大多数工程团队都会两次撞上同一堵墙:第一次是当基础设施不再具备可复现性时,第二次是当数据管道不再值得信赖时。我们构建的这一层技术,正是为了解决这两个问题。在基础设施层面,这意味着使用 Terraform 或 OpenTofu 模块,将你的 AWS、GCP 或 Azure 环境转化为受版本控制的代码,并配合自动化 CI/CD 流水线,打通从代码提交到生产环境部署的全流程。在数据层面,这意味着 dbt 数据模型、基于 Airflow 或 Kafka 驱动的数据管道,以及搭建在 Snowflake、BigQuery 或 Databricks 上的数据仓库,让分析师与下游应用都能拿到真正可信赖的数据。
这项服务面向已经度过初期原型阶段的工程团队——那些手动服务器配置、依赖"个人经验"的部署方式,或是靠电子表格支撑数据看板已经成为瓶颈的团队。一家快速成长的初创公司需要具备自动扩缩容能力的 Kubernetes 集群,以及内置标准化路径的开发者平台,确保团队规模扩大时交付速度不受影响。一家被来自多个孤立工具的数据导出淹没的公司,则需要湖仓一体架构与 ELT 管道,用可调度、经过测试的转换流程取代手动处理 CSV 文件的方式。
我们将基础设施与数据视为同一套体系,而非两个割裂的交付环节——平台本身与其产出的数据遵循同一套标准打造。所有工作都按明确范围以固定报价方式开展,而非无边界计费,因此成本始终与实际成果挂钩:基础设施与 CI/CD 建设项目起价 $8,000,完整的数据平台与管道建设项目起价 $25,000 以上。
我们的 流程
评估与架构设计
我们会梳理你当前的 AWS/GCP/Azure 使用情况、数据源以及管道方面的缺口,并在编写任何代码之前设计好目标 Terraform 模块与数据仓库结构(Snowflake、BigQuery 或 Databricks)。
基础设施建设
我们会部署 Terraform/OpenTofu 模块与 Kubernetes 集群,使用 Docker 与 Helm 对服务进行容器化,并搭建 CI/CD 流水线,确保每个环境每一次的部署方式都保持一致。
数据管道与数据仓库建设
我们会使用 Airflow、Kafka、Fivetran 或 Airbyte 构建数据摄取与转换管道,并通过 dbt 在 Snowflake、BigQuery 或 Databricks 上建立经过测试、文档完善的维度模型。
交付与赋能
我们会在真实流量下对自动扩缩容能力进行压力测试,在内部开发者平台上记录标准化最佳实践路径,并培训你的团队自主运行和扩展这些管道与基础设施。
我们提供 的服务
云与基础设施即代码
在 AWS、GCP 或 Azure 上使用 Terraform/OpenTofu 构建可重复部署、版本受控的基础设施
CI/CD 与平台工程
自动化的构建、测试与部署流水线,以及内置标准化最佳实践路径的内部开发者平台
Kubernetes 与容器化
基于 Docker 容器化的服务、Helm Charts,以及具备弹性与自动扩缩容能力的集群
数据仓库与湖仓一体架构
基于 Snowflake、BigQuery 或 Databricks 构建、拥有清晰维度模型的数据平台
数据管道与 ELT
基于 dbt、Airflow、Kafka 与 Fivetran/Airbyte 实现可靠的数据摄取与转换