مهندسی زیرساخت‌های مدرن؛
از Kubernetes تا هوش مصنوعی
در AcomOps، زیرساخت‌های ابری و مبتنی بر Kubernetes را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنیم، فرایندهای توسعه و استقرار نرم‌افزار را خودکار می‌سازیم و با راهکارهای پایش، امنیت و هوش مصنوعی، به تیم‌های فنی کمک می‌کنیم سرویس‌های پایدارتر و مقیاس‌پذیرتری ارائه دهند.
چه چیزی را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنیم؟
هشت حوزهٔ خدماتی AcomOps از زیرساخت و Kubernetes تا تحویل نرم‌افزار، پایایی، داده و کاربردهای هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. دامنهٔ هر کار با نیاز و محیط مشتری تعیین می‌شود.
مهندسی ابر و زیرساخت
طراحی، پیاده‌سازی و نوسازی زیرساخت‌های Linux، Windows، مجازی‌سازی، ابر و Kubernetes.
مهندسی DevOps و پلتفرم
خودکارسازی ساخت و استقرار نرم‌افزار و ساخت مسیرهای استاندارد روی پلتفرم‌های کانتینری.
SRE و خدمات مدیریت‌شده
تعریف اهداف قابلیت اطمینان، آمادگی تولید و عملیات زیرساخت و Kubernetes.
پایش‌پذیری و مهندسی کارایی
هم‌بسته‌سازی Metrics، Logs و Traces برای فهم رفتار سرویس‌ها و یافتن گلوگاه‌ها.
مهندسی امنیت و DevSecOps
کاهش ریسک با سخت‌سازی زیرساخت، کنترل زنجیره تحویل، هویت و امنیت Kubernetes.
مهندسی پایگاه داده و داده
طراحی و نگهداشت پایگاه داده، پیام‌رسانی و مسیرهای انتقال و تحلیل داده.
FinOps و بهینه‌سازی
تحلیل هزینه و مصرف زیرساخت و تنظیم منابع Cloud و Kubernetes بر اساس بار واقعی.
مهندسی هوش مصنوعی و سیستم‌های هوشمند
طراحی کاربردهای سازمانی AI، اتصال به داده و استقرار و ارزیابی مدل‌ها.
از طراحی کلاستر
تا اجرای پایدار در تولید
Kubernetes بخشی از توان مهندسی اصلی AcomOps است. برای سازمان‌هایی که به اجرای کانتینری نیاز دارند، معماری، استقرار، امنیت و عملیات کلاستر را متناسب با زیرساخت خودشان طراحی می‌کنیم؛ محیط می‌تواند On-Premises، Private Cloud یا Hybrid باشد.
خدمات زیرساخت و Kubernetes ←- 01معماری کلاسترطراحی topology و انتخاب توزیع مناسب
- 02شبکه و ذخیره‌سازیCNI، Ingress، Load Balancing و Storage
- 03استقرار و GitOpsHelm، Argo CD یا Flux در صورت تناسب
- 04امنیت و پایاییدسترسی، policy، backup و بازیابی
- 05عملیات و مشاهده‌پذیریپایش کلاستر، workload و ظرفیت
- 06بهینه‌سازی منابعتحلیل درخواست‌ها، محدودیت‌ها و مصرف
- 07نوسازی برنامهآماده‌سازی سرویس برای محیط کانتینری
از وضعیت فعلی
تا تغییر قابل نگهداشت
ابتدا معماری، محدودیت‌ها و اولویت تیم را بررسی می‌کنیم. سپس گزینه‌ها و trade-offها را روشن می‌سازیم، تغییر را مرحله‌ای اجرا می‌کنیم و مستندات و روش نگهداشت را به تیم منتقل می‌کنیم.
نحوه همکاری با AcomOps ←کاربرد AI را
برای محیط واقعی بسازید.
از دستیار دانش و RAG تا پردازش سند و workflow هوشمند؛ کاربرد را به داده و فرایند سازمان وصل می‌کنیم و کیفیت، امنیت و هزینه را می‌سنجیم. زیرساخت کامل اجرای AI را هم با Kubernetes، Kubeflow و GPU، متناسب با workload طراحی و پیاده‌سازی می‌کنیم.
خدمات مهندسی AI سازمانی● HUMAN REVIEW ENABLED
برای طراحی یا بهبود زیرساخت برنامه دارید؟
معماری فعلی، مسئله و محدودیت‌های فنی را مطرح کنید تا درباره دامنه مناسب مهندسی گفت‌وگو کنیم.