CE QUE NOUS FAISONS
Ce que nous faisons
Agents · Terraform · Piles d'évaluation · Mesure SaaS
CE QUE NOUS FAISONS
De l'architecture aux opérations
Nous concevons des architectures pour les environnements hyperscaler, intégrons les services SaaS existants et exploitons AI Foundry lorsque les PME doivent piloter de manière fiable la récupération de connaissances et l'utilisation des modèles dans le cadre des achats et de la gouvernance.
- Conseil en matière de cloud
- Migration vers le cloud
- Kubernetes and OpenShift Advisory
- Ingénierie de plateforme
- Développement des opérateurs
- FinOps and Analytics
- Plateformes d'IA
- Développement de l'IA
- DataOps et MLOps
- Migration des données
- Plateformes de données en temps réel
- Ingénierie des métriques et couche sémantique
- Développement de logiciels personnalisés
- Vibecoding
- Architecture logicielle
- Modernisation du logiciel
- Maintenance du logiciel
FAQ
Des réponses claires pour les décideurs.
Des réponses directes sur les engagements, les pilotes et ce que AI Foundry couvre réellement techniquement.
- Devrions-nous construire en interne, utiliser Azure OpenAI ou AI Foundry ?
- Construire une équipe de plate-forme interne prend des mois pour embaucher et des années pour mûrir – ce qui est parfait à une échelle hyperscale, rarement optimal pour les organisations de taille moyenne. Azure OpenAI et Databricks excellent dans l'accès aux modèles, mais vous laissent le soin d'assembler la location, l'orchestration de la récupération, les approbations et la visibilité des dépenses. AI Foundry est la voie intermédiaire gérée : temps d'exécution de production, gouvernance et mesure dès la première semaine, avec cloudstrata exploitant la couche de plate-forme pendant que vos équipes possèdent les cas d'utilisation.
- Combien coûte un projet type ?
- Les coûts du projet dépendent de la portée, de la complexité et du calendrier. Nous proposons des propositions à prix fixe pour des étendues, des délais et des matériaux définis pour les travaux exploratoires. Après un appel de découverte, nous vous proposons une proposition sur mesure avec une tarification claire.
- How long does an MVP take?
- La plupart des MVP prennent 8 à 16 semaines entre le lancement et la première version, en fonction de la complexité. Nous travaillons dans des sprints agiles avec des démos régulières afin que vous puissiez constater les progrès rapidement.
- Avons-nous besoin d’ingénieurs ML internes ou d’une équipe plateforme ?
- Rarement comme condition préalable aux pilotes : vous envoyez les résultats aux propriétaires de produits qui pilotent les ensembles de données de récupération pendant que nous intégrons des architectes qui instrumentent la location, les garde-corps et la télémétrie dans AI Foundry. Lorsque des juniors internes émergent, nous enseignons délibérément les modèles LLMOps en binôme – plutôt que de leur confier des cahiers fragiles. Nous collaborons à distance dans toute l'Europe avec des visites au siège et des pics sur site chaque fois que les rituels exigent une présence.
- À quoi ressemble un engagement type ?
- La découverte aligne les hypothèses des KPI → le plan lie les magasins d'intégration, l'orchestration, les évaluations → les démonstrations itératives exposent les deltas de récupération → l'expansion repose sur des seuils contrôlés conjointement – et non uniquement sur les vibrations.
- Comment puis-je commencer ?
- Réservez un appel découverte gratuit de 30 minutes. Nous discuterons de vos objectifs, de vos défis et de votre paysage technique – sans engagement. À partir de là, nous proposons les prochaines étapes et une approche sur mesure.
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