75+
已构建数据管道
45%
平均成本节省
10PB+
已处理数据量
99.5%
模型准确率
服务类别
数据工程与 AI
理想适用
适用于需要构建数据管道、数据仓库、ML 平台的公司，或需要为分析和 AI 现代化数据基础设施的公司。
时间表
4 – 12 周
为何选择 MicrocosmWorks 的数据工程与 AI/ML 服务？
数据只有可靠地流动、正确地转换并在正确的时间到达正确的系统时，才具有价值。我们的数据工程团队构建基础架构——数据管道、数据仓库、湖仓和 ML 平台——使您的组织能够在 AWS、GCP 或 Azure 上大规模制定数据驱动的决策并部署 AI 模型。
我们的数据工程与 AI/ML 能力
- 数据管道开发 — 使用 Airflow, dbt, Spark 或云原生服务构建可靠的 ETL/ELT 管道，处理任何规模的数据。
- 数据仓库与湖仓 — 在 Snowflake, BigQuery, Redshift 或 Databricks 上设计现代数据平台，具备适当的数据建模和治理。
- 实时流处理 — 使用 Kafka, Kinesis 或 Pub/Sub 实现事件驱动架构，用于实时分析和 ML 特征服务。
- ML 平台设置 — 构建 MLOps 平台，具备实验跟踪、模型注册、特征存储和自动化训练管道。
- 数据质量与治理 — 实施数据质量检查、血缘跟踪、数据目录和访问控制，以确保数据可信且合规。
- AI 模型部署 — 将 ML 模型部署到生产环境，包括服务基础设施、A/B 测试、监控和自动化再训练管道。
- 分析基础设施 — 为业务团队设置 BI 工具、仪表盘和自助服务分析，并提供适当的语义层。
数据与 AI 技术栈
我们使用 Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka 和 Flink 构建数据平台，用于处理和编排。在存储方面，我们与 Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake 和 Iceberg 合作。我们的 ML 技术栈包括 MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI，以及在 Kubernetes 上构建并支持 GPU 进行训练和推理的自定义平台。
适用对象
此服务适用于需要构建或现代化其数据基础设施的公司——从建立首个分析管道的初创公司，到构建 ML 平台的企业。如果您的团队面临数据孤岛、不可靠的数据管道或部署 ML 模型困难等问题，我们提供工程专业知识来解决这些挑战。
我们的流程
1
发现
评估您的数据源、现有基础设施、分析需求和 ML/AI 目标。
2
架构设计
设计数据平台架构，包括管道拓扑、存储层和 ML 基础设施。
3
实施
构建数据管道、部署数据仓库、配置 ML 平台并设置监控。
4
优化
优化查询性能、降低管道成本、实施数据质量检查并验证 ML 模型。
5
运维
交付文档、培训数据团队，并为管道可靠性提供持续支持。
技术栈
数据处理
Apache SparkAirflowdbtFlink
存储
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML 平台
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
流处理
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
我们服务的行业
电子商务金融服务医疗保健媒体零售物流电信制造业
常见问题
我们为 ML 工作流构建端到端数据管道，包括特征工程、数据标注管道、训练数据管理、特征存储以及自动化数据质量验证，以确保您的模型获得干净、可靠的数据。
我们的数据工程和 AI/ML 流水线开发服务价格为 $30-$50/小时，具体费率会根据您的数据基础设施和 ML 工作流要求的复杂程度而有所不同。
是的，我们使用 Feast、Tecton 等工具，或基于 Redis 和 BigQuery 的定制解决方案来实现特征存储，使您的 ML 团队能够在训练和推理之间一致地共享、发现和提供特征。
我们通过在管道的每个阶段实施自动化数据验证（使用 Great Expectations 或 Deequ）、模式强制、漂移检测和统计分析，从而在数据质量问题降低模型性能之前捕获它们。
是的，我们构建完整的 MLOps 管道，包括使用 MLflow 进行模型版本控制、自动化再训练触发器、A/B 测试基础设施，以及在 Kubernetes 上进行模型服务，并根据推理负载进行自动扩展。