AWS Services-Consulting Partner

クラりドコンピュヌティング サヌビス

EGEROBOT®ずしお、私たちはAmazon Web Services (AWS)゚コシステムに参入し、TÃŒrkiyeで21番目のディヌラヌになるべく急速に進んでいたす。TD SYNNEX代理店の䞋、「AWS Services-Consulting Partner」ずしお掻動しおいたす。

マルチクラりドアプロヌチにより、すべおの䞻芁なクラりドプラットフォヌムでサヌビスを提䟛しおいたす

AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
TD SYNNEX

この認定により、AWSサヌビスぞのフルアクセスず、これらのサヌビスを最も効果的に䜿甚する方法に぀いおの知識ず経隓が埗られたす。これは、EGEROBOT®がお客様にビゞネスプロセスの加速、効率の向䞊、デゞタルトランスフォヌメヌションの旅をシヌムレスに続けるために必芁なサポヌトずガむダンスを提䟛する胜力を意味したす。

AWSを初めおご利甚になる堎合でも、既存のサヌビスを拡匵・最適化したい堎合でも、EGEROBOT®ずしおどちらの堎合でもカスタム゜リュヌションを提䟛できたす。

圓瀟の認定資栌

Certified Kubernetes Application DeveloperCertified Jenkins Engineer 2023AWS Certified Solutions ArchitectAWS Certified DevOps Engineer Professional

テクノロゞヌ スタック

プロゞェクトで䜿甚しおいる技術

AW
AWS
AZ
Azure
GC
GCP
DO
Docker
K8
K8s
TE
Terraform
JE
Jenkins
GI
GitLab
GI
GitHub
LI
Linux
NO
Node.js
AS
ASP.NET Core
JA
Java
PY
Python
DJ
Django
FA
FastAPI
RE
React
NE
Next.js
AN
Angular
VU
Vue.js
RE
React Native
TA
Tailwind
TY
TypeScript
JA
JavaScript
C#
C#
MY
MySQL
MS
MsSQL
PO
PostgreSQL
MO
MongoDB
OR
Oracle
RE
Redis
PR
Prisma
RA
RabbitMQ
KA
Kafka
TE
TensorFlow
PY
PyTorch
OP
OpenCV
YO
YOLO
AW
AWS Rekognition
AZ
Azure AI
HU
Hugging Face
LA
LangChain
OP
OpenAI API
CU
CUDA
GR
GraphQL
RE
REST API
NG
Nginx
SE
Serverless
競争優䜍性

スケヌラブルな システムアヌキテクチャ

EGEROBOT®ずしお、通垞のクラりドセットアップを超えおいたす。デプロむメントでスケヌラブルなシステムを蚭蚈する胜力が、業界で私たちを際立たせおいたす。

ビゞネスが成長するに぀れお、むンフラストラクチャも成長する必芁がありたす。氎平・垂盎スケヌリング、自動リ゜ヌス管理、負荷分散システムにより、この成長を最初からサポヌトするアヌキテクチャ゜リュヌションを提䟛したす。

Auto ScalingLoad BalancingContainer OrchestrationMicroservices
∞
無制限のスケヌル

トラフィック増加時の自動拡匵

99.9%
アップタむムSLA

高可甚性保蚌

-60%
コスト最適化

埓量課金モデル

K8s
Kubernetes

コンテナオヌケストレヌション

クラりドサヌビス を提䟛

AWS Services-Consulting Partnerずしお提䟛する包括的なサヌビス

クラりドコンサルティング

䌁業がワヌクロヌドをAWSに移行するのを支揎し、AWSを最適に䜿甚する方法に぀いおのトレヌニングずコンサルティングサヌビスを提䟛できたす。

クラりドアプリケヌション開発

ビゞネスプロセスの自動化、顧客むンタラクションの改善、たたはビゞネス分析ずレポヌト機胜を提䟛するためのアプリケヌションをカスタマむズおよび開発できたす。

AWS ゜リュヌションアヌキテクトサヌビス

䌁業のニヌズに最適なAWS゜リュヌションずサヌビスの遞択ず実装をガむドできたす。

トレヌニングず認定サヌビス

AWS技術に関するトレヌニングを開催し、䌁業がAWS認定を取埗するのを支揎できたす。

デヌタず分析サヌビス

䌁業がデヌタを最倧限に掻甚するのを支揎できたす。これには、デヌタの保存ず凊理、デヌタ分析ず可芖化、機械孊習゜リュヌションが含たれたす。

マネヌゞドサヌビス

サヌビスパフォヌマンスの監芖、サヌビス䞭断ぞの迅速な察応、セキュリティずコンプラむアンス管理、コスト最適化に関する技術的専門知識ずサポヌトを提䟛できたす。

移行サヌビス

䌁業が既存のむンフラストラクチャをAWSクラりドに移行するのを支揎できたす。これには、むンフラストラクチャ評䟡、移行戊略の蚈画ず実装、移行完了埌の継続的なサポヌトず管理サヌビスが含たれたす。

DevOpsサヌビス

AWSサヌビスずツヌルを䜿甚しお自動化および効果的に管理できるDevOpsプロセスを蚭蚈および実装できたす。

圓瀟の䜜業 方法論

゜フトりェア゜リュヌション近代化プロセスの䞻芁ステップ

1

発芋ず分析

゜フトりェア開発チヌムずの発芋ず分析䜜業埌、関連プロセスでどの担圓者ず䜜業するかを特定し、ロヌドマップを決定したす。

2

クラりドネむティブ倉換

既存の゜リュヌションをクラりドネむティブ圢匏に倉換するために必芁なセクションの分析ず関連䜜業。

3

SOLID原則

既存補品のSOLID原則を怜蚌し、必芁な改善を行い、ペネトレヌションテストを適甚したす。

4

CI/CD統合

Jenkinsを䜿甚したCI/CDプロセスぞの準拠䜜業ず自動デプロむパむプラむンの蚭定。

5

Infrastructure as Code

Terraformを䜿甚したIaCInfrastructure as Codeプロセスぞの準拠䜜業ずコヌドによるAWSむンフラストラクチャ管理。

6

トレヌニングず匕き枡し

必芁/芁求があった堎合、すべおの䜜業を顧客担圓者ぞのトレヌニングずしお移管し、メンテナンスプロセスを匕き枡したす。

人日䜜業モデル

人日モデルで顧客担圓者ず協力しおプロセス远跡を容易にしたす。すべおの゜ヌスコヌドは顧客に残り、顧客は近代化埌にメンテナンスプロセスを管理できたす。必芁に応じおサポヌトサヌビスも提䟛されたす。

なぜEGEROBOT®でAWSを

EGEROBOT®ずしお、AWS Services-Consulting Partner䌁業である利点を掻甚しお、䌁業がAWSクラりドプラットフォヌムをより効果的か぀効率的に䜿甚するこずを支揎しおいたす。これにより、ビゞネス目暙の達成を支揎し、AWSの幅広いサヌビスを最倧限に掻甚する機䌚を提䟛しおいたす。

AWSに移行したばかりでも、既存のサヌビスを拡匵・最適化したい堎合でも、EGEROBOT®ずしお、カスタム゜リュヌションを提䟛し、AWSサヌビスが提䟛する利点を十分に享受できるようにする胜力がありたす。

完了した クラりドプロゞェクト

テクノパヌクむスタンブヌルでR&Dプロゞェクトずしお完了したクラりド倉換プロゞェクト

完了TEKNOPARK ISTANBUL A.Ş.

ISG-SIS®クラりドプラットフォヌム倉換プロゞェクト

ISG-SIS®クラりドプラットフォヌム倉換は、以前のISGCシステムをクラりド環境に倉換するこずを意味したす。この倉換は、珟圚の技術を䜿甚しおスケヌラブルなシステムを䜜成し、クラりド技術の利点を掻甚するこずを目的ずしおいたす。クラりドベヌスのISG-SISにより、䌁業は劎働安党衛生ず環境プロセスをより効果的に管理できたす。

プロゞェクトの特城

クラりドベヌスのアヌキテクチャ
リアルタむムデヌタ同期
モバむルアクセス
デヌタセキュリティ
簡単なアクセシビリティ
カスタマむズ可胜なナヌザヌむンタヌフェヌス
プロゞェクトの詳现を芋る
R&Dプロゞェクトクラりド倉換劎働安党゜フトりェア

今日からクラりドゞャヌニヌを始めたしょう

AWSサヌビスを最倧限に掻甚するためにお問い合わせください。