AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)

AWS tarjoaa laajimman valikoiman data- ja ML-palveluita, mutta oikeiden valinta ja niiden tehokas yhdistäminen vaatii syvällistä asiantuntemusta. Suunnittelemme kokonaisvaltaisia dataplatformeja AWS:ään – aina sisäänottoputkista ja data lake -ratkaisuista mallien koulutukseen SageMakerin avulla ja reaaliaikaisiin päättelypäätepisteisiin – kaikki asianmukaisella hallinnolla ja kustannushallinnalla.

• Data Lake -arkkitehtuuri — Suunnittele S3-pohjaisia data lake -ratkaisuja Lake Formationin hallinnalla, Glue-kataloogeilla ja Athenalla palvelimettomaan analytiikkaan.
• ETL-putkien kehitys — Rakenna skaalautuvia dataputkia käyttäen Gluea, Step Functionsia ja Kinesista erä- ja reaaliaikaisen datan käsittelyyn.
• SageMaker ML-alusta — Asenna kokonaisvaltaiset ML-työnkulut: datan annotointi, mallin koulutus, hyperparametrien viritys ja mallin käyttöönotto SageMakerin avulla.
• Reaaliaikainen ML-päättely — Ota mallit käyttöön reaaliaikaisina päätepisteinä, erämuunnostöinä tai palvelimettomana päättelynä automaattisella skaalauksella ja A/B-testauksella.
• Datan hallinta — Toteuta datan laaduntarkastukset, alkuperän seuranta, pääsynvalvonta ja vaatimustenmukaisuuden merkintä koko dataplatformilla.
• GenAI-integraatio — Integroi Bedrock-perusmallit ja mukautetut hienosäädetyt mallit tuotantosovelluksiin RAG-mallien avulla.

Rakennamme AWS:n dataekosysteemin päälle: S3 ja Lake Formation tallennukseen, Glue ja Kinesis käsittelyyn, Redshift ja Athena analytiikkaan, SageMaker ML:ään ja Bedrock generatiiviseen AI:hin – kaikki orkestroituna Step Functionsin avulla ja valvottuna CloudWatchilla ja SageMaker Model Monitorilla.

Datavetoisille yrityksille, jotka haluavat rakentaa analytiikka-alustoja, ML-putkia tai GenAI-ominaisuuksia AWS:ään. Aloititpa sitten datamatkasi tai skaalatessasi olemassa olevaa ML-toimintoa, meillä on arkkitehtuuri-asiantuntemus, jotta saat maksimaalisen ROI:n datainvestoinneistasi.