Назад до центру розробки
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering та AI/ML (SageMaker)
Послуги AWS з інженерії даних та AI/ML за допомогою SageMaker. Створюйте конвеєри даних, навчайте моделі та розгортайте ML у масштабі за допомогою власних сервісів даних та AI від AWS.
Почати75+
Побудовано конвеєрів даних
45%
Середня економія коштів
10PB+
Оброблені дані
99.5%
Точність моделі
Категорія послуг
AWS Data & AI Engineering
Ідеально для
Компанії, орієнтовані на дані, які будують аналітичні платформи, конвеєри ML або функції GenAI на AWS.
Термін
4 – 10 тижнів
Чому варто обрати MicrocosmWorks для AWS Data & AI?
AWS пропонує найширший набір сервісів для даних та ML, але вибір правильних та їх ефективне з'єднання вимагає глибокого досвіду. Ми розробляємо комплексні платформи даних на AWS — від конвеєрів прийому та озер даних до навчання моделей за допомогою SageMaker та кінцевих точок висновків у реальному часі — все це з належним управлінням та контролем витрат.
Наші можливості AWS Data & AI
- Архітектура озера даних (Data Lake Architecture) — Проектування озер даних на базі S3 з управлінням Lake Formation, каталогами Glue та Athena для бессерверної аналітики.
- Розробка конвеєрів ETL (ETL Pipeline Development) — Створення масштабованих конвеєрів даних за допомогою Glue, Step Functions та Kinesis для пакетної та поточної обробки даних.
- Платформа ML SageMaker (SageMaker ML Platform) — Налаштування наскрізних робочих процесів ML: маркування даних, навчання моделей, оптимізація гіперпараметрів та розгортання моделей за допомогою SageMaker.
- Висновок ML у реальному часі (Real-Time ML Inference) — Розгортання моделей як кінцевих точок у реальному часі, завдань пакетної трансформації або бессерверного висновку з автоматичним масштабуванням та A/B тестуванням.
- Управління даними (Data Governance) — Впровадження перевірок якості даних, відстеження походження, контролю доступу та тегів відповідності на всій платформі даних.
- Інтеграція GenAI (GenAI Integration) — Інтеграція базових моделей Bedrock та кастомних точно налаштованих моделей у виробничі програми за допомогою шаблонів RAG.
Специфічний для AWS технологічний стек
Ми будуємо на екосистемі даних AWS: S3 та Lake Formation для зберігання, Glue та Kinesis для обробки, Redshift та Athena для аналітики, SageMaker для ML та Bedrock для генеративного AI — все це оркеструється за допомогою Step Functions та контролюється за допомогою CloudWatch та SageMaker Model Monitor.
Для кого це
Компанії, орієнтовані на дані, які прагнуть створити аналітичні платформи, конвеєри ML або функції GenAI на AWS. Незалежно від того, чи ви починаєте свій шлях у роботі з даними, чи масштабуєте існуючі операції ML, ми надаємо архітектурний досвід для максимізації рентабельності інвестицій у ваші дані.
Наш процес
1
Оцінка даних
Інвентаризація джерел даних, оцінка якості, визначення вимог до аналітики та виявлення можливостей ML.
2
Архітектура платформи
Проектування архітектури озера даних, топології конвеєрів, робочого процесу ML та основи управління.
3
Впровадження конвеєра
Створення конвеєрів прийому, завдань трансформації, перевірок якості даних та управління каталогами.
4
Розробка ML
Навчання моделей, оптимізація гіперпараметрів, розгортання кінцевих точок висновків та впровадження моніторингу.
5
Виробничі операції
Встановлення практик MLOps, моніторингу конвеєрів даних, тригерів перенавчання моделей та управління витратами.
Технологічний стек
Дані та сховища
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML та AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Потокова передача та ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Управління
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Індустрії, які ми обслуговуємо
FinTechОхорона здоров'яРоздрібна торгівляAd TechЛогістикаВиробництво
Готові до створення на AWS Data & AI?
Давайте спроектуємо вашу платформу даних та конвеєр ML на AWS — від сирих даних до виробничих моделей.
Часті запитання
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.