Bumalik sa Development Hub
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)
Mga serbisyo ng AWS data engineering at AI/ML kasama ang SageMaker. Bumuo ng mga data pipeline, magsanay ng mga modelo, at mag-deploy ng ML sa malawakang saklaw gamit ang mga serbisyong data at AI na likas sa AWS.
Magsimula75+
Mga Data Pipeline na Naitayo
45%
Average na Pagtitipid sa Gastos
10PB+
Data na Naproseso
99.5%
Katumpakan ng Modelo
Kategorya ng Serbisyo
AWS Data & AI Engineering
Perpekto Para sa
Mga kumpanyang data-driven na bumubuo ng mga analytics platform, ML pipeline, o GenAI feature sa AWS.
Takdang Panahon
4 – 10 linggo
Bakit Piliin ang MicrocosmWorks para sa AWS Data & AI?
Nag-aalok ang AWS ng pinakamalawak na hanay ng mga serbisyo ng data at ML, ngunit ang pagpili ng tama at epektibong pagkakakonekta ng mga ito ay nangangailangan ng malalim na kadalubhasaan. Nagdidisenyo kami ng mga end-to-end data platform sa AWS — mula sa mga ingestion pipeline at data lake hanggang sa pagsasanay ng modelo gamit ang SageMaker at mga real-time inference endpoint — lahat ay may wastong governance at cost controls.
Ang Aming Mga Kakayahan sa AWS Data & AI
- Data Lake Architecture — Magdisenyo ng mga data lake na nakabase sa S3 na may Lake Formation governance, Glue catalogs, at Athena para sa serverless analytics.
- ETL Pipeline Development — Bumuo ng scalable data pipeline gamit ang Glue, Step Functions, at Kinesis para sa batch at real-time data processing.
- SageMaker ML Platform — I-set up ang mga end-to-end ML workflow: data labeling, model training, hyperparameter tuning, at model deployment gamit ang SageMaker.
- Real-Time ML Inference — Mag-deploy ng mga modelo bilang real-time endpoint, batch transform job, o serverless inference na may auto-scaling at A/B testing.
- Data Governance — Magpatupad ng mga data quality check, lineage tracking, access controls, at compliance tagging sa buong data platform.
- GenAI Integration — I-integrate ang Bedrock foundation models at custom fine-tuned models sa mga production application na may RAG patterns.
AWS-Specific Technology Stack
Bumubuo kami sa data ecosystem ng AWS: S3 at Lake Formation para sa storage, Glue at Kinesis para sa processing, Redshift at Athena para sa analytics, SageMaker para sa ML, at Bedrock para sa generative AI — lahat ay inoorchestrate gamit ang Step Functions at minomonitor gamit ang CloudWatch at SageMaker Model Monitor.
Para Kanino Ito
Para sa mga kumpanyang data-driven na naghahanap upang bumuo ng mga analytics platform, ML pipeline, o GenAI feature sa AWS. Kung nagsisimula ka man sa iyong data journey o nagpapalaki ng umiiral na ML operation, dinadala namin ang kadalubhasaan sa arkitektura upang i-maximize ang ROI mula sa iyong mga pamumuhunan sa data.
Aming Proseso
1
Pagtatasa ng Data
Imbentaryuhin ang mga pinagmumulan ng data, suriin ang kalidad, tukuyin ang mga kinakailangan sa analytics, at tukuyin ang mga pagkakataon sa ML.
2
Arkitektura ng Platform
Idisenyo ang arkitektura ng data lake, topolohiya ng pipeline, daloy ng trabaho ng ML, at balangkas ng pamamahala.
3
Pagpapatupad ng Pipeline
Bumuo ng mga pipeline ng ingestion, mga trabaho sa transpormasyon, mga pagsusuri sa kalidad ng data, at pamamahala ng katalogo.
4
Pagbuo ng ML
Sanayin ang mga modelo, i-optimize ang mga hyperparameter, i-deploy ang mga inference endpoint, at ipatupad ang pagsubaybay.
5
Operasyon sa Produksyon
Itatag ang mga kasanayan sa MLOps, pagsubaybay sa data pipeline, mga trigger para sa muling pagsasanay ng modelo, at pamamahala ng gastos.
Teknolohiyang Stack
Data at Imbakan
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML at AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming at ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Pamamahala
Lake FormationCloudWatchDataBrewKalidad ng Data
Mga Industriyang Aming Pinaglilingkuran
FinTechPangangalaga sa KalusuganTingianAd TechLogistikPaggawa
Handa Nang Bumuo sa AWS Data & AI?
I-arkitekto natin ang iyong data platform at ML pipeline sa AWS — mula sa raw data hanggang sa production models.
Mga Madalas Itanong
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.