Wir führen unsere Kunden effektiv durch die risikoreiche und kostspielige Reise der Enterprise Data Hub-Implementierung. Jede Phase dieser Reise erfordert unterschiedliche Technologien, Fähigkeiten und Spezialisten.
Qimia ist Ihr zuverlässiger Technologiepartner mit fundiertem Fachwissen, der Ihr Projekt zu großem Erfolg führt.
Das große Daten-Service-Modell von Qimia ist darauf ausgelegt, in jeder Phase eines Projekts die Expertise und die Lösungen zu liefern, die für die Maximierung Ihres ROI erforderlich sind.

Qimia Unternehmensdaten NetzknotenStandard Big Data Plattform:
Standard Hadoop Cluster und Cloud Data Lake Bereitstellung.
Hadoop Data Netzknoten: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Hive, HBase, Zeppelin.
Cloud Data Lake (Datensee): Azure, AWS und GCP Infrastruktur basierter Datensee.

Big- Data BeratungsleistungenBewährte Praktiken: Wir haben einen tiefen Überblick und verstehen die Details, die mit der Bereitstellung großer Datenplattformen verbunden sind. Wir helfen Ihnen bei der Definition Ihrer Strategie und beraten Sie bei der Konzeption von Lösungen auf der Grundlage Ihrer Geschäftsfälle. Unsere Experten entwerfen die Architektur und helfen bei der Etablierung der Prozesse, die für die erfolgreiche Implementierung dieser benötigt werden.

Qimia Daten- Netzknoten BetriebsdienstQimia's Daten- Netzknoten Betriebsdienst ist ein Abonnementdienst, der die Unternehmensdatendrehscheibe des Kunden durch unser Team von Experten-Ingenieuren verwaltet. Überwachung und Berichterstattung, Überprüfung der Architektur vor Ort, Fehlerbehebung und Störungsmanagement, Kapazitätsplanung, Multi- Tenant (Mehrparteien)- und Zugriffsmanagement.

Standard-DatenlösungenDatenverarbeitungslösungen und Standardimplementierungen von der Stange für Standard- Anwendungsfälle. Serienreife, getestete und verifizierte Streaming- und ETL- Pipelines sichern eine zuverlässige Datenmigration aus bestehenden Datenquellen (Datenbanken).
Die professionellen Cloud DevOps Services von Qimia helfen Kunden jeder Größe, ihre Auslastungen und Anwendungen auf öffentlichen Clouds (Azure, AWS, GCP und IBM Cloud) über Standard- DevOps- Implementierungen zu entwerfen, zu planen, zu bauen, zu migrieren und zu verwalten. Industrialisierte, agile Entwicklung von Unternehmenssoftwarelösungen und Betriebslebenszyklusmanagement werden auf der Cloud-Infrastruktur mit DevOps Tools und Verfahren bereitgestellt.
Um so agil wie möglich zu bleiben, nutzen und integrieren wir die neuesten Automatisierungstools und Techniken, wie z.B. Infrastruktur als Code (IaC). Die Standard- Cloud- Dienstleistungen Services von Qimia bieten standardmäßige Cloud- IaC- Lösungen, einschließlich Benutzerverwaltung und Zugriffssteuerung, Überwachung, Speicherung, relationale Datenbanken, NoSQL- Datenbanken und Cloud-Netzwerkbereitstellung.

Cloud-AutomatisierungEffiziente Cloud-Orchestrierung, Bereitstellung und Verwaltung der Client- Cloud- basierten IT- Umgebung. CI/CD-Praktiken (Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Lieferung) automatisieren den Prozess der Softwareerstellung, -bereitstellung und -freigabe. Rationalisierte CI/CD-Bereitstellung mit Jenkins, Git, Ansible und Terra Form.

Cloud-SicherheitCloud-Sicherheitsimplementierung auf Basis von Industriestandards. Kontinuierlicher Support über ein Operations Support Subskriptionsmodell. Überwachung und Behebung von Sicherheitsproblemen in Echtzeit, mit präventivem Schutz bekannter Schwachstellen und Identifizierung neuer Bedrohungen.

Cloud-Migration und KostenmanagementMigration zur Cloud mit dynamischer, standardmäßiger, nutzungsfallbasierter Architektur. Anwendungsfall- und Anforderungsanalyse für eine auf die Geschäftsanforderungen des Kunden zugeschnittene Cloud-Architektur. Kostenschätzung und Tuning zur Maximierung des ROI.

Cloud- DevOpsÖffentliche Cloud Services und modernste DevOps Tools und Verfahren ermöglichen die Anpassungsfähigkeit des Unternehmens. Optimieren Sie den geschäftlichen Nutzen der Cloud-Migration mit Qimia DevOps Lösungen, indem Sie die Infrastruktur als Code (IaC) Vorlagen und als Standard-Bereitstellung zur Verfügung stellen. Standardmäßige automatisierte Cloud DevOps Lösungen über Ansible, Terraform, Docker, Kubernetes, Jenkins, Git, ELK, Nagios und Ganglia.
Standard solutions using statistics and probability to design, train, execute, and evaluate predictive machine learning models. Use-case-based feature engineering, design, implementation, and evaluation building blocks for customized solutions.
ML-Pipelines für große Datenmengen in der Cloud und Hadoop mit Spark.

Datenanalyse-KomponentenData-Warehouse-Modelle, Spark, Cloud, Hadoop und Kubernetes-Bereitstellungen

Daten-VisualisierungTableau, Qlik, PowerBI und Superset.

Implementierung des StandardmodellsImplementierung der Spark – Generika -Klassifikation und Implementierung der Spark- Generika- Empfehlung. Spark Generics Zeitreihen-Implementierung, Standard Funktionsentwicklung, ETL- Bausteine, Standard-Hyperparameter-Tuning, Kreuzvalidierung und Grid- Suche in Spark ML.

Sicherer Einsatz des NotebooksDynamische Privilegien und sichere Containerisierung (Kontainerisierung ) ermöglichen einen robusten Einsatz von Containern in Zeppelin und Jupyter.