Clienții noștri:
Barierele din calea adoptării Cloud și AI
Dezvoltarea de soluții GenAI personalizate, trecerea aplicațiilor legacy la arhitecturi cloud moderne
sau migrarea infrastructurii te obligă să înfrunți trei obstacole majore.
Tehnologiile noi cer investiții inițiale mari. Ai nevoie de o dovadă că funcționează înainte de a-ți pune în pericol bugetul operațional.
Serviciile cloud sunt facturate în funcție de consum. Ai nevoie de o prognoză matematică riguroasă pentru a te asigura că scalarea automată (auto-scaling) nu îți va distruge marjele de profit.
Validarea unei idei pe propriile sisteme durează săptămâni întregi din cauza aprobărilor birocratice și îți distrage inginerii de la activitățile care generează venituri.
Validează fezabilitatea tehnică și rentabilitatea (ROI) afacerii
Obții o evaluare 100% ancorată în realitate pentru proiectul tău printr-o abordare în două faze. Mai întâi testăm funcționalitatea de bază. Apoi, demonstrăm rezultatele tangibile de business într-un mediu real simulat.
Putem să-l construim? (Proof of Concept)
Dezvoltăm un prototip pentru a demonstra că funcționalitățile, securitatea și scalabilitatea soluției corespund cerințelor tale și criteriilor de succes tehnic (pe care le definim împreună cu tine).- Merită să-l construim? (Proof of Value)
Testăm tehnologia folosind datele tale reale într-un mediu de producție simulat, pentru a evalua impactul acesteia asupra KPI-urilor și obiectivelor care îi demonstrează valoarea de business.
Putem să-l construim? (Proof of Concept)Un calendar de validare cu zero risc de extindere a cerințelor
Pentru a garanta rezultatele, rulăm teste pe o perioadă determinată și cu un scop bine definit, protejându-ți proiectul de depășirea bugetului și de extinderea cerințelor.
Definirea succesului
Fixarea scopului
Implementare rapidă
Validarea datelor
Decizia
Sandbox cloud la cheie
Testarea de software nou îți obligă, de obicei, inginerii să piardă săptămâni întregi cu implementarea infrastructurii și obținerea aprobărilor.
Noi eliminăm acest blocaj adaptându-ne complet la capacitățile tale.
Cum testăm arhitectura critică
Acest mediu de tip sandbox gestionează cele mai complexe provocări de inginerie. Ne bazăm pe teste de încărcare active (load testing), nu pe proiecții teoretice. Iată cum arată acest lucru în practică:
Un distribuitor regional are nevoie de un bot AI pentru a automatiza verificarea stocurilor, însă proprietarul se teme că inteligența artificială va genera „halucinații” (afișând stocuri incorecte) sau va expune prețurile confidențiale ale furnizorilor.
- Testul în Sandbox: Introducem date de inventar anonimizate într-o platformă securizată Gemini Enterprise Agent Platform. Măsurăm acuratețea și logica de raționament a agentului în condiții de trafic intens și volume mari de interogări.
- Dovada ROI: Testul demonstrează că agentul preia în siguranță 40% din solicitările de rutină și le marchează clar pe restul pentru a fi preluate de operatori umani. Directorul Financiar (CFO) calculează economiile salariale exacte obținute prin amânarea angajării de noi oameni pe suport, justificând astfel dezvoltarea completă a proiectului.
O unitate de producție trebuie să identifice echipamentele care dau semne de uzură sau defecțiune folosind datele de la senzorii existenți. Pentru a justifica dezvoltarea unui model de Machine Learning (ML), compania trebuie mai întâi să demonstreze că algoritmul poate procesa fluxul de date suficient de rapid pentru a fi util în fabrica propriu-zisă.
- Testul în Sandbox: Încărcăm o mostră din datele istorice ale senzorilor în BigQuery ML. Apoi, construim un model inițial pentru a testa două cerințe tehnice: viteza de procesare și acuratețea detecției.
- Dovada tehnică: Prototipul procesează cu succes fluxul de date, identificând anomaliile echipamentelor în mai puțin de 30 de secunde, cu o acuratețe de 95%. Echipa de inginerie obține datele empirice necesare pentru a valida fezabilitatea înainte de a aloca bugetul pentru o integrare la scară largă.
Un furnizor de servicii medicale de dimensiune medie se bazează pe o aplicație monolitică de facturare găzduită pe servere fizice. CTO-ul știe că trebuie să facă tranziția către cloud, dar migrarea completă riscă să blocheze sistemul și să întârzie facturarea clienților.
- Testul în Sandbox: În loc de o migrare completă, extragem cel mai solicitat modul de facturare, îl containerizăm pe Google Kubernetes Engine (GKE) și rulăm simulări de trafic intens.
- Dovada ROI: Modulul procesează datele cu 35% mai rapid, fără nicio eroare. CTO-ul demonstrează fezabilitatea tehnică, iar proprietarul afacerii confirmă o scădere prognozată de 22% a costurilor lunare de mentenanță înainte de a aproba migrarea completă.
Site-ul web al unui brand de retail s-a prăbușit în timpul unei campanii de reduceri de sărbători. Compania are nevoie de servere cloud cu scalare automată (auto-scaling), însă proprietarul se teme că un vârf de consum bazat pe tarifarea la utilizare va genera o factură uriașă.
- Testul în Sandbox: Implementăm o replică a magazinului tău online în mediul nostru izolat și simulăm un vârf de trafic cu 300% mai mare decât cel care a provocat ultima prăbușire.
- Dovada ROI: Arhitectura gestionează volumul de trafic fără nicio secundă de nefuncționare (downtime). Pe baza metricilor de monitorizare și a cheltuielilor reale, demonstrăm că Google Cloud reduce automat resursele (scale-down) imediat ce traficul scade, garantând controlul total al costurilor.
Ce primești: Materialele pentru luarea deciziei
La finalul testării, vei primi prototipul funcțional, metricile de utilizare,
evaluarea criteriilor de succes și documentația necesară pentru a-ți planifica următorul pas cu deplină încredere.
Cod funcțional dezvoltat într-un mediu securizat. Interacționezi direct cu versiunea minimă a soluției pentru a-i verifica performanța în raport cu datele tale specifice.
Un model matematic riguros care calculează costul total de proprietate (Total Cost of Ownership). Pe baza metricilor de consum din timpul testării, primești estimări exacte pentru viitoarele tale facturi lunare Google Cloud.
O evaluare obiectivă ce detaliază rezultatele reale obținute în raport cu criteriile stabilite și o confirmare clară dacă acest concept a atins KPI-urile de business dorite.
O diagnoză completă a performanței prototipului. Include o analiză a instrumentelor Google Cloud utilizate și o mapare a oricăror limitări de date sau blocaje de integrare descoperite în timpul testului.
FAQ: Întrebări frecvente despre testarea în mediul Sandbox
Tarifele variabile ale serviciilor cloud și consumul de tokeni AI fac ca estimările generale să fie riscante. Prin monitorizarea consumului real în timpul testului, ekstrapolăm datele pentru a livra un model precis de Cost Total de Proprietate (TCO). Vei ști exact cât va fi factura ta lunară Google Cloud înainte de a aproba dezvoltarea la scară largă.
Proiectul se oprește aici. Dacă faza de PoC demonstrează că tehnologia nu poate gestiona datele tale sau dacă indicatorii de profitabilitate unitară (unit economics) nu generează profit, oprim proiectul. Economisești astfel un buget uriaș pe care l-ai fi irosit pe o dezvoltare neverificată.
Nu. Putem construi și găzdui prototipul în interiorul propriului nostru sandbox Google Cloud, temporar și securizat. Nu trebuie să aloci servere, să gestionezi drepturi de acces sau să plătești taxe de configurare a infrastructurii în timpul fazei de testare.
Da. Indiferent dacă dezvoltăm prototipul în organizația ta Google Cloud sau dacă îl găzduim în a noastră, datele tale rămân izolate. Folosim un subset minim și închis de date, iar informațiile tale proprietare nu sunt utilizate niciodată pentru a antrena modelele LLM ale Google sau ale unor terțe părți.
Lucrăm pe baza unui model cu scop fix și buget fix (fixed-scope, fixed-budget) pentru a preveni extinderea necontrolată a cerințelor (scope creep). În funcție de complexitate, proiectele de PoC pornesc de la 2.000 € și sunt finalizate, de regulă, în 4 până la 8 săptămâni.
