Optimaliseren van gegevensverwerking voor diagnostiek in de precisiegeneeskunde

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.

Uitdaging

Het precisiegeneesmiddelenbedrijf had te kampen met aanzienlijke inefficiënties in de dataverwerkingspijplijnen en de inrichting van de omgeving, wat een belemmering vormde voor het effectief samenvoegen, verwerken en analyseren van kritische diagnostische testgegevens uit meerdere bronnen. 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 de bronnen van de AWS-infrastructuur.

De klant ondervond ook uitdagingen met het toevoegen van nieuwe gebruikers en het beheren van machtigingen voor bestaande gebruikers binnen de AWS-omgeving. Het team van Innowise, bestaande uit DevOps engineers en datawetenschappers, werd belast met deze taken.

Oplossing

Onze experts hebben de software van de klant grondig herzien om een veelzijdige oplossing te implementeren.

Optimalisatie van CI/CD-pijplijnen

Onze DevOps ingenieurs de workflows van de infrastructuur opnieuw ontworpen om de efficiëntie en schaalbaarheid ervan 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.

Omgeving optimaliseren en implementeren

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 van de omgeving om configuratieproblemen in een vroeg stadium op te sporen.

Optimalisatie van gebruikers- en rechtenbeheer

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.

Technologieën

Back-end

Python

Cloud

AWS

Infrastructuur als code

Terraform

Containerisatie

Docker, Amazon EKS

Database

AWS RDS

Beveiliging en toegangsbeheer

AWS IAM, AWS Geheimen Manager

Monitoren en loggen

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Computerdienst

AWS EC2

Proces

Om het gegevensbeheerplatform voor precisiegeneeskunde te verbeteren, volgden we een gestructureerde aanpak, waarbij we ervoor zorgden dat elk aspect van de oplossing was afgestemd op de behoeften van de klant.

Vereisten begrijpen

We onderzochten de gegevensverwerkingslijnen en AWS-infrastructuur van de klant en wezen op inefficiënties en verbeterpunten.

Herontwerp architectuur

We hebben het systeem geherstructureerd om de gegevensverwerking, schaalbaarheid en beveiliging binnen AWS te verbeteren.

Agile ontwikkeling

Met behulp van Python en verwante tools hebben we back-end processen en gegevensstructuren verbeterd en parallelle verwerkingstechnieken geïmplementeerd.

Automatisering van infrastructuur

We hebben Terraform-scripts gemaakt om het beheer van AWS-resources te stroomlijnen.

Containerisatie en CI/CD

We hebben de gegevensverwerkingsomgeving gecontaineriseerd met Docker en geautomatiseerde integratie-, test- en implementatiepijplijnen opgezet.

Testen

We evalueerden de snelheid van gegevensverwerking, nauwkeurigheid, betrouwbaarheid van het systeem en IAM-beveiligingsmaatregelen.

Vereist team

Project Manager

DevOps Ingenieurs

Data
Wetenschappers

QA ingenieur

Resultaten

De implementatie van onze oplossing leidde tot aanzienlijke verbeteringen in de mogelijkheden van onze klant op het gebied van gegevensbeheer.

GegevensverwerkingssnelheidDe geoptimaliseerde pijplijnen verkorten de laadtijden van gegevens, waardoor de verwerkte gegevens sneller toegankelijk zijn.
Efficiënt gebruik van hulpbronnen: de opnieuw geconfigureerde AWS-omgeving leidde tot een verlaging van de kosten voor cloud computing.
Uitwisseling van gegevens: dankzij de naadloze gegevensuitwisseling hebben farmaceutische bedrijven nu sneller toegang tot relevante patiëntgegevens.

Gerelateerde gevallen

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Wat gebeurt er nu?

Zodra we je aanvraag hebben ontvangen en verwerkt, nemen we contact met je op om de details van je projectbehoeften en tekenen we een NDA om vertrouwelijkheid te garanderen.

Na het bestuderen van uw wensen, behoeften en verwachtingen zal ons team een projectvoorstel opstellen met de omvang van het werk, de teamgrootte, de tijd en de geschatte kosten voorstel met de omvang van het werk, de grootte van het team, de tijd en de geschatte kosten.

We zullen een afspraak met je maken om het aanbod te bespreken en de details vast te leggen.

Tot slot tekenen we een contract en gaan we meteen aan de slag met je project.