Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Innowise verbeterde een geavanceerd datamanagementplatform voor diagnostiek in de precisiegeneeskunde en stroomlijnt de analyse van uiteenlopende datasets in de gezondheidszorg om de afstemming tussen patiënt en behandeling te versnellen en cruciale inzichten te bieden voor de ontwikkeling van geneesmiddelen.
Het bedrijf had te kampen met aanzienlijke inefficiënties in hun gegevensverwerkingspijplijnen en omgevingsinstellingen, waardoor ze niet effectief kritische diagnostische testgegevens uit meerdere bronnen konden verzamelen, verwerken en analyseren. Deze inefficiënties leidden tot vertragingen in de beschikbaarheid van gegevens voor zowel data engineers en eindgebruikers, potentiële problemen met de gegevenskwaliteit en suboptimaal gebruik van resources in hun AWS-infrastructuur.
De klant had ook problemen met het toevoegen van nieuwe gebruikers en het beheren van rechten voor bestaande gebruikers binnen de AWS-omgeving. Het Innowise team bestaande uit DevOps engineers en datawetenschappers werd belast met deze taken.
Onze experts hebben de software van de klant grondig herzien om een veelzijdige oplossing te implementeren.
Onze DevOps ingenieurs de workflows van de infrastructuur opnieuw ontworpen om de efficiëntie en schaalbaarheid te verbeteren. We hebben de bestaande datapijplijnen geprofileerd om hiaten te identificeren en hebben vervolgens datastructuren en -formaten geoptimaliseerd om redundantie te verminderen en de verwerkingsefficiëntie te verbeteren. Om de datatransformatie en -analyse verder te versnellen, implementeerden de experts parallelle verwerkingstechnieken. We verbeterden en refactorden ook de code om de onderhoudbaarheid te verbeteren. Deze inspanningen resulteerden in een gestroomlijnd, high-performance data pipeline systeem.
We optimaliseren het gebruik van AWS cloud-infrastructuur door instances te right-sizen en auto-scaling te implementeren. We pasten ook Infrastructure-as-Code-principes toe met Terraform om de levering en het beheer van cloudresources te automatiseren. Docker hielp bij het containeriseren van de gegevensverwerkingsomgeving voor consistentie in ontwikkeling, testen en productie. Er werd een CI/CD-pijplijn opgezet om code-integratie, testen en implementaties te automatiseren. We hebben ook geautomatiseerd testen voor de omgeving om configuratieproblemen tijdig op te sporen.
We hebben de best practices van AWS IAM geïmplementeerd om het gebruikers- en rechtenbeheer te verbeteren. Dit omvatte het maken van beleidsregels gebaseerd op het principe van de laagste rechten en het instellen van multi-factor authenticatie (MFA) voor alle IAM-gebruikers. We hebben EC2 instance types geoptimaliseerd op basis van workload analyse en CloudWatch alarmen ingesteld voor proactieve monitoring. Om de beveiligingsrisico's te beperken, ontwikkelden we bovendien geautomatiseerde scripts voor gebruikersbeheer en machtigingen.
Back end
Python
Cloud platform
AWS
Infrastructuur als code
Terraform
Containerisatie
Docker, Amazon EKS
Database
AWS RDS
Beveiliging en toegangsbeheer
AWS IAM, Geheime Manager
Monitoren en loggen
AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus
CI/CD
GitHub Actions
Computerdienst
AWS EC2
Ons project om het datamanagementplatform voor precisiegeneesmiddelen te verbeteren volgde een gestructureerde aanpak, waarbij we ervoor zorgden dat elk aspect van de oplossing was afgestemd op de behoeften van de klant.
We onderzochten de gegevensverwerkingslijnen en AWS-infrastructuur van de klant en wezen op inefficiënties en verbeterpunten.
We hebben het systeem geherstructureerd om de gegevensverwerking, schaalbaarheid en beveiliging binnen AWS te verbeteren.
Met behulp van Python en verwante tools hebben we back-end processen en gegevensstructuren verbeterd en parallelle verwerkingstechnieken geïmplementeerd.
We hebben Terraform-scripts gemaakt om het beheer van AWS-resources te stroomlijnen.
We hebben de gegevensverwerkingsomgeving gecontaineriseerd met Docker en geautomatiseerde integratie-, test- en implementatiepijplijnen opgezet.
We evalueerden de snelheid van gegevensverwerking, nauwkeurigheid, betrouwbaarheid van het systeem en IAM-beveiligingsmaatregelen.
1
Project
Manager
2
DevOps
Ingenieurs
2
Data
Wetenschappers
1
QA
ingenieur
De implementatie van onze oplossing leidde tot aanzienlijke verbeteringen in de mogelijkheden van onze klant op het gebied van gegevensbeheer.
35%
kortere laadtijden voor gegevens
29%
daling van AWS-kosten voor cloud computing
Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.
Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.
Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.
We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.
Door u aan te melden gaat u akkoord met onze Gebruiksvoorwaarden en Privacybeleid , met inbegrip van het gebruik van cookies en de overdracht van uw persoonlijke gegevens.
© 2007-2024 Innowise. Alle rechten voorbehouden.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warschau, Polen
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
We verwerken je aanvraag en nemen zo snel mogelijk contact met je op.