Optymalizacja przetwarzania danych na potrzeby diagnostyki medycyny precyzyjnej

Innowise ulepszyło zaawansowaną platformę zarządzania danymi dla diagnostyki medycyny precyzyjnej, usprawniając analizę różnorodnych zbiorów danych opieki zdrowotnej w celu przyspieszenia dopasowania pacjenta do leczenia i zapewnienia krytycznych informacji dla rozwoju leków.

Wyzwanie

Firma zajmująca się medycyną precyzyjną borykała się ze znacznymi nieefektywnościami w swoich potokach przetwarzania danych i konfiguracji środowiska, co utrudniało jej zdolność do skutecznego agregowania, przetwarzania i analizowania krytycznych danych z testów diagnostycznych z wielu źródeł. Te nieefektywności doprowadziły do opóźnień w dostępności danych zarówno dla inżynierów danych i użytkowników końcowych, potencjalne problemy z jakością danych oraz nieoptymalne wykorzystanie zasobów infrastruktury AWS.

Klient doświadczył również wyzwań związanych z dodawaniem nowych użytkowników i zarządzaniem uprawnieniami dla istniejących użytkowników w środowisku AWS. Zespół Innowise, składający się z inżynierów DevOps i specjalistów ds. naukowcy zajmujący się danymi, powierzono te zadania.

Rozwiązanie

Nasi eksperci przeprowadzili kompleksowy przegląd oprogramowania klienta w celu wdrożenia wieloaspektowego rozwiązania.

Optymalizacja potoków CI/CD

Nasi Inżynierowie DevOps przeprojektowaliśmy przepływy pracy infrastruktury, aby poprawić ich wydajność i skalowalność. Przeprowadziliśmy profilowanie istniejących potoków danych w celu zidentyfikowania luk, a następnie zoptymalizowaliśmy struktury i formaty danych w celu zmniejszenia nadmiarowości i poprawy wydajności przetwarzania. Aby jeszcze bardziej przyspieszyć transformację i analizę danych, eksperci wdrożyli techniki przetwarzania równoległego. Ulepszyliśmy również i zrefaktoryzowaliśmy kod, aby zwiększyć jego łatwość konserwacji. Wysiłki te zaowocowały usprawnionym, wysokowydajnym systemem potoków danych.

Optymalizacja i wdrażanie środowiska

Optymalizujemy wykorzystanie Infrastruktura chmury AWS poprzez dostosowanie rozmiaru instancji i wdrożenie automatycznego skalowania. Zastosowaliśmy również zasady Infrastructure-as-Code przy użyciu Terraform, aby zautomatyzować udostępnianie zasobów w chmurze i zarządzanie nimi. Docker pomógł w konteneryzacji środowiska przetwarzania danych w celu zapewnienia spójności między programowaniem, testowaniem i produkcją. Utworzono potok CI/CD w celu zautomatyzowania integracji kodu, testowania i wdrożeń. Skonfigurowaliśmy również zautomatyzowane testowanie środowiska aby wcześnie wychwycić problemy z konfiguracją.

Optymalizacja zarządzania użytkownikami i uprawnieniami

Wdrożyliśmy najlepsze praktyki AWS IAM, aby usprawnić zarządzanie użytkownikami i uprawnieniami. Obejmowało to tworzenie zasad opartych na zasadzie najmniejszych uprawnień i konfigurowanie uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA) dla wszystkich użytkowników IAM. Zoptymalizowaliśmy typy instancji EC2 w oparciu o analizę obciążenia i skonfigurowaliśmy alarmy CloudWatch do proaktywnego monitorowania. Ponadto, aby ograniczyć zagrożenia bezpieczeństwa, opracowaliśmy zautomatyzowane skrypty do zarządzania użytkownikami i uprawnieniami.

Technologie

Backend

Python

Chmura

AWS

Infrastruktura jako kod

Terraform

Konteneryzacja

Docker, Amazon EKS

Baza danych

AWS RDS

Zabezpieczenia i zarządzanie dostępem

AWS IAM, AWS Secrets Manager

Monitorowanie i rejestrowanie

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Usługa obliczeniowa

AWS EC2

Proces

Aby ulepszyć platformę zarządzania danymi medycyny precyzyjnej, zastosowaliśmy ustrukturyzowane podejście, zapewniając, że każdy aspekt rozwiązania był dostosowany do potrzeb klienta.

Zrozumienie wymagań

Zbadaliśmy potoki przetwarzania danych klienta i infrastrukturę AWS, wskazując nieefektywności i obszary wymagające poprawy.

Przeprojektowanie architektury

Zrestrukturyzowaliśmy system, aby usprawnić obsługę danych, skalowalność i bezpieczeństwo w ramach AWS.

Rozwój w metodyce Agile

Korzystając z Python i powiązanych narzędzi, ulepszyliśmy procesy zaplecza, struktury danych i wdrożyliśmy techniki przetwarzania równoległego.

Automatyzacja infrastruktury

Stworzyliśmy skrypty Terraform, aby usprawnić zarządzanie zasobami AWS.

Konteneryzacja i CI/CD

Skonteneryzowaliśmy środowisko przetwarzania danych za pomocą Dockera i skonfigurowaliśmy zautomatyzowane potoki integracji, testowania i wdrażania.

Testowanie

Oceniliśmy szybkość przetwarzania danych, dokładność, niezawodność systemu i środki bezpieczeństwa IAM.

Wymagany zespół

Kierownik projektu

Inżynierowie DevOps

Analitycy danych

QA Inżynier

Wyniki

Wdrożenie naszego rozwiązania doprowadziło do znacznej poprawy możliwości zarządzania danymi przez naszego klienta.

Szybkość przetwarzania danychZoptymalizowane potoki skróciły czas ładowania danych, umożliwiając szybszy dostęp do przetworzonych danych.
Efektywność zasobówZrekonfigurowane środowisko AWS doprowadziło do obniżenia kosztów przetwarzania w chmurze.
Wymiana danychPłynny proces wymiany danych umożliwia teraz firmom farmaceutycznym szybszy dostęp do odpowiednich danych pacjentów.

Powiązane projekty

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz także wysłać swoje zapytanie
na contact@innowise.com

Co dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projekt i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, wymaganym czasem i szacunkowymi kosztami.

Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.