되는 주요 기능은 다음과 같습니다.

      • 우체국에서 접수 또는 고객의 집에서 수령
      • 최초 수락에서 최종 목적지 배송까지 우선 처리
      • 배송시 서명
      • 수취인의 구내로 배달
      • 종단 간 추적 (동일한 택배사가 서비스를 처리하는지 여부에 따라 달라집니다. 경우에 따라 택배 배송 경로 중에 핸들러가 변경되면 택배간에 추적이 전환 될 수 있습니다. 모든 추적 요구 사항을 충족하려는 고객은 한 곳에서 범용 배송 추적 API 사이트, Ship24. Ship24는 국제적으로 등록 된 EMS, 표준 및 개인 택배 패키지를 추적하는 다중 택배 추적 도구입니다.

      EMS 우편 배송 서비스 이용에 관심이있는 고객은 EMS 협력 웹 사이트를 방문하여 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

      EMS 배송은 얼마나 걸리나요?

      EMS를 제공하는 우편 서비스가 많을뿐만 아니라 패키지의 크기와 무게, 운송 방법 및 최종 목적지에 따라 달라지기 때문에 EMS 배송 배송 시간은 달라질 수 있습니다. 그러나 평균 배송 시간은 같은 대륙 내에서 2 ~ 5 일, 미국에서 5 ~ 7 일, 기타 먼 목적지의 경우 10 ~ 12 일입니다.

      중국 우체국 EMS 소포를 어떻게 추적합니까?

      Ship24 범용 추적 플랫폼을 통해 중국 우편 EMS 소포를 포함한 모든 EMS 소포를 추적 할 수 있습니다. 추적 번호를 복사하여 사이트에 붙여 넣으면 Ship24의 글로벌 추적 시스템이 소포의 최신 위치 및 상태 정보를 찾습니다. Ship24는 하루 24 시간, 주 7 일 사용할 수 있으며 다중 택배 추적 기능은 모든 추적 요구 사항에 대한 원 스톱 상점임을 의미합니다.

      표준 EMS 추적 번호는 무엇입니까?

      일반적으로 EMS 추적 번호는 13 자이며 첫 번째 문자는 대문자이고 9 개의 숫자와 대문자의 다른 변형이 뒤 따르고 두 개의 대문자로 끝납니다. 소포가 발송 된 국가에 따라 변동이 결정되지만 각 추적 ID는 개별 소포가되어 전 세계적으로 소포의 이동을 추적 할 수 있습니다. 범용 추적을 받으려면 여러 택배, 포괄적 추적 기능을 위해 Ship24 웹 사이트에 추적 번호를 복사하여 붙여 넣으십시오.

      (모든 EMS 패키지는 배송되기 전에 고유 한 추적 번호가 할당됩니다.)

      EMS와 함께 배송하려면 어떻게해야합니까?

      EMS 배송 옵션을 제공하는 전국 우편 서비스로 소포를 발송할 수 있습니다. 180 개 이상의 국가에서 EMS 배송을 제공합니다. China Post EMS, Japan Post, 심지어 Cambodia Post! EMS로 소포를 발송하려면 EMS 웹 사이트를 방문하거나 가까운 전국 우편 서비스에 연락하여 EMS 배송을 제공하는지 확인하십시오. EMS 배송 서비스를 선택한 후 소포를 추적하려면 진정한 종단 간 EMS 추적을위한 Ship24의 강력한 추적 도구를 사용하십시오. Ship24의 범용 추적 시스템은 개인 택배를 포함하여 EMS 및 등록 된 표준 배송 모두에 대한 추적 정보를 제공 할 수 있으므로 Ship24를 배송 추적을위한 원 스톱 상점으로 만드십시오!

      EMS는 어떻게 서비스로 발전하고 있습니까?

      창립 이래 EMS Cooperative는 EMS 배송 서비스 및 전체 제품을 강화하기 위해 노력해 왔습니다. 이러한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

      • EMS 운영 가이드 및 온라인 데이터베이스
      • 감사 및 측정 프로그램
      • 성능을위한 EMS 표준
      • EMS 제품 및 배송 교육
      • EMS 표준 계약 및 일반 절차
      • 국제 EMS 문의를위한 EMS 고객 서비스 시스템 (CSS)

      EAD (Electronic Advance Data)로 알려진 최신 EMS 개발 중 하나는 더 나은 보안, 지연 감소 및 향상된 고객 경험을 보장합니다. EAD 출시 성공으로 인해 2021 년부터 국제적으로 물품을 발송하는 우편 사업자는 EAD를 전송해야합니다.

      EMS Cooperative는 국제 EAD 요구 사항에 대한 최신 정보를 EMS 회원에게 제공하기 위해 글로벌 워크숍을 조직했습니다. 모범 사례의 예로는 EAD 구현에 대한 China Post 프레젠테이션이 있습니다.

      EMS는 국제적으로 소포를 보낼 수 있습니까?

      EMS는 운영되지만 우편 서비스는 다양하므로 발송인이 EMS 서비스를 사용하기로 선택한 운영자에 따라 온라인 리뷰가 혼합되어 있습니다.주문 실행 추적

      그러나 EMS는 세계에서 가장 큰 우체국 인 UPU가 만든 국제 우편 서비스입니다. EMS는 주당 약 8 백만 개의 패키지를 배송하며 프리미엄 서비스는 국제적으로 소포 및 패키지에 대해 가장 빠른 배송 시간을 제공합니다.

      또한 매년 "EMS 시장 및 트래픽 조사"는 운영자에게 EMS에 관한 최신 글로벌 통찰력과 지역 동향을 제공합니다. 이 마케팅 인텔리전스는 새로운 과제에 대한 최신 정보를 유지함으로써 EMS 운영자의 지속적인 개발을 보장합니다. 또한 이러한 예측은 기업이 전반적인 고객을 위해 EMS를 개선하는 전략적 결정을 내리는 데 도움이됩니다.

      EMS 서비스는 어떻게 평가됩니까?

      청동,은, 금상은 연간 실적에 따라 EMS 운영자에게 매년 수여됩니다. 이 EMS 어워드 수상자들은 EMS 절반의 명성에 기록됩니다. 많은 운송 및 물류 회사가 EMS와 유사한 서비스를 제공합니다 (예 : DHL 과 FedEx) 그러나 EMS는 민간 주문 실행 추적 택배 경쟁에도 불구하고 여전히 인기있는 것으로 입증되었습니다 (예 : China Post EMS). EMS 협력은 UPU가 지원하는 EMS 개발에 대한 매년 투자를 통해 EMS의 모범 사례를 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

      최고의 플레이어에 의한 글로벌 주문 추적 분석 시장 분석 | 전략적 투자 계획, 비즈니스 기회, SWOT 분석, 예측 2022-2028에 대한 Covid-19 영향으로 지역 성장 과제

      글로벌 주문 추적 분석 시장 조사 보고서 는 시장 규모, 수익, 다양한 부문 및 개발 동인뿐만 아니라 제한 요인 및 지역 산업 존재에 대한 심층적 인 개요와 통찰력을 제공합니다. 시장 조사 연구의 목적은 주문 추적 분석 부문을 철저히 평가하고 주문 추적 분석 산업과 상업적 가능성에 대한 검토를 얻는 것입니다. 러시아-우크라이나 전쟁과 코비드 -19의 결과로, 세계 경제는 회복 될 것이며, 세계 주문 추적 분석 시장 규모는 2021 년 미화 백만에서 2022 년 미화 백만 달러로 증가하여 2028 년까지 많은 수익을 창출 할 것으로 추정됩니다. 이에 따라 고객은 과거, 현재 및 미래의 관점에서 업계 및 회사에 대한 광범위한 지식을 받고 돈을 투자하고 자원을 현명하게 배포 할 수 있습니다. 이 연구 보고서에는 또한 다양한 시장 부문 및 모든 지리적 지역에 대한 최신 분석 및 예측이 포함되어 있습니다. 이 주문 추적 분석 Market 보고서는 CEO, 관리자, 공급 업체, 제조업체 및 유통 업체 등과 같은 중요한 플레이어와의 원본 상담을 기반으로 분석 및 통찰력을 제공합니다.

      주문 추적 분석 시장 – 규모, 주식, 범위, 경쟁 환경 및 세분화 분석 :
      이 보고서는 주문 추적 분석 시장 규모, 세그먼트 규모 (주로 제품 유형, 응용 프로그램 및 지리를 다루는), 경쟁사 환경, 최근 상태 및 개발 동향에 중점을 둡니다. 또한이 보고서는 회사가 Covid-19가 제기 한 위협을 극복 할 수있는 전략을 제공합니다. 기술 혁신과 발전은 제품의 성능을 더욱 최적화하여 다운 스트림 시장에서 더 넓은 범위의 응용 프로그램을 확보 할 수있게 해줄 것입니다. 또한 고객 선호도 분석, 시장 역학 (동인, 제한, 기회), 신제품 릴리스, CovID-19, 지역 갈등 및 탄소 중립성은 우리가 주문 추적 분석 시장에 깊이 빠져 나갈 수 있도록 중요한 정보를 제공합니다.

      이 보고서는 시장 위치와 미래 전략을 더 잘 이해하기 위해 주문 추적 분석 시장의 주요 업체를 다룹니다. 독자들이 승리 계획을 개발하는 데 도움이되는 데이터에 따르면, 많은 마케팅 채널과 전략은 예측 기간 동안 증가 할 것으로 예상됩니다.

      주문 추적 분석 시장 보고서에서 다루는 주요 업체는 다음과 같습니다.
      Dewesoft
      OROS
      Siemens
      Data Physics
      ONO SOKKI
      RION
      Flamboyant Solutions
      gfai tech
      SPM Instrument

      주문 추적 분석 Market은 유형, 최종 사용 산업 및 응용 프로그램을 기준으로 분류됩니다. 다른 부문들 사이의 성장은 시장 전체에서 널리 퍼져있을 것으로 예상되는 다양한 성장 요인과 관련된 지식을 얻는 데 도움이되고 핵심 응용 영역과 목표 시장의 차이를 식별하는 데 도움이되는 다양한 전략을 공식화하는 데 도움이됩니다.

      제품 유형을 기준으로 주문 추적 분석 시장은 다음으로 분류됩니다.
      데이터 수집

      이 보고서는 다양한 제품 부문 및 글로벌 주문 추적 분석 시장에서 최종 사용자 애플리케이션을 연구합니다. 이 보고서는 관련 출처에서 중요한 데이터를 수집함으로써 개별 시장 부문의 성장을 평가합니다. 또한 각 부문의 시장 규모와 성장률은 보고서에 설명되어 있습니다. 이 보고서는 주요 지리적 세그먼트를 고려하고 시장 성장을 주도하는 모든 유리한 조건을 설명합니다.

      최종 사용자 / 애플리케이션을 기반으로 주문 추적 분석 시장은 다음과 같이 분류됩니다.
      기계 공학

      이 보고서의 국가 섹션에는 또한 현재 및 미래의 시장 동향에 영향을 미치는 개별 시장 영향과 국가 차원에서 시장 규제의 변화에 ​​영향을 미칩니다.

      지리를 기준으로 주문 추적 분석 시장은 다음과 같이 분류됩니다.
      – 북미 (미국, 캐나다 및 멕시코)
      – 유럽 (독일, 프랑스, ​​영국, 이탈리아, 러시아 및 나머지 유럽)
      – 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아 및 호주)
      – 남아메리카 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아 및 남아메리카의 나머지)
      – 중동 및 아프리카 (사우디 아라비아, UAE, 이집트, 남아프리카 및 나머지 중동 및 아프리카)

      이 연구는 업계의 주요 참가자의 입력을 포함하여 1 차 및 2 차 정보의 객관적인 조합을 사용하여 주문 실행 추적 수행되었습니다. 이 보고서에는 주요 공급 업체의 분석 외에도 포괄적 인 시장 및 공급 업체 환경이 포함되어 있습니다. 이 보고서에 대한 자세한 내용은 를 방문하십시오 – www.precisionreports.co/21183567

      주문 추적 분석 시장 – 장 분석 :
      주문 추적 분석 연구 보고서에는 포괄적으로 논의되는 15 개의 장이 포함되어 있습니다.
      -1 장, 주문 추적 분석 제품 범위, 시장 개요, 시장 기회, 시장 원동력 및 시장 위험을 설명합니다.
      -2 장, 2019 년부터 2022 년까지 주문 추적 분석의 가격, 판매, 매출 및 글로벌 시장 점유율을 통해 주문 추적 분석의 최고 제조업체를 프로파일 링합니다.
      – 3 장, 주문 추적 분석 경쟁 상황, 판매, 매출 및 최고 제조업체의 글로벌 시장 점유율은 조경 대비로 강조 적으로 분석됩니다.
      -4 장, 주문 추적 분석 고장 데이터는 2017 년부터 2028 년까지 지역별 판매, 매출 및 성장을 보여주기 위해 지역 차원에서 표시됩니다.
      – 5 장 및 6 장, 2017 년부터 2028 년까지 유형, 응용 프로그램 별 판매 시장 점유율 및 성장률을 사용하여 유형 및 응용 프로그램별로 판매를 분류합니다.
      – 7 장, 8, 9, 10 및 11 장, 2017 년부터 2022 년까지 세계 주요 국가의 판매, 매출 및 시장 점유율을 통해 국가 차원에서 판매 데이터를 중단합니다. 지역별 주문 추적 분석 시장 예측, 유형. 2023 년에서 2028 년까지 판매 및 수익을 가진 신청.
      -12 장, 주요 원료 및 주요 공급 업체 및 주문 추적 분석의 산업 체인.
      -3 장, 14 장 및 15 장, 주문 추적 분석 판매 채널, 유통 업체, 고객, 연구 결과 및 결론, 부록 및 데이터 소스를 설명합니다.

      주문 추적 분석 철저한 연구의 목적은 고객이 시장 위치를 ​​높이는 데 도움이되는 것이며,이 연구는 수많은 주요 주문 추적 분석 시장 공급 업체에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 또한 주문 추적 분석 시장 조사 보고서에는 시장 성장에 영향을 줄 수있는 다가오는 트렌드 및 과제에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 이는 기업이 다가오는 성장 기회를 전략화하고 활용하도록 돕기위한 것입니다. 이 연구는 주문 추적 분석 메이저의 시장 기능에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 여기에는 SWOT 분석, 페스텔 분석 및 Porter의 5 가지 힘 분석이 포함되어 있으며 주문 추적 분석 시장, 경쟁 환경 및 영향을 미치는 요인뿐만 아니라 회사의 미래를 예상하는 데 도움이됩니다.

      이 보고서에 대해 고려 된 년 :
      – 역사 연도 : 2017-2021
      주문 실행 추적 기본 연도 : 2021
      – 예상 연도 : 2022
      – 예측 기간 : 2022-2028

      주문 추적 분석 시장 의 샘플 PDF 보고서는 다음으로 구성됩니다.
      – 2022 년의 크기, 공유 및 트렌드의 그래픽 표현으로 업데이트 된 지역 분석
      -CovID-19 Pandemic 발생 충격 분석이 패키지에 포함되어 있습니다.
      – 요청시 지침에 따라 자세한 장을 제공하십시오
      – 최신 버전의 보고서에는 최고의 시장 플레이어, 비즈니스 전략, 판매량 및 수익 분석이 포함됩니다.
      – Pageno 페이지 연구 보고서 정보 (최근 연구 포함)
      – 중요한 경제학 통계 분석 (사실 및 영향 요인)

      주문 추적 분석 시장-러시아-우크인 전쟁 및 코비드 19 전염병의 회복 분석 :
      우리는 러시아-우크라이나 전쟁과 주문 추적 분석 시장에 대한 Covid-19 전염병의 직접 및 간접 효과를 따르고 있습니다. Covid-19 Pandemic과 Russia-Ukraine 이이 주문 추적 분석 산업에 어떤 영향을 미치는지 알기 위해,이 연구는 운전자, 장벽, 기회, 위협 및 업계 뉴스 및 트렌드와 같은 시장 역학을 다루는 다양한 측면에 대한 정보를 강조함으로써 심층적 인 시장 평가를 제공합니다. 또한이 보고서는 회사가 Covid-19 기간에 의해 제기 된 위협을 극복 할 수있는 전략을 제공합니다.

      이 보고서를 구매 해야하는 이유 :
      – 시장 통찰력 분석과 글로벌 주문 추적 분석 시장 및 상업 환경에 대한 포괄적 인 이해를 얻었습니다.
      – 개발 위험을 완화하기 위해 생산 프로세스는 주요 문제와 솔루션을 평가합니다.
      -주문 추적 분석 시장과 전세계 시장에서 러시아-우크라이나 전쟁 및 코비드 -19에 가장 큰 영향을 미치는 원동력과 장애를 인정합니다.
      – 각 주요 기관이 채택한 시장 전략을 설명합니다.
      – 주문 추적 분석 시장의 미래의 견해와 예측을 이해하십시오.
      – 표준 주문 실행 추적 구조 보고서 외에도 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 연구를 제공합니다.

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      글로벌 주문 추적 분석 시장 동향을 분석하는 데 도움이되는 테이블과 수치를 통해이 연구는 업계의 상태에 대한 주요 통계를 제공하며 시장에 관심이있는 회사와 개인에게 귀중한 지침과 방향입니다.

      주문 추적 분석 Market- 목차 (TOC) :
      1 시장 개요
      1.1 주문 추적 분석 소개
      1.2 유형별 시장 분석
      1.2.1 개요 : 유형별 Global 주문 추적 분석 수익 : 2017 대 2021 대 2028
      1.3 응용 프로그램 별 시장 분석
      1.3.1 개요 : 응용 프로그램 별 글로벌 주문 추적 분석 수익 : 2017 대 2021 대 2028
      1.4 글로벌 주문 추적 분석 시장 규모 및 예측
      1.4.1 Global 주문 추적 분석 판매 가치 (2017 & 2021 & 2028)
      1.4.2 Global 주문 추적 분석 판매량 (2017-2028)
      1.4.3 Global 주문 추적 분석 가격 (2017-2028)
      1.5 글로벌 주문 추적 분석 생산 능력 분석
      1.5.1 Global 주문 추적 주문 실행 추적 분석 총 생산 능력 (2017-2028)
      1.5.2 지리적 지역별 글로벌 주문 추적 분석 생산 능력
      1.6 시장 동인, 구속 및 트렌드
      1.6.1 주문 추적 분석 시장 동인
      1.6.2 주문 추적 분석 시장 제한
      1.6.3 주문 추적 분석 트렌드 분석

      제조업체 별 3 주문 추적 분석 고장 데이터
      3.1 Global 주문 추적 분석 제조업체의 볼륨 판매 (2019, 2020, 2021 및 2022)
      3.2 제조업체의 글로벌 주문 추적 분석 수익 (2019, 2020, 2021 및 2022)
      3.3 주문 추적 분석의 주요 제조업체 시장 위치
      3.4 시장 집중률
      3.4.1 Top 3 주문 추적 분석 제조업체 시장 점유율 2021 년
      3.4.2 Top 6 주문 추적 분석 제조업체 시장 점유율 2021 년
      3.5 Global 주문 추적 분석 생산 능력 회사 : 2021 vs 2022
      3.6 지리의 제조업체 : 본사 및 주문 추적 분석 생산 현장
      3.7 새로운 참가자 및 역량 확장 계획
      3.8 합병 및 인수

      4 지역별 시장 분석
      4.1 지역별 Global 주문 추적 분석 시장 규모
      4.1.1 지역별 전 세계 주문 추적 분석 판매 (2017-2028)
      4.1.2 지역 별 주문 추적 분석 수익 (2017-2028)
      4.2 북미 주문 추적 분석 수익 (2017-2028)
      4.3 유럽 주문 추적 분석 수익 (2017-2028)
      4.4 아시아 태평양 주문 추적 분석 수익 (2017-2028)
      4.5 남아메리카 주문 추적 분석 수익 (2017-2028)
      4.6 중동 및 아프리카 주문 추적 분석 수익 (2017-2028)

      5 시장 부문 별 유형
      5.1 Global 주문 추적 분석 판매량별 유형 (2017-2028)
      5.2 Global 주문 추적 분석 수익 별 유형 (2017-2028)
      5.3 Global 주문 추적 분석 가격 유형 (2017-2028)

      응용 프로그램 별 6 시장 세그먼트
      6.1 Application By Application에 대한 Global 주문 추적 분석 판매 (2017-2028)
      6.2 글로벌 주문 추적 분석 응용 프로그램 별 수익 (2017-2028)
      6.3 응용 프로그램 별 글로벌 주문 추적 분석 가격 (2017-2028)

      7 국가 별, 유형 및 응용 프로그램 별 북미
      7.1 유형별 북미 주문 추적 분석 판매 (2017-2028)
      7.2 응용 프로그램에 의한 북미 주문 추적 분석 판매 (2017-2028)
      7.3 북미 주문 추적 분석 주문 추적 분석 시장 별 시장 규모
      7.3.1 North America 주문 추적 분석 KK 주문 추적 분석 국가 별 판매 (2017-2028)
      7.3.2 North America 주문 추적 분석 Country (2017-2028)
      7.3.3 미국 시장 규모 및 예측 (2017-2028)
      7.3.4 캐나다 시장 규모 및 예측 (2017-2028)
      7.3.5 멕시코 시장 규모 및 예측 (2017-2028)

      8 국가 별 유럽, 유형 및 응용 프로그램별로
      9 아시아 태평양별, 지역별, 유형별 및 응용 프로그램별로
      10 남미 별, 지역별, 유형 및 응용별로
      11 중동 및 아프리카, 국가, 유형 및 응용 프로그램 별

      12 원료 및 산업 체인
      12.1 주문 추적 분석 및 주요 제조업체의 원료
      12.2 주문 추적 분석의 제조 비용 백분율
      12.3 주문 추적 분석 생산 공정
      12.4 주문 추적 분석 산업 체인

      13 판매 채널, 유통 업체, 거래자 및 딜러
      13.1 판매 채널
      13.1.1 직접 마케팅
      13.1.2 간접 마케팅
      13.2 주문 추적 분석 전형적인 유통 업체
      13.3 주문 추적 분석 전형적인 고객

      15 부록
      15.1 방법론
      15.2 연구 프로세스 및 데이터 소스
      15.3 면책 조항

      주문 추적 분석 Market 보고서에 정확히 무엇이 포함되어 있습니까 ??
      – 산업 동향 및 개발 :이 섹션에서는이 연구는 주문 추적 분석 시장에서 발생하는 중요한 추세와 개발과 전반적인 성장에 대한 예상 영향에 대해 논의합니다.
      – 업계의 규모 및 예측 분석 : 업계 분석가들은 역사적, 현재 및 예상 수치를 포함하여 가치와 볼륨 관점에서 업계 규모에 대한 정보를 제공했습니다.
      – 미래의 전망 : 연구 의이 부분에서 참가자들은 업계가 제공 할 가능성이있는 전망에 대한 정보를 제공합니다.
      – 경쟁 환경 :이 연구 의이 섹션은 공급 업체가 시행 한 중요한 전략을 검토하여 시장에서의 위치를 ​​강화시켜 주문 추적 분석 시장 성장의 경쟁 환경을 밝히고 있습니다.
      – 산업 세분화에 대한 연구 :이 연구 의이 섹션에는 제품 유형, 응용 프로그램 및 수직을 포함한 중요한 주문 실행 추적 세그먼트에 대한 자세한 개요가 포함되어 있습니다.
      -심층적 인 지역 분석 : 공급 업체는 고성장 지역 및 특정 국가에 대한 심층적 인 정보가 제공되어 수익성이 높은 지역에 돈을 배치 할 수 있습니다.

      보고서에서 답변 된 주요 질문에는 다음이 포함됩니다.
      – 2022 년 시장 규모와 성장률은 얼마입니까?
      – 글로벌 주문 추적 분석 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
      – 글로벌 주문 추적 분석 시장의 성장에 영향을 미치는 주요 시장 동향은 무엇입니까?
      – 시장 성장의 과제는 무엇입니까?
      – 글로벌 주문 추적 분석 시장의 주요 공급 업체는 누구입니까?
      – 글로벌 주문 추적 분석 시장의 공급 업체가 직면 한 시장 기회와 위협은 무엇입니까?
      – 아메리카, APAC 및 EMEA의 시장 점유율에 영향을 미치는 최신 요인.
      – 글로벌 주문 추적 분석 시장의 5 가지 힘 분석의 주요 결과는 무엇입니까?

      주문 추적 분석 시장 – 연구 방법론 :
      이 시장을 추정하고 예측하는 데 사용 된 연구 방법론은 주요 업체의 수익과 시장에서 주식을 포착함으로써 시작됩니다. 보도 자료, 연례 보고서, 비영리 단체, 업계 협회, 정부 기관 및 관세 데이터와 같은 다양한 2 차원이 시장의 광범위한 상업 연구에 유용한 정보를 식별하고 수집하는 데 사용되었습니다. 이를 기반으로 한 계산은 전체 시장 규모로 이어졌습니다. 전체 시장 규모에 도달 한 후, 전체 시장은 여러 세그먼트와 하위 섹그로 분할되었으며, CEO, VPS, 이사 및 경영진과 같은 업계 전문가와의 광범위한 인터뷰를 통해 1 차 연구를 통해 검증되었습니다. 데이터 삼각 측량 및 시장 고장 절차는 전체 시장 엔지니어링 프로세스를 완료하고 모든 부문 및 하위 세그먼트에 대한 정확한 통계에 도달하기 위해 사용되었습니다.


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