Optimizing data processing for precision medicine diagnostics

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

The precision medicine company faced significant inefficiencies in its data processing pipelines and environment setup, hampering its ability to effectively aggregate, process, and analyze critical diagnostic test data from multiple sources. These inefficiencies led to delays in data availability for both ingénieurs en données and end-users, potential data quality issues, and suboptimal AWS infrastructure resource utilization.

The client also experienced challenges with adding new users and managing permissions for existing users within the AWS environment. Innowise’s team, consisting of DevOps engineers and data scientists, s'est vu confier ces tâches.

Solution

Our experts led a comprehensive overhaul of the client’s software to implement a multifaceted solution.

Optimisation des pipelines CI/CD

Notre Ingénieurs DevOps redesigned the infrastructure workflows to improve their efficiency and scalability. We performed profiling of the existing data pipelines to identify gaps and then optimized data structures and formats to reduce redundancy and improve processing efficiency. To further speed up data transformation and analysis, the experts implemented parallel processing techniques. We also improved and refactored code to enhance its maintainability. These efforts resulted in a streamlined, high-performance data pipeline system.

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 automated environment testing to catch configuration issues early.

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

To enhance the precision medicine data management platform, we followed a structured approach, ensuring each aspect of the solution was aligned with the client’s needs.

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 données: the optimized pipelines reduced data loading times, allowing faster access to processed data.
Efficacité des ressources: the reconfigured AWS environment led to a reduction in cloud computing costs.
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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