75+
构建的数据管道
45%
平均成本节约
10PB+
处理的数据量
99.5%
模型准确性
服务类别
AWS 数据和 AI 工程
理想适用
寻求在 AWS 上构建分析平台、ML 管道或 GenAI 功能的数据驱动型公司。
时间表
4 – 10 周
为什么选择 MicrocosmWorks 进行 AWS 数据和 AI 合作？
AWS 提供最广泛的数据和 ML 服务，但选择正确的服务并有效连接它们需要深厚的专业知识。我们在 AWS 上设计端到端数据平台——从摄取管道和数据湖到使用 SageMaker 进行模型训练和实时推理端点——所有这些都具备适当的治理和成本控制。
我们的 AWS 数据和 AI 能力
- 数据湖架构 — 设计基于 S3 的数据湖，利用 Lake Formation 治理、Glue 目录和 Athena 进行无服务器分析。
- ETL 管道开发 — 使用 Glue、Step Functions 和 Kinesis 构建可扩展的数据管道，用于批处理和实时数据处理。
- SageMaker ML 平台 — 设置端到端 ML 工作流：使用 SageMaker 进行数据标注、模型训练、超参数调优和模型部署。
- 实时 ML 推理 — 将模型部署为实时端点、批处理转换作业或具备自动扩展和 A/B 测试的无服务器推理。
- 数据治理 — 在整个数据平台实施数据质量检查、血缘跟踪、访问控制和合规性标签。
- GenAI 集成 — 将 Bedrock 基础模型和定制微调模型与 RAG 模式集成到生产应用程序中。
AWS 专属技术栈
我们基于 AWS 的数据生态系统进行构建：使用 S3 和 Lake Formation 进行存储，Glue 和 Kinesis 进行处理，Redshift 和 Athena 进行分析，SageMaker 进行 ML，以及 Bedrock 进行生成式 AI——所有这些都由 Step Functions 编排，并通过 CloudWatch 和 SageMaker Model Monitor 进行监控。
适用对象
寻求在 AWS 上构建分析平台、ML 管道或 GenAI 功能的数据驱动型公司。无论您是刚开始数据之旅，还是正在扩展现有的 ML 运营，我们都能提供架构专业知识，以最大化您的数据投资回报。
我们的流程
1
数据评估
清点数据源，评估质量，定义分析需求，并识别 ML 机会。
2
平台架构
设计数据湖架构、管道拓扑、ML 工作流和治理框架。
3
管道实施
构建摄取管道、转换作业、数据质量检查和目录管理。
4
ML 开发
训练模型，优化超参数，部署推理端点，并实施监控。
5
生产运维
建立 MLOps 实践，数据管道监控，模型再训练触发器和成本治理。
技术栈
数据与存储
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML 与 AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
流处理与 ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
治理
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
我们服务的行业
金融科技医疗保健零售广告技术物流制造业
常见问题
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.