Наші клієнти:
Перешкоди на шляху до впровадження Cloud та AI
Розробка кастомного GenAI, перенесення застарілих (legacy) додатків на сучасні хмарні архітектури або
міграція інфраструктури змушують вас зіткнутися з трьома серйозними перешкодами.
Нові технології потребують великих капіталовкладень на старті. Вам потрібні докази ефективності рішення ще до того, як ви ризикнете своїм операційним бюджетом.
Оплата за хмару нараховується за фактичне споживання. Вам потрібен чіткий математичний прогноз, щоб переконатися, що автоматичне масштабування (auto-scaling) не знищить вашу маржу прибутку.
Валідація ідеї на власних системах триває тижнями через бюрократичні погодження та відволікає інженерів від роботи, яка приносить компанії реальний дохід.
Валідуйте технічну здійсненність та ROI для бізнесу
Ви отримуєте повну перевірку вашого проєкту реальністю завдяки двофазному підходу. Спочатку ми тестуємо базовий функціонал. Потім — доводимо реальні бізнес-результати в симульованому середовищі.
Чи можемо ми це побудувати? (Proof of Concept)
Створення прототипу, щоб довести, що функціонал, безпека та масштабованість рішення відповідають вашим вимогам та критеріям технічного успіху (які ми визначаємо разом із вами).- Чи варто це будувати? (Proof of Value)
Тестування технології на ваших реальних даних у симульованому робочому середовищі для оцінки її впливу на KPI та цілі, що підтверджують її цінність для бізнесу.
Чи можемо ми це побудувати? (Proof of Concept)Графік валідації без розмивання меж проєкту
Щоб гарантувати результат, ми запускаємо тести в чітко визначені терміни та із фіксованим обсягом робіт,
захищаючи ваш проєкт від роздування бюджету та розширення вимог.
Визначення успіху
Фіксація меж проєкту
Швидке впровадження
Валідація даних
Рішення
Хмарне тестове середовище (Sandbox) «під ключ»
Тестування нового софту зазвичай змушує ваших інженерів витрачати тижні на розгортання інфраструктури та отримання погоджень.
Ми обходимо це вузьке місце, адаптуючись до ваших можливостей.
Як ми тестуємо критичну архітектуру
Це середовище sandbox розроблене для найскладніших інженерних викликів. Ми покладаємося на активне навантажувальне тестування (load testing), а не на теоретичні прогнози. Ось як це виглядає на практиці:
Регіональному дистриб’ютору потрібен AI-бот для автоматизації запитів щодо залишків на складах, але власник хвилюється, що ШІ «галюцинуватиме» (показуватиме некоректні дані) або розкриє конфіденційні ціни постачальників.
- Тест у Sandbox: Ми завантажуємо анонімізовані дані про запаси в захищену платформу Gemini Enterprise Agent Platform. Потім вимірюємо точність і логіку мислення агента в умовах високого навантаження запитами.
- Доказ ROI: Тест доводить, що агент безпечно обробляє 40% рутинних запитів і чітко маркує решту для передачі операторам. Фінансовий директор (CFO) вираховує точну економію на зарплатах завдяки відкладенню найму нових працівників підтримки, що повністю виправдовує повноцінну розробку.
Виробниче підприємство має ідентифікувати обладнання, що виходить з ладу, використовуючи наявні дані з датчиків. Щоб обґрунтувати розробку моделі машинного навчання, їм спочатку потрібно довести, що алгоритм здатний обробляти потік даних досить швидко, аби бути корисним безпосередньо в цеху.
- Тест у Sandbox: Ми завантажуємо зразок їхніх історичних даних із датчиків у BigQuery ML. Після цього створюємо первинну модель для перевірки двох технічних вимог: швидкості обробки та точності виявлення.
- Технічний доказ: Прототип успішно обробляє потік даних, виявляючи аномалії в роботі обладнання менш ніж за 30 секунд із точністю 95%. Інженерна команда отримує емпіричні дані для підтвердження життєздатності рішення перед закладанням бюджету на повномасштабну інтеграцію.
Середній постачальник медичних послуг покладається на монолітний додаток для виставлення рахунків, розміщений на фізичних серверах. СТО розуміє, що потрібно переходити в хмару, але міграція ризикує обвалити систему та затримати інвойсинг клієнтів.
- Тест у Sandbox: Замість повної міграції ми виділяємо найбільш навантажений модуль білінгу, контейнеризуємо його на Google Kubernetes Engine (GKE) і запускаємо симуляцію інтенсивного трафіку.
- Доказ ROI: Модуль обробляє дані на 35% швидкодіючіше та без жодних збоїв. СТО доводить технічну здійсненність, а власник бізнесу бачить прогнозоване падіння щомісячних витрат на підтримку на 22% ще до того, як погодити повну міграцію.
Сайт роздрібного бренду впав під час святкового розпродажу. Їм потрібні хмарні сервери з автоматичним масштабуванням (auto-scaling), але власник боїться, що стрибок споживання хмарних ресурсів призведе до величезного рахунку.
- Тест у Sandbox: Ми розгортаємо репліку вашого інтернет-магазину в нашому ізольованому середовищі та симулюємо сплеск трафіку, який на 300% перевищує той, що викликав попереднє падіння.
- Доказ ROI: Архітектура витримує навантаження без жодного downtime. На основі метрик моніторингу та фактичних витрат ми доводимо, що Google Cloud миттєво зменшує масштабування (scale down), як тільки трафік падає, гарантуючи повний контроль витрат.
Що ви отримуєте: Матеріали для прийняття рішень
Після завершення тестування ви отримаєте функціональний прототип, метрики використання, оцінку критеріїв успіху та документацію,
необхідну для впевненого планування наступних кроків.
Робочий код, створений у захищеному середовищі. Ви взаємодієте з мінімальною версією рішення (MVP), щоб перевірити його продуктивність на основі ваших специфічних даних.
Сувора математична модель для розрахунку сукупної вартості володіння (Total Cost of Ownership). На основі метрик споживання під час тесту ви отримуєте точні прогнози ваших майбутніх щомісячних рахунків у Google Cloud.
Об’єктивна оцінка, що детально описує реальні показники для визначених вами критеріїв успіху, та підтвердження того, чи досяг концепт запланованих бізнес-KPI.
Діагностика продуктивності прототипу. Огляд конкретних інструментів Google Cloud, що були використані, а також фіксація будь-яких обмежень даних або «вузьких місць» (bottlenecks) інтеграції, виявлених під час тесту.
FAQ: Найпоширеніші запитання про тестування в Sandbox
Змінна тарифікація хмарних послуг та споживання токенів ШІ роблять загальні оцінки небезпечними. Моніторячи реальне споживання під час тесту, ми екстраполюємо ці дані, щоб надати точну модель сукупної вартості володіння (TCO). Ви чітко знатимете, яким буде ваш щомісячний рахунок за Google Cloud, ще до того, як погодите повномасштабну розробку.
Ви просто закриваєте проєкт. Якщо PoC продемонструє, що технологія не здатна впоратися з вашими даними, або якщо економіка одиниці продукту (unit economics) не приносить прибутку, ми зупиняємо роботу. Ви заощаджуєте величезний бюджет, який інакше витратили б на створення неперевіреного рішення.
Ні. Ми можемо розгорнути та розмістити прототип у нашому власному безпечному та тимчасовому середовищі Google Cloud sandbox. Під час фази тестування вам не потрібно виділяти сервери (provisioning), керувати доступами безпеки чи оплачувати налаштування інфраструктури.
Так. Незалежно від того, де ми створюємо прототип — у вашій структурі Google Cloud чи на нашій інфраструктурі — ваші дані залишаються суворо ізольованими. Ми використовуємо мінімальний закритий набір ваших даних, а ваша конфіденційна корпоративна інформація ніколи не використовується для навчання моделей LLM від Google або сторонніх розробників.
Ми працюємо за моделлю фіксованого обсягу робіт та фіксованого бюджету (fixed-scope, fixed-budget), щоб запобігти неконтрольованому розширенню вимог (scope creep). Залежно від комплексності, вартість проєктів PoC стартує від €2 000, а термін реалізації зазвичай становить від 4 до 8 тижнів.
