Tilbage til udviklingshub
Cloud Data & AI
AWS Datateknik & AI/ML (SageMaker)
AWS datateknik og AI/ML-tjenester med SageMaker. Byg datalinjer, træn modeller, og implementer ML i stor skala med AWS-native data- og AI-tjenester.
Kom i gang75+
Datalinjer bygget
45%
Gennemsnitlig omkostningsbesparelse
10PB+
Data behandlet
99.5%
Modelnøjagtighed
Servicekategori
AWS Data- og AI-teknik
Ideel til
Datadrevne virksomheder, der bygger analyseplatforme, ML-pipelines eller GenAI-funktioner på AWS.
Tidslinje
4 – 10 uger
Hvorfor vælge MicrocosmWorks til AWS Data & AI?
AWS tilbyder det bredeste sæt af data- og ML-tjenester, men at vælge de rigtige og forbinde dem effektivt kræver dyb ekspertise. Vi designer ende-til-ende dataplatforme på AWS – fra indtagspipelines og data lakes til modeltræning med SageMaker og realtidsinferens-slutpunkter – alt sammen med korrekt styring og omkostningskontrol.
Vores AWS Data & AI-kapaciteter
- Data Lake Arkitektur — Design S3-baserede data lakes med Lake Formation-styring, Glue-kataloger og Athena til serverløs analyse.
- ETL Pipeline Udvikling — Byg skalerbare datalinjer ved hjælp af Glue, Step Functions og Kinesis til batch- og realtidsdatabehandling.
- SageMaker ML Platform — Opsæt ende-til-ende ML-arbejdsgange: datamærkning, modeltræning, hyperparameter-tuning og modelimplementering med SageMaker.
- Realtids ML Inferens — Implementer modeller som realtids-slutpunkter, batch-transformationsjob eller serverløs inferens med automatisk skalering og A/B-test.
- Datastyring — Implementer datakvalitetskontroller, sporbarhed, adgangskontroller og compliance-mærkning på tværs af dataplatformen.
- GenAI Integration — Integrer Bedrock foundation models og brugerdefinerede finjusterede modeller i produktionsapplikationer med RAG-mønstre.
AWS-Specifik Teknologistak
Vi bygger på AWS's data-økosystem: S3 og Lake Formation til lagring, Glue og Kinesis til behandling, Redshift og Athena til analyse, SageMaker til ML og Bedrock til generativ AI – alt orkestreret med Step Functions og overvåget med CloudWatch og SageMaker Model Monitor.
Hvem dette er for
Datadrevne virksomheder, der ønsker at bygge analyseplatforme, ML-pipelines eller GenAI-funktioner på AWS. Uanset om du er ved at starte din datarejse eller skalere en eksisterende ML-operation, bringer vi arkitektur-ekspertisen for at maksimere ROI fra dine datainvesteringer.
Vores proces
1
Dataevaluering
Kortlæg datakilder, evaluer kvalitet, definer analysekrav og identificer ML-muligheder.
2
Platformarkitektur
Design data lake-arkitektur, pipeline-topologi, ML-arbejdsgang og styringsramme.
3
Pipeline-implementering
Byg indtagspipelines, transformationsjob, datakvalitetskontroller og katalogstyring.
4
ML-udvikling
Træn modeller, optimer hyperparametre, implementer inferens-slutpunkter og implementer overvågning.
5
Produktionsdrift
Etabler MLOps-praksis, overvågning af datalinjer, udløsere for modelomtræning og omkostningsstyring.
Teknologisk stak
Data & Lagring
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Styring
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Industrier vi betjener
FinTechSundhedDetailhandelAd TechLogistikProduktion
Klar til at bygge på AWS Data & AI?
Lad os arkitektere din dataplatform og ML-pipeline på AWS – fra rådata til produktionsmodeller.
Ofte stillede spørgsmål
MicrocosmWorks specialiserer sig i SageMaker til modeltræning og -udrulning, Glue og EMR til ETL, Redshift og Athena til analyse, Kinesis til streaming og Step Functions til ML pipeline-orkestrering på tværs af hele data engineering-livscyklussen.
AWS SageMaker og data engineering konsulentydelser er tilgængelige for $30-$50 i timen, dækkende opsætning af pipelines til modeltræning, udrulning af endpoints, feature stores og integration med din eksisterende datainfrastruktur.
Ja, vi bygger produktions-ML-pipelines ved hjælp af SageMaker Pipelines med automatiseret dataforbehandling, distribueret træning, hyperparameter tuning, model evaluering, model registry og A/B-testimplementering med real-time og batch inference endpoints.
Absolut. MicrocosmWorks designer S3-baserede datasøer med Glue crawlers, ETL jobs og Data Catalog, implementerer Lake Formation til styring og bygger feature engineering pipelines, der fører direkte ind i SageMaker training jobs.
Ja, vi implementerer brugerdefinerede og open source LLM'er på SageMaker ved hjælp af Deep Learning Containers, konfigurerer inference endpoints med model parallelism til store modeller og integrerer med AWS Bedrock for hybridarkitekturer, der kombinerer proprietære og foundation models.