75+
构建的数据管道
45%
平均成本节约
10PB+
处理的数据量
99.5%
模型准确性
服务类别
AWS 数据和 AI 工程
理想适用
寻求在 AWS 上构建分析平台、ML 管道或 GenAI 功能的数据驱动型公司。
时间表
4 – 10 周
为什么选择 MicrocosmWorks 进行 AWS 数据和 AI 合作？
AWS 提供最广泛的数据和 ML 服务，但选择正确的服务并有效连接它们需要深厚的专业知识。我们在 AWS 上设计端到端数据平台——从摄取管道和数据湖到使用 SageMaker 进行模型训练和实时推理端点——所有这些都具备适当的治理和成本控制。
我们的 AWS 数据和 AI 能力
- 数据湖架构 — 设计基于 S3 的数据湖，利用 Lake Formation 治理、Glue 目录和 Athena 进行无服务器分析。
- ETL 管道开发 — 使用 Glue、Step Functions 和 Kinesis 构建可扩展的数据管道，用于批处理和实时数据处理。
- SageMaker ML 平台 — 设置端到端 ML 工作流：使用 SageMaker 进行数据标注、模型训练、超参数调优和模型部署。
- 实时 ML 推理 — 将模型部署为实时端点、批处理转换作业或具备自动扩展和 A/B 测试的无服务器推理。
- 数据治理 — 在整个数据平台实施数据质量检查、血缘跟踪、访问控制和合规性标签。
- GenAI 集成 — 将 Bedrock 基础模型和定制微调模型与 RAG 模式集成到生产应用程序中。
AWS 专属技术栈
我们基于 AWS 的数据生态系统进行构建：使用 S3 和 Lake Formation 进行存储，Glue 和 Kinesis 进行处理，Redshift 和 Athena 进行分析，SageMaker 进行 ML，以及 Bedrock 进行生成式 AI——所有这些都由 Step Functions 编排，并通过 CloudWatch 和 SageMaker Model Monitor 进行监控。
适用对象
寻求在 AWS 上构建分析平台、ML 管道或 GenAI 功能的数据驱动型公司。无论您是刚开始数据之旅，还是正在扩展现有的 ML 运营，我们都能提供架构专业知识，以最大化您的数据投资回报。
我们的流程
1
数据评估
清点数据源，评估质量，定义分析需求，并识别 ML 机会。
2
平台架构
设计数据湖架构、管道拓扑、ML 工作流和治理框架。
3
管道实施
构建摄取管道、转换作业、数据质量检查和目录管理。
4
ML 开发
训练模型，优化超参数，部署推理端点，并实施监控。
5
生产运维
建立 MLOps 实践，数据管道监控，模型再训练触发器和成本治理。
技术栈
数据与存储
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML 与 AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
流处理与 ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
治理
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
我们服务的行业
金融科技医疗保健零售广告技术物流制造业
常见问题
MicrocosmWorks 专门提供 SageMaker 用于模型训练和部署，Glue 和 EMR 用于 ETL，Redshift 和 Athena 用于分析，Kinesis 用于流处理，以及 Step Functions 用于 ML 流水线编排，涵盖整个数据工程生命周期。
AWS SageMaker 和数据工程咨询服务每小时收费 $30-$50，涵盖模型训练管道设置、端点部署、特征存储，以及与您现有数据基础设施的集成。
是的，我们使用 SageMaker Pipelines 构建生产级 ML 流水线，其中包含自动化数据预处理、分布式训练、超参数调优、模型评估、模型注册以及带有实时和批量推理端点的 A/B 测试部署。
当然可以。MicrocosmWorks 设计包含 Glue 爬网程序、ETL 作业和数据目录的基于 S3 的数据湖，实施 Lake Formation 用于治理，并构建直接馈送到 SageMaker 训练作业的特征工程管道。
当然可以。MicrocosmWorks 设计包含 Glue 爬网程序、ETL 作业和数据目录的基于 S3 的数据湖，实施 Lake Formation 用于治理，并构建直接馈送到 SageMaker 训练作业的特征工程管道。
是的，我们使用 Deep Learning Containers 在 SageMaker 上部署定制和开源 LLM，为大型模型配置带模型并行的推理端点，并与 AWS Bedrock 集成，以实现结合专有模型和基础模型的混合架构。