
我们与全球领导者合作,解决复杂且关键的任务问题。探索Stackroft如何将战略雄心转化为可衡量的运营现实。
将一个已有20年历史的本地ERP系统迁移到云原生架构,覆盖6个生产设施——无停机、无数据丢失,基础设施运营成本降低45%。
集团的ERP环境已发展成由高度定制的模块拼凑而成,没有单一厂商能端到端支持。升级被阻挠多年,安全补丁延迟,与新厂设备集成不可能。
我们执行了“扼杀者-数字”迁移模式——逐步用云原生服务替换遗留模块,同时保持现有系统运行。每个设施都通过经过测试的回滚计划进行专用冲刺迁移,确保零生产中断。
用流式架构替代批量处理的风险引擎,实现跨资产类别的实时投资组合暴露——将风险报告延迟从4小时缩短到90秒以下。
该银行的传统风险引擎处理日内批次作业,导致交易者在波动的盘中交易时段中持有陈旧的曝险数据。监管要求要求在18个月内实现近实时报告,迫使企业架构紧迫重构。
我们在事件流骨干上使用 Apache Kafka 和 Flink 重建了风险计算层,并新增了为交易者和风险官员提供实时暴露仪表盘的 API 层。该解决方案逐步部署,交易无中断。
通过打破实体店和数字渠道之间的数据壁垒,现代化一家传统多品牌零售商,大幅优化库存和个性化。
客户面临线上线下客户数据断裂的困境,导致库存严重膨胀、购物车弃置率高,以及在主要季节高峰期无法准确预测需求。
我们部署了机器学习需求预测模型,并与新架构的无头商用平台集成。这支持了实时库存调整和动态定价,所有这些都通过集中控制平面进行管理。
部署端到云物联网架构,接收来自50万辆联网车辆的遥测数据,预测组件故障发生前的发生——将非计划停机减少35%。
尽管制造了内置传感器的车辆,OEM却没有基础设施来处理生成的数据。可预防故障的保修索赔每年花费数亿美元,车队运营商要求主动的服务模式。
我们构建了一条从端到云的遥测流水线,每天处理2TB的车辆数据。基于历史故障模式训练的梯度提升模型,平均能提前14天检测异常,并通过经销商API触发自动服务调度。
构建一个自助式内部开发者平台,抽象化基础设施复杂性——将代码提交到生产的时间从4天压缩到不到2小时。
工程团队被一个小型平台团队限制,负责每次部署。每次服务发布都需要手动完成Terraform、Kubernetes配置和审批工单。开发者满意度低,顶尖工程师纷纷转投竞争对手。
我们在Backstage之上设计并构建了一个黄金路径IDP,配备预批准的服务模板、自动化环境配置和自助机密管理器。团队可以在不到15分钟内启动新的生产准备服务。
设计并提供面向患者的数字平台,连接被保险会员与预防护理服务,首年内减少28%的不必要全科医生就诊。
保险公司的会员参与几乎完全基于纸质,没有数字渠道进行预防健康提示或预约管理。对健康项目的低参与度推高了理赔成本逐年上涨。
我们打造了一个以移动为优先的会员门户,提供个性化健康助推、数字预约和集成健康项目注册。该平台通过符合FHIR标准的API直接连接200+家合作诊所。
构建核心账本、合规引擎和API网关,驱动初创企业嵌入式金融产品——从第一天起即可处理每月1000万+笔交易。
创始团队对产品有很强的直觉,但缺乏内部基础设施专业知识。他们需要在不到6个月内建立一个生产准备、符合PCI-DSS标准的核心银行基础,以实现B轮里程碑并同时在三个市场上线。
我们设计并构建了整个核心基础设施栈——双重记账、幂等支付处理器、KYC/AML合规钩子以及面向开发者的REST API。5个月内交付,首次通过PCI-DSS一级审计。
构建一个由人工智能驱动的运营中心,将承运人数据、仓库遥测和客户需求信号统一到单一控制平面——将异常处理时间缩短60%。
客户在14个国家运营,拥有30+个承运商集成,无法单一查看发货状态。运营团队通过断开门户手动筛查数千个每日异常,导致SLA违约并削弱客户信任。
我们设计并构建了一个统一的塔台平台,通过标准化API和EDI数据源从所有运营商实时接收数据。基于机器学习的异常检测层自动按严重程度对异常进行分流,并将其路由到合适的团队。