架构 / 云 / 企业人工智能

先看清,再作出
决策。

独立的架构建议,为您下一个平台,迁移或人工智能倡议的决策.

业务优先事项. 技术证据. 接下来更清楚.

企业和解决方案架构Azure 和云转换整合与实用人工智能

一个集中的起点

让下一次
决策更有价值。

当设计似乎已经完成,但问题仍然存在时, 详细的审查可以帮助您在有时间采取行动的时候检查证据.

01 / 架构

架构评价

确定平台决定或供应商转让之前重要的假设,交易和风险.

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02 / 云

Azure 迁移准备

明确迁移获得业务验收必须满足的条件,而不只以部署成功为标准。

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03 / 企业人工智能

企业人工智能准备

移动一个人工智能工作流向一个有清晰的数据访问,工具权威和评估的受控试点.

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在每次交付前,应达成协议的范围,交付内容和费用.

背景经验

复杂的系统.
人的决定.

法律服务,公共服务和研究方面的专业经验为您团队面临的架构问题提供了实践的视角.

法律服务

控制的文件情报

架构工作包括通过LLM协助审查文件和合同分析,以及安全的电子发现摄入.

架构专注: 身份,加密,保留以及人工智能援助与授权行动之间的界限.

公共服务

互联公民服务

基于 Azure 基于离线服务和集成和数据组件的公民推引擎的架构和交付工作.

架构专注: 服务界限,可访问性,安全测试以及面向公众的服务的运营需求.

生物科学研究

关于 ML 工作流的研究数据

架构工程将研究库与 Azure 和 AWS 云机器学习平台连接起来,包括批量和实时数据流.

架构专注: 数据的移动,调整和从实验转移到可重复的 ML 操作.

以下为 Alexander Marinov 个人职业经历中的部分示例。流程仅作说明,并不表示获得客户背书。

探索经验

免费工作指南 / 4页

找出空白.
那么决定.

九项架构准备性检查,包括接受,接口,安全,恢复,运营,云,人工智能,成本和决策所有权. 包含一个行动工作表.

下载免费的查询列表

没有需要登记.

此下载资源目前提供英文版本。

预备/准备

设计可以
能被捍卫吗?

  1. 结果和接受
  2. 边界和依赖
  3. 身份和数据保护
  4. 失败和恢复

证据. 拥有者. 下一个行动.

工作方式

由于不确定性
对于一个有用的决定.

公司将业务需求与集成,安全和运营联系起来,从而在复杂的企业计划中实现交付经验.

01 / 了解

同意决定.

定义业务目标,系统界限,限制和需要接受结果的人.

02 / 检查

追随证据.

审查假设,可信的替代方案和依赖性. 让未解决的风险显现.

03 / 往前走

接下来的步骤.

让你的团队做出明确的行动,

查看订婚的运作

我们的投资组合

客户
组织.

法律服务,金融,保险,政府,教育,零售,建筑,能源,研究和技术等领域的客户和组织.

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你的下一步行动

什么决定
你面对了吗?

首先要考虑你的业务目标,主要系统以及预期的时间表.

请先分享一个非机密的摘要. 在你开始之前问问题?