العودة إلى مركز التطوير
Cloud Data & AI
هندسة بيانات وذكاء اصطناعي/تعلم آلة (SageMaker) على AWS
خدمات AWS لهندسة البيانات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) باستخدام SageMaker. أنشئ مسارات بيانات، ودرب النماذج، وانشر تعلم الآلة (ML) على نطاق واسع باستخدام خدمات البيانات والذكاء الاصطناعي الأصلية لـ AWS.
ابدأ الآن75+
مسارات البيانات التي تم بناؤها
45%
متوسط توفير التكلفة
10PB+
البيانات المعالجة
99.5%
دقة النموذج
فئة الخدمة
هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي على AWS
مثالي لـ
الشركات التي تعتمد على البيانات وتبني منصات تحليلات، أو مسارات تعلم آلة (ML)، أو ميزات GenAI على AWS.
الجدول الزمني
4 – 10 أسابيع
لماذا تختار MicrocosmWorks لبيانات وذكاء اصطناعي AWS؟
تقدم AWS أوسع مجموعة من خدمات البيانات وتعلم الآلة (ML)، ولكن اختيار الخدمات المناسبة وربطها بفعالية يتطلب خبرة عميقة. نحن نصمم منصات بيانات شاملة على AWS — بدءًا من مسارات الاستيعاب وبحيرات البيانات وصولًا إلى تدريب النماذج باستخدام SageMaker ونقاط نهاية الاستدلال في الوقت الفعلي — كل ذلك مع حوكمة سليمة وضوابط للتكلفة.
قدراتنا في مجال بيانات وذكاء اصطناعي AWS
- هندسة بحيرة البيانات — تصميم بحيرات بيانات قائمة على S3 مع حوكمة Lake Formation، وكتالوجات Glue، و Athena للتحليلات بدون خادم.
- تطوير مسارات ETL — بناء مسارات بيانات قابلة للتطوير باستخدام Glue و Step Functions و Kinesis لمعالجة البيانات دفعة واحدة وفي الوقت الفعلي.
- منصة تعلم الآلة (ML) من SageMaker — إعداد سير عمل تعلم الآلة (ML) الشامل: تسمية البيانات، تدريب النماذج، ضبط المعلمات الفائقة (hyperparameter tuning)، ونشر النماذج باستخدام SageMaker.
- الاستدلال في الوقت الفعلي لتعلم الآلة (ML) — نشر النماذج كنقاط نهاية في الوقت الفعلي، أو مهام تحويل دفعة واحدة، أو استدلال بدون خادم مع التوسع التلقائي واختبار A/B.
- حوكمة البيانات — تطبيق فحوصات جودة البيانات، وتتبع الأصل، وضوابط الوصول، ووضع علامات الامتثال عبر منصة البيانات.
- تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) — دمج نماذج Bedrock الأساسية والنماذج المخصصة المدربة بدقة في تطبيقات الإنتاج باستخدام أنماط RAG.
مجموعة التقنيات الخاصة بـ AWS
نحن نبني على النظام البيئي للبيانات الخاص بـ AWS: S3 و Lake Formation للتخزين، Glue و Kinesis للمعالجة، Redshift و Athena للتحليلات، SageMaker لتعلم الآلة (ML)، و Bedrock للذكاء الاصطناعي التوليدي — وكل ذلك يتم تنسيقه باستخدام Step Functions ومراقبته بواسطة CloudWatch و SageMaker Model Monitor.
لمن هذه الخدمة؟
الشركات التي تعتمد على البيانات وتسعى لبناء منصات تحليلات أو مسارات تعلم آلة (ML) أو ميزات GenAI على AWS. سواء كنت في بداية رحلتك مع البيانات أو تقوم بتوسيع عملية تعلم آلة (ML) قائمة، فإننا نقدم الخبرة المعمارية لتعظيم عائد الاستثمار من استثماراتك في البيانات.
عمليتنا
1
تقييم البيانات
جرد مصادر البيانات، تقييم الجودة، تحديد متطلبات التحليلات، وتحديد فرص تعلم الآلة (ML).
2
هندسة المنصة
تصميم بنية بحيرة البيانات، وتخطيط المسارات، وسير عمل تعلم الآلة (ML)، وإطار الحوكمة.
3
تنفيذ المسارات
بناء مسارات الاستيعاب، ومهام التحويل، وفحوصات جودة البيانات، وإدارة الكتالوجات.
4
تطوير تعلم الآلة (ML)
تدريب النماذج، تحسين المعلمات الفائقة (hyperparameters)، نشر نقاط نهاية الاستدلال، وتنفيذ المراقبة.
5
عمليات الإنتاج
تأسيس ممارسات MLOps، ومراقبة مسارات البيانات، ومشغلات إعادة تدريب النماذج، وحوكمة التكلفة.
المكدس التقني
البيانات والتخزين
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)
SageMakerBedrockComprehendRekognition
التدفق و ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
الحوكمة
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
القطاعات التي نخدمها
FinTechالرعاية الصحيةالتجزئةAd Techاللوجستياتالتصنيع
هل أنت مستعد للبناء على AWS Data & AI؟
دعنا نصمم منصة البيانات ومسار تعلم الآلة (ML) الخاص بك على AWS — من البيانات الأولية إلى نماذج الإنتاج.
الأسئلة الشائعة
MicrocosmWorks specializes in SageMaker for model training and deployment, Glue and EMR for ETL, Redshift and Athena for analytics, Kinesis for streaming, and Step Functions for ML pipeline orchestration across the full data engineering lifecycle.
AWS SageMaker and data engineering consulting is available at $30-$50/hour, covering model training pipeline setup, endpoint deployment, feature stores, and integration with your existing data infrastructure.
Yes, we build production ML pipelines using SageMaker Pipelines with automated data preprocessing, distributed training, hyperparameter tuning, model evaluation, model registry, and A/B testing deployment with real-time and batch inference endpoints.
Absolutely. MicrocosmWorks designs S3-based data lakes with Glue crawlers, ETL jobs, and Data Catalog, implements Lake Formation for governance, and builds feature engineering pipelines that feed directly into SageMaker training jobs.
Yes, we deploy custom and open-source LLMs on SageMaker using Deep Learning Containers, configure inference endpoints with model parallelism for large models, and integrate with AWS Bedrock for hybrid architectures combining proprietary and foundation models.