Назад до центру розробки
Cloud Data & AI
Data Engineering та AI/ML Сервіси
Сервіси з Data Engineering та AI/ML, що включають Data Pipelines, Data Warehouses, Lakehouse архітектури та налаштування Machine Learning Platform на Cloud Providers.
Почати75+
Побудовано Data Pipelines
45%
Середня економія витрат
10PB+
Оброблено даних
99.5%
Точність моделі
Категорія послуг
Data Engineering та AI
Ідеально для
Компанії, що створюють Data Pipelines, Data Warehouses, ML Platforms або потребують модернізації Data Infrastructure для Analytics та AI.
Термін
4 – 12 тижнів
Чому обирати MicrocosmWorks для Data Engineering та AI/ML?
Дані цінні лише тоді, коли вони надійно надходять, правильно трансформуються та досягають потрібних систем у потрібний час. Наша команда Data Engineering створює базову інфраструктуру — Pipelines, Warehouses, Lakehouses та ML Platforms — що дозволяє вашій організації приймати Data-Driven Decisions та розгортати AI моделі у масштабі на AWS, GCP або Azure.
Наші можливості в Data Engineering та AI/ML
- Data Pipeline Development — Створення надійних ETL/ELT Pipelines за допомогою Airflow, dbt, Spark або Cloud-Native Services, які обробляють дані в будь-якому масштабі.
- Data Warehouse & Lakehouse — Архітектура сучасних Data Platforms на Snowflake, BigQuery, Redshift або Databricks з належним Modeling та Governance.
- Real-Time Streaming — Впровадження Event-Driven Architectures за допомогою Kafka, Kinesis або Pub/Sub для Real-Time Analytics та ML Feature Serving.
- ML Platform Setup — Створення MLOps Platforms з Experiment Tracking, Model Registries, Feature Stores та автоматизованими Training Pipelines.
- Data Quality & Governance — Впровадження Data Quality Checks, Lineage Tracking, Cataloging та Access Controls для Trusted, Compliant даних.
- AI Model Deployment — Розгортання ML моделей у Production із Serving Infrastructure, A/B Testing, Monitoring та автоматизованими Retraining Pipelines.
- Analytics Infrastructure — Налаштування BI Tools, Dashboards та Self-Service Analytics для бізнес-команд з відповідними Semantic Layers.
Технологічний стек для даних та AI
Ми створюємо Data Platforms, використовуючи Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka та Flink для Processing та Orchestration. Для Storage ми працюємо з Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake та Iceberg. Наш ML Stack включає MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI та Custom Platforms, побудовані на Kubernetes з підтримкою GPU для Training та Inference.
Для кого це
Ця послуга призначена для компаній, яким потрібно побудувати або модернізувати свою Data Infrastructure — від стартапів, що налаштовують свій перший Analytics Pipeline, до великих підприємств, що створюють ML Platforms. Якщо ваша команда стикається з Data Silos, ненадійними Pipelines або труднощами з розгортанням ML моделей, ми надаємо Engineering Expertise для вирішення цих проблем.
Наш процес
1
Виявлення потреб
Оцінка ваших Data Sources, поточної Infrastructure, Analytics Needs та ML/AI Objectives.
2
Архітектура
Розробка архітектури Data Platform з Pipeline Topology, Storage Layers та ML Infrastructure.
3
Реалізація
Побудова Data Pipelines, розгортання Data Warehouses, налаштування ML Platforms та встановлення Monitoring.
4
Оптимізація
Налаштування Query Performance, оптимізація Pipeline Costs, впровадження Data Quality Checks та валідація ML Models.
5
Експлуатація
Передача з Documentation, навчання Data Teams та надання постійної підтримки для Pipeline Reliability.
Технологічний стек
Обробка даних
Apache SparkAirflowdbtFlink
Зберігання
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platforms
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Стрімінг
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Індустрії, які ми обслуговуємо
Електронна комерціяФінансові послугиОхорона здоров'яМедіаРоздрібна торгівляЛогістикаТелекомунікаціїВиробництво
Готові створити свою Data & AI Platform?
Дозвольте нашим Data Engineers побудувати надійні Pipelines та ML Infrastructure, які перетворять ваші дані на Competitive Advantage.
Часті запитання
Ми створюємо наскрізні конвеєри даних для робочих процесів ML, включно з інженерією ознак, конвеєрами розмітки даних, управлінням навчальними даними, сховищами ознак та автоматизованою валідацією якості даних, щоб гарантувати, що ваші моделі отримують чисті, надійні дані.
Наші послуги data engineering та розробки конвеєрів AI/ML доступні за ціною $30-$50 за годину, причому тарифи варіюються залежно від складності вашої інфраструктури даних та вимог до ML-робочих процесів.
Так, ми впроваджуємо сховища ознак, використовуючи такі інструменти як Feast, Tecton, або індивідуальні рішення на базі Redis та BigQuery, що дозволяє вашій команді ML ділитися, знаходити та надавати ознаки послідовно під час навчання та виведення даних.
Ми впроваджуємо автоматизовану перевірку даних за допомогою Great Expectations або Deequ, забезпечення схеми, виявлення дрейфу та статистичне профілювання на кожному етапі конвеєра, щоб виявити проблеми з якістю даних до того, як вони погіршать продуктивність моделі.
Так, ми створюємо повні конвеєри MLOps, включно з версіонуванням моделей за допомогою MLflow, автоматизованими тригерами для перенавчання, інфраструктурою для A/B тестування та розгортанням моделей на Kubernetes з автомасштабуванням на основі навантаження виведення.