Giới thiệu nhóm Cloud Software tại SDSRV

Tổng quan

Cloud Software Cell là một bộ phận của Cloud Research Lab, SDSRV. Chúng tôi phụ trách các công việc liên quan đến phát triển phần mềm với vai trò giống như một fullstack developer. Ngoài ra chúng tôi cũng đảm nhiệm những công việc liên quan đến đề xuất & thiết kế kiến trúc hệ thống.

Hiện tại, chúng tôi đang tập trung vào phát triển các ứng dụng Cloud-native và áp dụng những mô hình/công nghệ mới nhất như microservices, container, CI / CD và DevOps.

Các sản phẩm của SDSRV đều dựa trên học máy (ML), chúng tôi đã vận dụng thành công MLOps để áp dụng vào qui trình phát triển sản phẩm cùng với đó là triển khai và duy trì các ML models một cách đáng tin cậy và hiệu quả.

Lĩnh vực nghiên cứu

– Cloud-native application development

– DevOps: Gitlab, Jenkin, Docker, Kubernetes

– ML toolkit: Kubeflow là một bộ công cụ học máy mã nguồn mở cho Kubernetes. Nó được xây dựng trên nền Kubernetes để hỗ trợ triển khai/mở rộng quy mô cũng như quản lý các hệ thống vô cùng phức tạp.

Kuberflow composition

– MLOps: Machine learning in production

MLOps – Machine learning in production

Sản phẩm

Hiện tại chúng tôi đang cùng với Cloud Platform Cell vận hành/phát triển hệ thống x.Cloud và hỗ trợ các Cell khác như Vision Inspection, Natural Language Processing, AI Character Recognition để phát triển các ứng dụng AI của họ.

Thành tựu

Nền tảng x.Cloud được các nhà nghiên cứu, giáo sư và sinh viên từ các trung tâm R&D của SDS và các phòng thí nghiệm (hợp tác với các trường đại học) trên thế giới sử dụng. Ngoài ra, chúng tôi đã áp dụng MLOps vào tất cả các dự án bao gồm Vision Inspection and OCR.


Introduction to Cloud Platform Cell

About

Cloud Software (CS) cell is a division of Cloud Research Lab. We’re in charge of software development works including Solution Architecture proposal, System Architecture design and Full-stack development. We are developing Cloud-native software applications and take advantage of many modern software development techniques including microservices, containers, CI/CD, and DevOps.

Since our products are ML-based, we are applying MLOps practices to develop our products and deploy, maintain machine learning models in production reliably and efficiently.

Research Areas

  • Cloud-native application development
  • DevOps: Gitlab, Jenkin, Docker, Kubernetes
  • ML toolkit: Kubeflow is an open-source machine learning toolkit for Kubernetes. It is built on Kubernetes as a system for deploying, scaling as well as managing complex systems
  • MLOps: Machine learning in production

Products

Collaborating with Cloud Platform to develop x.Cloud, VI, OCR and NLP 

Accomplishments

  • x.Cloud platform which is using by researchers, professors and students from SDS R&D centers and  joint labs with universities around the world.
  • Applying MLOps to our solution including Vision Inspection and OCR

You may also like...

0 0 đánh giá
Đánh giá bài viết
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Góp ý
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận.x