Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Data & AI
Veri Mühendisliği & AI/ML Hizmetleri
Veri mühendisliği ve AI/ML hizmetleri; veri işlem hatları, veri ambarları, lakehouse mimarileri ve bulut sağlayıcıları üzerinde makine öğrenimi platformu kurulumunu içerir.
Başlayın75+
Oluşturulan Veri İşlem Hatları
45%
Ortalama Maliyet Tasarrufu
10PB+
İşlenen Veri
99.5%
Model Doğruluğu
Hizmet Kategorisi
Veri Mühendisliği ve AI
İdeal İçin
Veri işlem hatları, veri ambarları, ML platformları kuran veya analitik ve AI için veri altyapılarını modernleştirmesi gereken şirketler.
Zaman Çizelgesi
4 – 12 hafta
Veri Mühendisliği ve AI/ML İçin Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
Veri, ancak güvenilir bir şekilde aktığında, doğru şekilde dönüştürüldüğünde ve doğru zamanda doğru sistemlere ulaştığında değerlidir. Veri mühendisliği ekibimiz, kuruluşunuzun veriye dayalı 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 – kurar.
Veri Mühendisliği ve AI/ML Yeteneklerimiz
- Veri İşlem Hattı Geliştirme — Her ölçekte veriyi işleyen Airflow, dbt, Spark veya bulut yerel hizmetlerini kullanarak güvenilir ETL/ELT işlem hatları oluşturun.
- Veri Ambarı ve Lakehouse — Doğru modelleme ve yönetişim ile Snowflake, BigQuery, Redshift veya Databricks üzerinde modern veri platformları tasarlayın.
- Gerçek Zamanlı Akış — Gerçek zamanlı analizler ve ML özellik sunumu için Kafka, Kinesis veya Pub/Sub kullanarak olay tabanlı mimariler uygulayın.
- ML Platform Kurulumu — Deney takibi, model kayıtları, özellik mağazaları ve otomatik eğitim işlem hatları ile MLOps platformları oluşturun.
- Veri Kalitesi ve Yönetişimi — Güvenilir, uyumlu veriler için veri kalitesi kontrolleri, soy ağacı takibi, kataloglama ve erişim kontrolleri uygulayın.
- AI Model Dağıtımı — Hizmet altyapısı, A/B testi, izleme ve otomatik yeniden eğitim işlem hatları ile ML modellerini üretime dağıtın.
- Analitik Altyapısı — İş ekipleri için uygun anlamsal katmanlarla BI araçları, gösterge tabloları ve self-servis analitik kurulumu yapın.
Veri ve AI Teknoloji Yığını
Veri platformlarını işleme ve orkestrasyon için Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka ve Flink kullanarak inşa ediyoruz. Depolama için Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake ve Iceberg ile çalışıyoruz. ML yığınımızda MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ve eğitim ile çıkarım için GPU desteğiyle Kubernetes üzerinde oluşturulmuş özel platformlar bulunmaktadır.
Bu Hizmet Kimler İçin?
Bu hizmet, veri altyapılarını kurması veya modernleştirmesi gereken şirketler için tasarlanmıştır — ilk analitik işlem hatlarını 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 altyapınızı, analitik ihtiyaçlarınızı ve ML/AI hedeflerinizi değerlendirin.
2
Mimari
İşlem hattı topolojisi, depolama katmanları ve ML altyapısı ile veri platformu mimarisini tasarlayın.
3
Uygulama
Veri işlem hatları oluşturun, veri ambarlarını dağıtın, ML platformlarını yapılandırın ve izlemeyi kurun.
4
Optimizasyon
Sorgu performansını ayarlayın, işlem hattı maliyetlerini optimize edin, veri kalitesi kontrolleri uygulayın ve ML modellerini doğrulayın.
5
Operasyonlar
Dokümantasyon ile devir teslim yapın, veri ekiplerini eğitin ve işlem hattı güvenilirliği için sürekli destek sağlayın.
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 Kurmaya 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.