Optimización del procesamiento de datos para diagnósticos de medicina de precisión

Innowise mejoró una plataforma avanzada de gestión de datos para diagnósticos de medicina de precisión, agilizando el análisis de diversos conjuntos de datos sanitarios para acelerar la correspondencia paciente-tratamiento y proporcionar conocimientos críticos para el desarrollo de fármacos.

Desafío

La empresa de medicina de precisión se enfrentaba a importantes ineficiencias en sus canales de procesamiento de datos y en la configuración de su entorno, lo que dificultaba su capacidad para agregar, procesar y analizar eficazmente datos de pruebas diagnósticas críticas procedentes de múltiples fuentes. Estas ineficiencias provocaban retrasos en la disponibilidad de los datos tanto para los clientes como para los proveedores. ingenieros de datos y los usuarios finales, los posibles problemas de calidad de los datos y la utilización subóptima de los recursos de la infraestructura de AWS.

El cliente también experimentó problemas a la hora de añadir nuevos usuarios y gestionar los permisos de los usuarios existentes en el entorno de AWS. El equipo de Innowise, formado por ingenieros de DevOps y científicos de datos, se le confiaron estas tareas.

Solución

Nuestros expertos dirigieron una revisión completa del software del cliente para implantar una solución polifacética.

Optimización de canalizaciones CI/CD

Nuestra Ingenieros DevOps rediseñamos los flujos de trabajo de la infraestructura para mejorar su eficiencia y escalabilidad. Realizamos un perfilado de los conductos de datos existentes para identificar lagunas y, a continuación, optimizamos las estructuras y formatos de datos para reducir la redundancia y mejorar la eficiencia del procesamiento. Para acelerar aún más la transformación y el análisis de los datos, los expertos aplicaron técnicas de procesamiento paralelo. También mejoramos y refactorizamos el código para mejorar su mantenimiento. Estos esfuerzos dieron como resultado un sistema de canalización de datos racionalizado y de alto rendimiento.

Optimización y despliegue del entorno

Optimizamos la utilización de Infraestructura en la nube de AWS redimensionando las instancias y aplicando el autoescalado. También aplicamos los principios de la infraestructura como código utilizando Terraform para automatizar el aprovisionamiento y la gestión de los recursos en la nube. Docker ayudó a contenerizar el entorno de procesamiento de datos para mantener la coherencia entre el desarrollo, las pruebas y la producción. Se estableció una canalización CI/CD para automatizar la integración del código, las pruebas y los despliegues. También establecimos pruebas automatizadas del entorno para detectar a tiempo los problemas de configuración.

Optimización de la gestión de usuarios y permisos

Implementamos las prácticas recomendadas de AWS IAM para mejorar la gestión de usuarios y permisos. Esto incluyó la creación de políticas basadas en el principio de mínimo privilegio y la configuración de la autenticación multifactor (MFA) para todos los usuarios de IAM. Optimizamos los tipos de instancia EC2 basándonos en el análisis de la carga de trabajo y configuramos alarmas CloudWatch para una monitorización proactiva. Además, para mitigar los riesgos de seguridad, desarrollamos scripts automatizados para la gestión de usuarios y permisos.

Tecnologías

Back-end

Python

Cloud

AWS

La infraestructura como código

Terraform

Containerización

Docker, Amazon EKS

Base de datos

AWS RDS

Seguridad y gestión de accesos

AWS IAM, AWS Secrets Manager

Supervisión y registro

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Servicio informático

AWS EC2

Proceso

Para mejorar la plataforma de gestión de datos de medicina de precisión, seguimos un planteamiento estructurado, asegurándonos de que cada aspecto de la solución se ajustaba a las necesidades del cliente.

Comprender los requisitos

Examinamos las canalizaciones de procesamiento de datos y la infraestructura de AWS del cliente, identificando ineficiencias y áreas de mejora.

Rediseño de la arquitectura

Reestructuramos el sistema para mejorar la gestión de datos, la escalabilidad y la seguridad dentro de AWS.

Desarrollo ágil

Utilizando Python y herramientas afines, mejoramos los procesos de back-end, las estructuras de datos e implementamos técnicas de procesamiento paralelo.

Automatización de infraestructuras

Creamos scripts Terraform para agilizar la administración de recursos de AWS.

Containerización y CI/CD

Pusimos en contenedores el entorno de procesamiento de datos con Docker y establecimos procesos automatizados de integración, pruebas y despliegue.

Pruebas

Evaluamos la velocidad de procesamiento de los datos, la precisión, la fiabilidad del sistema y las medidas de seguridad de IAM.

Equipo necesario

Jefe de proyecto

Ingenieros DevOps

Científicos de datos

Ingeniero de QA

Resultados

La implantación de nuestra solución mejoró notablemente la capacidad de gestión de datos de nuestro cliente.

Velocidad de tratamiento de datosLa optimización de los conductos redujo los tiempos de carga de los datos, permitiendo un acceso más rápido a los datos procesados.
Eficacia de los recursosEl entorno AWS reconfigurado permitió reducir los costes de computación en nube.
Intercambio de datosEl proceso de intercambio de datos sin fisuras permite ahora a las empresas farmacéuticas acceder más rápidamente a los datos pertinentes de los pacientes.

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Concertaremos una reunión con usted para hablar de la oferta y concretar los detalles.

Por último, firmaremos un contrato y empezaremos a trabajar en su proyecto de inmediato.

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