Presto-এর Monitoring এবং Logging কার্যক্রম অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি নিশ্চিত করে যে আপনার Presto ক্লাস্টার এবং কোয়েরি সিস্টেম সঠিকভাবে এবং দক্ষভাবে কাজ করছে। এটি আপনাকে কোয়েরি পারফরম্যান্স, সিস্টেম রিসোর্স, এবং সার্ভারের স্বাস্থ্যের সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে এবং সমস্যাগুলি দ্রুত সমাধান করতে সাহায্য করে।
Presto তে Monitoring এবং Logging-এর মাধ্যমে আপনি আপনার সিস্টেমের পারফরম্যান্স এবং কার্যক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করতে পারেন এবং সম্ভাব্য ত্রুটি বা অন্যান্য সমস্যাগুলির জন্য লগ তৈরি করতে পারেন।
Presto-এর Monitoring প্রক্রিয়া মূলত কোয়েরি পারফরম্যান্স, সার্ভারের স্টেটাস এবং ক্লাস্টার হেলথ চেক করার জন্য বিভিন্ন টুল এবং মেট্রিক্স ব্যবহার করে। Presto তে Monitoring করার জন্য Prometheus এবং Grafana সাধারণত ব্যবহৃত হয়।
Prometheus একটি ওপেন-সোর্স সিস্টেম মনিটরিং এবং অ্যালার্টিং টুল যা ডেটা সংগ্রহ করে এবং বিভিন্ন মেট্রিক্স রেকর্ড করে। Grafana হল একটি ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল যা Prometheus থেকে ডেটা নিয়ে ড্যাশবোর্ড তৈরি করে।
/etc/presto/config.properties ফাইলের মধ্যে Prometheus exporter সক্রিয় করার জন্য নিচের কনফিগারেশন সেটিংস করতে হবে।# Enable Prometheus Metrics Exporter
metrics.prometheus.enabled=true
metrics.prometheus.uri=http://localhost:8080/metrics
এটি Presto সার্ভারকে Prometheus কে মেট্রিক্স এক্সপোর্ট করতে সক্ষম করে।
Presto তে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পারফরম্যান্স মেট্রিক্স রয়েছে যা আপনি Prometheus এবং Grafana ব্যবহার করে মনিটর করতে পারেন:
Presto-এর Logging একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা সিস্টেম এবং কোয়েরি সম্পর্কিত ত্রুটি বা সমস্যা শনাক্ত করতে সাহায্য করে। Presto বিভিন্ন ধরনের লগ তৈরি করে, যেমন server logs, query logs, এবং error logs। এই লগগুলি Presto-এর কার্যক্রম পর্যবেক্ষণ এবং সমস্যা সমাধানে সহায়ক।
Presto তে লগিং কনফিগারেশন /etc/presto/log.properties ফাইলে সেট করা যায়। এখানে বিভিন্ন লেভেলের লগিং কনফিগারেশন করা যেতে পারে, যেমন:
উদাহরণ:
# Set the log level for Presto
log.level=INFO
# Set the log file path
log.path=/var/log/presto/server.log
এটি Presto সার্ভারের লগ স্তর এবং লগ ফাইলের পথ নির্ধারণ করে।
Presto তে প্রতিটি কোয়েরি চালানোর জন্য একটি লগ তৈরি হয়। আপনি query.log ফাইলে কোয়েরি সম্পর্কিত সমস্ত ইনফরমেশন দেখতে পারেন, যেমন কোয়েরির স্ট্যাটাস, এক্সিকিউশন টাইম, ত্রুটি ইত্যাদি।
Query Logs কনফিগার করতে, /etc/presto/log.properties ফাইলে এই সেটিংসগুলো যুক্ত করতে হবে:
# Enable query logging
query.log.enabled=true
query.log.path=/var/log/presto/query.log
এটি Presto সার্ভারে কোয়েরি সংক্রান্ত তথ্য লগ করার জন্য কনফিগার করবে।
Presto তে ত্রুটি লগগুলি খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এগুলি আপনাকে সিস্টেমের মধ্যে কোনো সমস্যা বা ব্যর্থতার কারণ চিহ্নিত করতে সাহায্য করে। এই লগগুলিতে সাধারণত সার্ভার স্টার্টআপ, কোয়েরি ত্রুটি, এবং সিস্টেমের স্টেটাস সম্পর্কিত তথ্য থাকে।
Error Logs Configuration:
# Set log level for error logging
log.level=ERROR
Presto তে Monitoring এবং Logging আপনার ক্লাস্টারের সঠিক কার্যক্রম নিশ্চিত করার জন্য সহায়ক। নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে এই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন:
log.properties ফাইলে নির্ধারিত হয়।এই দুটি পদ্ধতি (Monitoring এবং Logging) ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি আপনার Presto ক্লাস্টারের পারফরম্যান্স উন্নত করতে এবং সমস্যাগুলি দ্রুত সমাধান করতে সক্ষম হবেন।
Presto একটি ডিস্ট্রিবিউটেড SQL কোয়েরি ইঞ্জিন এবং এটি বড় আকারের ডেটাবেসে কোয়েরি এক্সিকিউট করতে ব্যবহৃত হয়। সঠিকভাবে কাজ করার জন্য Presto-র কার্যকারিতা এবং পারফরম্যান্স মনিটর করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Prometheus এবং Grafana হল দুটি জনপ্রিয় টুল যা Presto মনিটরিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এগুলি সিস্টেমের কর্মক্ষমতা, লোড, এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ পরিমাপ ট্র্যাক করতে সাহায্য করে।
Prometheus হল একটি ওপেন-সোর্স মনিটরিং এবং অ্যালার্টিং টুল যা টাইম সিরিজ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটা সংগ্রহের জন্য pull model ব্যবহার করে, অর্থাৎ এটি নির্দিষ্ট সময় অন্তর অন্তর Presto সার্ভার থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ করে।
Presto মেট্রিক্স এনেবল করা: Presto-তে Prometheus থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে metrics.prometheus.enabled=true এই কনফিগারেশনটি সক্রিয় করতে হয়।
config.properties ফাইলে:
metrics.prometheus.enabled=true
Prometheus সার্ভার কনফিগার করা: Prometheus কনফিগারেশন ফাইলে Presto সার্ভারের endpoint গুলি যোগ করতে হবে, যাতে Prometheus সেগুলি থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে।
prometheus.yml ফাইলে:
scrape_configs:
- job_name: 'presto'
static_configs:
- targets: ['<presto-coordinator-ip>:8080']
Prometheus স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্দিষ্ট ইন্টারভ্যাল অনুসারে Presto থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ করবে। এটি /v1/metrics endpoint থেকে মেট্রিক্স ডেটা পুল করবে।
Grafana হল একটি ওপেন-সোর্স ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল, যা বিশেষভাবে টাইম সিরিজ ডেটা যেমন Prometheus থেকে সংগ্রহ করা ডেটা ভিজুয়ালাইজ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ড্যাশবোর্ড তৈরি করার মাধ্যমে সিস্টেমের পারফরম্যান্স মনিটর করতে সহায়ক।
http://localhost:9090)Presto মেট্রিক্স ভিজুয়ালাইজেশন: Grafana ড্যাশবোর্ডে Presto এর মেট্রিক্সগুলি ভিজুয়ালাইজ করার জন্য আপনাকে বিভিন্ন মেট্রিক্সের জন্য গ্রাফ তৈরি করতে হবে। এটি কোয়েরি এক্সিকিউশনের সময়, সার্ভার লোড, মেমরি, এবং CPU ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে গ্রাফ তৈরি করতে পারে।
উদাহরণ:
1. Presto সার্ভার মেট্রিক্স:
Prometheus দ্বারা সংগ্রহ করা Presto মেট্রিক্স Grafana-তে রিয়েল-টাইম ভিজুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে প্রদর্শিত হয়। এতে আপনি কোয়েরি এক্সিকিউশনের পরিসংখ্যান, সার্ভার পারফরম্যান্স, এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ট্র্যাক করতে পারবেন।
2. আলার্ম সেটিং:
Grafana তে অ্যালার্ম সেট করা যায় যাতে যখন কোনো নির্দিষ্ট সীমার বাইরে কোন মেট্রিক্স যায় (যেমন, CPU বা মেমরি ব্যবহার বেশি হলে), তখন ব্যবহারকারীকে অ্যালার্ট পাঠানো হয়।
3. ড্যাশবোর্ড ব্যবহার:
Grafana তে তৈরি ড্যাশবোর্ড আপনাকে Presto সার্ভারের কার্যক্রমের একটি দ্রুত সারাংশ দেবে, যেমন কোয়েরি এক্সিকিউশনের সময়, সার্ভার স্টেটাস, এবং অন্যান্য পারফরম্যান্স মেট্রিক্স।
Prometheus এবং Grafana হল Presto মনিটরিংয়ের জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী টুল যা আপনাকে Presto কোয়েরি এক্সিকিউশন, পারফরম্যান্স, এবং সার্ভারের অবস্থা মনিটর করতে সহায়তা করে। Prometheus মেট্রিক্স সংগ্রহ করতে এবং Grafana সেই মেট্রিক্স ভিজুয়ালাইজ করতে ব্যবহৃত হয়, যাতে আপনি আপনার Presto সিস্টেমের পারফরম্যান্সের উপর পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ রাখতে পারেন।
Presto-তে Query Logs এবং Error Logs পর্যবেক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ডেটাবেসের কার্যক্ষমতা এবং সিস্টেমের স্থিতিশীলতা বজায় রাখতে সহায়ক। Query Logs-এ কোয়েরি এক্সিকিউশন সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য থাকে, এবং Error Logs-এ সিস্টেমের ত্রুটির বিস্তারিত তথ্য পাওয়া যায়, যা সমস্যার সমাধানে সাহায্য করে।
এখানে Presto Query Logs এবং Error Logs পর্যবেক্ষণের জন্য কৌশলগুলো আলোচনা করা হলো।
Presto-তে Query Logs কোয়েরি এক্সিকিউশন সম্পর্কিত ডিটেইলস ধারণ করে, যেমন:
Presto-তে Query Logs চালু করার জন্য, config.properties ফাইলে কিছু কনফিগারেশন পরিবর্তন করতে হবে। এই কনফিগারেশন ফাইলটি সাধারণত /etc/presto ডিরেক্টরিতে থাকে।
কনফিগারেশন উদাহরণ:
# Enable Query Logging
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
log.level=INFO
Presto কোয়েরি লগ সাধারণত log ডিরেক্টরিতে থাকে। আপনি এই লগগুলি /var/log/presto/ অথবা যেখানেই Presto কনফিগার করা থাকে সেখানেও খুঁজে পেতে পারেন। Logs এর মধ্যে Query Execution এর তথ্য থাকবে।
/var/log/presto/query.log
Query Logs পড়ে আপনি নিচের তথ্যগুলি পর্যবেক্ষণ করতে পারেন:
Presto Error Logs ত্রুটির তথ্য ধারণ করে, যা কোয়েরি এক্সিকিউশনের সময় কোনো সমস্যা ঘটলে বা সিস্টেমের কোনো অংশে ত্রুটি ঘটলে পাওয়া যায়। Error Logs পর্যালোচনা করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি সিস্টেমের সঠিক পরিচালনার জন্য ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করে।
Presto-তে Error Logs চালু করার জন্যও config.properties ফাইলে কিছু কনফিগারেশন করা প্রয়োজন। Error Logs সাধারণত ERROR স্তরের লগিং চালু রাখে।
কনফিগারেশন উদাহরণ:
log.level=ERROR
Error Logs সাধারণত Presto এর লগ ডিরেক্টরিতে পাওয়া যায়, যেমন /var/log/presto/ অথবা etc/presto ডিরেক্টরিতে।
/var/log/presto/error.log
Error Logs পড়তে আপনি নিচের ত্রুটির ধরনগুলি সনাক্ত করতে পারেন:
ERROR 2024-11-27 10:45:23,786 [main] com.facebook.presto.execution.QueryExecution - Query failed:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
এখানে, একটি OutOfMemoryError দেখা যাচ্ছে, যা নির্দেশ করছে যে কোয়েরি চলাকালীন Java heap space সীমা অতিক্রম হয়েছে। এ ধরনের ত্রুটি নির্ধারণ করার মাধ্যমে আপনি সিস্টেমের রিসোর্স সীমা বাড়ানোর সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
Presto Query Logs এবং Error Logs পর্যবেক্ষণের জন্য কিছু বিশেষ টুলস এবং টেকনিক্স ব্যবহার করা যেতে পারে:
Presto Query Logs এবং Error Logs পর্যবেক্ষণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি কোয়েরি পারফরম্যান্স এবং সিস্টেমের স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে সহায়ক। সঠিক লগিং কনফিগারেশন এবং মনিটরিং সরঞ্জাম ব্যবহার করে Presto ক্লাস্টার পরিচালনা এবং অপটিমাইজেশন আরও কার্যকর হতে পারে।
Presto ক্লাস্টারের কার্যক্ষমতা ট্র্যাক করা এবং পর্যালোচনা করার জন্য Performance Metrics সংগ্রহ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি কোয়েরি পারফরম্যান্স, সিস্টেম রিসোর্স ব্যবহার, এবং সিস্টেমের অবস্থা সম্পর্কে মূল্যবান তথ্য সরবরাহ করে, যা দ্রুত সমস্যার সমাধান এবং অপটিমাইজেশনে সাহায্য করে।
Presto-এর পারফরম্যান্স মেট্রিক্স সংগ্রহের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ কৌশল এবং সরঞ্জাম এখানে আলোচনা করা হলো।
Presto বিভিন্ন ধরনের মেট্রিক্স প্রদান করে, যেমন:
query.max-memory এবং query.max-memory-per-node এর সীমা।Prometheus একটি জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স মেট্রিক্স সিস্টেম, যা Presto থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ করতে সাহায্য করে। Grafana একটি শক্তিশালী ড্যাশবোর্ড টুল যা Prometheus এর সাথে সংযুক্ত হয়ে এই মেট্রিক্স ভিজুয়ালাইজ করতে সহায়ক।
ধাপ ১: Presto Metrics সংগ্রহের জন্য Prometheus সেটআপ
Prometheus সার্ভার ইনস্টল করুন:
sudo apt-get install prometheus
Presto Metrics এক্সপোজ করা: Presto ক্লাস্টারে Prometheus থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ করার জন্য, etc/config.properties ফাইলে নিম্নলিখিত কনফিগারেশন যোগ করুন:
metrics.statsd.enabled=true
metrics.statsd.host=<Prometheus-server-host>
metrics.statsd.port=8125
Presto এর মধ্যে presto-jmx-exporter ইনস্টল করুন:
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prestosql/presto-jmx-exporter/0.1.0/presto-jmx-exporter-0.1.0.jar
Prometheus Config Update:
scrape_configs:
- job_name: 'presto'
static_configs:
- targets: ['<presto-coordinator-node>:8080']
Grafana ইনস্টল করুন:
sudo apt-get install grafana
Presto বিভিন্ন বিল্ট-ইন মেট্রিক্স সংগ্রহ এবং প্রদর্শন করার জন্য কিছু কনফিগারেশন সরবরাহ করে:
JMX Metrics:
Presto JMX (Java Management Extensions) ব্যবহার করে আরো বিস্তারিত মেট্রিক্স দেখতে পারবেন। Presto JMX মেট্রিক্স সিস্টেমের বিস্তারিত তথ্য সরবরাহ করে যা আপনার Presto ক্লাস্টারের অবস্থা নিরীক্ষণ করতে সাহায্য করে।
JMX মেট্রিক্সের জন্য আপনি Prometheus JMX Exporter ব্যবহার করতে পারেন।
query.max-memory বা query.max-memory-per-node কনফিগারেশন সেট করে আপনি এর মেমরি ব্যবহারের সীমা নির্ধারণ করতে পারেন।Presto ক্লাস্টারের পারফরম্যান্স মেট্রিক্স সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করা ডেটা বিশ্লেষণের দক্ষতা বৃদ্ধি করতে সহায়ক। Prometheus এবং Grafana-এর মতো টুলস ব্যবহার করে সহজেই Presto ক্লাস্টারের পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণ করা সম্ভব এবং এর উপর ভিত্তি করে প্রয়োজনীয় অপটিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করা যেতে পারে।
Presto এর Dashboard এবং Alerts কনফিগারেশন সিস্টেমের পারফরম্যান্স মনিটরিং, নিরবচ্ছিন্ন অপারেশন এবং দ্রুত সমস্যা চিহ্নিতকরণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। Presto ক্লাস্টারে রিয়েল-টাইম মনিটরিং সক্ষম করার মাধ্যমে, আপনি ক্লাস্টারের সাস্থ্য, কোয়েরি পারফরম্যান্স এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিকস ট্র্যাক করতে পারেন।
Presto তে ড্যাশবোর্ড এবং এলার্ট কনফিগারেশন সাধারণত Prometheus এবং Grafana এর মাধ্যমে সম্পন্ন করা হয়। Prometheus ডেটা সংগ্রহের জন্য এবং Grafana ড্যাশবোর্ড তৈরি এবং এলার্ট কনফিগারেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
Presto এর পারফরম্যান্স মনিটরিং করার জন্য আমরা সাধারণত Prometheus ব্যবহার করি ডেটা সংগ্রহের জন্য এবং Grafana ব্যবহার করি সেই ডেটার ভিজ্যুয়াল ড্যাশবোর্ড তৈরি করার জন্য।
ধাপ ১: Prometheus ইনস্টল করা Prometheus ইনস্টল করতে প্রথমে ডাউনলোড করতে হবে:
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.30.3/prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz
tar xvf prometheus-2.30.3.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.30.3.linux-amd64
ধাপ ২: Prometheus কনফিগারেশন Prometheus-এর prometheus.yml কনফিগারেশন ফাইলে Presto সার্ভারের জন্য একটি মেট্রিক্স সংগ্রহ কনফিগার করতে হবে।
scrape_configs:
- job_name: 'presto'
static_configs:
- targets: ['<presto-server-ip>:8080'] # Presto কো-অর্ডিনেটর বা Worker নোডের IP এবং পোর্ট
ধাপ ৩: Prometheus চালানো Prometheus কনফিগারেশন ফাইল দিয়ে চালু করুন:
./prometheus --config.file=prometheus.yml
এটি Prometheus সার্ভার চালু করবে এবং Presto সার্ভার থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ শুরু করবে।
ধাপ ১: Grafana ইনস্টল করা Grafana ইনস্টল করার জন্য নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করুন:
sudo apt-get install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main"
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana
ধাপ ২: Grafana সার্ভিস চালু করা Grafana সার্ভিস চালু করুন:
sudo systemctl enable grafana-server
sudo systemctl start grafana-server
ধাপ ৩: Grafana ড্যাশবোর্ড কনফিগারেশন Grafana এ লগ ইন করতে আপনার ব্রাউজারে http://<grafana-ip>:3000 এ যান (ডিফল্ট ইউজারনেম এবং পাসওয়ার্ড admin/admin থাকে)।
http://<prometheus-ip>:9090 যোগ করুন।presto_query_count এবং presto_cpu_usage এর মতো মেট্রিক্স যোগ করতে পারেন।Presto ক্লাস্টারের স্বাস্থ্য এবং পারফরম্যান্স মনিটর করতে Alerts কনফিগার করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Alerts কনফিগার করা হলে, যখন কোনও নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করবে (যেমন উচ্চ CPU ব্যবহার, বা কোয়েরি টাইম আউট), তখন আপনি সিস্টেমে একটি এলার্ট পেতে পারবেন।
alert.rules ফাইল তৈরি করুন: Prometheus এ এলার্ট রুলস কনফিগার করতে alert.rules ফাইল তৈরি করুন।
উদাহরণ:
groups:
- name: presto_alerts
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: avg(rate(presto_cpu_usage[1m])) > 0.9
for: 2m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage on Presto Worker"
- alert: HighQueryLatency
expr: avg(presto_query_duration_seconds) > 5
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "High query latency on Presto"
এই উদাহরণে:
Prometheus Alertmanager কনফিগারেশন: Alertmanager একটি কম্পোনেন্ট যা এলার্টগুলি হ্যান্ডল করে এবং সেগুলি ব্যবহারকারীর কাছে পাঠায় (যেমন ইমেইল, Slack, ইত্যাদি)।
alertmanager.yml কনফিগারেশনে এলার্ট সম্বন্ধে কনফিগারেশন যোগ করুন:
global:
resolve_timeout: 5m
route:
group_by: ['alertname']
group_wait: 10s
group_interval: 5m
repeat_interval: 3h
receiver: 'slack-notifications'
receivers:
- name: 'slack-notifications'
slack_configs:
- channel: '#presto-alerts'
send_resolved: true
webhook_url: 'https://hooks.slack.com/services/your/slack/webhook'
Grafana তে এলার্ট কনফিগার করাও খুবই সহজ। আপনাকে প্রথমে একটি ড্যাশবোর্ডে ভিজ্যুয়ালাইজেশন সেটআপ করতে হবে, তারপর এলার্ট কনফিগারেশন যোগ করতে হবে।
Presto Dashboard এবং Alerts কনফিগারেশন Presto ক্লাস্টারের সঠিক মনিটরিং এবং পারফরম্যান্স ব্যবস্থাপনায় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Prometheus এবং Grafana ব্যবহার করে আপনি Presto সার্ভারের স্বাস্থ্য এবং পারফরম্যান্স রিয়েল-টাইম ট্র্যাক করতে পারবেন, এবং Alerts কনফিগার করার মাধ্যমে আপনি ক্লাস্টারে সমস্যা চিহ্নিত করতে এবং দ্রুত সমাধান করতে সক্ষম হবেন।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
