הנדסת נתונים ו-AI/ML ב-AWS (עם SageMaker)

AWS מציעה את קבוצת שירותי הנתונים ו-ML הרחבה ביותר, אך בחירת השירותים הנכונים וחיבורם ביעילות דורשת מומחיות עמוקה. אנו מתכננים פלטפורמות נתונים מקצה לקצה ב-AWS — מצינורות הטמעה ואגמי נתונים ועד לאימון מודלים עם SageMaker ונקודות קצה להסקה בזמן אמת — הכל עם ממשל תקין ובקרות עלויות.

• ארכיטקטורת Data Lake — תכנון אגמי נתונים מבוססי S3 עם ממשל Lake Formation, קטלוגי Glue ו-Athena לניתוח נתונים ללא שרת (serverless analytics).
• פיתוח צינורות ETL — בניית צינורות נתונים הניתנים להרחבה באמצעות Glue, Step Functions ו-Kinesis לעיבוד נתונים בקבוצות ובזמן אמת.
• פלטפורמת ML ב-SageMaker — הקמת תהליכי עבודה מקצה לקצה ל-ML: תיוג נתונים, אימון מודלים, כוונון היפר-פרמטרים ופריסת מודלים עם SageMaker.
• הסקת ML בזמן אמת — פריסת מודלים כנקודות קצה בזמן אמת, משימות טרנספורמציה בקבוצות, או הסקה ללא שרת (serverless inference) עם קנה מידה אוטומטי (auto-scaling) ובדיקות A/B.
• ממשל נתונים — יישום בדיקות איכות נתונים, מעקב אחר מקוריות, בקרות גישה ותיוג תאימות ברחבי פלטפורמת הנתונים.
• שילוב GenAI — שילוב מודלי יסוד של Bedrock ומודלים מותאמים אישית (fine-tuned) באפליקציות ייצור עם דפוסי RAG.

אנו בונים על בסיס מערכת הנתונים של AWS: S3 ו-Lake Formation לאחסון, Glue ו-Kinesis לעיבוד, Redshift ו-Athena לניתוח, SageMaker ל-ML, ו-Bedrock ל-generative AI — כולם מתוזמרים עם Step Functions ומנוטרים באמצעות CloudWatch ו-SageMaker Model Monitor.

חברות מונעות נתונים המעוניינות לבנות פלטפורמות אנליטיקה, צינורות ML, או תכונות GenAI ב-AWS. בין אם אתם מתחילים את מסע הנתונים שלכם או מרחיבים פעולת ML קיימת, אנו מביאים את מומחיות הארכיטקטורה כדי למקסם את ה-ROI מהשקעות הנתונים שלכם.