Nasi klienci:
Bariery we wdrażaniu chmury i AI
Tworzenie niestandardowych rozwiązań GenAI, przenoszenie przestarzałych aplikacji do nowoczesnych architektur chmurowych
czy migracja infrastruktury zmuszają do zmierzenia się z trzema poważnymi barierami:
Nowe technologie wymagają dużych nakładów na start. Potrzebujesz dowodu, że to działa, zanim zaryzykujesz budżet operacyjny.
Chmura jest rozliczana na podstawie realnego zużycia. Potrzebujesz precyzyjnej prognozy matematycznej, aby mieć pewność, że automatyczne skalowanie (auto-scaling) nie zrujnuje Twoich marż zysku.
Weryfikacja pomysłu na własnych systemach oznacza tygodnie biurokratycznych akceptacji i odciąga Twoich inżynierów od zadań, które przynoszą firmie realny zysk.
Walidacja wykonalności technicznej i ROI
Zyskaj pełne zderzenie projektu z rzeczywistością (reality check) dzięki naszemu dwufazowemu podejściu. Najpierw testujemy podstawowe funkcjonalności. Następnie udowadniamy realne korzyści biznesowe w symulowanym środowisku rzeczywistym.
Czy damy radę to zbudować? (Proof of Concept)
Budujemy prototyp, aby udowodnić, że funkcje, bezpieczeństwo i skalowalność rozwiązania spełniają Twoje wymagania oraz techniczne kryteria sukcesu (które definiujemy wspólnie z Tobą).- Czy opłaca się to budować? (Proof of Value)
Testujemy technologię na Twoich realnych danych w symulowanym środowisku produkcyjnym, aby ocenić jej wpływ na wskaźniki KPI i cele, które potwierdzają jej wartość biznesową.
Czy damy radę to zbudować? (Proof of Concept)Harmonogram wdrożenia z zerowym „scope creep”
Aby zagwarantować precyzyjne rezultaty, przeprowadzamy testy o określonych ramach czasowych i stałym zakresie,
co chroni Twój projekt przed przekroczeniem budżetu i niekontrolowanym rozrastaniem się wymagań.
Zdefiniowanie sukcesu
Zamrożenie zakresu prac
Szybka implementacja
Walidacja danych
Decyzja
Kompletne środowisko sandbox w chmurze
Testowanie nowego oprogramowania zwykle zmusza Twoich inżynierów do marnowania tygodni na wdrażanie infrastruktury i
uzyskiwanie zgód formalnych. Omijamy to wąskie gardło, dostosowując się do Twoich możliwości.
Jak weryfikujemy krytyczną architekturę IT
To środowisko typu sandbox radzi sobie z najtrudniejszymi wyzwaniami inżynieryjnymi. Opieramy się na aktywnych testach obciążeniowych, a nie na teoretycznych prognozach. Oto jak wygląda to w praktyce:
Regionalny dystrybutor potrzebuje bota AI do automatyzacji zapytań o stany magazynowe, ale właściciel obawia się, że AI będzie halucynować (podawać błędne poziomy zapasów) lub ujawni ceny dostawców.
- Test w sandboxie: Wprowadzamy zanonimizowane dane magazynowe do bezpiecznej platformy Gemini Enterprise Agent Platform. Mierzymy dokładność i logikę działania agenta przy dużym obciążeniu zapytaniami.
- Dowód ROI: Test dowodzi, że agent bezpiecznie obsługuje 40% rutynowych zapytań, a resztę wyraźnie przekazuje pracownikom. Dyrektor finansowy (CFO) wylicza dokładne oszczędności wynikające z odłożenia w czasie zatrudnienia nowych pracowników wsparcia, co w pełni uzasadnia realizację całego projektu.
Zakład produkcyjny musi identyfikować awarie sprzętu na podstawie istniejących danych z czujników. Aby uzasadnić budowę modelu uczenia maszynowego (ML), firma musi najpierw udowodnić, że algorytm potrafi przetwarzać strumień danych wystarczająco szybko, by był użyteczny na hali produkcyjnej.
- Test w sandboxie: Przesyłamy próbkę historycznych danych z czujników do BigQuery ML. Następnie budujemy wstępny model, aby przetestować dwa wymagania techniczne: prędkość przetwarzania i dokładność wykrywania.
- Dowód techniczny: Prototyp z powodzeniem przetwarza strumień danych, identyfikując anomalie sprzętowe w czasie poniżej 30 sekund z dokładnością na poziomie 95%. Zespół inżynierów zyskuje twarde dane empiryczne, które potwierdzają wykonalność projektu przed zatwierdzeniem budżetu na pełną integrację
Średniej wielkości dostawca usług medycznych korzysta z monolitycznej aplikacji rozliczeniowej na fizycznych serwerach. CTO wie, że muszą przenieść się do chmury, ale migracja wiąże się z ryzykiem zawieszenia systemu i opóźnień w fakturowaniu klientów.
- Test w sandboxie: Zamiast pełnej migracji wyodrębniamy najbardziej obciążony moduł rozliczeniowy, konteneryzujemy go w Google Kubernetes Engine (GKE) i uruchamiamy symulowany ruch testowy.
- Dowód ROI: Moduł przetwarza dane o 35% szybciej bez żadnych awarii. CTO udowadnia wykonalność techniczną, a właściciel biznesowy potwierdza prognozowany 22-procentowy spadek miesięcznych kosztów utrzymania przed wydaniem zgody na pełną migrację.
Strona internetowa marki handlowej zawiesiła się podczas świątecznej wyprzedaży. Firma potrzebuje automatycznie skalujących się serwerów chmurowych, ale właściciel obawia się, że nagły skok kosztów zależnych od zużycia zasobów przełoży się na gigantyczny rachunek.
- Test w sandboxie: Wdrażamy replikę sklepu internetowego w naszym odizolowanym środowisku i symulujemy skok ruchu o 300% większy niż podczas ostatniej awarii.
- Dowód ROI: Architektura radzi sobie z obciążeniem bez żadnych przestojów. Na podstawie metryk monitoringu i rzeczywistych wydatków udowadniamy, że Google Cloud natychmiast zmniejsza skalę zasobów, gdy ruch spada, co gwarantuje pełną kontrolę nad kosztami.
Co zyskujesz: Podstawa do podjęcia decyzji projektowej
Po zakończeniu testów otrzymasz funkcjonalny prototyp, metryki zużycia, ocenę kryteriów sukcesu
oraz dokumentację niezbędną do pewnego zaplanowania kolejnych kroków.
Działający kod zbudowany w bezpiecznym środowisku. Masz możliwość wejścia w interakcję z minimalną wersją wdrożenia, aby zweryfikować jego wydajność w oparciu o Twoje specyficzne dane.
Rygorystyczny model matematyczny obliczający całkowity koszt posiadania (TCO). Na podstawie metryk zużycia z fazy testowej otrzymujesz prognozy przyszłych miesięcznych rachunków za Google Cloud.
Obiektywna ocena szczegółowo opisująca rzeczywiste wyniki w odniesieniu do wyznaczonych kryteriów sukcesu oraz potwierdzenie, czy koncepcja osiągnęła pożądane biznesowe wskaźniki KPI.
Diagnoza wydajności prototypu. Przegląd konkretnych narzędzi Google Cloud użytych w projekcie oraz mapa wszelkich ograniczeń danych lub wąskich gardeł integracyjnych wykrytych podczas testu.
FAQ: Najczęstsze pytania klientów o testy w środowisku sandbox
Zmienne ceny usług chmurowych oraz zużycie tokenów AI sprawiają, że ogólne szacunki bywają ryzykowne. Monitorując realne zużycie zasobów podczas testu, ekstrapolujemy te dane, aby dostarczyć Ci precyzyjny model całkowitego kosztu posiadania (TCO). Poznasz dokładną kwotę przyszłych rachunków za Google Cloud, zanim wydasz zgodę na pełne wdrożenie.
Projekt zostaje zamknięty. Jeśli faza PoC wykaże, że technologia nie radzi sobie z Twoimi danymi lub jeśli opłacalność jednostkowa (unit economics) nie przyniesie zysku, przerywamy prace. Dzięki temu oszczędzasz ogromny budżet, który zostałby zmarnowany na niesprawdzony system.
Nie. Budujemy i utrzymujemy prototyp wewnątrz naszego własnego, bezpiecznego i tymczasowego sandboxu Google Cloud. W fazie testowej nie musisz konfigurować serwerów, zarządzać uprawnieniami dostępu ani płacić za wdrożenie infrastruktury.
Tak. Bez względu na to, czy budujemy prototyp wewnątrz Twojej organizacji Google Cloud, czy na naszej infrastrukturze, Twoje dane pozostają w pełni odizolowane. Wykorzystujemy jedynie minimalny, zamknięty wycinek Twoich danych, a Twoje poufne informacje nigdy nie będą użyte do trenowania modeli LLM od Google czy firm trzecich.
Działamy w oparciu o model stałego zakresu i stałego budżetu (fixed-scope, fixed-budget), aby zapobiec niekontrolowanemu rozrastaniu się projektu. W zależności od stopnia skomplikowania, realizacja projektów PoC zaczyna się od 2000 € i zazwyczaj zamyka się w czasie od 4 do 8 tygodni.
