Takaisin kehityskeskukseen
Cloud Data & AI
Data Engineering & AI/ML-palvelut
Data engineering ja AI/ML-palvelut, mukaan lukien tietoputkistot, tietovarastot, lakehouse-arkkitehtuurit ja koneoppimisalustojen pystytys pilvipalveluntarjoajilla.
Aloita75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
Palvelukategoria
Data Engineering ja AI
Ihanteellinen
Yritykset, jotka rakentavat tietoputkistoja, tietovarastoja, ML-alustoja, tai joiden on modernisoitava data-infrastruktuuriaan analytiikkaa ja AI:ta varten.
Aikataulu
4 – 12 viikkoa
Miksi valita MicrocosmWorks Data Engineering- ja AI/ML-palveluihin?
Data on arvokasta vain silloin, kun se virtaa luotettavasti, on asianmukaisesti muunnettu ja saavuttaa oikeat järjestelmät oikeaan aikaan. Data engineering -tiimimme rakentaa perustavanlaatuisen infrastruktuurin – tietoputkistot, tietovarastot, lakehouset ja ML-alustat – jonka avulla organisaatiosi voi tehdä dataan perustuvia päätöksiä ja ottaa AI-malleja käyttöön laajasti AWS:ssä, GCP:ssä tai Azuressa.
Data Engineering- ja AI/ML-ominaisuutemme
- Tietoputkistojen kehitys — Rakennamme luotettavia ETL/ELT-putkistoja käyttäen Airflow'ta, dbt:tä, Sparkia tai pilvinatiiveja palveluita, jotka käsittelevät dataa missä tahansa mittakaavassa.
- Tietovarastot ja Lakehouse — Suunnittelemme moderneja data-alustoja Snowflakeen, BigQueryyn, Redshiftiin tai Databricksiin asianmukaisella mallinnuksella ja hallinnolla.
- Reaaliaikainen suoratoisto — Toteutamme tapahtumakeskeisiä arkkitehtuureja käyttäen Kafkaa, Kinesisä tai Pub/Subia reaaliaikaisen analytiikan ja ML-ominaisuuksien tarjoiluun.
- ML-alustan pystytys — Rakennamme MLOps-alustoja kokeilujen seurannalla, mallirekistereillä, feature storeilla ja automatisoiduilla harjoitusputkistoilla.
- Datan laatu ja hallinta — Toteutamme datan laatutarkastuksia, lineage trackingia, katalogointia ja pääsynvalvontaa luotettavaa, vaatimustenmukaista dataa varten.
- AI-mallien käyttöönotto — Otamme ML-mallit käyttöön tuotantoon tarjoilufrastruktuurilla, A/B-testauksella, valvonnalla ja automatisoiduilla uudelleenkoulutusputkistoilla.
- Analytiikan infrastruktuuri — Pystytämme BI-työkaluja, kojelautoja ja itsepalveluanalytiikkaa liiketoimintatiimeille asianmukaisilla semanttisilla kerroksilla.
Data- ja AI-teknologiastack
Rakennamme data-alustoja käyttäen Apache Sparkia, Airflow'ta, dbt:tä, Kafkaa ja Flinkiä käsittelyyn ja orkestrointiin. Tallennusta varten käytämme Snowflakea, BigQueryä, Redshiftiä, Delta Lakea ja Icebergiä. ML-stackimme sisältää MLflow'n, Kubeflow'n, SageMakerin, Vertex AI:n ja mukautettuja alustoja, jotka on rakennettu Kubernetesin päälle GPU-tuella harjoitusta ja inferenssiä varten.
Kenelle tämä palvelu on tarkoitettu
Tämä palvelu on tarkoitettu yrityksille, joiden on rakennettava tai modernisoitava data-infrastruktuuriaan – startupeista, jotka pystyttävät ensimmäistä analytiikkaputkistoaan, aina yrityksiin, jotka rakentavat ML-alustoja. Jos tiimilläsi on ongelmia datasiloissa, epäluotettavissa putkistoissa tai vaikeuksia ML-mallien käyttöönotossa, tarjoamme teknistä asiantuntemusta näiden haasteiden ratkaisemiseksi.
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
Oletko valmis rakentamaan data- ja AI-alustasi?
Anna data engineeriemme rakentaa luotettavat putkistot ja ML-infrastruktuuri, jotka muuttavat datasi kilpailueduksi.
Usein kysytyt kysymykset
Rakennamme päästä päähän -dataputkia ML-työnkulkuihin, mukaan lukien feature engineering, datan annotointiputket, koulutusdatan hallinta, feature stores -ratkaisut ja automaattinen datan laadun validointi varmistaaksemme, että mallisi saavat puhdasta ja luotettavaa dataa.
Datatekniikan ja AI/ML-putkilinjojen kehityspalvelumme ovat saatavilla hintaan 30-50 $/tunti. Hinnat vaihtelevat datainfrastruktuurisi kompleksisuuden ja ML-työnkulun vaatimusten perusteella.
Kyllä, toteutamme piirrekauppoja käyttäen työkaluja kuten Feast, Tecton tai räätälöityjä ratkaisuja Redis- ja BigQuery-alustojen päällä, mikä mahdollistaa ML-tiimillesi piirteiden jakamisen, löytämisen ja tarjoilun johdonmukaisesti koulutuksen ja inferenssin yli.
Toteutamme automatisoidun tiedon validoinnin käyttäen Great Expectationsia tai Deequia, skeeman valvonnan, driftin tunnistuksen ja tilastollisen profiloinnin putkilinjan jokaisessa vaiheessa havaitaksemme tiedon laatuongelmat ennen kuin ne heikentävät mallin suorituskykyä.
Kyllä, rakennamme täydellisiä MLOps-putkia, sisältäen malliversioinnin MLflown avulla, automatisoidut uudelleenkoulutuksen käynnistimet, A/B testing -infrastruktuurin ja mallien tarjoilun Kubernetesissa autoscalingilla päättelykuormituksen perusteella.