最初の本番エージェントまでの期間
- 社内プラットフォームチーム
- 採用と構築に6〜18か月
- Azure OpenAI / Databricks
- デモは速いがガバナンスは後付けになりがち
- cloudstrata AI Foundry
- マネージドランタイムなら数週間
AIプラットフォームエンジニアリング・アズ・サービス
70 人以上のスペシャリスト · リンツ本社 · ヨーロッパ全土にリモート
サービスとしての AI プラットフォーム エンジニアリングは、プラットフォーム組織を雇うことなく、本番環境 AI を提供する方法です。 Cloudstrata は、戦略的なクラウド アドバイザリーと AI Foundry を組み合わせたものです。AI Foundry は、エージェント、RAG、推論ルーティング、テナンシー、ガードレール、および 1 つの管理対象サーフェス上の計測など、当社が設計、構築、運用する共有ランタイムです。サービスとしての AI プラットフォーム エンジニアリング: アドバイザリー + AI Foundry - エージェント、RAG、推論、管理および従量制。リンツ・ヨーロッパ。




















私たちがやっていること
ロードマップは、社内プラットフォーム ギルドの立ち上げに依存すべきではありません。サービスとしての AI プラットフォーム エンジニアリングに基づいて、当社はアーキテクチャ、統合、運用される AI Foundry サーフェスを所有しているため、プロンプト、取得、可観測性、請求がパイロットからスケールまで一貫した状態に保たれます。 当社のサービスについて詳しく見る
私たちが奉仕する相手
ロードマップに自律型エージェント、知識基盤、または顧客対応の副操縦士が記載されているが、従業員数のグラフでは専任のプラットフォーム エンジニアが省略されている場合、このストーリーラインは制約を組み込んで作成されています。
当社のクライアントについて詳しく知る



























選択されたクライアント
私たちがプロジェクトを提供した組織。
解決
AI Foundry — サービスとしての AI プラットフォーム エンジニアリングの背後にあるマネージド ランタイム。
cloudstrata AI Foundry
AI Foundry はパイロット デモと専用プラットフォーム チームの雇用の間のギャップを埋めます。マルチテナント ワークスペース、モデル ルーティング、取得パイプライン、評価フック、使用量ベースの課金 — 調達で実際の質問が出たときに備えています。
チームはプロンプトとデータセットを反復処理します。私たちは、ラップトップに散在する実験をシャドーイングするのではなく、共有基盤 (ID 境界、監査証跡、結果に結びついた支出) を運用します。
プラットフォーム
1 つの管理対象サーフェス上のマルチテナント エージェント、取得、計測、ガバナンス。これは AI Foundry ページで詳しく説明されているのと同じアーキテクチャです。
プラットフォーム全体を探索するビルド VS.買う
調達担当者とエンジニアリング担当者が並んで、社内プラットフォームの採用、ハイパースケーラー API、cloudstrata のマネージド ランタイムを比較します。
| 基準 | 社内プラットフォームチーム | Azure OpenAI / Databricks | cloudstrata AI Foundry |
|---|---|---|---|
| 最初の本番エージェントまでの期間 | 採用と構築に6〜18か月 | デモは速いがガバナンスは後付けになりがち | マネージドランタイムなら数週間 |
| ガバナンスと監査証跡 | 設計も運用もすべて自社 | サービスごとに異なり、つなぎ合わせが必要なことも | 承認、RBAC、監査を標準装備 |
| Retrieval パイプライン(RAG) | ユースケースごとに個別構築 | オーケストレーションは自前 | 管理されたコネクタと引用 |
| コストの可視性 | FinOps を自社で構築 | 請求が複数に分散 | エージェントとワークスペース単位のメータリング |
| EU データレジデンシー | インフラは自社選択 | リージョン依存の設定 | デフォルトで EU ホスティング |
エンゲージメントの進行方法
各スプリントでは、曖昧な AI の楽観主義ではなく、取得の忠実度、レイテンシー エンベロープ、コスト エンベロープに関するより明確な仮説が明らかになります。
私たちはお客様の目標、課題、技術的な状況について学びます。義務はありません。ただオープンな交換です。
私たちは、Terraform の現実から切り離されたスライドウェアではなく、エンベディング ストア、オーケストレーション、可観測性、調達ダッシュボードを結び付けるアーキテクチャを提案します。
範囲、スケジュール、商業条件を明確にします。開始する前にマイルストーンに合わせて調整します。
エンジニアは、ログに記録されたプロンプトと検索引用に基づいたデモを使用して、プログラムの統合、CI/CD レーン、および LLMOps 保護機能をペアリングします。
私たちはサポート、最適化、継続的な改善をサポートします。
フィールドノート
誇大広告ではなく、検索の経済学、推論の姿勢、そして冷静なロールアウト シーケンスに関するエッセイ。

OpenAI の推論モデル (o1、o3) は、思考連鎖機能の飛躍を表しています。企業がこれらのモデルを活用して、複雑な問題解決、コード生成、戦略的意思決定のサポートを行う方法を学びましょう。
もっと詳しく知る
ChatGPT API は、新しいモデル、微調整オプション、開発者ツールによって進化し続けています。最新の OpenAI プラットフォーム機能を使用して実稼働 AI アプリケーションを構築する方法を学びます。
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検索拡張生成 (RAG) は、データ内で LLM を確立するために不可欠です。エンタープライズ環境でスケーラブルで正確な RAG パイプラインを構築するためのベスト プラクティスを学びます。
もっと詳しく知るクラウドプラットフォームのステータス
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AIファウンドリ
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反復可能なフロー内のモデル - 取得、安全対策、追跡可能なステップを備えています。
イベント、パートナー、DevOps、アイデンティティを既存のツールチェーンで接続します。
構造化データ、ベクター ストア、ファイル - 明確なアクセス ルール。
プラットフォーム層を自分で構築することなく、AWS、Google Cloud、Azure でホストされます。
アーキテクチャ図: ワークフロー、AI、統合、データ、クラウド インフラストラクチャを備えたcloudstrata AI Foundryを中心にしています。