Bumalik sa Development Hub
Cloud Data & AI
AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)
Mga serbisyo ng AWS data engineering at AI/ML kasama ang SageMaker. Bumuo ng mga data pipeline, magsanay ng mga modelo, at mag-deploy ng ML sa malawakang saklaw gamit ang mga serbisyong data at AI na likas sa AWS.
Magsimula75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
Kategorya ng Serbisyo
AWS Data & AI Engineering
Perpekto Para sa
Mga kumpanyang data-driven na bumubuo ng mga analytics platform, ML pipeline, o GenAI feature sa AWS.
Takdang Panahon
4 – 10 linggo
Bakit Piliin ang MicrocosmWorks para sa AWS Data & AI?
Nag-aalok ang AWS ng pinakamalawak na hanay ng mga serbisyo ng data at ML, ngunit ang pagpili ng tama at epektibong pagkakakonekta ng mga ito ay nangangailangan ng malalim na kadalubhasaan. Nagdidisenyo kami ng mga end-to-end data platform sa AWS — mula sa mga ingestion pipeline at data lake hanggang sa pagsasanay ng modelo gamit ang SageMaker at mga real-time inference endpoint — lahat ay may wastong governance at cost controls.
Ang Aming Mga Kakayahan sa AWS Data & AI
- Data Lake Architecture — Magdisenyo ng mga data lake na nakabase sa S3 na may Lake Formation governance, Glue catalogs, at Athena para sa serverless analytics.
- ETL Pipeline Development — Bumuo ng scalable data pipeline gamit ang Glue, Step Functions, at Kinesis para sa batch at real-time data processing.
- SageMaker ML Platform — I-set up ang mga end-to-end ML workflow: data labeling, model training, hyperparameter tuning, at model deployment gamit ang SageMaker.
- Real-Time ML Inference — Mag-deploy ng mga modelo bilang real-time endpoint, batch transform job, o serverless inference na may auto-scaling at A/B testing.
- Data Governance — Magpatupad ng mga data quality check, lineage tracking, access controls, at compliance tagging sa buong data platform.
- GenAI Integration — I-integrate ang Bedrock foundation models at custom fine-tuned models sa mga production application na may RAG patterns.
AWS-Specific Technology Stack
Bumubuo kami sa data ecosystem ng AWS: S3 at Lake Formation para sa storage, Glue at Kinesis para sa processing, Redshift at Athena para sa analytics, SageMaker para sa ML, at Bedrock para sa generative AI — lahat ay inoorchestrate gamit ang Step Functions at minomonitor gamit ang CloudWatch at SageMaker Model Monitor.
Para Kanino Ito
Para sa mga kumpanyang data-driven na naghahanap upang bumuo ng mga analytics platform, ML pipeline, o GenAI feature sa AWS. Kung nagsisimula ka man sa iyong data journey o nagpapalaki ng umiiral na ML operation, dinadala namin ang kadalubhasaan sa arkitektura upang i-maximize ang ROI mula sa iyong mga pamumuhunan sa data.
Aming Proseso
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.
Teknolohiyang Stack
Data & Storage
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Governance
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Mga Industriyang Aming Pinaglilingkuran
FinTechHealthcareRetailAd TechLogisticsManufacturing
Handa Nang Bumuo sa AWS Data & AI?
I-arkitekto natin ang iyong data platform at ML pipeline sa AWS — mula sa raw data hanggang sa production models.
Mga Madalas Itanong
Ang MicrocosmWorks ay espesyalista sa SageMaker para sa pag-train at pag-deploy ng modelo, Glue at EMR para sa ETL, Redshift at Athena para sa analytics, Kinesis para sa streaming, at Step Functions para sa ML pipeline orchestration sa buong data engineering lifecycle.
Ang konsultasyon sa AWS SageMaker at data engineering ay available sa halagang $30-$50 kada oras, sumasaklaw sa pag-set up ng model training pipeline, endpoint deployment, feature stores, at integrasyon sa iyong kasalukuyang data infrastructure.
Oo, bumubuo kami ng production ML pipelines gamit ang SageMaker Pipelines na may automated data preprocessing, distributed training, hyperparameter tuning, model evaluation, model registry, at A/B testing deployment na may real-time at batch inference endpoints.
Oo naman. Ang MicrocosmWorks ay nagdidisenyo ng mga S3-based data lake na may Glue crawlers, ETL jobs, at Data Catalog, nagpapatupad ng Lake Formation para sa pamamahala, at bumubuo ng feature engineering pipelines na direktang pumapasok sa mga SageMaker training job.
Oo, nagde-deploy kami ng mga custom at open-source na LLM sa SageMaker gamit ang Deep Learning Containers, nagko-configure kami ng mga inference endpoint na may model parallelism para sa malalaking model, at isinasama namin sa AWS Bedrock para sa mga hybrid architecture na pinagsasama ang proprietary at foundation model.