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Innowise ha potenziato una piattaforma avanzata di gestione dei dati per la diagnostica della medicina di precisione, ottimizzando l'analisi di diversi set di dati sanitari per accelerare l'abbinamento paziente-trattamento e fornire approfondimenti critici per lo sviluppo di farmaci.
L'azienda ha dovuto affrontare notevoli inefficienze nelle pipeline di elaborazione dei dati e nella configurazione dell'ambiente, che hanno ostacolato la capacità di aggregare, elaborare e analizzare efficacemente i dati critici dei test diagnostici provenienti da più fonti. Queste inefficienze hanno provocato ritardi nella disponibilità dei dati sia per ingegneri dei dati e gli utenti finali, potenziali problemi di qualità dei dati e un utilizzo non ottimale delle risorse nella loro infrastruttura AWS.
Il cliente ha incontrato difficoltà anche nell'aggiunta di nuovi utenti e nella gestione delle autorizzazioni per gli utenti esistenti all'interno dell'ambiente AWS. Il team di Innowise, composto da ingegneri DevOps e scienziati dei dati è stato incaricato di questi compiti.
I nostri esperti hanno condotto una revisione completa del software del cliente per implementare una soluzione multiforme.
Il nostro Ingegneri DevOps abbiamo riprogettato i flussi di lavoro dell'infrastruttura per migliorarne l'efficienza e la scalabilità. Abbiamo eseguito la profilazione delle pipeline di dati esistenti per identificare le lacune e quindi ottimizzato le strutture e i formati dei dati per ridurre la ridondanza e migliorare l'efficienza di elaborazione. Per accelerare ulteriormente la trasformazione e l'analisi dei dati, gli esperti hanno implementato tecniche di elaborazione parallela. Abbiamo anche migliorato e rifattorizzato il codice per migliorarne la manutenibilità. Questi sforzi hanno portato a un sistema di pipeline di dati semplificato e ad alte prestazioni.
Ottimizziamo l'utilizzo di Infrastruttura cloud AWS dimensionando le istanze e implementando l'autoscaling. Abbiamo anche applicato i principi dell'Infrastructure-as-Code utilizzando Terraform per automatizzare il provisioning e la gestione delle risorse cloud. Docker ha contribuito a containerizzare l'ambiente di elaborazione dei dati per garantire la coerenza tra sviluppo, test e produzione. È stata creata una pipeline CI/CD per automatizzare l'integrazione del codice, i test e le distribuzioni. Abbiamo anche configurato test automatizzati per l'ambiente per individuare tempestivamente i problemi di configurazione.
Abbiamo implementato le best practice AWS IAM per migliorare la gestione degli utenti e dei permessi. Tra queste, la creazione di criteri basati sul principio del minimo privilegio e l'impostazione dell'autenticazione a più fattori (MFA) per tutti gli utenti IAM. Abbiamo ottimizzato i tipi di istanza EC2 in base all'analisi del carico di lavoro e abbiamo impostato gli allarmi CloudWatch per un monitoraggio proattivo. Inoltre, per ridurre i rischi di sicurezza, abbiamo sviluppato script automatici per la gestione degli utenti e delle autorizzazioni.
Back end
Python
Piattaforma Cloud
AWS
Infrastruttura come codice
Terraform
Containerizzazione
Docker, Amazon EKS
Database
AWS RDS
Gestione di sicurezza e accesso
AWS IAM, Secret Manager
Monitoraggio e registrazione
AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus
CI/CD
GitHub Actions
Servizio di calcolo
AWS EC2
Il nostro progetto di potenziamento della piattaforma di gestione dei dati della medicina di precisione ha seguito un approccio strutturato, assicurando che ogni aspetto della soluzione fosse allineato alle esigenze del cliente.
Abbiamo esaminato le pipeline di elaborazione dei dati e l'infrastruttura AWS del cliente, individuando le inefficienze e le aree di miglioramento.
Abbiamo ristrutturato il sistema per migliorare la gestione dei dati, la scalabilità e la sicurezza all'interno di AWS.
Utilizzando Python e gli strumenti correlati, abbiamo migliorato i processi di back-end, le strutture dati e implementato tecniche di elaborazione parallela.
Abbiamo creato script Terraform per semplificare la gestione delle risorse AWS.
Abbiamo containerizzato l'ambiente di elaborazione dei dati con Docker e abbiamo creato pipeline di integrazione, test e distribuzione automatizzate.
Abbiamo valutato la velocità di elaborazione dei dati, l'accuratezza, l'affidabilità del sistema e le misure di sicurezza IAM.
1
Responsabile di progetto
2
Ingegneri DevOps
2
Scienziati dei dati
1
Ingegnere QA
L'implementazione della nostra soluzione ha portato a miglioramenti significativi nelle capacità di gestione dei dati del nostro cliente.
35%
riduzione dei tempi di caricamento dei dati
29%
diminuzione dei costi di cloud computing AWS
Dopo aver ricevuto ed elaborato la vostra richiesta, vi ricontatteremo a breve per illustrare le esigenze del progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza delle informazioni.
Dopo aver esaminato i requisiti, i nostri analisti e sviluppatori elaborano una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.
Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.
Firmiamo un contratto e iniziamo a lavorare sul vostro progetto il prima possibile.
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