Kembali ke Pusat Pembangunan
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)
Perkhidmatan kejuruteraan data dan AI/ML AWS dengan SageMaker. Bina saluran data, latih model, dan guna ML pada skala besar dengan perkhidmatan data dan AI asli AWS.
Mula75+
Saluran Data Dibina
45%
Purata Penjimatan Kos
10PB+
Data Diproses
99.5%
Ketepatan Model
Kategori Perkhidmatan
Kejuruteraan Data & AI AWS
Sesuai Untuk
Syarikat yang didorong oleh data yang membina platform analitik, saluran paip ML, atau ciri GenAI di AWS.
Garis Masa
4 – 10 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Data & AI AWS?
AWS menawarkan set perkhidmatan data dan ML yang paling luas, tetapi memilih yang sesuai dan menghubungkannya dengan berkesan memerlukan kepakaran mendalam. Kami mereka bentuk platform data hujung-ke-hujung di AWS — daripada saluran pengambilan data dan data lake kepada latihan model dengan SageMaker serta titik akhir inferens masa nyata — semuanya dengan tadbir urus dan kawalan kos yang betul.
Keupayaan Data & AI AWS Kami
- Seni Bina Data Lake — Reka bentuk data lake berasaskan S3 dengan tadbir urus Lake Formation, katalog Glue, dan Athena untuk analitik tanpa pelayan.
- Pembangunan Saluran Paip ETL — Bina saluran data berskala menggunakan Glue, Step Functions, dan Kinesis untuk pemprosesan data kelompok dan masa nyata.
- Platform ML SageMaker — Sediakan aliran kerja ML hujung-ke-hujung: pelabelan data, latihan model, penalaan hyperparameter, dan penggunaan model dengan SageMaker.
- Inferens ML Masa Nyata — Guna model sebagai titik akhir masa nyata, tugas transformasi kelompok, atau inferens tanpa pelayan dengan penskalaan automatik dan pengujian A/B.
- Tadbir Urus Data — Laksanakan semakan kualiti data, penjejakan keturunan, kawalan akses, dan penandaan pematuhan di seluruh platform data.
- Integrasi GenAI — Integrasikan model asas Bedrock dan model penalaan halus tersuai ke dalam aplikasi produksi dengan corak RAG.
Tindakan Teknologi Khusus AWS
Kami membangun di atas ekosistem data AWS: S3 dan Lake Formation untuk penyimpanan, Glue dan Kinesis untuk pemprosesan, Redshift dan Athena untuk analitik, SageMaker untuk ML, dan Bedrock untuk GenAI — semuanya diatur dengan Step Functions dan dipantau dengan CloudWatch serta SageMaker Model Monitor.
Untuk Siapa Ini
Syarikat yang didorong oleh data yang ingin membina platform analitik, saluran paip ML, atau ciri GenAI di AWS. Sama ada anda baru memulakan perjalanan data anda atau meningkatkan operasi ML sedia ada, kami membawa kepakaran seni bina untuk memaksimumkan ROI daripada pelaburan data anda.
Proses Kami
1
Penilaian Data
Inventori sumber data, nilai kualiti, takrifkan keperluan analitik, dan kenal pasti peluang ML.
2
Seni Bina Platform
Reka bentuk seni bina data lake, topologi saluran paip, aliran kerja ML, dan rangka kerja tadbir urus.
3
Pelaksanaan Saluran Paip
Bina saluran paip pengambilan, tugas transformasi, semakan kualiti data, dan pengurusan katalog.
4
Pembangunan ML
Latih model, optimumkan hyperparameter, guna titik akhir inferens, dan laksanakan pemantauan.
5
Operasi Produksi
Wujudkan amalan MLOps, pemantauan saluran paip data, pencetus latihan semula model, dan tadbir urus kos.
Tumpukan Teknologi
Data & Storan
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Governance
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Industri yang Kami Layani
FinTechPenjagaan KesihatanRuncitAd TechLogistikPembuatan
Bersedia untuk Membangun di Atas Data & AI AWS?
Mari kita reka bentuk platform data dan saluran paip ML anda di AWS — daripada data mentah kepada model produksi.
Soalan Lazim
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.