Logiciel de médecine personnalisée sur AWS: diminution de 60% du nombre de bogues après la mise en service

Innowise a conçu une infrastructure sans serveur sur AWS, permettant des recommandations de santé pour les logiciels de médecine personnalisée et mettant en œuvre un pipeline CI/CD robuste pour un déploiement et des tests transparents.

Client

Industrie

Informatique de santé

Région

Israël

Client depuis

2022

Notre client est un innovateur dans le domaine des technologies de la santé. Son objectif est d'aider les personnes souffrant de maladies chroniques à améliorer leur santé en suivant des recommandations personnalisées basées sur l'IA. En mettant l'accent sur l'individualisation, le client offre un logiciel de médecine personnalisée et une application mHealth pour les individus et les fournisseurs de soins de santé.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Repenser le logiciel de médecine personnalisée pour construire une infrastructure solide de recommandations en matière de santé

Notre collaboration avec le client, initiée en 2022, s'est concentrée sur l'amélioration de son système de gestion de la santé disponible sur les plateformes web et mobiles. En utilisant AI Grâce à la technologie de l'intelligence émotionnelle (IE), le logiciel de médecine personnalisée s'adapte dynamiquement à la personnalité, aux habitudes et au mode de vie uniques de chaque utilisateur. Cette approche vise à faciliter les changements durables tout au long de la vie et à encourager l'adhésion aux programmes de traitement.Le défi du client consistait à redéfinir un système permettant de suivre les actions de l'utilisateur et de fournir des recommandations d'optimisation de la santé avec plus de précision. Il fallait une infrastructure robuste pour gérer les recommandations et les notifications, qui devait être évolutive et maintenable. De plus, les versions web et mobile de la plateforme manquaient de fonctionnalités complètes Services d'assurance qualité.

Solution

Logiciel de médecine personnalisée avec un système back-end amélioré, des tests A/B et un pipeline CI/CD rationalisé.

Dans le cadre de notre engagement avec le client, nous avons développé une infrastructure avancée et évolutive pour soutenir un logiciel de médecine personnalisée avec des recommandations de santé. "En mettant l'accent sur les pratiques d'infrastructure en tant que code (IaC), nous avons combiné la puissance d'AWS CDK avec TypeScript. Cela nous a permis de créer un cadre robuste, sans serveur, capable de gérer des processus complexes de recommandation et de notification, faisant partie intégrante de l'amélioration de la gestion de la santé. Notre équipe s'est également beaucoup concentrée sur les tests des applications mobiles et des systèmes back-end.

Déploiement de l'infrastructure

Dans la phase fondamentale de notre processus de développement, nous avons déployé l'application AWS Cloud Développement Kit (CDK) avec TypeScript. Ce choix stratégique nous a permis de scénariser l'infrastructure cloud comme s'il s'agissait d'un logiciel. Il a permis de rationaliser la création de ressources et de s'assurer que notre configuration était maintenable et facilement évolutive - ce qui est crucial pour un système conçu pour gérer un nombre croissant d'utilisateurs.L'épine dorsale de l'infrastructure était une architecture sans serveur conçue pour une haute disponibilité et un bon rapport coût-efficacité. L'informatique sans serveur nous a permis de créer et d'exécuter des applications sans penser aux serveurs. Cela signifiait que nous pouvions nous concentrer sur le produit principal sans avoir à gérer l'infrastructure.Pour tisser ensemble les diverses actions et services requis par l'application, nous nous sommes appuyés sur les fonctions AWS Step pour créer des machines d'état. Elles ont permis de s'assurer que chaque interaction de l'utilisateur était traitée avec précision, déclenchant la bonne séquence d'événements - de l'ingestion de données aux notifications et recommandations JIT (Just In Time) personnalisées.

Développement d'applications mHealth

Notre équipe a adopté Python pour sa simplicité et son efficacité dans l'élaboration de fonctions Lambda, qui ont constitué le cœur de divers systèmes de gestion de l'information services d'arrière-plan. Ces fonctions étaient responsables de l'ensemble du processus de notification à l'utilisateur, depuis le traitement des données jusqu'à l'envoi de recommandations et de messages relatifs à la santé.Notre équipe de développement PHP a amélioré l'interface utilisateur d'une application web utilisant October CMS, en se concentrant sur un système convivial de gestion des données de notification, y compris les modèles, les espaces réservés et les conditions. Ce passage d'un modèle dépendant des développeurs à une approche plus accessible a permis aux propriétaires de produits de gérer les données de manière indépendante, en rationalisant le flux de travail et en augmentant l'efficacité du processus de gestion des notifications.La complexité de la transformation des données brutes des utilisateurs en informations nécessite des processus ETL robustes. AWS Glue a fourni un service ETL géré qui a simplifié la préparation et le chargement des données pour l'analyse. Pour gérer le flux de données en temps réel, nous avons construit des pipelines de données intégrant des services tels que AWS EventBridge pour le routage des bus d'événements et AWS Kinesis pour le traitement des flux massifs de données de santé, garantissant ainsi que les interactions des utilisateurs soient traitées et prises en compte sans délai.

Intégration et déploiement continus

Pour maintenir la cohérence et la qualité de nos processus de déploiement, nous avons mis en place des pipelines CI/CD utilisant Bitbucket pour le contrôle des sources et AWS CodePipeline pour orchestrer les constructions, les tests et les déploiements. Ces pipelines ont facilité la transition du développement à la production, avec des étapes automatisées qui ont permis de réduire les erreurs humaines et de rationaliser les mises en production.

Amazon Elastic Container Service (ECS) a été configuré pour exécuter et gérer nos conteneurs Docker. Ce service a simplifié l'orchestration des conteneurs du système, ce qui nous a permis de déployer, de gérer et de faire évoluer les systèmes de recommandation et de notification en toute simplicité.

Qualité assurance

L'assurance qualité a été une composante essentielle et intégrale de notre processus de déploiement. Nos ingénieurs AQ ont validé les fonctionnalités, les performances et la facilité d'utilisation du système dorsal et ont assuré la meilleure qualité de l'application mobile en combinant des méthodes de test manuelles et automatisées.

L'un des points clés de notre stratégie d'assurance qualité était le test approfondi du logiciel de médecine personnalisée sur les plates-formes mobiles. Nous avons effectué des tests manuels approfondis en simulant des scénarios d'utilisation réels afin de nous assurer que l'interface et les fonctionnalités de l'application fonctionnaient parfaitement sur différents appareils. Ces tests ont été complétés par des tests automatisés afin de couvrir un plus large éventail de cas d'utilisation.

La gestion des flux de travail CI/CD était un autre aspect essentiel de notre processus d'assurance qualité. Nous avons surveillé ces flux de travail afin d'éviter que des codes non testés ou bogués ne soient déployés en production. Cette approche est devenue particulièrement cruciale après avoir identifié des lacunes dans les processus qui ont permis l'émergence de bogues dans l'application en direct, en particulier pendant la version 2.0 critique pour le nouveau marché.

Pour affiner l'application en fonction de l'interaction des utilisateurs, nous avons mis en place des mécanismes de test A/B. Cela a renforcé l'engagement des utilisateurs et fourni des informations précieuses sur leur comportement et leurs préférences. Cela a renforcé l'engagement des utilisateurs et fourni des informations précieuses sur leur comportement et leurs préférences, ce qui a permis au client d'apporter des améliorations à son produit sur la base de données.

Le client a été particulièrement impressionné par la robustesse de nos tests mobiles et back-end, ainsi que par l'efficacité du pipeline CI/CD. Ces efforts ont conduit à une diminution significative des problèmes liés au déploiement et à une augmentation substantielle de la stabilité de l'application mHealth.

Technologies et outils

Back-end

PHP, Python, TypeScript

Cloud

AWS (Step Functions, Lambda, Kinesis, Event Bridge, Api Gateway, CloudFormation, Glue, Athena, App Sync, ECS, ECR, Batch, RDS, Redshift, DynamoDB)

Bases de données

Postgres, Redshift, Redis, DynamoDB

Systèmes de contrôle à la source

Bitbucket

Pipelines

Bitbucket Pipelines, Code Pipeline

Processus

Notre travail avec le client a été marqué par une progression étape par étape, une communication transparente et un engagement fort envers les méthodologies Agile. Cette approche nous a permis de nous adapter rapidement, de maintenir un engagement cohérent avec le client et d'améliorer continuellement nos processus tout au long du projet. Voici comment le projet s'est déroulé:

Initiation et planification

Nous avons commencé par une phase d'analyse et de planification approfondie, en alignant nos tâches sur les besoins du client. Cette étape a jeté les bases de ce qui allait devenir un cycle de développement d'applications mHealth réactif.

Configuration infrastructures

À l'aide d'AWS CDK, nous avons scénarisé l'infrastructure pour prendre en charge un back-end sans serveur, en veillant à ce que le système soit évolutif et résilient.

Développement des fonctions

Nos développeurs ont écrit des fonctions Lambda pour traiter les données et gérer les notifications, gérées par l'infrastructure sans serveur.

Construction d'un pipeline CI/CD

Nous avons mis en place Bitbucket et AWS CodePipeline pour automatiser le processus de déploiement de l'infrastructure et des applications.

Qualité assurance

Nos ingénieurs AQ ont mené des tests manuels et automatisés approfondis pour s'assurer que toutes les fonctionnalités fonctionnaient correctement sur différents appareils et scénarios d'utilisation.

Mise en œuvre des tests A/B

Pour améliorer encore l'expérience de l'utilisateur, nous avons mis en place un cadre de test A/B, qui permet de prendre des décisions fondées sur des données.

Achèvement et examen du projet

Le projet s'est achevé par une phase d'examen et de remise complète. Nous nous sommes assurés que tous les éléments du projet répondaient aux attentes du client et avons préparé le terrain pour les améliorations et l'assistance futures.

Équipe

Développeurs AWS

Développeur PHP

Python Développeur

Ingénieur DevOps

Ingénieur QA

Coordinateur de projet

Résultats

Amélioration du système dorsal, réduction de 20% du temps de mise sur le marché des nouvelles fonctionnalités et amélioration de la stabilité du logiciel de médecine personnalisée.

La collaboration avec le client a débouché sur plusieurs réalisations notables, chacune contribuant au succès global et à l'impact du logiciel de médecine personnalisée:

Système d'arrière-plan amélioré: Nous avons développé un système back-end robuste, évolutif et rentable. L'architecture sans serveur sur AWS a permis à l'application de gérer efficacement les charges croissantes et les données des utilisateurs.
Amélioration de la stabilité de l'application: Nous avons réduit de manière significative les bogues critiques grâce à des processus d'assurance qualité rigoureux. La stabilité de l'application a été améliorée d'environ 40%, comme l'indique la diminution des rapports de crash et des problèmes signalés par les utilisateurs.
Tests A/B pour une amélioration continue: La mise en œuvre d'un cadre de test A/B a marqué une étape clé. Elle a permis au client d'affiner l'application en fonction des réactions et du comportement des utilisateurs, ce qui a permis d'améliorer le taux de satisfaction des utilisateurs.
Efficacité opérationnelle: L'automatisation des processus de déploiement et l'introduction d'un pipeline CI/CD plus rationalisé ont permis de réduire le délai de mise sur le marché des nouvelles fonctionnalités de 20%.

En résumé, notre approche axée sur l'assurance qualité et l'architecture serverless robuste d'AWS ont permis à notre client de disposer d'un logiciel de médecine hautement fiable et personnalisé. Ces améliorations ont soutenu leur mission de fournir des solutions de santé personnalisées, comme en témoignent les améliorations tangibles de la performance de l'application et de la satisfaction des utilisateurs.

Dans la phase actuelle de notre projet, notre équipe spécialisée est activement engagée dans le développement et l'amélioration de l'application mHealth, en mettant l'accent sur les tests et l'amélioration continue de l'infrastructure.

Durée du projet

Janvier 2022 - En cours

20%

réduction du délai de mise sur le marché des nouvelles fonctionnalités

60%

diminution du nombre de bogues après la publication de la version

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