Die meisten Bedrock-Piloten enden vor der Produktion.
Ein Prototyp auf Bedrock ist schnell gebaut. Bevor man sich auf ihn verlassen kann, braucht der Agent Daten mit Governance, Zugriffsregeln über IAM und Lake Formation sowie Monitoring.
- Daten verteilt über S3-Buckets, Redshift und Quellsysteme
- Ein Bedrock-Prototyp, der nie an Live-Daten angebunden wurde
- Fragen zu Zugriff und Audit kommen erst am Ende auf
- Kein Team mit Kapazität für Aufbau und Betrieb
Gebaut in Ihrem AWS-Konto.
Wir bauen den Teil des Lakehouse, den der Use Case braucht, auf S3 und Apache Iceberg, mit Governance über Lake Formation.
- S3, Apache Iceberg und Glue
- Streaming mit MSK, Kinesis und EventBridge
- Athena und Redshift für Analytics
Wir bauen KI-Agenten, RAG und Document Intelligence auf Amazon Bedrock, angebunden an Ihre Daten mit Governance.
- Amazon Bedrock mit Claude
- Retrieval und Document Intelligence
- Evaluierung und menschliche Freigabe
Intelligent DataOps hält alles am Laufen, wobei Engineers jede Änderung in Produktion prüfen.
- Monitoring mit CloudWatch und Lineage
- Datenqualitätsprüfungen und Runbooks
- Korrekturen als Pull Requests vorgeschlagen
Vom Kick-off bis zu Ihrem ersten Use Case in Produktion auf AWS.
Events pro Tag, verarbeitet auf AWS-Architekturen.
Datensätze in Apache Iceberg.
Ergebnisse in Produktion
Amazon Bedrock
Amazon S3
Apache Iceberg
AWS Glue
AWS Lake Formation
Amazon OpenSearch Service
Amazon MSK
Amazon ECS
AWS Lambda
Amazon DynamoDB
Amazon CloudWatch
Anthropic Claude
Häufige Fragen
Läuft alles in unserem AWS-Konto?+
Ja. Daten, Agenten und Infrastruktur laufen in Ihrem AWS-Konto, unter Ihren IAM-Kontrollen.
Können wir Claude auf Amazon Bedrock nutzen?+
Ja. Claude ist auf Amazon Bedrock verfügbar, sodass der Agent in Ihrem Konto unter Ihren bestehenden AWS-Kontrollen läuft.
Brauchen wir vor dem Start ein Lakehouse?+
Nein. Wir bauen den Teil des Lakehouse, den der erste Use Case braucht, und erweitern es von dort aus.
Wie sorgen Sie für verlässliche Antworten?+
Jeder Workflow kommt mit Evaluierung der Antwortqualität, Quellenangaben und Monitoring. Folgenreiche Aktionen brauchen eine menschliche Freigabe.
Was passiert nach dem Sprint?+
Sie können ihn selbst betreiben, mit einem Build erweitern oder mit Managed von uns betreiben lassen.
Bringen Sie Ihren ersten Use Case auf AWS in Produktion.
Nennen Sie uns den Use Case und was Sie auf AWS betreiben.