Takaisin kehityskeskukseen
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)
AWS:n data engineering- ja AI/ML-palvelut SageMakerin avulla. Rakenna dataputkia, kouluta malleja ja ota ML käyttöön laajassa mittakaavassa AWS-natiivien data- ja AI-palveluiden avulla.
Aloita75+
Rakennetut dataputket
45%
Keskimääräiset kustannussäästöt
10PB+
Käsitelty data
99.5%
Mallin tarkkuus
Palvelukategoria
AWS Data & AI Engineering
Ihanteellinen
Datavetoisille yrityksille, jotka rakentavat analytiikka-alustoja, ML-putkia tai GenAI-ominaisuuksia AWS:ään.
Aikataulu
4 – 10 viikkoa
Miksi valita MicrocosmWorks AWS Datan ja AI:n kumppaniksi?
AWS tarjoaa laajimman valikoiman data- ja ML-palveluita, mutta oikeiden valinta ja niiden tehokas yhdistäminen vaatii syvällistä asiantuntemusta. Suunnittelemme kokonaisvaltaisia dataplatformeja AWS:ään – aina sisäänottoputkista ja data lake -ratkaisuista mallien koulutukseen SageMakerin avulla ja reaaliaikaisiin päättelypäätepisteisiin – kaikki asianmukaisella hallinnolla ja kustannushallinnalla.
AWS Datan ja AI:n osaamisemme
- Data Lake -arkkitehtuuri — Suunnittele S3-pohjaisia data lake -ratkaisuja Lake Formationin hallinnalla, Glue-kataloogeilla ja Athenalla palvelimettomaan analytiikkaan.
- ETL-putkien kehitys — Rakenna skaalautuvia dataputkia käyttäen Gluea, Step Functionsia ja Kinesista erä- ja reaaliaikaisen datan käsittelyyn.
- SageMaker ML-alusta — Asenna kokonaisvaltaiset ML-työnkulut: datan annotointi, mallin koulutus, hyperparametrien viritys ja mallin käyttöönotto SageMakerin avulla.
- Reaaliaikainen ML-päättely — Ota mallit käyttöön reaaliaikaisina päätepisteinä, erämuunnostöinä tai palvelimettomana päättelynä automaattisella skaalauksella ja A/B-testauksella.
- Datan hallinta — Toteuta datan laaduntarkastukset, alkuperän seuranta, pääsynvalvonta ja vaatimustenmukaisuuden merkintä koko dataplatformilla.
- GenAI-integraatio — Integroi Bedrock-perusmallit ja mukautetut hienosäädetyt mallit tuotantosovelluksiin RAG-mallien avulla.
AWS-kohtainen teknologiastack
Rakennamme AWS:n dataekosysteemin päälle: S3 ja Lake Formation tallennukseen, Glue ja Kinesis käsittelyyn, Redshift ja Athena analytiikkaan, SageMaker ML:ään ja Bedrock generatiiviseen AI:hin – kaikki orkestroituna Step Functionsin avulla ja valvottuna CloudWatchilla ja SageMaker Model Monitorilla.
Kenelle tämä on tarkoitettu
Datavetoisille yrityksille, jotka haluavat rakentaa analytiikka-alustoja, ML-putkia tai GenAI-ominaisuuksia AWS:ään. Aloititpa sitten datamatkasi tai skaalatessasi olemassa olevaa ML-toimintoa, meillä on arkkitehtuuri-asiantuntemus, jotta saat maksimaalisen ROI:n datainvestoinneistasi.
Prosessimme
1
Datan arviointi
Kartoita datalähteet, arvioi laatu, määritä analytiikkavaatimukset ja tunnista ML-mahdollisuudet.
2
Alustan arkkitehtuuri
Suunnittele data lake -arkkitehtuuri, putkilinjojen topologia, ML-työnkulku ja hallintakehys.
3
Putkilinjan toteutus
Rakenna sisäänottoputket, muunnostyöt, datan laaduntarkistukset ja kataloginhallinta.
4
ML-kehitys
Kouluta malleja, optimoi hyperparametrit, ota käyttöön päättelypäätepisteet ja toteuta valvonta.
5
Tuotanto-operaatiot
Perusta MLOps-käytännöt, dataputkien valvonta, mallien uudelleenkoulutuksen käynnistimet ja kustannushallinta.
Teknologiapino
Data ja tallennus
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML ja AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Striimaus ja ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Hallinta
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Toimialat, joita palvelemme
FinTechTerveydenhuoltoVähittäiskauppaMainosteknologiaLogistiikkaValmistusteollisuus
Valmiina rakentamaan AWS Datan ja AI:n päälle?
Suunnitellaan dataplatformisi ja ML-putkesi AWS:ään – raakadatasta tuotantomalleihin.
Usein kysytyt kysymykset
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.