Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Data & AI
Veri Mühendisliği ve AI/ML Hizmetleri
Veri işlem hatları, veri ambarları, lakehouse mimarileri ve bulut sağlayıcıları üzerinde makine öğrenimi platformu kurulumunu içeren veri mühendisliği ve AI/ML hizmetleri.
Başlayın10+
Oluşturulan Veri İşlem Hatları
45%
Ortalama Maliyet Tasarrufu
1TB+
İşlenen Veri
99.5%
Model Doğruluğu
Hizmet Kategorisi
Veri Mühendisliği ve AI
İdeal İçin
Veri işlem hatları, veri ambarları, ML platformları oluşturan veya analitik ve AI için veri altyapısını modernize etmesi gereken şirketler.
Zaman Çizelgesi
4 – 12 hafta
Veri Mühendisliği ve AI/ML için Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
Veri, yalnızca güvenilir bir şekilde aktığında, doğru şekilde dönüştürüldüğünde ve doğru zamanda doğru sistemlere ulaştığında değerlidir. Veri mühendisliği ekibimiz, kuruluşunuzun veri odaklı kararlar almasını ve AI modellerini AWS, GCP veya Azure üzerinde büyük ölçekte dağıtmasını sağlayan temel altyapıyı — işlem hatları, veri ambarları, lakehouse'lar ve ML platformları — inşa eder.
Veri Mühendisliği ve AI/ML Yeteneklerimiz
- Veri İşlem Hattı Geliştirme — Her ölçekte veriyi işleyen güvenilir ETL/ELT işlem hatlarını Airflow, dbt, Spark veya bulut yerel hizmetlerini kullanarak oluşturma.
- Veri Ambarı ve Lakehouse — Snowflake, BigQuery, Redshift veya Databricks üzerinde doğru modelleme ve yönetişim ile modern veri platformları tasarlama.
- Gerçek Zamanlı Akış — Gerçek zamanlı analitik ve ML özellik sunumu için Kafka, Kinesis veya Pub/Sub kullanarak olay tabanlı mimariler uygulama.
- ML Platform Kurulumu — Deney takibi, model kayıtları, özellik mağazaları ve otomatik eğitim işlem hatları ile MLOps platformları oluşturma.
- Veri Kalitesi ve Yönetişimi — Güvenilir, uyumlu veriler için veri kalitesi kontrolleri, soy ağacı takibi, kataloglama ve erişim kontrolleri uygulama.
- AI Model Dağıtımı — ML modellerini üretim ortamına sunum altyapısı, A/B testi, izleme ve otomatik yeniden eğitim işlem hatları ile dağıtma.
- Analitik Altyapısı — İş ekipleri için uygun semantik katmanlarla BI araçları, gösterge panoları ve self-servis analitik kurma.
Veri ve AI Teknoloji Yığını
Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka ve Flink'i işleme ve orkestrasyon için kullanarak veri platformları inşa ediyoruz. Depolama için Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake ve Iceberg ile çalışıyoruz. ML yığınımız, eğitim ve çıkarım için GPU desteğiyle Kubernetes üzerinde inşa edilmiş MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ve özel platformları içerir.
Kimler İçin
Bu hizmet, veri altyapılarını kurma veya modernize etme ihtiyacı olan şirketler içindir — ilk analitik işlem hattını kuran startup'lardan ML platformları oluşturan kurumsal şirketlere kadar. Ekibiniz veri siloları, güvenilmez işlem hatları veya ML modellerini dağıtma zorluklarıyla mücadele ediyorsa, bu zorlukları çözmek için mühendislik uzmanlığı sağlıyoruz.
Sürecimiz
1
Keşif
Veri kaynaklarınızı, mevcut altyapıyı, analitik ihtiyaçlarını ve ML/AI hedeflerini değerlendirme.
2
Mimari
Veri platformu mimarisini işlem hattı topolojisi, depolama katmanları ve ML altyapısıyla tasarlama.
3
Uygulama
Veri işlem hatlarını oluşturma, veri ambarlarını dağıtma, ML platformlarını yapılandırma ve izlemeyi kurma.
4
Optimizasyon
Sorgu performansını ayarlama, işlem hattı maliyetlerini optimize etme, veri kalitesi kontrolleri uygulama ve ML modellerini doğrulama.
5
Operasyonlar
Dokümantasyon ile devretme, veri ekiplerini eğitme ve işlem hattı güvenilirliği için sürekli destek sağlama.
Teknoloji Yığını
Veri İşleme
Apache SparkAirflowdbtFlink
Depolama
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platformları
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Akış
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
E-TicaretFinansal HizmetlerSağlıkMedyaPerakendeLojistikTelekomünikasyonÜretim
Veri ve AI Platformunuzu Oluşturmaya Hazır mısınız?
Veri mühendislerimizin, verilerinizi rekabet avantajına dönüştürecek güvenilir işlem hatları ve ML altyapısı kurmasına izin verin.
Sıkça Sorulan Sorular
Modellerinizin temiz ve güvenilir verilerle beslenmesini sağlamak amacıyla; özellik mühendisliği (feature engineering), veri etiketleme işlem hatları, eğitim verisi yönetimi, özellik depoları (feature stores) ve otomatik veri kalitesi doğrulama dahil olmak üzere ML iş akışları için uçtan uca veri işlem hatları kuruyoruz.
Veri mühendisliği ve AI/ML pipeline geliştirme hizmetlerimiz $30-$50/saat fiyatla sunulmaktadır. Fiyatlar, veri altyapınızın karmaşıklığına ve ML iş akışı gereksinimlerinize göre değişiklik göstermektedir.
Evet, Feast, Tecton gibi araçlar veya Redis ve BigQuery üzerinde özel çözümler kullanarak feature store'lar uyguluyoruz; bu sayede ML ekibinizin training ve inference süreçleri boyunca özellikleri tutarlı bir şekilde paylaşmasını, keşfetmesini ve sunmasını sağlıyoruz.
Model performansını düşürmeden önce veri kalitesi sorunlarını yakalamak için, pipeline'ın her aşamasında Great Expectations veya Deequ kullanarak otomatik veri doğrulama, şema zorlaması, kayma tespiti ve istatistiksel profilleme uyguluyoruz.
Evet, MLflow ile model sürümleme, otomatik yeniden eğitim tetikleyicileri, A/B test altyapısı ve çıkarım yüküne göre otomatik ölçeklendirme ile Kubernetes üzerinde model sunumu dahil olmak üzere eksiksiz MLOps işlem hatları oluşturuyoruz.