MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak Tasarlamak
Hakkındaİletişim
MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak İnşa Etmek

Önemli BT çözümleri sunuyoruz. Teknoloji, güvenlik ve işletmelerin güvenilir, yenilikçi BT altyapısı ile büyümesine yardımcı olmaktan tutkuluyuz.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Büyüme Merkezi

AI MerkeziStartup İnovasyonuKurumsal Hızlandırıcı

Çözümler

Tüm ÇözümlerSağlık ve Fitness UygulamalarıAI Video PlatformuAI Ajan Geliştirme

Kaynaklar

ÖngörülerSektör RehberleriKullanım Durumu ŞablonlarıMimari KalıplarVaka Çalışmaları

Şirket

HakkımızdaİletişimÇalışmalarımız

Hizmetler

Dijital DanışmanlıkBulut AltyapısıSaaS GeliştirmeYapay Zeka GeliştirmeVideo Teknolojisi
ERP GeliştirmeZoho ÖzelleştirmeOdoo GeliştirmeSalesforce EntegrasyonuÖzel CRM Geliştirme
QuickBooks EntegrasyonuIoT ÇözümleriBlokzincir Geliştirme
Siber Güvenlik DanışmanlığıIT Desteği - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Tüm hakları saklıdır.

Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Infrastructure

RunPod Yönetilen Yapay Zeka Altyapısı

Tamamen yönetilen RunPod AI altyapı hizmetleri. Ekibinizin AI geliştirmeye odaklanabilmesi için izleme, ölçeklendirme, güncellemeler ve olay müdahalesini biz üstleniyoruz.

Başlayın
RunPod Yönetilen Yapay Zeka Altyapısı
200+
Tamamlanan Taşıma İşlemleri
99.99%
Çalışma Süresi SLA'sı
50+
Tasarlanan Mimariler
24/7
Yönetilen Destek
Hizmet Kategorisi
RunPod Yönetilen Hizmetler
İdeal İçin
RunPod üzerinde üretim iş yükleri çalıştıran ve 7/24 izleme, ölçeklendirme yönetimi ve olay müdahalesi gerektiren AI şirketleri.
Zaman Çizelgesi
4 – 12 hafta

Yönetilen RunPod Altyapısı İçin Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?

Üretimde GPU altyapısını çalıştırmak 7/24 dikkat gerektirir — GPU sağlığını izlemek, ölçeklendirme olaylarını yönetmek, olaylarla ilgilenmek, CUDA sürücülerini güncellemek ve maliyetleri sürekli optimize etmek. Yönetilen RunPod hizmetimiz, bu operasyonel yükü AI ekibinizden alarak, özel bir altyapı ekibinin maliyeti olmadan kurumsal düzeyde güvenilirlik sağlar.

Yönetilen RunPod Yeteneklerimiz

  • 7/24 İzleme ve Uyarı — Sürekli GPU sağlık izleme, kullanım takibi ve sorunlar iş yüklerinizi etkilemeden önce proaktif uyarılar.
  • Otomatik Ölçeklendirme Yönetimi — Boşta kalma maliyetlerini en aza indirirken trafik yoğunluklarını yönetmek için RunPod Serverless uç noktaları için ölçeklendirme politikalarını yönetin ve ayarlayın.
  • Olay Müdahalesi — GPU arızalarına, ağ sorunlarına ve performans düşüşüne tanımlanmış SLA'lar ve eskalasyon yolları ile hızlı yanıt.
  • Maliyet Yönetimi — Aylık maliyet incelemeleri, spot instance optimizasyonu ve performanstan ödün vermeden GPU harcamalarını azaltmaya yönelik öneriler.
  • Güvenlik ve Uyumluluk — RunPod ortamlarınız için sürekli güvenlik yamaları, erişim denetimleri ve uyumluluk izleme.
  • Kapasite Planlaması — İhtiyaç duyduğunuzda GPU kullanılabilirliğini sağlamak için büyüme yörüngelerinize dayalı proaktif kapasite tahmini.
  • Platform Güncellemeleri — Test edilmiş dağıtım prosedürleri ve geri alma planları ile CUDA, sürücü ve framework güncellemelerini yönetin.

RunPod'a Özgü Teknoloji Yığını

Yönetilen hizmetimiz, tüm RunPod ekosistemini kapsar — GPU Pods, Serverless uç noktalar, ağ birimleri ve API entegrasyonları. Gözlemlenebilirlik için Prometheus ve Grafana, olay yönetimi için PagerDuty ve kendi kendini iyileştiren altyapı ve otomatik düzeltme için RunPod API aracılığıyla özel otomasyon betikleri dağıtırız.

Bu Kimler İçin?

Bu hizmet, RunPod üzerinde üretim iş yüklerini çalıştıran ve güvenilir, her zaman açık altyapı yönetimine ihtiyaç duyan AI şirketleri içindir. Ekibiniz AI ürünleri geliştirmekten çok GPU operasyonlarına zaman harcıyorsa veya bir altyapı ekibi kiralamadan kurumsal düzeyde SLA'lara ihtiyacınız varsa, yönetilen hizmetimiz çözümdür.

Sürecimiz

1

Keşif

Mevcut RunPod altyapınızı, iş yüklerinizi, SLA gereksinimlerinizi ve operasyonel sıkıntılarınızı denetleyin.

2

Mimari

Yönetilen RunPod ortamınız için izleme, uyarı ve otomasyon çerçevesini tasarlayın.

3

Uygulama

Gözlemlenebilirlik yığınını dağıtın, uyarıları yapılandırın, olay iş akışlarını kurun ve runbook'ları oluşturun.

4

Optimizasyon

Ölçeklendirme politikalarını ayarlayın, maliyet kontrollerini uygulayın ve tüm filonuzda GPU kullanımını optimize edin.

5

Operasyonlar

Aylık incelemeler, maliyet raporları ve sürekli iyileştirme ile 7/24 yönetilen operasyonlara başlayın.

Teknoloji Yığını

RunPod Platformu

RunPod PodlarıSunucusuz GPUAğ BirimleriRunPod API

İzleme

PrometheusGrafanaPagerDutyÖzel Panolar

Otomasyon

Python BetikleriRunPod APITerraformAnsible

GPU Yığını

CUDAcuDNNNVIDIA SürücüleriDocker

Hizmet Verdiğimiz Sektörler

AI ve Makine ÖğrenimiSaaS ÜrünleriSağlık Hizmetleri AIE-Ticaret AIMedya ve EğlenceAraştırma

Tamamen Yönetilen RunPod Altyapısı İster Misiniz?

Ekibinizin harika AI ürünleri geliştirmeye tamamen odaklanabilmesi için RunPod GPU altyapınızı 7/24 biz yönetelim.

Bize UlaşınTüm Hizmetleri Görüntüle

Sıkça Sorulan Sorular

MicrocosmWorks, AI iş yükleriniz için devam eden RunPod pod yönetimini, GPU kullanım izlemeyi, sunucusuz uç noktaların otomatik ölçeklendirilmesini, maliyet takibini ve optimizasyonunu, Docker şablon güncellemelerini, güvenlik yamalamayı ve 7/24 olay müdahalesini ele alır.

Özel izleme sistemleri kurarak GPU bellek kullanımını, hesaplama kullanımını, iş kuyruğu derinliğini ve iş yükü başına maliyet atfını takip ediyoruz; kullanım eşiklerin altına düştüğünde veya harcama bütçeleri aştığında otomatik uyarılar alıyoruz.

Evet, MicrocosmWorks, geliştirme ve toplu eğitim iş yüklerinin uygun maliyetli Community Cloud üzerinde çalıştığı, üretim inference ve hassas veri işlemenin ise özel GPU'lar ve SOC2 uyumlu altyapıya sahip Secure Cloud üzerinde çalıştığı hybrid RunPod dağıtımlarını yönetir.

Yönetilen RunPod altyapı hizmetleri, sürekli yönetim için $15-$35/saat'ten başlar ve genellikle aktif pod sayısı, sunucusuz uç noktalar ve SLA gereksinimlerine göre aylık sabit ücretler olarak yapılandırılır.

RunPod Serverless'ı optimize edilmiş min/max worker count'ları ile yapılandırıyoruz, model weight caching stratejileri uyguluyoruz, cold start'ları en aza indirmek için keep-alive yapılandırmaları kullanıyoruz ve response latency'yi GPU maliyetlerine karşı dengeleyen queue-based autoscaling politikaları belirliyoruz.