75+
已构建数据管道
45%
平均成本节约
10PB+
已处理数据量
99.5%
模型准确性
服务类别
数据工程与 AI
理想适用
构建数据管道、数据仓库、ML 平台，或需要现代化数据基础设施以支持分析和 AI 的公司。
时间表
4 – 12 周
为什么选择 MicrocosmWorks 进行数据工程与 AI/ML？
只有当数据可靠流动、经过适当转换并在正确的时间到达正确的系统时，数据才具有价值。我们的数据工程团队构建基础架构——数据管道、数据仓库、湖仓和 ML 平台——使您的组织能够在 AWS、GCP 或 Azure 上进行数据驱动的决策并大规模部署 AI 模型。
我们的数据工程与 AI/ML 能力
- 数据管道开发 — 使用 Airflow、dbt、Spark 或云原生服务构建可靠的 ETL/ELT 管道，以任意规模处理数据。
- 数据仓库与湖仓 — 在 Snowflake、BigQuery、Redshift 或 Databricks 上设计现代数据平台，并进行适当的建模和治理。
- 实时流处理 — 使用 Kafka、Kinesis 或 Pub/Sub 实现事件驱动架构，用于实时分析和 ML 特征服务。
- ML 平台搭建 — 构建 MLOps 平台，包括实验跟踪、模型注册表、特征存储和自动化训练管道。
- 数据质量与治理 — 实施数据质量检查、血缘跟踪、编目和访问控制，以确保数据可信且合规。
- AI 模型部署 — 部署 ML 模型到生产环境，包括服务基础设施、A/B 测试、监控和自动化再训练管道。
- 分析基础设施 — 为业务团队设置 BI 工具、仪表盘和自助服务分析，并提供适当的语义层。
数据与 AI 技术栈
我们使用 Apache Spark、Airflow、dbt、Kafka 和 Flink 构建数据平台，用于数据处理和编排。在存储方面，我们使用 Snowflake、BigQuery、Redshift、Delta Lake 和 Iceberg。我们的 ML 技术栈包括 MLflow、Kubeflow、SageMaker、Vertex AI，以及基于 Kubernetes 构建的、支持 GPU 的自定义平台，用于训练和推理。
适用对象
本服务适用于需要构建或现代化其数据基础设施的公司——从建立第一个分析管道的初创公司到构建 ML 平台的企业。如果您的团队面临数据孤岛、不可靠的管道或难以部署 ML 模型等问题，我们将提供工程专业知识来解决这些挑战。
我们的流程
1
发现
评估您的数据源、当前基础设施、分析需求和 ML/AI 目标。
2
架构设计
设计数据平台架构，包括管道拓扑、存储层和 ML 基础设施。
3
实施
构建数据管道、部署数据仓库、配置 ML 平台并设置监控。
4
优化
调整查询性能、优化管道成本、实施数据质量检查并验证 ML 模型。
5
运维
提供文档移交、培训数据团队，并为管道可靠性提供持续支持。
技术栈
数据处理
Apache SparkAirflowdbtFlink
存储
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML 平台
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
流处理
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
我们服务的行业
电子商务金融服务医疗保健媒体零售物流电信制造业
常见问题
我们为 ML 工作流构建端到端的数据管道，包括特征工程、数据标注管道、训练数据管理、特征存储以及自动化数据质量验证，以确保您的模型获得干净、可靠的数据。
我们的数据工程和 AI/ML 管道开发服务价格为每小时30-50美元，具体费率取决于您的数据基础设施和 ML 工作流要求的复杂程度。
是的，我们使用 Feast、Tecton 等工具或基于 Redis 和 BigQuery 的定制解决方案来实现特征存储，使您的 ML 团队能够在训练和推理之间一致地共享、发现和提供特征。
我们在管道的每个阶段实施使用 Great Expectations 或 Deequ 的自动化数据验证、模式强制、漂移检测和统计分析，以便在数据质量问题影响模型性能之前发现它们。
是的，我们构建完整的 MLOps 管道，包括使用 MLflow 进行模型版本控制、自动化再训练触发器、A/B 测试基础设施以及基于推理负载进行自动扩缩的 Kubernetes 上的模型服务。