Kembali ke Hub Pengembangan
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)
Layanan AWS Data Engineering dan AI/ML dengan SageMaker. Bangun pipeline data, latih model, dan terapkan ML dalam skala besar dengan layanan data dan AI AWS-native.
Mulai75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
Kategori Layanan
AWS Data & AI Engineering
Ideal Untuk
Perusahaan berbasis data yang membangun platform analitik, pipeline ML, atau fitur GenAI di AWS.
Jangka Waktu
4 – 10 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk AWS Data & AI?
AWS menawarkan rangkaian layanan data dan ML terluas, tetapi memilih yang tepat dan menghubungkannya secara efektif membutuhkan keahlian mendalam. Kami merancang platform data end-to-end di AWS — mulai dari pipeline ingestion dan Data Lake hingga pelatihan model dengan SageMaker dan endpoint inferensi real-time — semuanya dengan tata kelola dan kontrol biaya yang tepat.
Kapabilitas Data & AI AWS Kami
- Data Lake Architecture — Merancang Data Lake berbasis S3 dengan tata kelola Lake Formation, Glue catalogs, dan Athena untuk analitik serverless.
- ETL Pipeline Development — Membangun pipeline data yang skalabel menggunakan Glue, Step Functions, dan Kinesis untuk pemrosesan data batch dan real-time.
- SageMaker ML Platform — Menyiapkan alur kerja ML end-to-end: pelabelan data, pelatihan model, penyetelan hyperparameter, dan deployment model dengan SageMaker.
- Real-Time ML Inference — Menerapkan model sebagai endpoint real-time, job batch transform, atau inferensi serverless dengan auto-scaling dan A/B testing.
- Data Governance — Menerapkan pemeriksaan kualitas data, pelacakan silsilah, kontrol akses, dan penandaan kepatuhan di seluruh platform data.
- GenAI Integration — Mengintegrasikan model dasar Bedrock dan model fine-tuned kustom ke dalam aplikasi produksi dengan pola RAG.
Tumpukan Teknologi Khusus AWS
Kami membangun di atas ekosistem data AWS: S3 dan Lake Formation untuk penyimpanan, Glue dan Kinesis untuk pemrosesan, Redshift dan Athena untuk analitik, SageMaker untuk ML, dan Bedrock untuk AI generatif — semuanya diorkestrasi dengan Step Functions dan dipantau dengan CloudWatch dan SageMaker Model Monitor.
Untuk Siapa Ini
Perusahaan berbasis data yang ingin membangun platform analitik, pipeline ML, atau fitur GenAI di AWS. Baik Anda memulai perjalanan data Anda atau meningkatkan operasi ML yang ada, kami membawa keahlian arsitektur untuk memaksimalkan ROI dari investasi data Anda.
Proses Kami
1
Data Assessment
Inventory data sources, assess quality, define analytics requirements, and identify ML opportunities.
2
Platform Architecture
Design data lake architecture, pipeline topology, ML workflow, and governance framework.
3
Pipeline Implementation
Build ingestion pipelines, transformation jobs, data quality checks, and catalog management.
4
ML Development
Train models, optimize hyperparameters, deploy inference endpoints, and implement monitoring.
5
Production Operations
Establish MLOps practices, data pipeline monitoring, model retraining triggers, and cost governance.
Tumpukan Teknologi
Data & Storage
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Governance
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Industri yang Kami Layani
FinTechHealthcareRetailAd TechLogisticsManufacturing
Siap Membangun di AWS Data & AI?
Mari arsitek platform data dan pipeline ML Anda di AWS — dari data mentah hingga model produksi.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
MicrocosmWorks berspesialisasi dalam SageMaker untuk pelatihan dan deployment model, Glue dan EMR untuk ETL, Redshift dan Athena untuk analitik, Kinesis untuk streaming, dan Step Functions untuk orkestrasi pipeline ML di seluruh siklus hidup data engineering.
Konsultasi AWS SageMaker dan data engineering tersedia dengan biaya $30-$50 per jam, meliputi penyiapan pipeline pelatihan model, deployment endpoint, feature stores, dan integrasi dengan infrastruktur data Anda yang sudah ada.
Ya, kami membangun pipeline ML produksi menggunakan SageMaker Pipelines dengan pra-pemrosesan data otomatis, pelatihan terdistribusi, penyesuaian hyperparameter, evaluasi model, registri model, dan deployment A/B testing dengan endpoint inferensi real-time dan batch.
Tentu saja. MicrocosmWorks merancang data lake berbasis S3 dengan Glue crawlers, pekerjaan ETL, dan Data Catalog, mengimplementasikan Lake Formation untuk tata kelola, dan membangun pipeline rekayasa fitur yang langsung mengalir ke pekerjaan pelatihan SageMaker.
Ya, kami men-deploy LLM kustom dan open-source di SageMaker menggunakan Deep Learning Containers, mengonfigurasi inference endpoints dengan model parallelism untuk model besar, dan berintegrasi dengan AWS Bedrock untuk hybrid architectures yang menggabungkan proprietary dan foundation models.