Ottimizzazione dell'elaborazione dei dati per la diagnostica della medicina di precisione

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.

Sfida

L'azienda di medicina di precisione ha dovuto affrontare notevoli inefficienze nelle pipeline di elaborazione dei dati e nella configurazione dell'ambiente, che hanno ostacolato la sua capacità di aggregare, elaborare e analizzare efficacemente i dati dei test diagnostici critici provenienti da più fonti. Queste inefficienze hanno provocato ritardi nella disponibilità dei dati sia per i pazienti che per i medici. ingegneri dei dati e gli utenti finali, potenziali problemi di qualità dei dati e un utilizzo non ottimale delle risorse dell'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.

Soluzione

I nostri esperti hanno condotto una revisione completa del software del cliente per implementare una soluzione multiforme.

Ottimizzazione delle pipeline CI/CD

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.

Ottimizzazione e implementazione dell'ambiente

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 dell'ambiente per individuare tempestivamente i problemi di configurazione.

Ottimizzazione della gestione degli utenti e dei permessi

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.

Tecnologie

Back end

Python

Cloud

AWS

Infrastruttura come codice

Terraform

Containerizzazione

Docker, Amazon EKS

Database

AWS RDS

Gestione di sicurezza e accesso

AWS IAM, AWS Secrets Manager

Monitoraggio e registrazione

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Servizio di calcolo

AWS EC2

Processo

Per migliorare la piattaforma di gestione dei dati della medicina di precisione, abbiamo seguito un approccio strutturato, assicurandoci che ogni aspetto della soluzione fosse allineato alle esigenze del cliente.

Comprendere i requisiti

Abbiamo esaminato le pipeline di elaborazione dei dati e l'infrastruttura AWS del cliente, individuando le inefficienze e le aree di miglioramento.

Riprogettazione dell'architettura

Abbiamo ristrutturato il sistema per migliorare la gestione dei dati, la scalabilità e la sicurezza all'interno di AWS.

Sviluppo agile

Utilizzando Python e gli strumenti correlati, abbiamo migliorato i processi di back-end, le strutture dati e implementato tecniche di elaborazione parallela.

Automazione dell'infrastruttura

Abbiamo creato script Terraform per semplificare la gestione delle risorse AWS.

Containerizzazione e CI/CD

Abbiamo containerizzato l'ambiente di elaborazione dei dati con Docker e abbiamo creato pipeline di integrazione, test e distribuzione automatizzate.

Test

Abbiamo valutato la velocità di elaborazione dei dati, l'accuratezza, l'affidabilità del sistema e le misure di sicurezza IAM.

Team richiesto

Responsabile di progetto

Ingegneri DevOps

Scienziati dei dati

Engineer QA

Risultati

L'implementazione della nostra soluzione ha portato a miglioramenti significativi nelle capacità di gestione dei dati del nostro cliente.

Velocità di elaborazione dei datiLe pipeline ottimizzate hanno ridotto i tempi di caricamento dei dati, consentendo un accesso più rapido ai dati elaborati.
Efficienza delle risorseL'ambiente AWS riconfigurato ha portato a una riduzione dei costi di cloud computing.
Scambio di datiIl processo di scambio di dati senza soluzione di continuità consente alle aziende farmaceutiche di accedere più rapidamente ai dati rilevanti dei pazienti.

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