100+
云项目
40+
企业客户
99.9%
实现正常运行时间
35%
平均成本降低
服务类别
GCP 分析与 AI 咨询
理想适用
将高级分析与 AI/ML 工作负载相结合，并在统一的 GCP 平台上实现智能决策的组织。
时间表
2 – 4 周
为何选择 MicrocosmWorks 在 GCP 上进行分析和 AI?
现代组织越来越需要在统一平台上实现高级分析和 AI 功能。Google Cloud 独特地将 BigQuery 的分析能力与 Vertex AI 的 ML 功能相结合，让您无需在系统之间移动数据即可从探索性数据分析过渡到生产 ML 模型。我们的顾问设计 GCP 环境，使分析和 AI 工作负载相互补充，共享数据基础设施，同时保持独立扩展。
我们的 GCP 分析和 AI 咨询能力
- 统一数据与 AI 平台 — 设计 BigQuery 分析和 Vertex AI 共享相同数据基础的架构，消除数据孤岛。
- BigQuery ML — 使用 SQL 直接在 BigQuery 中构建和部署 ML 模型，使分析师无需数据科学专业知识即可创建预测模型。
- 特征工程 — 构建特征存储和转换管道，同时服务于批量分析和实时 ML 推理。
- 预测分析 — 使用 GCP 的集成 AI 服务实施预测、异常检测和推荐系统。
- 实时评分 — 部署与流式分析集成的低延迟推理端点，用于实时决策。
- AutoML 与自定义模型 — 指导团队何时使用 AutoML 进行快速实验，以及何时为特殊工作负载进行自定义模型训练。
GCP 特定技术栈
我们结合 BigQuery 进行分析、Vertex AI 进行 ML 生命周期管理、Dataflow 进行特征工程、Cloud Composer 进行编排以及 Pub/Sub 进行实时事件处理。这个集成堆栈使组织能够从数据探索无缝过渡到生产 AI，而无需重新架构其基础设施。
适用对象
此服务面向已超越基本分析并希望将 AI 嵌入其数据工作流程的组织——例如构建推荐引擎、欺诈检测系统、需求预测模型或客户流失预测的公司。如果您需要的分析不仅能报告过去，还能预测未来，我们的 GCP 咨询将使这一转变顺利进行。
我们的流程
1
探索
评估当前的分析成熟度、AI 准备情况、数据质量，并确定具有高价值的预测能力用例。
2
架构设计
设计统一的数据和 AI 架构，包含共享数据层、特征存储和模型服务基础设施。
3
实施
部署分析管道，配置 Vertex AI 环境，构建初始 ML 模型，并与现有工作流程集成。
4
优化
提高模型准确性，降低推理延迟，优化计算成本，并扩大分析覆盖范围。
5
运营
监控模型性能，检测数据漂移，维护管道可靠性，并随着时间推移扩展 AI 能力。
技术栈
AI 与 ML
Vertex AIBigQuery MLAutoMLTensorFlow
分析
BigQueryDataflowLookerDataproc
编排
Cloud ComposerPub/SubCloud FunctionsWorkflows
基础设施
GKECompute EngineCloud StorageCloud Monitoring
我们服务的行业
电子商务金融服务医疗保健制造业电信物流
常见问题
MicrocosmWorks 推荐 BigQuery 用于数据仓库，Vertex AI 用于 ML 运营，Looker 用于 BI 仪表板，Dataflow 用于 ETL，以及 GKE 上的 TPU 或 GPU 实例用于自定义模型训练，从而创建集成的分析到 AI 管道。
GCP 分析和 AI 咨询服务的费用为每小时 25-50 美元，服务范围包括 BigQuery 分析平台设计、Vertex AI 管道开发和 Looker 仪表板实施。
是的，MicrocosmWorks 实现了 Vertex AI Feature Store，用于集中式特征管理，从而实现一致的特征计算，既适用于 BigQuery 中的批处理分析，也适用于实时模型服务，并提供特征监控和漂移检测功能。
当然。我们基于 BigQuery，通过 LookML 模型实施 Looker，并设计语义层，以实现自助分析、嵌入式仪表板以及为遍布您整个组织的业务团队提供受控数据探索。
我们在 GCP 上配置 TPU Pod，使用 JAX 或 TensorFlow 进行大型模型的分布式训练；使用 tf.data 优化数据管道以确保 TPU 持续获得数据；并实施 TPU 切片调度以最大限度地提高利用率，同时控制成本。