Takaisin kehityskeskukseen
Cloud Data & AI
Datasuunnittelu & AI/ML-palvelut
Datasuunnittelu- ja AI/ML-palvelut sisältäen dataputket, datavarastot, lakehouse-arkkitehtuurit ja koneoppimisalustojen pystytyksen pilvipalveluntarjoajilla.
Aloita75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
Palvelukategoria
Datasuunnittelu & AI
Ihanteellinen
Yritykset, jotka rakentavat dataputkia, datavarastoja, ML-alustoja tai tarvitsevat data-infrastruktuurin modernisointia analytiikkaa ja AI:ta varten.
Aikataulu
4 – 12 viikkoa
Miksi valita MicrocosmWorks datasuunnitteluun & AI/ML:ään?
Data on arvokasta vain, kun se virtaa luotettavasti, muunnetaan oikein ja saavuttaa oikeat järjestelmät oikeaan aikaan. Datasuunnittelutiimimme rakentaa perustavanlaatuisen infrastruktuurin — putkistot, varastot, lakehouset ja ML-alustat — joka mahdollistaa organisaatiollesi datavetoisten päätösten tekemisen ja AI-mallien käyttöönoton laajuudessa AWS:ssä, GCP:ssä tai Azuressa.
Datasuunnittelu- & AI/ML-ominaisuutemme
- Dataputkien kehitys — Rakennamme luotettavia ETL/ELT-putkia käyttäen Airflow'ta, dbt:tä, Sparkia tai pilvinatiiveja palveluita, jotka käsittelevät dataa missä tahansa mittakaavassa.
- Datavarasto & Lakehouse — Suunnittelemme moderneja data-alustoja Snowflakeen, BigQueryyn, Redshiftiin tai Databricksiin asianmukaisella mallinnuksella ja hallinnalla.
- Reaaliaikainen striimaus — Toteutamme tapahtumavetoisia arkkitehtuureja käyttäen Kafkaa, Kinesistä tai Pub/Subia reaaliaikaiseen analytiikkaan ja ML-ominaisuuksien tarjoiluun.
- ML-alustan pystytys — Rakennamme MLOps-alustoja kokeiden seurannalla, mallirekistereillä, ominaisuusvarastoilla ja automatisoiduilla koulutusputkilla.
- Datan laatu & Hallinta — Toteutamme datan laadun tarkastukset, alkuperän seurannan, katalogoinnin ja pääsynhallinnan luotettavaa ja vaatimustenmukaista dataa varten.
- AI-mallien käyttöönotto — Otamme ML-mallit käyttöön tuotantoon tarjoilu-infrastruktuurin, A/B-testauksen, seurannan ja automatisoitujen uudelleenkoulutusputkien avulla.
- Analytiikkainfrastruktuuri — Pystytämme BI-työkaluja, kojelautoja ja itsepalveluanalytiikkaa liiketoimintatiimeille asianmukaisilla semanttisilla kerroksilla.
Data- & AI-teknologiapino
Rakennamme data-alustoja käyttäen Apache Sparkia, Airflow'ta, dbt:tä, Kafkaa ja Flinkiä käsittelyyn ja orkestrointiin. Tallennusta varten työskentelemme Snowflaken, BigQueryn, Redshiftin, Delta Laken ja Icebergin kanssa. ML-pinomme sisältää MLflow'n, Kubeflow'n, SageMakerin, Vertex AI:n ja mukautettuja alustoja, jotka on rakennettu Kubernetesin päälle GPU-tuella koulutukseen ja päättelyyn.
Kenelle tämä on tarkoitettu
Tämä palvelu on tarkoitettu yrityksille, jotka tarvitsevat data-infrastruktuurinsa rakentamista tai modernisointia — startupeista, jotka pystyttävät ensimmäistä analytiikkaputkeaan, aina yrityksiin, jotka rakentavat ML-alustoja. Jos tiimisi kamppailee datasiiilojen, epäluotettavien putkien tai ML-mallien käyttöönoton vaikeuksien kanssa, tarjoamme insinööriosaamista näiden haasteiden ratkaisemiseen.
Prosessimme
1
Discovery
Assess your data sources, current infrastructure, analytics needs, and ML/AI objectives.
2
Architecture
Design the data platform architecture with pipeline topology, storage layers, and ML infrastructure.
3
Implementation
Build data pipelines, deploy warehouses, configure ML platforms, and set up monitoring.
4
Optimization
Tune query performance, optimize pipeline costs, implement data quality checks, and validate ML models.
5
Operations
Hand off with documentation, train data teams, and provide ongoing support for pipeline reliability.
Teknologiapino
Data Processing
Apache SparkAirflowdbtFlink
Storage
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platforms
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Toimialat, joita palvelemme
E-CommerceFinancial ServicesHealthcareMediaRetailLogisticsTelecomManufacturing
Valmiina rakentamaan data- & AI-alustasi?
Anna datasuunnittelijoidemme rakentaa luotettavia putkia ja ML-infrastruktuuria, jotka muuttavat datasi kilpailueduksi.
Usein kysytyt kysymykset
Rakennamme päästä päähän data-pipelineja ML-työnkulkuihin, sisältäen feature engineeringin, datan labelointipipelineja, koulutusdatan hallinnan, feature storeja ja automaattisen datan laadun validoinnin varmistaaksemme, että mallisi saavat puhtaan ja luotettavan datasyötteen.
Data engineering - ja AI/ML-pipeline-kehityspalvelumme ovat saatavilla hintaan 30-50 dollaria/tunti, hinnoittelun vaihdellessa datainfrastruktuurinne ja ML-työnkulun vaatimustenne monimutkaisuuden mukaan.
Kyllä, toteutamme feature storeja käyttäen työkaluja kuten Feast, Tecton tai räätälöityjä ratkaisuja Redis- ja BigQuery-alustojen päällä, mahdollistaen ML-tiimisi jakamaan, löytämään ja tarjoilemaan ominaisuuksia johdonmukaisesti koulutuksen ja inferenssin välillä.
Toteutamme automaattista datan validointia käyttäen Great Expectationsia tai Deequia, skeeman valvontaa, driftausten tunnistusta ja tilastollista profilointia jokaisessa pipelinen vaiheessa havaitaksemme datan laatuongelmat ennen kuin ne heikentävät mallin suorituskykyä.
Kyllä, rakennamme kokonaisia MLOps-pipelineja sisältäen malliversioinnin MLflow'lla, automaattiset uudelleenkoulutuskäynnistimet, A/B-testausinfrastruktuurin ja mallien tarjoilun Kubernetesissa automaattisella skaalauksella inferenssikuormituksen perusteella.