Наши клиенты:
Препятствия на пути к внедрению Cloud и AI
Разработка кастомного GenAI, перенос устаревших (legacy) приложений на современные облачные архитектуры
или миграция инфраструктуры заставляют вас столкнуться с тремя серьезными препятствиями.
Новые технологии требуют больших капиталовложений на старте. Вам нужны доказательства эффективности решения еще до того, как вы рискнете своим операционным бюджетом.
Оплата за облако начисляется по факту потребления. Вам нужен четкий математический прогноз, чтобы убедиться, что автоматическое масштабирование (auto-scaling) не уничтожит вашу маржу прибыли.
Валидация идеи на собственных системах длится неделями из-за бюрократических согласований и отвлекает инженеров от работы, приносящей компании реальный доход.
Валидируйте техническую реализуемость и ROI для бизнеса
Вы получаете полную проверку вашего проекта реальностью благодаря двухфазному подходу. Сначала мы тестируем базовый функционал. Затем — доказываем реальные бизнес-результаты в симулированной среде.
Можем ли мы это построить? (Proof of Concept)
Создание прототипу, чтобы доказать, что функционал, безопасность и масштабируемость решения соответствуют вашим требованиям и критериям технического успеха (которые мы определяем вместе с вами).- Стоит ли это строить? (Proof of Value)
Тестирование технологии на ваших реальных данных в симулированной рабочей среде для оценки ее влияния на KPI и цели, подтверждающие ее ценность для бизнеса.
Можем ли мы это построить? (Proof of Concept)График валидации без размывания границ проекта
Чтобы гарантировать результат, мы запускаем тесты в четко определенные сроки и с фиксированным объемом работ,
защищая ваш проект от раздувания бюджета и расширения требований.
Определение успеха
Фиксация рамок проекта
Быстрое внедрение
Валидация данных
Решение
Облачная среда тестирования (Sandbox) «под ключ»
Тестирование нового софта обычно заставляет ваших инженеров тратить недели на развертывание инфраструктуры и получение согласований.
Мы обходим это узкое место, адаптируясь к вашим возможностям.
Как мы тестируем критическую архитектуру
Эта среда sandbox разработана для самых сложных инженерных вызовов. Мы полагаемся на активное нагрузочное тестирование(load testing), а не на теоретические прогнозы.
Вот как это выглядит на практике:
Региональному дистрибьютору необходим ИИ-бот для автоматизации запросов по остаткам на складах, но владелец опасается, что ИИ будет «галлюцинировать» (выдавать некорректные данные) или раскроет конфиденциальные цены поставщиков.
- Тест в Sandbox: Мы загружаем анонимизированные данные о запасах в защищенную платформу Gemini Enterprise Agent Platform. Затем измеряем точность и логику мышления агента в условиях высокой нагрузки запросами.
- Доказательство ROI: Тест доказывает, что агент безопасно обрабатывает 40% рутинных запросов и четко маркирует остальные для передачи операторам. Финансовый директор (CFO) рассчитывает точную экономию на зарплатах благодаря отложенному найму новых сотрудников поддержки, что полностью оправдывает полноценную разработку.
Производственному предприятию нужно идентифицировать выходящее из строя оборудование, используя имеющиеся данные с датчиков. Чтобы обосновать разработку модели машинного обучения, им сначала нужно доказать, что алгоритм способен обрабатывать поток данных достаточно быстро, чтобы быть полезным непосредственно в цеху.
- Тест в Sandbox: Мы загружаем срез их исторических данных с датчиков в BigQuery ML. После этого создаем первичную модель для проверки двух технических требований: скорости обработки и точности обнаружения.
- Техническое доказательство: Прототип успешно обрабатывает поток данных, выявляя аномалии в работе оборудования менее чем за 30 секунд с точностью 95%. Инженерная команда получает эмпирические данные для подтверждения жизнеспособности решения перед закладыванием бюджета на полномасштабную интеграцию.
Средний поставщик медицинских услуг полагается на монолитное приложение для выставления счетов, размещенное на физических серверах. СТО понимает, что нужно переходить в облако, но миграция рискует обрушить систему и задержать инвойсинг клиентов.
- Тест в Sandbox: Вместо полной миграции мы выделяем наиболее нагруженный модуль биллинга, контейнеризируем его на Google Kubernetes Engine (GKE) и запускаем симуляцию интенсивного трафика.
- Доказательство ROI: Модуль обрабатывает данные на 35% быстрее и без каких-либо сбоев. СТО доказывает техническую реализуемость, а владелец бизнеса видит прогнозируемое падение ежемесячных расходов на поддержку на 22% еще до того, как согласовать полную миграцию.
Сайт розничного бренда упал во время праздничной распродажи. Им нужны облачные сервера с автоматическим масштабированием (auto-scaling), но владелец боится, что скачок потребления облачных ресурсов приведет к огромному счету.
- Тест в Sandbox: Мы разворачиваем реплику вашего интернет-магазина в нашей изолированной среде и симулируем всплеск трафика, который на 300% превышает тот, что вызвал предыдущее падение.
- Доказательство ROI: Архитектура выдерживает нагрузку без единого downtime. На основе метрик мониторинга и фактических затрат мы доказываем, что Google Cloud мгновенно уменьшает масштабирование (scale down), как только трафик падает, гарантируя полный контроль расходов.
Что вы получаете: Материалы для принятия решений
После завершения тестирования вы получите функциональный прототип, метрики использования, оценку критериев успеха и документацию,
необходимую для уверенного планирования следующих шагов.
Рабочий код, созданный в защищенной среде. Вы взаимодействуете с минимальной версией решения (MVP), чтобы проверить его производительность на основе ваших специфических данных.
Строгая математическая модель для расчета совокупной стоимости владения (Total Cost of Ownership). На основе метрик потребления во время теста вы получаете точные прогнозы ваших будущих ежемесячных счетов в Google Cloud.
Объективная оценка, детально описывающая реальные показатели для определенных вами критериев успеха, и подтверждение того, достиг ли концепт запланированных бизнес-KPI.
Диагностика производительности прототипа. Обзор конкретных использованных инструментов Google Cloud, а также фиксация любых ограничений данных или «узких мест» (bottlenecks) интеграции, обнаруженных во время теста.
FAQ: Часто задаваемые вопросы о тестировании в Sandbox
Переменная тарификация облачных услуг и потребление токенов ИИ делают общие оценки опасными. Мониторя реальное потребление во время теста, мы экстраполируем эти данные, чтобы предоставить точную модель совокупной стоимости владения (TCO). Вы будете четко знать, каким будет ваш ежемесячный счет за Google Cloud, еще до того, как одобрите полномасштабную разработку.
Вы просто закрываете проект. Если PoC продемонстрирует, что технология не способна справиться с вашими данными, или если экономика единицы продукта (unit economics) не приносит прибыли, мы останавливаем работу. Вы экономите огромный бюджет, который иначе потратили бы на создание непроверенного решения.
Нет. Мы можем развернуть и разместить прототип в нашей собственной безопасной и временной среде Google Cloud sandbox. Во время фазы тестирования вам не нужно выделять серверы (provisioning), управлять доступами безопасности или оплачивать настройку инфраструктуры.
Да. Независимо от того, где мы создаем прототип — в вашей структуре Google Cloud или на нашей инфраструктуре — ваши данные остаются строго изолированными. Мы используем минимальный закрытый набор ваших данных, а ваша конфиденциальная корпоративная информация никогда не используется для обучения моделей LLM от Google или сторонних разработчиков.
Мы работаем по модели фиксированного объема работ и фиксированного бюджета (fixed-scope, fixed-budget), чтобы предотвратить неконтролируемое расширение требований (scope creep). В зависимости от комплексности, стоимость проектов PoC стартует от €2 000, а срок реализации обычно составляет от 4 до 8 недель.
