ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಜನರೇಟ್ ಕಂಟೆಂಟ್ ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: Node.js ನಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನ್ ಡಾಕ್ಟೈಪ್

Node.js ನಲ್ಲಿ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಜನರೇಟ್ ಕಂಟೆಂಟ್ ಡಾಕ್ಟೈಪ್ ದೋಷವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಜೊತೆಗೆ Node.js, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನ್ DOCTYPE" ಸಮಸ್ಯೆಯಂತಹ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಸುರುಳಿ, ಆದರೆ Node.js ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ Vertex AI ಗೆ ಹೊಸತಾಗಿರುವವರಿಗೆ ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು.

DOCTYPE ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯ JSON ಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದೋಷ ಸಂದೇಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ API ಯಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ JSON ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಬದಲಿಗೆ HTML ವಿಷಯವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ದೋಷವು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅಸಮರ್ಪಕ ವಿನಂತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಳಸುವಾಗ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸೆಟಪ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. Google ಮೇಘ CLI ವಿಂಡೋಸ್ ನಂತಹ ಸ್ಥಳೀಯ ಗಣಕದಲ್ಲಿ. ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮಾದರಿ ಕೋಡ್ ನೀಡಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಪರಿಸರದ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಸಮಂಜಸತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.

ಈ ಲೇಖನವು ಈ ದೋಷದ ವಿಶೇಷತೆಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು Vertex AI ನ ಜನರೇಟ್ ಕಂಟೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ DOCTYPE ದೋಷವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ.

ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಒಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ

ಮೊದಲು ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI Node.js ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು AI ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ "gemini-1.0-pro" ನಂತಹ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, API ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, JSON ಬದಲಿಗೆ HTML ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವಂತಹ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ JSON ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗೆ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, "ಡಾಕ್ಟೈಪ್ ದೋಷ" ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೊದಲ ಪರಿಹಾರವು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ... ಹಿಡಿಯಿರಿ ಬ್ಲಾಕ್. ಕರೆ ಮಾಡುವಾಗ ದೋಷ ಕಂಡುಬಂದರೆ ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಕಾರ್ಯ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಕನ್ಸೋಲ್‌ಗೆ ಲಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. Google Cloud Vertex AI ನಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಈ ರೀತಿಯ ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಯು ಇತರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸದೆ API ಕರೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಬಳಕೆ result.json(), ಇದು API ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ JSON ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಷಯ-ಪ್ರಕಾರ ಹೆಡರ್, ಎರಡನೇ ಪರಿಹಾರವು ಅದನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ JSON ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. HTML ದೋಷ ಪುಟವನ್ನು (DOCTYPE ದೋಷದಲ್ಲಿರುವಂತೆ) JSON ನಂತೆ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು "ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನ್" ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೂರನೇ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ, ಗಮನವು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮೋಚಾ ಮತ್ತು ಚಾಯ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. API ಕರೆಗಳನ್ನು ಸ್ಟಬ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಸೇವೆಯಿಂದ ವಿವಿಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್ ಯಶಸ್ಸು ಮತ್ತು ದೋಷ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

// Solution 1: Handling Unexpected HTML Response with Correct Fetching
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    const jsonResponse = await result.json();
    console.log(jsonResponse);
  } catch (error) {
    console.error('Error processing response:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 2: Checking Content-Type Header to Ensure JSON
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    if (result.headers.get('content-type').includes('application/json')) {
      const jsonResponse = await result.json();
      console.log(jsonResponse);
    } else {
      console.error('Unexpected response format:', result.headers.get('content-type'));
    }
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching content:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 3: Writing Unit Tests for Vertex AI with Mocha and Chai
const chai = require('chai');
const { expect } = chai;
const sinon = require('sinon');
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
describe('Vertex AI Generate Content', () => {
  it('should return valid JSON content', async () => {
    const vertexAI = new VertexAI({ project: 'test-project', location: 'test-location' });
    const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
    const stub = sinon.stub(model, 'generateContent').returns(Promise.resolve({
      json: () => ({ response: 'New Delhi' }),
      headers: { get: () => 'application/json' }
    }));
    const result = await model.generateContent('What is the capital of India?');
    const jsonResponse = await result.json();
    expect(jsonResponse.response).to.equal('New Delhi');
    stub.restore();
  });
});

Node.js ನಲ್ಲಿ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI Node.js ನಲ್ಲಿ, API ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿರೀಕ್ಷಿತ JSON ಸ್ವರೂಪದ ಬದಲಿಗೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ HTML ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದು "ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನ್ DOCTYPE" ನಂತಹ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಕೋಡ್ JSON ನಂತೆ HTML ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಕಾರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ವಿನಂತಿ, ತಪ್ಪಾದ API ಅಂತಿಮ ಬಿಂದು ಅಥವಾ ದೃಢೀಕರಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ Node.js ಆಜ್ಞಾ ಸಾಲಿನ ಉಪಕರಣಗಳಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಸುರುಳಿ. CURL ನೇರವಾಗಿ HTTP ಮೂಲಕ API ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹಿಸುತ್ತದೆ, Node.js Google Cloud SDK ನಂತಹ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಪದರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೆರಡಕ್ಕೂ "ವಿಷಯ-ಪ್ರಕಾರ", API ಕರೆಗಳನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಸರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು. ಸ್ಥಳೀಯ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI SDK ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ, CLI ಪರಿಸರವು ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಸರಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು, ಫೈರ್‌ವಾಲ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ನಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವಾಗ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.