Big Data: DataOps и MLOps

  • Улучшаем взаимодействие с базами данных и биг дата, внедряем DataOps и MLOps
  • Помогаем безопасно хранить и обрабатывать данные
  • Оптимизируем СУБД под бизнес-требования
  • Обучаем и интегрируем модели Machine Learning для эффективной работы с большими массивами данных
Получить консультацию
Robot Core 24/7 Big Data

Примеры оптимизации использования Big Data

Оптимизация хранения
Проведём аудит СУБД и поможем повысить производительность процессов с помощью оптимизации хранения данных.
Анализ данных
Поможем “выжать” максимум из необходимых бизнесу данных. Сможете обоснованно принимать важные коммерческие решения.
Поддержка
Создаем отказоустойчивые системы и гарантируем их работу на 100%. Поддерживаем ваши СУБД и минимизируем downtime.

DataOps-сопровождение

Поддерживаем и ускоряем ваши процессы обработки данных. Обеспечиваем стабильность инфраструктуры для работы с данными, чтобы ваша компания оперативно получала всю необходимую информацию о внутренних процессах.

В чем помогает DataOps

one

Забудете про сбои и нехватку ресурсов в инфраструктуре

two

Запустите стабильный процесс деплоя и быстрого обновления отчетов

three

Сможете быстро подключать новые источники данных

four

Сможете эффективно контролировать качество данных

Хотите узнать подробнее про услугу DataOps?

Оставьте свой номер телефона, и наш менеджер расскажет подробнее, подберет план работ под ваши задачи и рассчитает стоимость

Узнать больше
Cloud

MLOps

Решаем бизнес-задачи, которые требуют обработки огромных объемов данных. Обучаем и интегрируем модели машинного обучения, которые помогают автоматизировать процессы вашего бизнеса с высокой степенью надежности.

В чем помогает MLOps

one

Связывает аналитиков и операционные команды — ускоряет процесс разработки и развертывания

two

Включает непрерывный мониторинг производительности моделей для их актуальности и эффективности

three

Позволяет легко обрабатывать большие объемы данных и управлять большим числом моделей

four

Уменьшает вероятность ошибок, повышает прозрачность проектов и оптимизирует ресурсы

Как внедряем MLOps

Определяем бизнес-идею
Обучаем модель
Тестируем
Внедряем модель

Технологии для оптимизации Big Data

Наши эксперты разработали комплексный подход к DataOps и MLOps и применяют современные инструменты для работы с данными.
SQL line

PostgreSQL

postgreSQL

MySQL

MySQL

Oracle

Oracle

MS SQL Server

MsSQL
NoSQL line

Mongodb

Mongodb

Redis

Redis

Apache HBase

Apache Hbase

Apache CouchDB

Apache Couch

Neo4j

Neo4j

RavenDB

RavenDB

OrientDB

OrientDB

DynamoDB

DynamoDB

HyperTable

HyperTable

Hadoop

Hadoop

Spark

Spark

Kafka

Kafka

Rabbitmq

Rabbitmq

Elasticsearch

Elasticsearch

Memcached

Memcached

Sphinx

Sphinx

Цены на услуги DataOps

Стоимость проектов индивидуальна — все зависит от конечных задач, утвержденных с вами

Примеры завершенных проектов:

  • Небольшой интернет-магазин
  • B2С-маркетплейс в стадии активной разработки
  • Крупная логистическая компания
  • FinTech с гео-распределенной инфраструктурой
Task

Задача:

Разработать и внедрить новую архитектуру совместно с инжерерами заказчика

Price
Состав проекта:
  • 2+ виртуальных машин в облаке
  • Managed сервис PostgreSQL
  • 2 проекта (сайт, API)
  • CI/CD для автоматического деплоя
  • Балансировка нагрузки
  • Стек: Nginx, PostgreSQL, Redis, PHP, Node.js, Docker, GitLab
Task

Задача:

Улучшить отказоустойчивость, развернуть Kubernetes и настроить CI/CD с динамическими окружениями

Price
Состав проекта:
  • 2 кластера Kubernetes и PostgreSQL в облаке
  • Балансировщики нагрузки
  • 10+ репозиториев
  • Сервис защиты от DDOS-атак
  • Динамические окружения (Dev, Stage, Prod)
  • CI/CD на Gitlab
  • Стек: Gitlab, Docker, Kubernetes, React, PHP, Redis, PostgreSQL, EFK, Prometheus, Grafana, Helm, S3, CloudFlare
Task

Задача:

Внедрить решения для обработки Big Data с использование LLM и ML, организовать отказоустойчивую инфраструктуру на базе AWS и Kubernetes

Price
Состав проекта:
  • Многозональная инфраструктура в AWS
  • Балансировщики нагрузки
  • 15+ репозиториев
  • CDC на базе Kafka + Spark для обработки данных
  • AWS EKS+RDS
  • CI/CD, автоматизация масштабирования
  • Стек: AWS, Olama, Kubernetes, Kafka, Spark, GreenPlum, Oracle Database, ClickHouse, GitLab, Python, Loki, Prometheus, Grafana, Helm, S3, GoLang, PostgreSQL
Task

Задача:

Запустить сервис, развернуть инфраструктуру, настроить CI/CD-процессы, сократить Time-To-Market. Поддержка 24/7 с порогом SLA 99.5%

Price
Состав проекта:
  • Настройка инфраструктуры между двумя дата-центрами
  • 120+ виртуальных машин
  • СУБД и различных хранилища (базы данных, брокеры очередей, S3)
  • Элемены гибридной облачной инфраструктуры
  • 3 отказоустойчивых кластера Kubernetes (Dev, Stage, Prod)
  • Микросервисная архитектура с 750+ приложениями
  • Полная автоматизация CI/CD (+автотесты)
  • Стек: Nginx, PostgreSQL, Redis, Minio, Java, React, Flutter, ArgoCD, GitLab, Kubernetes, Dynatrace, Grafana

Небольшой интернет-магазин

Задача: Разработать и внедрить новую архитектуру совместно с инжерерами заказчика

от 500 000 ₸/мес

  • 2+ виртуальных машин в облаке
  • Managed сервис PostgreSQL
  • 2 проекта (сайт, API)
  • CI/CD для автоматического деплоя
  • Балансировка нагрузки
  • Стек: Nginx, PostgreSQL, Redis, PHP, Node.js, Docker, GitLab

B2С-маркетплейс в стадии активной разработки

Задача: Улучшить отказоустойчивость, развернуть Kubernetes и настроить CI/CD с динамическими окружениями

от 1 200 000 ₸/мес

Что входит в стоимость:

  • 2 кластера Kubernetes и PostgreSQL в облаке
  • Балансировщики нагрузки
  • 10+ репозиториев
  • Сервис защиты от DDOS-атак
  • Динамические окружения (Dev, Stage, Prod)
  • CI/CD на Gitlab
  • Стек: Gitlab, Docker, Kubernetes, React, PHP, Redis, PostgreSQL, EFK, Prometheus, Grafana, Helm, S3, CloudFlare

Крупная логистическая компания

Задача: Внедрить решения для обработки Big Data с использованием LLM и ML, организовать отказоустойчивую инфраструктуру на базе AWS и Kubernetes

от 2 800 000 ₸/мес

Что входит в стоимость:

  • Многозональная инфраструктура в AWS
  • Балансировщики нагрузки
  • 15+ репозиториев
  • CDC на базе Kafka + Spark для обработки данных
  • AWS EKS+RDS
  • CI/CD, автоматизация масштабирования
  • Стек: AWS, Olama, Kubernetes, Kafka, Spark, GreenPlum, Oracle Database, ClickHouse, GitLab, Python, Loki, Prometheus, Grafana, Helm, S3, GoLang, PostgreSQL

FinTech с гео-распределенной инфраструктурой

Задача: Запустить сервис, развернуть инфраструктуру, настроить CI/CD-процессы, сократить Time-To-Market и взять на поддержку

от 4 000 000 ₸/мес

Что входит в стоимость:

  • Настройка инфраструктуры между двумя дата-центрами
  • 120+ виртуальных машин
  • СУБД и различных хранилища (базы данных, брокеры очередей, S3)
  • Элемены гибридной облачной инфраструктуры
  • 3 отказоустойчивых кластера Kubernetes (Dev, Stage, Prod)
  • Микросервисная архитектура с 750+ приложениями
  • Полная автоматизация CI/CD (+автотесты)
  • Стек: Nginx, PostgreSQL, Redis, Minio, Java, React, Flutter, ArgoCD, GitLab, Kubernetes, Dynatrace, Grafana
×

6 причин довериться нам

Почему выгоднее привлечь нас, чем внутренние команды или дополнительных специалистов

Стоимость часов команды

Дополнительные задачи для штатных сотрудников не проходят без последствий. Качество их работы снижается, а недовольство растет. Мы же предлагаем экспертизу целого IT-отдела с гарантиями по SLA по цене 1 Senior-специалиста

Ключевые навыки

Штатные инженеры обычно сосредоточены на чем-то одном, а у нас есть 10+ компетенций в DevOps, Cloud, DBA, HighLoad и администрировании различных систем

Время работы

Инхаус-специалисты работают с 9:00 до 18:00 и реагируют на инциденты в течение часа. Мы же доступны 24/7 и 365 дней в году и реагируем до 15 минут

Скрытые издержки

Инхаус-команды часто выбирают «привычное» вместо «лучшего». У наших инженеров опыт шире любых команд и нет ограничений, а значит нас ничего не сдерживает от выбора оптимальных решений для вашего бизнеса

Скрытые выгоды

Команды на аутсорсе выводят продукты на рынок куда быстрее, чем внутренние. Нам не надо «срабатываться», долго проверять гипотезы и создавать процессы — остается только адаптировать и внедрить свой опыт

Управленческие издержки

Если IT — не ваше основное направление, то создавать свою команду инженеров и управлять ей — трудозатратно и не выгодно

Проекты наших DevOps специалистов

Сервис поиска специалистов Naimi.kz обратился с конкретной задачей — провести аудит парка физических серверов, так как были проблемы c доступностью приложения.
Kaspi Bank приходил к нам с конкретной задачей — отделить инфраструктуру в связи с выделением страхового подразделения в отдельный субъект — АО Страховая Компания «Basel».
Холдинг хотел построить отказоустойчивую платформу для развертывания приложений и перевести все процессы разработки ПО на более современные технологии.

Сколько стоит оптимизация Big Data

Закажите бесплатную консультацию, и наш менеджер предложит варианты под ваши задачи

Заказать