Optimierung der Datenverarbeitung für die Präzisionsdiagnostik

Innowise hat eine fortschrittliche Datenmanagement-Plattform für Präzisionsmedizin-Diagnostik entwickelt, die die Analyse verschiedener Gesundheitsdatensätze rationalisiert, um die Abstimmung zwischen Patient und Behandlung zu beschleunigen und wichtige Erkenntnisse für die Arzneimittelentwicklung zu gewinnen.

Herausforderung

Das Unternehmen für Präzisionsmedizin sah sich mit erheblichen Ineffizienzen in seinen Datenverarbeitungspipelines und der Einrichtung seiner Umgebung konfrontiert, was seine Fähigkeit beeinträchtigte, wichtige diagnostische Testdaten aus verschiedenen Quellen effektiv zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Ineffizienzen führten zu Verzögerungen bei der Datenverfügbarkeit sowohl für Dateningenieure und Endbenutzer, potenzielle Datenqualitätsprobleme und suboptimale Nutzung der AWS-Infrastrukturressourcen.

Der Kunde hatte auch Probleme mit dem Hinzufügen neuer Benutzer und der Verwaltung von Berechtigungen für bestehende Benutzer innerhalb der AWS-Umgebung. Das Team von Innowise, bestehend aus DevOps-Ingenieuren und Datenwissenschaftler, wurde mit diesen Aufgaben betraut.

Lösung

Unsere Experten führten eine umfassende Überarbeitung der Software des Kunden durch, um eine vielschichtige Lösung zu implementieren.

Optimierung von CI/CD-Pipelines

Unsere DevOps-Ingenieure Wir haben die Infrastruktur-Workflows neu gestaltet, um ihre Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern. Wir erstellten ein Profil der bestehenden Datenpipelines, um Lücken zu ermitteln, und optimierten dann die Datenstrukturen und -formate, um Redundanzen zu verringern und die Verarbeitungseffizienz zu verbessern. Um die Datenumwandlung und -analyse weiter zu beschleunigen, implementierten die Experten Techniken zur Parallelverarbeitung. Außerdem verbesserten und überarbeiteten wir den Code, um seine Wartbarkeit zu erhöhen. Das Ergebnis dieser Bemühungen ist ein rationalisiertes, hochleistungsfähiges Daten-Pipeline-System.

Optimierung der Umgebung und Bereitstellung

Wir optimieren die Nutzung von AWS-Cloud-Infrastruktur durch die richtige Dimensionierung von Instanzen und die Implementierung von automatischer Skalierung. Wir wandten auch Infrastructure-as-Code-Prinzipien mit Terraform an, um die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen zu automatisieren. Docker half bei der Containerisierung der Datenverarbeitungsumgebung, um die Konsistenz zwischen Entwicklung, Tests und Produktion zu gewährleisten. Eine CI/CD-Pipeline wurde eingerichtet, um Code-Integration, Tests und Bereitstellungen zu automatisieren. Wir richteten außerdem ein automatisierte Umwelttests um Konfigurationsprobleme frühzeitig zu erkennen.

Optimierung der Benutzer- und Rechteverwaltung

Wir implementierten bewährte AWS IAM-Verfahren, um die Benutzer- und Rechteverwaltung zu verbessern. Dazu gehörten die Erstellung von Richtlinien auf der Grundlage des Prinzips der geringsten Privilegien und die Einrichtung der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für alle IAM-Benutzer. Wir optimierten EC2-Instanztypen auf der Grundlage von Arbeitslastanalysen und richteten CloudWatch-Alarme zur proaktiven Überwachung ein. Darüber hinaus haben wir automatisierte Skripte für die Benutzerverwaltung und Berechtigungen entwickelt, um Sicherheitsrisiken zu minimieren.

Technologien

Back-End

Python

Cloud

AWS

Infrastruktur als Code

Terraform

Containerisierung

Docker, Amazon EKS

Datenbank

AWS RDS

Sicherheit und Zugangsmanagement

AWS IAM, AWS Secrets Manager

Überwachung und Protokollierung

AWS Cloud Uhr, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Compute-Dienst

AWS EC2

Prozess

Um die Datenmanagement-Plattform für die Präzisionsmedizin zu verbessern, verfolgten wir einen strukturierten Ansatz, der sicherstellte, dass jeder Aspekt der Lösung auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt war.

Verstehen der Anforderungen

Wir untersuchten die Datenverarbeitungspipelines und die AWS-Infrastruktur des Kunden und ermittelten Ineffizienzen und verbesserungswürdige Bereiche.

Neugestaltung der Architektur

Wir haben das System umstrukturiert, um die Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Sicherheit innerhalb von AWS zu verbessern.

Agile Entwicklung

Mithilfe von Python und verwandten Tools haben wir Backend-Prozesse und Datenstrukturen verbessert und Techniken zur Parallelverarbeitung implementiert.

Infrastrukturautomatisierung

Wir haben Terraform-Skripte erstellt, um die AWS-Ressourcenverwaltung zu optimieren.

Containerisierung und CI/CD

Wir haben die Datenverarbeitungsumgebung mit Docker containerisiert und automatisierte Integrations-, Test- und Bereitstellungspipelines eingerichtet.

Testen

Wir haben die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, die Genauigkeit, die Zuverlässigkeit des Systems und die IAM-Sicherheitsmaßnahmen bewertet.

Team erforderlich

Projektmanager

DevOps-Ingenieure

Datenwissenschaftler

QA-Ingenieur

Ergebnisse

Die Implementierung unserer Lösung führte zu erheblichen Verbesserungen der Datenverwaltungsfunktionen unseres Kunden.

Geschwindigkeit der DatenverarbeitungDie optimierten Pipelines verkürzen die Datenladezeiten und ermöglichen einen schnelleren Zugriff auf die verarbeiteten Daten.
RessourceneffizienzDie neu konfigurierte AWS-Umgebung führte zu einer Senkung der Cloud Computing-Kosten.
Datenaustausch: Durch den nahtlosen Datenaustausch können Pharmaunternehmen nun schneller auf relevante Patientendaten zugreifen.

Fallstudien

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