Podman (Pod Manager) adalah sebuah tool atau mesin kontainer (container engine) sumber terbuka (open-source) yang digunakan untuk mengembangkan, mengelola, dan menjalankan kontainer Linux.
Secara fungsional, Podman sangat mirip dengan Docker, bahkan dirancang sebagai pengganti langsung (drop-in replacement) untuk Docker. Namun, Podman memiliki beberapa arsitektur dan keunggulan utama yang membedakannya:
Keunggulan dan Fitur Utama Podman:
Daemonless (Tanpa Daemon):
Docker mengandalkan sebuah proses latar belakang yang disebut Docker daemon (dockerd) untuk menjalankan semua perintah. Jika daemon ini mati, semua kontainer akan ikut bermasalah.
Podman tidak menggunakan daemon. Podman berjalan langsung sebagai proses anak (child process) dari perintah yang Anda ketikkan. Ini membuatnya lebih ringan dan meminimalkan risiko kegagalan sistem (single point of failure).
Rootless (Bisa Berjalan Tanpa Root):
Podman didesain agar aman secara default. Anda bisa menjalankan, membuat, dan mengelola kontainer sebagai pengguna biasa (non-root user) tanpa perlu hak akses administrator (
Mendukung Konsep "Pod":
Sesuai namanya (Pod Manager), Podman memiliki kemampuan untuk mengelompokkan beberapa kontainer ke dalam satu kesatuan yang disebut Pod (mirip dengan konsep Pod di Kubernetes). Kontainer di dalam satu Pod dapat berbagi jaringan dan sumber daya yang sama.
Kompatibilitas Penuh dengan Perintah Docker:
Perintah (command-line) Podman dibuat sama persis dengan Docker. Jika Anda terbiasa dengan Docker, Anda tinggal mengganti kata
Contoh:
Kompatibel dengan Kubernetes:
Podman dapat menghasilkan file manifes YAML yang siap digunakan di Kubernetes langsung dari kontainer atau pod yang sedang berjalan menggunakan perintah
Kapan Harus Menggunakan Podman?
Ketika Anda mengutamakan keamanan sistem (ingin menjalankan kontainer tanpa akses
Ketika Anda ingin sistem yang lebih ringan tanpa beban proses daemon yang terus berjalan di latar belakang.
Ketika Anda sedang belajar atau mengembangkan aplikasi yang nantinya akan dideploy ke lingkungan Kubernetes.
Situs resmi mereka, , menyediakan dokumentasi lengkap, panduan instalasi untuk berbagai sistem operasi (Linux, macOS, Windows), serta berita terbaru mengenai perkembangan proyek ini.
https://gemini.google.com/share/0412e0d7528d
#podman #pod #manager #kontainer #sistem #mesin #open #source #ringan
Secara fungsional, Podman sangat mirip dengan Docker, bahkan dirancang sebagai pengganti langsung (drop-in replacement) untuk Docker. Namun, Podman memiliki beberapa arsitektur dan keunggulan utama yang membedakannya:
Keunggulan dan Fitur Utama Podman:
Daemonless (Tanpa Daemon):
Docker mengandalkan sebuah proses latar belakang yang disebut Docker daemon (dockerd) untuk menjalankan semua perintah. Jika daemon ini mati, semua kontainer akan ikut bermasalah.
Podman tidak menggunakan daemon. Podman berjalan langsung sebagai proses anak (child process) dari perintah yang Anda ketikkan. Ini membuatnya lebih ringan dan meminimalkan risiko kegagalan sistem (single point of failure).
Rootless (Bisa Berjalan Tanpa Root):
Podman didesain agar aman secara default. Anda bisa menjalankan, membuat, dan mengelola kontainer sebagai pengguna biasa (non-root user) tanpa perlu hak akses administrator (
sudo). Ini sangat meningkatkan keamanan sistem dari potensi peretasan kontainer.Mendukung Konsep "Pod":
Sesuai namanya (Pod Manager), Podman memiliki kemampuan untuk mengelompokkan beberapa kontainer ke dalam satu kesatuan yang disebut Pod (mirip dengan konsep Pod di Kubernetes). Kontainer di dalam satu Pod dapat berbagi jaringan dan sumber daya yang sama.
Kompatibilitas Penuh dengan Perintah Docker:
Perintah (command-line) Podman dibuat sama persis dengan Docker. Jika Anda terbiasa dengan Docker, Anda tinggal mengganti kata
docker menjadi podman.Contoh:
podman run, podman ps, podman build, dan podman images. Banyak pengguna bahkan membuat pintasan (alias) alias docker=podman di terminal mereka.Kompatibel dengan Kubernetes:
Podman dapat menghasilkan file manifes YAML yang siap digunakan di Kubernetes langsung dari kontainer atau pod yang sedang berjalan menggunakan perintah
podman generate kube.Kapan Harus Menggunakan Podman?
Ketika Anda mengutamakan keamanan sistem (ingin menjalankan kontainer tanpa akses
root).Ketika Anda ingin sistem yang lebih ringan tanpa beban proses daemon yang terus berjalan di latar belakang.
Ketika Anda sedang belajar atau mengembangkan aplikasi yang nantinya akan dideploy ke lingkungan Kubernetes.
Situs resmi mereka, , menyediakan dokumentasi lengkap, panduan instalasi untuk berbagai sistem operasi (Linux, macOS, Windows), serta berita terbaru mengenai perkembangan proyek ini.
https://gemini.google.com/share/0412e0d7528d
#podman #pod #manager #kontainer #sistem #mesin #open #source #ringan
Gemini
Gemini - Pengenalan Podman: Alternatif Docker
Created with Gemini
https://youtu.be/EbN4zDZEfU8?si=QEppPqi0eAVQsDfk
Video berjudul "Kalian Wajib Pake OpenTelemetry di Microservices 🔥" dari channel Programmer Zaman Now membahas pentingnya implementasi OpenTelemetry (OTel) sebagai standarisasi distributed tracing dalam arsitektur microservices.
Berikut adalah poin-poin penting dan ringkasan dari video tersebut:
1. Masalah Utama pada Microservices
Sulitnya Debugging Tradisional: Mengandalkan log biasa sering kali membingungkan saat menelusuri akar masalah (root cause), terutama ketika satu request melibatkan komunikasi berantai ke banyak service (misal: Service A $\rightarrow$ Service B $\rightarrow$ Service C).
Solusi Tradisional (Request ID): Pendekatan manual dengan menyelipkan X-Request-ID di setiap HTTP header rentan bocor atau terlewat jika ada satu service yang lupa meneruskannya. Cara ini juga minim visualisasi yang jelas.
Tantangan Heterogen: Mengelola tracing menjadi sangat rumit jika tiap service dibangun dengan tumpukan teknologi atau bahasa pemrograman yang berbeda-beda (seperti Java, Go, Node.js, atau Bun).
2. Solusi dengan OpenTelemetry (OTel)
Standarisasi: OpenTelemetry bertindak sebagai standar terbuka yang menyediakan SDK/library untuk berbagai bahasa pemrograman guna mengorkestrasi pembuatan dan penerusan data observabilitas secara otomatis.
Trace ID & Span ID: Setiap request pertama yang masuk ke sistem akan dibuatkan Trace ID unik yang otomatis ikut terbawa ke mana pun request tersebut mengalir. Tiap sub-proses di dalam atau antar-service direpresentasikan oleh Span ID.
3. Arsitektur Arus Data Observabilitas
Semua service yang telah dipasang SDK OpenTelemetry akan merekam metrik dan data trace, lalu mengirimkannya ke komponen pengumpul atau visualisasi:
Collector/Backend Eksportir: Data dikirim ke OpenTelemetry Collector atau langsung ke monitoring tools. Di dalam video, demo menggunakan Jaeger UI (solusi open-source gratis). Namun, datanya juga fleksibel untuk dikirim ke platform berbayar seperti Datadog atau New Relic.
Dukungan Non-HTTP: OTel juga mendukung pelacakan berbasis message broker (seperti Apache Kafka atau RabbitMQ) dengan menyisipkan informasi trace pada header pesan.
4. Demonstrasi & Kasus Error
Demo dilakukan menggunakan 4 microservices dengan teknologi yang berbeda:
Order Service: Java Spring Boot 3 (menggunakan Otel Java Agent, tanpa mengubah kode internal aplikasi).
Payment Service: Go / Golang.
Notification Service: Node.js.
Product Service: Bun + TypeScript.
Melalui visualisasi timeline di Jaeger UI, developer dapat melihat durasi masing-masing service, relasi antar-proses, hingga melihat database statement (kueri SQL) yang dieksekusi selama request berjalan.
Saat disimulasikan skenario gagal (seperti produk tidak ditemukan atau stok habis):
Jaeger UI langsung menampilkan indikasi error (tanda merah) pada span yang bermasalah.
Hal ini memudahkan pencarian letak bug yang sebenarnya (misalnya, kesalahan respons HTTP 500 di Order Service yang dipicu oleh HTTP 404 dari Product Service).
5. Tips Terbaik untuk Developer
Kembalikan Trace ID ke Response Client: Sangat disarankan untuk menyisipkan X-Trace-ID pada HTTP response header paling depan yang diterima oleh pengguna/UI.
Mempermudah Komplain & Pelacakan: Jika terjadi masalah (error), pengguna atau tim QA cukup melampirkan Trace ID tersebut. Developer hanya perlu menyalin ID tersebut ke Jaeger untuk mengetahui dengan pasti di service mana letak kegagalannya.
#eko #kanedy #micro #servis #Open #Telemetry #telemetri #log #manager #debug #debugging
Video berjudul "Kalian Wajib Pake OpenTelemetry di Microservices 🔥" dari channel Programmer Zaman Now membahas pentingnya implementasi OpenTelemetry (OTel) sebagai standarisasi distributed tracing dalam arsitektur microservices.
Berikut adalah poin-poin penting dan ringkasan dari video tersebut:
1. Masalah Utama pada Microservices
Sulitnya Debugging Tradisional: Mengandalkan log biasa sering kali membingungkan saat menelusuri akar masalah (root cause), terutama ketika satu request melibatkan komunikasi berantai ke banyak service (misal: Service A $\rightarrow$ Service B $\rightarrow$ Service C).
Solusi Tradisional (Request ID): Pendekatan manual dengan menyelipkan X-Request-ID di setiap HTTP header rentan bocor atau terlewat jika ada satu service yang lupa meneruskannya. Cara ini juga minim visualisasi yang jelas.
Tantangan Heterogen: Mengelola tracing menjadi sangat rumit jika tiap service dibangun dengan tumpukan teknologi atau bahasa pemrograman yang berbeda-beda (seperti Java, Go, Node.js, atau Bun).
2. Solusi dengan OpenTelemetry (OTel)
Standarisasi: OpenTelemetry bertindak sebagai standar terbuka yang menyediakan SDK/library untuk berbagai bahasa pemrograman guna mengorkestrasi pembuatan dan penerusan data observabilitas secara otomatis.
Trace ID & Span ID: Setiap request pertama yang masuk ke sistem akan dibuatkan Trace ID unik yang otomatis ikut terbawa ke mana pun request tersebut mengalir. Tiap sub-proses di dalam atau antar-service direpresentasikan oleh Span ID.
3. Arsitektur Arus Data Observabilitas
Semua service yang telah dipasang SDK OpenTelemetry akan merekam metrik dan data trace, lalu mengirimkannya ke komponen pengumpul atau visualisasi:
Collector/Backend Eksportir: Data dikirim ke OpenTelemetry Collector atau langsung ke monitoring tools. Di dalam video, demo menggunakan Jaeger UI (solusi open-source gratis). Namun, datanya juga fleksibel untuk dikirim ke platform berbayar seperti Datadog atau New Relic.
Dukungan Non-HTTP: OTel juga mendukung pelacakan berbasis message broker (seperti Apache Kafka atau RabbitMQ) dengan menyisipkan informasi trace pada header pesan.
4. Demonstrasi & Kasus Error
Demo dilakukan menggunakan 4 microservices dengan teknologi yang berbeda:
Order Service: Java Spring Boot 3 (menggunakan Otel Java Agent, tanpa mengubah kode internal aplikasi).
Payment Service: Go / Golang.
Notification Service: Node.js.
Product Service: Bun + TypeScript.
Melalui visualisasi timeline di Jaeger UI, developer dapat melihat durasi masing-masing service, relasi antar-proses, hingga melihat database statement (kueri SQL) yang dieksekusi selama request berjalan.
Saat disimulasikan skenario gagal (seperti produk tidak ditemukan atau stok habis):
Jaeger UI langsung menampilkan indikasi error (tanda merah) pada span yang bermasalah.
Hal ini memudahkan pencarian letak bug yang sebenarnya (misalnya, kesalahan respons HTTP 500 di Order Service yang dipicu oleh HTTP 404 dari Product Service).
5. Tips Terbaik untuk Developer
Kembalikan Trace ID ke Response Client: Sangat disarankan untuk menyisipkan X-Trace-ID pada HTTP response header paling depan yang diterima oleh pengguna/UI.
Mempermudah Komplain & Pelacakan: Jika terjadi masalah (error), pengguna atau tim QA cukup melampirkan Trace ID tersebut. Developer hanya perlu menyalin ID tersebut ke Jaeger untuk mengetahui dengan pasti di service mana letak kegagalannya.
#eko #kanedy #micro #servis #Open #Telemetry #telemetri #log #manager #debug #debugging
YouTube
Kalian Wajib Pake OpenTelemetry di Microservices 🔥
Pernah debug bug di microservices yang lompat-lompat antar service, dan akhirnya nyerah cuma karena nggak tau request nyangkut di mana? Ini akhir dari penderitaan itu.
Di video ini, kita bangun 4 microservices polyglot dari nol dengan stack yang sengaja…
Di video ini, kita bangun 4 microservices polyglot dari nol dengan stack yang sengaja…
https://massgrave.dev/
https://git.activated.win/Microsoft-Activation-Scripts
#office #microsoft #windows #aktivasi
https://git.activated.win/Microsoft-Activation-Scripts
#office #microsoft #windows #aktivasi
massgrave.dev
Microsoft Activation Scripts | MAS
An open-source Windows and Office activator featuring HWID, Ohook, TSforge, and Online KMS activation methods, along with advanced troubleshooting.
Bismillahirrahmanirrahim
Dengan memohon ridha ALLAH Subhanahu wa Ta’ala,
Program TaQur — Tabungan Qurban Ar-Ra’i Farm — akan dimulai.
TaQur hadir untuk membantu ikhtiar qurban dengan cara yang lebih:
✅ Amanah
✅ Transparan
✅ Mudah dipantau
✅ Terarah sejak awal
Agar Qurban bukan lagi beban
melainkan sebuah Kemudahan
Scan & daftar melalui web TaQur:
taqurarrai.vercel.app
#GrandLaunchingTaQur #TaQur #TabunganQurban #QurbanBersama #qurban #kuttab #tabungan
Dengan memohon ridha ALLAH Subhanahu wa Ta’ala,
Program TaQur — Tabungan Qurban Ar-Ra’i Farm — akan dimulai.
TaQur hadir untuk membantu ikhtiar qurban dengan cara yang lebih:
✅ Amanah
✅ Transparan
✅ Mudah dipantau
✅ Terarah sejak awal
Agar Qurban bukan lagi beban
melainkan sebuah Kemudahan
Scan & daftar melalui web TaQur:
taqurarrai.vercel.app
#GrandLaunchingTaQur #TaQur #TabunganQurban #QurbanBersama #qurban #kuttab #tabungan
https://share.gemini.google/3B0dSj8I91lp
error_page 500 502 503 504 /custom_50x.html;
#error #page #backend
error_page 500 502 503 504 /custom_50x.html;
#error #page #backend
Gemini
Gemini - Debugging Frontend Crash From Backend Error
Created with Gemini
(*) Single Page Application (SPA).
(*) The Modern Compromise: To fix the SEO and slow initial load problems of pure SPAs, frameworks like Next.js or Nuxt.js use a hybrid approach called Server-Side Rendering (SSR). They render the first page on the server for speed and SEO, then silently hand over control to a fast-acting SPA once it lands in your browser.
#single #page #satu #halaman #web #tech #spa
(*) The Modern Compromise: To fix the SEO and slow initial load problems of pure SPAs, frameworks like Next.js or Nuxt.js use a hybrid approach called Server-Side Rendering (SSR). They render the first page on the server for speed and SEO, then silently hand over control to a fast-acting SPA once it lands in your browser.
#single #page #satu #halaman #web #tech #spa
https://x.com/i/status/2081825559332671669
#pak #onno #purbo #ai #murah #meriah #murmer #diy #onnopurbo #ebook
#pak #onno #purbo #ai #murah #meriah #murmer #diy #onnopurbo #ebook
X (formerly Twitter)
Onno W. Purbo (@onnowpurbo) on X
eBook Onno W. Purbo, AI Murmer yang Pandai menggunakan AnythingLLM dan MCP, 2026
https://t.co/UEhFf65SNs
Source Code & Script
https://t.co/8c8b1BT2zb
termasuk script untuk konversi PDF Ke md untuk di upload ke RAG
Ini sangat berguna untuk membuat AI Murmer…
https://t.co/UEhFf65SNs
Source Code & Script
https://t.co/8c8b1BT2zb
termasuk script untuk konversi PDF Ke md untuk di upload ke RAG
Ini sangat berguna untuk membuat AI Murmer…
https://x.com/i/status/2082208968269828319
#pak #onno #purbo #ai #murah #meriah #murmer #diy #onnopurbo #ebook #open #source #name #entity #recognition #ner
NER (Named Entity Recognition), atau Pengenalan Entitas Bernama, adalah salah satu teknik penting dalam Natural Language Processing (NLP), yang merupakan cabang dari Kecerdasan Buatan (AI).
Fungsi utama NER adalah memindai teks, mengidentifikasi informasi penting (entitas), lalu mengklasifikasikannya ke dalam kategori-kategori yang sudah ditentukan sebelumnya.
Secara sederhana, NER bertugas menjawab pertanyaan: *Siapa, Apa, Di Mana,* dan *Kapan* dari sebuah teks.
## Kategori Entitas yang Umum Dikenali
Sistem NER biasanya dilatih untuk mengenali kategori standar berikut:
* Person (Orang): Nama individu (misal: Joko Widodo, Elon Musk, Marie Curie).
* Organization (Organisasi): Nama perusahaan, institusi, atau kelompok (misal: Google, PBB, Bank Indonesia).
* Location (Lokasi): Nama negara, kota, atau tempat fisik (misal: Jakarta, Gunung Merapi, benua Eropa).
* Time / Date (Waktu): Keterangan waktu kejadian (misal: 17 Agustus 1945, hari Senin, minggu depan).
* Quantity / Money (Kuantitas/Uang): Angka, persentase, atau nilai mata uang (misal: Rp 1.000.000, 50 dolar, 10%).
## Contoh Cara Kerja NER
Bayangkan kalimat mentah ini diberikan kepada sistem AI:
> *"Pada bulan Januari 2024, Budi Santoso melakukan perjalanan ke Tokyo untuk mengunjungi kantor pusat Sony."*
>
Model NER akan membedah dan memberi label pada teks tersebut sehingga sistem komputer bisa memahaminya sebagai data terstruktur:
* Januari 2024 \rightarrow [DATE]
* Budi Santoso \rightarrow [PERSON]
* Tokyo \rightarrow [LOCATION]
* Sony \rightarrow [ORGANIZATION]
Kata-kata penghubung seperti "Pada", "melakukan perjalanan", dan "untuk mengunjungi" biasanya dilewati karena bukan merupakan entitas target.
## Mengapa NER Sangat Penting di AI?
Komputer secara alami tidak mengerti makna bahasa manusia; bagi mereka, kalimat hanyalah deretan karakter. NER membantu mengubah teks mentah menjadi data terstruktur. Beberapa aplikasi nyatanya meliputi:
1. Chatbot dan Asisten Virtual (Siri, Alexa, Google Assistant)
Saat Anda berkata, *"Pesan tiket pesawat ke Bali untuk besok"*, NER membantu AI mendeteksi bahwa "Bali" adalah [LOCATION] tujuan dan "besok" adalah [DATE]. Tanpa NER, chatbot tidak akan tahu apa yang harus dipesan.
2. Pemrosesan Dokumen Otomatis
Perusahaan menggunakan NER untuk memindai ribuan CV pelamar kerja secara otomatis (mengekstrak nama, universitas, keterampilan) atau membaca ribuan faktur/invoice (mengekstrak nama perusahaan tagihan dan nominal uang).
3. Sistem Pencarian dan Rekomendasi Konten
Membantu mesin pencari memahami konteks. Jika Anda mencari kata "Apple", NER membantu sistem menyadari apakah Anda sedang mencari artikel tentang perusahaan teknologi (Organisasi) atau resep makanan buah (Benda).
4. Pemantauan Media Sosial (Social Listening)
Menganalisis ribuan cuitan atau ulasan untuk secara otomatis mendeteksi nama produk/layanan pesaing yang sedang viral dibicarakan, lengkap dengan lokasi geografis konsumennya.
https://share.gemini.google/K2sTrH18dus3
#pak #onno #purbo #ai #murah #meriah #murmer #diy #onnopurbo #ebook #open #source #name #entity #recognition #ner
NER (Named Entity Recognition), atau Pengenalan Entitas Bernama, adalah salah satu teknik penting dalam Natural Language Processing (NLP), yang merupakan cabang dari Kecerdasan Buatan (AI).
Fungsi utama NER adalah memindai teks, mengidentifikasi informasi penting (entitas), lalu mengklasifikasikannya ke dalam kategori-kategori yang sudah ditentukan sebelumnya.
Secara sederhana, NER bertugas menjawab pertanyaan: *Siapa, Apa, Di Mana,* dan *Kapan* dari sebuah teks.
## Kategori Entitas yang Umum Dikenali
Sistem NER biasanya dilatih untuk mengenali kategori standar berikut:
* Person (Orang): Nama individu (misal: Joko Widodo, Elon Musk, Marie Curie).
* Organization (Organisasi): Nama perusahaan, institusi, atau kelompok (misal: Google, PBB, Bank Indonesia).
* Location (Lokasi): Nama negara, kota, atau tempat fisik (misal: Jakarta, Gunung Merapi, benua Eropa).
* Time / Date (Waktu): Keterangan waktu kejadian (misal: 17 Agustus 1945, hari Senin, minggu depan).
* Quantity / Money (Kuantitas/Uang): Angka, persentase, atau nilai mata uang (misal: Rp 1.000.000, 50 dolar, 10%).
## Contoh Cara Kerja NER
Bayangkan kalimat mentah ini diberikan kepada sistem AI:
> *"Pada bulan Januari 2024, Budi Santoso melakukan perjalanan ke Tokyo untuk mengunjungi kantor pusat Sony."*
>
Model NER akan membedah dan memberi label pada teks tersebut sehingga sistem komputer bisa memahaminya sebagai data terstruktur:
* Januari 2024 \rightarrow [DATE]
* Budi Santoso \rightarrow [PERSON]
* Tokyo \rightarrow [LOCATION]
* Sony \rightarrow [ORGANIZATION]
Kata-kata penghubung seperti "Pada", "melakukan perjalanan", dan "untuk mengunjungi" biasanya dilewati karena bukan merupakan entitas target.
## Mengapa NER Sangat Penting di AI?
Komputer secara alami tidak mengerti makna bahasa manusia; bagi mereka, kalimat hanyalah deretan karakter. NER membantu mengubah teks mentah menjadi data terstruktur. Beberapa aplikasi nyatanya meliputi:
1. Chatbot dan Asisten Virtual (Siri, Alexa, Google Assistant)
Saat Anda berkata, *"Pesan tiket pesawat ke Bali untuk besok"*, NER membantu AI mendeteksi bahwa "Bali" adalah [LOCATION] tujuan dan "besok" adalah [DATE]. Tanpa NER, chatbot tidak akan tahu apa yang harus dipesan.
2. Pemrosesan Dokumen Otomatis
Perusahaan menggunakan NER untuk memindai ribuan CV pelamar kerja secara otomatis (mengekstrak nama, universitas, keterampilan) atau membaca ribuan faktur/invoice (mengekstrak nama perusahaan tagihan dan nominal uang).
3. Sistem Pencarian dan Rekomendasi Konten
Membantu mesin pencari memahami konteks. Jika Anda mencari kata "Apple", NER membantu sistem menyadari apakah Anda sedang mencari artikel tentang perusahaan teknologi (Organisasi) atau resep makanan buah (Benda).
4. Pemantauan Media Sosial (Social Listening)
Menganalisis ribuan cuitan atau ulasan untuk secara otomatis mendeteksi nama produk/layanan pesaing yang sedang viral dibicarakan, lengkap dengan lokasi geografis konsumennya.
https://share.gemini.google/K2sTrH18dus3
X (formerly Twitter)
Onno W. Purbo (@onnowpurbo) on X
eBook Onno W. Purbo, Named Entity Recognition dengan Open Source LLM, 2026
https://t.co/S5UYsr5diN
Source Code ada di
https://t.co/urFn0HltdV
Bagi yang ingin download semua ebook, source code dll silahkan download folder
https://t.co/W2G4W9bnhb
https://t.co/S5UYsr5diN
Source Code ada di
https://t.co/urFn0HltdV
Bagi yang ingin download semua ebook, source code dll silahkan download folder
https://t.co/W2G4W9bnhb
https://support.google.com/cloud/answer/13463073?visit_id=639208954610823930-2327181188&rd=1
#verified #google #app #apps #verifikasi #cara
#verified #google #app #apps #verifikasi #cara
Google
OAuth App Verification Help Center - Google Cloud Platform Console Help
Learn the process, be compliant, get your app verified OAuth App Verification Google uses OAuth 2.0 for user permissions and co