Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Data & AI
Veri Mühendisliği ve AI/ML Hizmetleri
Veri boru hatları, veri ambarları, lakehouse mimarileri ve bulut sağlayıcılar üzerinde makine öğrenimi platformu kurulumu dahil olmak üzere veri mühendisliği ve AI/ML hizmetleri.
Başlayın75+
Oluşturulan Veri Boru Hatları
45%
Ortalama Maliyet Tasarrufu
10PB+
İşlenen Veri
99.5%
Model Doğruluğu
Hizmet Kategorisi
Veri Mühendisliği ve AI
İdeal İçin
Veri boru hatları, veri ambarları, ML platformları kuran veya analitik ve AI için veri altyapısını modernize etmesi gereken şirketler.
Zaman Çizelgesi
4 – 12 hafta
Veri Mühendisliği ve AI/ML için Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
Veri, ancak güvenilir bir şekilde aktığında, doğru şekilde dönüştürüldüğünde ve doğru zamanda doğru sistemlere ulaştığında değerlidir. Veri mühendisliği ekibimiz, kuruluşunuzun veriye dayalı kararlar almasını ve AI modellerini AWS, GCP veya Azure üzerinde ölçekli olarak dağıtmasını sağlayan temel altyapıyı – boru hatları, veri ambarları, lakehouse'lar ve ML platformları – kurar.
Veri Mühendisliği ve AI/ML Yeteneklerimiz
- Veri Boru Hattı Geliştirme — Her ölçekte veriyi işleyen Airflow, dbt, Spark veya bulut tabanlı hizmetleri kullanarak güvenilir ETL/ELT boru hatları oluşturun.
- Veri Ambarı ve Lakehouse — Snowflake, BigQuery, Redshift veya Databricks üzerinde doğru modelleme ve yönetişim ile modern veri platformları tasarlayın.
- Gerçek Zamanlı Akış — Gerçek zamanlı analitik ve ML özellik sunumu için Kafka, Kinesis veya Pub/Sub kullanarak olay tabanlı mimariler uygulayın.
- ML Platform Kurulumu — Deney takibi, model kayıtları, özellik depoları ve otomatik eğitim boru hatları ile MLOps platformları kurun.
- Veri Kalitesi ve Yönetişimi — Güvenilir, uyumlu veri için veri kalitesi kontrolleri, soy ağacı takibi, kataloglama ve erişim kontrolleri uygulayın.
- AI Model Dağıtımı — Sunum altyapısı, A/B testi, izleme ve otomatik yeniden eğitim boru hatları ile ML modellerini üretime dağıtın.
- Analitik Altyapısı — İş ekipleri için uygun semantik katmanlarla BI araçları, gösterge panoları ve self-servis analitik kurun.
Veri ve AI Teknoloji Yığını
İşleme ve orkestrasyon için Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka ve Flink kullanarak veri platformları kuruyoruz. Depolama için Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake ve Iceberg ile çalışıyoruz. ML yığınımız, MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ve eğitim ile çıkarım için GPU destekli Kubernetes üzerinde inşa edilmiş özel platformları içerir.
Kimler İçin
Bu hizmet, veri altyapılarını kurması veya modernize etmesi gereken şirketler içindir – ilk analitik boru hatlarını kuran startup'lardan ML platformları inşa eden kurumsal şirketlere kadar. Ekibiniz veri siloları, güvenilmez boru hatları veya ML modellerini dağıtmakta zorluk çekiyorsa, bu zorlukları çözmek için mühendislik uzmanlığı sağlıyoruz.
Sürecimiz
1
Keşif
Veri kaynaklarınızı, mevcut altyapınızı, analitik ihtiyaçlarınızı ve ML/AI hedeflerinizi değerlendirin.
2
Mimari
Boru hattı topolojisi, depolama katmanları ve ML altyapısı ile veri platformu mimarisini tasarlayın.
3
Uygulama
Veri boru hatları oluşturun, veri ambarlarını dağıtın, ML platformlarını yapılandırın ve izlemeyi kurun.
4
Optimizasyon
Sorgu performansını ayarlayın, boru hattı maliyetlerini optimize edin, veri kalitesi kontrollerini uygulayın ve ML modellerini doğrulayın.
5
Operasyonlar
Dokümantasyonla teslim edin, veri ekiplerini eğitin ve boru hattı güvenilirliği için sürekli destek sağlayın.
Teknoloji Yığını
Veri İşleme
Apache SparkAirflowdbtFlink
Depolama
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platformları
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Akış
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
E-TicaretFinansal HizmetlerSağlıkMedyaPerakendeLojistikTelekomünikasyonÜretim
Veri ve AI Platformunuzu Kurmaya Hazır mısınız?
Veri mühendislerimiz, verilerinizi rekabet avantajına dönüştüren güvenilir boru hatları ve ML altyapısı kursun.
Sıkça Sorulan Sorular
Modellerinizin temiz, güvenilir verilerle beslenmesini sağlamak amacıyla feature engineering, data labeling pipelines, training data management, feature stores ve otomatik veri kalitesi doğrulama dahil olmak üzere ML iş akışları için uçtan uca veri pipeline'ları oluşturuyoruz.
Veri mühendisliği ve AI/ML pipeline geliştirme hizmetlerimiz saatlik 30-50 ABD doları karşılığında sunulmaktadır; fiyatlar veri altyapınızın karmaşıklığına ve ML iş akışı gereksinimlerinize göre değişmektedir.
Evet, ML ekibinizin eğitim ve inference aşamalarında feature'ları tutarlı bir şekilde paylaşmasını, keşfetmesini ve sunmasını sağlayarak, Redis ve BigQuery üzerinde Feast, Tecton gibi araçlar veya özel çözümler kullanarak feature store'lar uyguluyoruz.
Model performansını düşürmeden önce veri kalitesi sorunlarını yakalamak için Great Expectations veya Deequ kullanarak otomatik veri doğrulama, schema enforcement, drift detection ve istatistiksel profilleme gibi yöntemleri pipeline'ın her aşamasında uyguluyoruz.
Evet, MLflow ile model versiyonlama, otomatik yeniden eğitim tetikleyicileri, A/B testing altyapısı ve inference yüküne dayalı autoscaling ile Kubernetes üzerinde model serving dahil olmak üzere eksiksiz MLOps pipeline'ları oluşturuyoruz.