Optimisation du traitement des données pour les diagnostics de médecine de précision

Innowise a amélioré une plateforme de gestion de données avancée pour les diagnostics de médecine de précision, rationalisant l'analyse de divers ensembles de données de soins de santé afin d'accélérer l'adéquation entre le patient et le traitement et de fournir des informations essentielles pour le développement de médicaments.

Défi

L'entreprise de médecine de précision a été confrontée à d'importantes inefficacités dans ses pipelines de traitement de données et dans la configuration de son environnement, ce qui a entravé sa capacité à agréger, traiter et analyser efficacement les données des tests de diagnostic critiques provenant de sources multiples. Ces inefficacités ont entraîné des retards dans la disponibilité des données, tant pour les patients que pour les médecins. ingénieurs en données et les utilisateurs finaux, des problèmes potentiels de qualité des données et une utilisation sous-optimale des ressources de l'infrastructure AWS.

Le client a également rencontré des difficultés pour ajouter de nouveaux utilisateurs et gérer les autorisations des utilisateurs existants dans l'environnement AWS. L'équipe de Innowise, composée d'ingénieurs DevOps et de spécialistes de la gestion de l'information, a été mise à contribution pour résoudre ces problèmes. les scientifiques des données, s'est vu confier ces tâches.

Solution

Nos experts ont mené une refonte complète du logiciel du client pour mettre en œuvre une solution à multiples facettes.

Optimisation des pipelines CI/CD

Notre Ingénieurs DevOps remanié les flux de travail de l'infrastructure afin d'améliorer leur efficacité et leur évolutivité. Nous avons établi le profil des flux de données existants afin d'identifier les lacunes, puis nous avons optimisé les structures et les formats de données afin de réduire la redondance et d'améliorer l'efficacité du traitement. Pour accélérer encore la transformation et l'analyse des données, les experts ont mis en œuvre des techniques de traitement parallèle. Nous avons également amélioré et remanié le code afin d'en améliorer la maintenabilité. Ces efforts ont abouti à un système de pipeline de données rationalisé et très performant.

Optimisation et déploiement de l'environnement

Nous optimisons l'utilisation des Infrastructure en nuage AWS en redimensionnant les instances et en mettant en œuvre la mise à l'échelle automatique. Nous avons également appliqué les principes de l'infrastructure en tant que code en utilisant Terraform pour automatiser le provisionnement et la gestion des ressources en nuage. Docker a permis de conteneuriser l'environnement de traitement des données pour assurer la cohérence entre le développement, les tests et la production. Un pipeline CI/CD a été mis en place pour automatiser l'intégration du code, les tests et les déploiements. Nous avons également mis en place les tests automatisés de l'environnement pour détecter rapidement les problèmes de configuration.

Optimisation de la gestion des utilisateurs et des autorisations

Nous avons mis en œuvre les meilleures pratiques AWS IAM pour améliorer la gestion des utilisateurs et des autorisations. Cela inclut la création de politiques basées sur le principe du moindre privilège et la mise en place d'une authentification multifactorielle (MFA) pour tous les utilisateurs IAM. Nous avons optimisé les types d'instances EC2 en fonction de l'analyse de la charge de travail et mis en place des alarmes CloudWatch pour une surveillance proactive. En outre, pour atténuer les risques de sécurité, nous avons développé des scripts automatisés pour la gestion des utilisateurs et des autorisations.

Technologies

Back-end

Python

Cloud

AWS

L'infrastructure en tant que code

Terraform

Containerisation

Docker, Amazon EKS

Base de données

AWS RDS

Sécurité et gestion des accès

AWS IAM, AWS Secrets Manager

Surveillance et journalisation

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Service de calcul

AWS EC2

Processus

Pour améliorer la plateforme de gestion des données de la médecine de précision, nous avons suivi une approche structurée, en veillant à ce que chaque aspect de la solution corresponde aux besoins du client.

Comprendre les besoins

Nous avons examiné les pipelines de traitement des données et l'infrastructure AWS du client, en mettant en évidence les inefficacités et les domaines à améliorer.

Refonte de l'architecture

Nous avons restructuré le système pour améliorer le traitement des données, l'évolutivité et la sécurité au sein d'AWS.

Développement Agile

En utilisant le Python et les outils connexes, nous avons amélioré les processus d'arrière-plan, les structures de données et mis en œuvre des techniques de traitement parallèle.

Automatisation de l'infrastructure

Nous avons créé des scripts Terraform pour rationaliser la gestion des ressources AWS.

Conteneurisation et CI/CD

Nous avons conteneurisé l'environnement de traitement des données avec Docker et mis en place des pipelines automatisés d'intégration, de test et de déploiement.

Test

Nous avons évalué la vitesse de traitement des données, la précision, la fiabilité du système et les mesures de sécurité IAM.

Équipe requise

Chef de projet

Ingénieurs DevOps

Scientifiques des données

Ingénieur QA

Résultats

La mise en œuvre de notre solution a permis d'améliorer considérablement les capacités de gestion des données de notre client.

Vitesse de traitement des donnéesLes pipelines optimisés ont réduit les temps de chargement des données, ce qui a permis un accès plus rapide aux données traitées.
Efficacité des ressourcesL'environnement AWS reconfiguré a permis de réduire les coûts de l'informatique en nuage.
Échange de donnéesLe processus d'échange de données transparent permet désormais aux entreprises pharmaceutiques d'accéder plus rapidement aux données pertinentes sur les patients.

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Après avoir examiné vos souhaits, vos besoins et vos attentes, notre équipe élaborera une proposition de projet avec l'étendue des travaux, la taille de l'équipe, les délais et les coûts estimés projet avec l'étendue des travaux, la taille de l'équipe, les délais et les coûts estimés.

Nous prendrons rendez-vous avec vous pour discuter de l'offre et régler les détails.

Enfin, nous signons un contrat et commençons immédiatement à travailler sur votre projet.

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