Bumalik sa Development Hub
Cloud Data & AI
Mga Serbisyo sa Data Engineering at AI/ML
Mga serbisyo sa Data engineering at AI/ML kabilang ang mga data pipeline, data warehouse, mga arkitekturang lakehouse, at pag-set up ng machine learning platform sa mga cloud provider.
Magsimula10+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
1TB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
Kategorya ng Serbisyo
Data Engineering at AI
Perpekto Para sa
Mga kumpanyang bumubuo ng data pipeline, data warehouse, ML platform, o nangangailangan na i-modernize ang imprastraktura ng data para sa analytics at AI.
Takdang Panahon
4 – 12 linggo
Bakit Piliin ang MicrocosmWorks para sa Data Engineering & AI/ML?
Ang data ay nagiging mahalaga lamang kapag ito ay dumadaloy nang maaasahan, nababago nang tama, at nakakarating sa tamang sistema sa tamang oras. Itinayo ng aming data engineering team ang pundasyong imprastraktura — mga pipeline, data warehouse, lakehouse, at ML platform — na nagbibigay-daan sa iyong organisasyon na gumawa ng mga desisyong batay sa data at mag-deploy ng mga AI model sa sukat sa AWS, GCP, o Azure.
Ang Aming Mga Kakayahan sa Data Engineering & AI/ML
- Pagbuo ng Data Pipeline — Bumuo ng maaasahang ETL/ELT pipeline gamit ang Airflow, dbt, Spark, o mga cloud-native na serbisyo na nagpoproseso ng data sa anumang sukat.
- Data Warehouse & Lakehouse — Bumuo ng mga modernong data platform sa Snowflake, BigQuery, Redshift, o Databricks na may tamang modeling at pamamahala (governance).
- Real-Time Streaming — Magpatupad ng mga event-driven na arkitektura gamit ang Kafka, Kinesis, o Pub/Sub para sa real-time analytics at ML feature serving.
- Pag-set Up ng ML Platform — Bumuo ng mga MLOps platform na may experiment tracking, model registries, feature stores, at automated training pipelines.
- Kalidad ng Data at Pamamahala — Magpatupad ng mga data quality check, lineage tracking, cataloging, at access control para sa pinagkakatiwalaan at sumusunod na data.
- Pag-deploy ng AI Model — Mag-deploy ng mga ML model sa production na may serving infrastructure, A/B testing, monitoring, at automated retraining pipelines.
- Imprastraktura ng Analytics — Mag-set up ng mga BI tool, dashboard, at self-service analytics para sa mga business team na may tamang semantic layer.
Teknolohiya ng Data at AI Stack
Bumubuo kami ng mga data platform gamit ang Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, at Flink para sa processing at orchestration. Para sa storage, nagtatrabaho kami sa Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, at Iceberg. Kasama sa aming ML stack ang MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, at mga custom platform na binuo sa Kubernetes na may suporta sa GPU para sa training at inference.
Para Kanino Ito
Ang serbisyong ito ay para sa mga kumpanyang nangangailangan na bumuo o i-modernize ang kanilang imprastraktura ng data — mula sa mga startup na nagse-set up ng kanilang unang analytics pipeline hanggang sa mga enterprise na nagtatayo ng mga ML platform. Kung nahihirapan ang iyong team sa data silos, hindi maaasahang pipeline, o kahirapan sa pag-deploy ng mga ML model, nagbibigay kami ng kadalubhasaan sa engineering upang malutas ang mga hamong ito.
Aming Proseso
1
Discovery
Assess your data sources, current infrastructure, analytics needs, and ML/AI objectives.
2
Architecture
Design the data platform architecture with pipeline topology, storage layers, and ML infrastructure.
3
Implementation
Build data pipelines, deploy warehouses, configure ML platforms, and set up monitoring.
4
Optimization
Tune query performance, optimize pipeline costs, implement data quality checks, and validate ML models.
5
Operations
Hand off with documentation, train data teams, and provide ongoing support for pipeline reliability.
Teknolohiyang Stack
Data Processing
Apache SparkAirflowdbtFlink
Storage
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platforms
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Mga Industriyang Aming Pinaglilingkuran
E-CommerceFinancial ServicesHealthcareMediaRetailLogisticsTelecomManufacturing
Handa na bang Bumuo ng Iyong Data at AI Platform?
Hayaan ang aming mga data engineer na bumuo ng maaasahang pipeline at ML infrastructure na magpapalit ng iyong data sa isang competitive advantage.
Mga Madalas Itanong
Gumagawa kami ng end-to-end na data pipelines para sa mga ML workflow, kasama ang feature engineering, data labeling pipelines, training data management, feature stores, at automated data quality validation upang matiyak na ang iyong mga modelo ay nabibigyan ng malinis at maaasahang data.
Ang aming mga serbisyo sa data engineering at AI/ML pipeline development ay available sa $30-$50 kada oras, na ang mga rate ay nagbabago batay sa pagiging kumplikado ng iyong data infrastructure at mga kinakailangan sa ML workflow.
Oo, nagpapatupad kami ng mga feature store gamit ang mga tool tulad ng Feast, Tecton, o pasadyang solusyon sa ibabaw ng Redis at BigQuery, na nagbibigay-daan sa inyong ML team na magbahagi, tumuklas, at maghatid ng mga feature nang tuloy-tuloy sa buong training at inference.
Nagpapatupad kami ng awtomatikong pagpapatunay ng data gamit ang Great Expectations o Deequ, pagpapatupad ng schema, pagtukoy ng drift, at statistical profiling sa bawat yugto ng pipeline upang mahuli ang mga isyu sa kalidad ng data bago pa nito mapababa ang pagganap ng modelo.
Oo, bumubuo kami ng kumpletong mga pipeline ng MLOps kasama ang bersyoning ng modelo gamit ang MLflow, awtomatikong mga trigger para sa muling pagsasanay, imprastraktura para sa A/B testing, at paghahatid ng modelo sa Kubernetes na may autoscaling batay sa load ng inference.