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Cloud Data & AI
AWS 데이터 엔지니어링 및 AI/ML (SageMaker)
SageMaker를 사용한 AWS 데이터 엔지니어링 및 AI/ML 서비스. AWS-native 데이터 및 AI 서비스를 통해 데이터 파이프라인을 구축하고, 모델을 학습하며, ML을 대규모로 배포하세요.
시작하기75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
서비스 카테고리
AWS 데이터 및 AI 엔지니어링
이상적인 대상
AWS에서 분석 플랫폼, ML 파이프라인 또는 GenAI 기능을 구축하려는 데이터 중심 기업.
타임라인
4 – 10주
AWS Data & AI를 위해 MicrocosmWorks를 선택해야 하는 이유?
AWS는 가장 광범위한 데이터 및 ML 서비스를 제공하지만, 올바른 서비스를 선택하고 효과적으로 연결하는 데는 깊은 전문 지식이 필요합니다. MicrocosmWorks는 AWS에서 엔드투엔드 데이터 플랫폼을 설계합니다. 데이터 수집 파이프라인 및 데이터 레이크부터 SageMaker를 사용한 모델 학습 및 실시간 추론 엔드포인트에 이르기까지, 모든 과정에서 적절한 거버넌스 및 비용 제어를 적용합니다.
MicrocosmWorks의 AWS Data & AI 역량
- 데이터 레이크 아키텍처 — Lake Formation 거버넌스, Glue 카탈로그, Athena를 사용하여 서버리스 분석을 위한 S3 기반 데이터 레이크를 설계합니다.
- ETL 파이프라인 개발 — Glue, Step Functions, Kinesis를 사용하여 배치 및 실시간 데이터 처리를 위한 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축합니다.
- SageMaker ML 플랫폼 — SageMaker를 사용하여 데이터 레이블링, 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포와 같은 엔드투엔드 ML 워크플로우를 설정합니다.
- 실시간 ML 추론 — 자동 스케일링 및 A/B 테스트를 통해 모델을 실시간 엔드포인트, 배치 변환 작업 또는 서버리스 추론으로 배포합니다.
- 데이터 거버넌스 — 데이터 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터 품질 검사, lineage tracking, 접근 제어, 규정 준수 태깅을 구현합니다.
- GenAI 통합 — RAG 패턴을 사용하여 Bedrock 파운데이션 모델 및 커스텀 미세 조정 모델을 프로덕션 애플리케이션에 통합합니다.
AWS 전용 기술 스택
MicrocosmWorks는 AWS의 데이터 에코시스템을 기반으로 구축합니다. 스토리지를 위한 S3 및 Lake Formation, 처리를 위한 Glue 및 Kinesis, 분석을 위한 Redshift 및 Athena, ML을 위한 SageMaker, 생성형 AI를 위한 Bedrock을 사용하며, 이 모든 것은 Step Functions로 오케스트레이션되고 CloudWatch 및 SageMaker Model Monitor로 모니터링됩니다.
대상
AWS에서 분석 플랫폼, ML 파이프라인 또는 GenAI 기능을 구축하려는 데이터 중심 기업. 데이터 여정을 시작하든 기존 ML 운영을 확장하든, MicrocosmWorks는 데이터 투자에서 ROI를 극대화할 수 있는 아키텍처 전문 지식을 제공합니다.
저희 프로세스
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.
기술 스택
Data & Storage
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Governance
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
저희가 제공하는 산업
FinTechHealthcareRetailAd TechLogisticsManufacturing
자주 묻는 질문
MicrocosmWorks는 모델 학습 및 배포를 위한 SageMaker, ETL을 위한 Glue 및 EMR, 분석을 위한 Redshift 및 Athena, 스트리밍을 위한 Kinesis, 그리고 전체 데이터 엔지니어링 라이프사이클에 걸친 ML 파이프라인 오케스트레이션을 위한 Step Functions를 전문으로 합니다.
AWS SageMaker 및 데이터 엔지니어링 컨설팅은 시간당 $30-$50에 이용 가능하며, 모델 학습 파이프라인 설정, 엔드포인트 배포, 피처 스토어, 그리고 기존 데이터 인프라와의 통합을 포함합니다.
네, 저희는 automated data preprocessing, distributed training, hyperparameter tuning, model evaluation, model registry, 그리고 real-time 및 batch inference endpoints를 사용한 A/B testing deployment 기능을 갖춘 SageMaker Pipelines를 사용하여 프로덕션 ML 파이프라인을 구축합니다.
물론입니다. MicrocosmWorks는 Glue 크롤러, ETL 작업 및 Data Catalog를 사용하여 S3 기반 데이터 레이크를 설계하고, 거버넌스를 위해 Lake Formation을 구현하며, SageMaker 훈련 작업으로 직접 공급되는 피처 엔지니어링 파이프라인을 구축합니다.
네, 저희는 Deep Learning Containers를 사용하여 SageMaker에 맞춤형 및 오픈 소스 LLM을 배포하고, 대규모 모델용으로 모델 병렬 처리를 통해 추론 엔드포인트를 구성하며, 독점 모델과 기반 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 위해 AWS Bedrock과 통합합니다.