חזרה למרכז הפיתוח
Cloud Data & AI
הנדסת נתונים ו-AI/ML ב-AWS (עם SageMaker)
שירותי הנדסת נתונים ו-AI/ML ב-AWS עם SageMaker. בנה צינורות נתונים, אמן מודלים, ופרוס למידת מכונה (ML) בקנה מידה רחב עם שירותי נתונים ו-AI מובנים של AWS.
התחילו75+
צינורות נתונים שנבנו
45%
חיסכון ממוצע בעלויות
10PB+
נתונים שעובדו
99.5%
דיוק מודלים
קטגוריית שירות
הנדסת נתונים ו-AI ב-AWS
מתאים ל
חברות מונעות נתונים המבנות פלטפורמות אנליטיקה, צינורות ML, או תכונות GenAI ב-AWS.
לוח זמנים
4 – 10 שבועות
למה לבחור ב-MicrocosmWorks עבור נתונים ו-AI ב-AWS?
AWS מציעה את קבוצת שירותי הנתונים ו-ML הרחבה ביותר, אך בחירת השירותים הנכונים וחיבורם ביעילות דורשת מומחיות עמוקה. אנו מתכננים פלטפורמות נתונים מקצה לקצה ב-AWS — מצינורות הטמעה ואגמי נתונים ועד לאימון מודלים עם SageMaker ונקודות קצה להסקה בזמן אמת — הכל עם ממשל תקין ובקרות עלויות.
היכולות שלנו בתחום הנתונים וה-AI ב-AWS
- ארכיטקטורת Data Lake — תכנון אגמי נתונים מבוססי S3 עם ממשל Lake Formation, קטלוגי Glue ו-Athena לניתוח נתונים ללא שרת (serverless analytics).
- פיתוח צינורות ETL — בניית צינורות נתונים הניתנים להרחבה באמצעות Glue, Step Functions ו-Kinesis לעיבוד נתונים בקבוצות ובזמן אמת.
- פלטפורמת ML ב-SageMaker — הקמת תהליכי עבודה מקצה לקצה ל-ML: תיוג נתונים, אימון מודלים, כוונון היפר-פרמטרים ופריסת מודלים עם SageMaker.
- הסקת ML בזמן אמת — פריסת מודלים כנקודות קצה בזמן אמת, משימות טרנספורמציה בקבוצות, או הסקה ללא שרת (serverless inference) עם קנה מידה אוטומטי (auto-scaling) ובדיקות A/B.
- ממשל נתונים — יישום בדיקות איכות נתונים, מעקב אחר מקוריות, בקרות גישה ותיוג תאימות ברחבי פלטפורמת הנתונים.
- שילוב GenAI — שילוב מודלי יסוד של Bedrock ומודלים מותאמים אישית (fine-tuned) באפליקציות ייצור עם דפוסי RAG.
מערך טכנולוגי ספציפי ל-AWS
אנו בונים על בסיס מערכת הנתונים של AWS: S3 ו-Lake Formation לאחסון, Glue ו-Kinesis לעיבוד, Redshift ו-Athena לניתוח, SageMaker ל-ML, ו-Bedrock ל-generative AI — כולם מתוזמרים עם Step Functions ומנוטרים באמצעות CloudWatch ו-SageMaker Model Monitor.
למי זה מיועד
חברות מונעות נתונים המעוניינות לבנות פלטפורמות אנליטיקה, צינורות ML, או תכונות GenAI ב-AWS. בין אם אתם מתחילים את מסע הנתונים שלכם או מרחיבים פעולת ML קיימת, אנו מביאים את מומחיות הארכיטקטורה כדי למקסם את ה-ROI מהשקעות הנתונים שלכם.
התהליך שלנו
1
הערכת נתונים
ספירת מקורות נתונים, הערכת איכות, הגדרת דרישות אנליטיקה וזיהוי הזדמנויות ל-ML.
2
ארכיטקטורת פלטפורמה
תכנון ארכיטקטורת אגם נתונים, טופולוגיית צינורות, זרימת עבודה של ML ומסגרת ממשל.
3
יישום צינורות
בניית צינורות הטמעה, משימות טרנספורמציה, בדיקות איכות נתונים וניהול קטלוגים.
4
פיתוח ML
אימון מודלים, אופטימיזציה של היפר-פרמטרים, פריסת נקודות קצה להסקה ויישום ניטור.
5
פעולות ייצור
הקמת שיטות MLOps, ניטור צינורות נתונים, טריגרים לאימון מודלים מחדש וממשל עלויות.
מערך טכנולוגי
נתונים ואחסון
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML ו-AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
סטרימינג ו-ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
ממשל
Lake FormationCloudWatchDataBrewאיכות נתונים
תעשיות שאנו משרתים
פינטקבריאותקמעונאותAd Techלוגיסטיקהייצור
מוכנים לבנות על נתוני AWS ו-AI?
בואו נתכנן את פלטפורמת הנתונים וצינור ה-ML שלכם ב-AWS — מנתונים גולמיים ועד למודלים מוכנים לייצור.
שאלות נפוצות
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.