Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Innowise förbättrade en avancerad datahanteringsplattform för precisionsmedicinsk diagnostik, vilket effektiviserar analysen av olika vårddataset för att påskynda matchningen mellan patient och behandling och ge viktiga insikter för läkemedelsutveckling.
Företaget hade betydande brister i sina pipelines och miljöer för databehandling, vilket hindrade dem från att effektivt samla in, bearbeta och analysera kritiska data från diagnostiska tester från flera olika källor. Denna ineffektivitet ledde till förseningar i datatillgängligheten för både Dataingenjörer och slutanvändare, potentiella problem med datakvalitet och suboptimalt resursutnyttjande i deras AWS-infrastruktur.
Kunden upplevde också utmaningar med att lägga till nya användare och hantera behörigheter för befintliga användare i AWS-miljön. Innowise-teamet, som består av DevOps-ingenjörer och Datavetare anförtroddes dessa uppgifter.
Våra experter genomförde en omfattande översyn av kundens programvara för att implementera en mångfacetterad lösning.
Vår DevOps ingenjörer omarbetade infrastrukturens arbetsflöden för att förbättra dess effektivitet och skalbarhet. Vi profilerade de befintliga datapipelinesen för att identifiera luckor och optimerade sedan datastrukturer och format för att minska redundans och förbättra bearbetningseffektiviteten. För att ytterligare påskynda datatransformation och analys implementerade experterna parallella bearbetningstekniker. Vi förbättrade och omarbetade också koden för att göra den mer lätthanterlig. Resultatet blev ett strömlinjeformat, högpresterande datapipelinesystem.
Vi optimerar utnyttjandet av AWS molninfrastruktur genom att dimensionera instanser rätt och implementera automatisk skalning. Vi tillämpade också principerna för Infrastructure-as-Code med hjälp av Terraform för att automatisera provisionering och hantering av molnresurser. Docker hjälpte till att containerisera databehandlingsmiljön för enhetlighet mellan utveckling, testning och produktion. En CI/CD-pipeline upprättades för att automatisera kodintegration, testning och distributioner. Vi satte också upp automatiserad testning för miljön för att snabbt fånga upp konfigurationsproblem.
Vi implementerade bästa praxis för AWS IAM för att förbättra hanteringen av användare och behörigheter. Detta inkluderade att skapa policyer baserade på principen om minsta möjliga privilegium och att konfigurera multifaktorautentisering (MFA) för alla IAM-användare. Vi optimerade EC2-instanstyper baserat på analys av arbetsbelastningen och satte upp CloudWatch-larm för proaktiv övervakning. För att minska säkerhetsriskerna utvecklade vi dessutom automatiserade skript för användarhantering och behörigheter.
Back end
Python
Cloud-plattform
AWS
Infrastruktur som kod
Terraform
Containerisering
Docker, Amazon EKS
Databas
AWS RDS
Säkerhets- och åtkomsthantering
AWS IAM, Secret Manager
Övervakning och loggning
AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus
CI/CD
GitHub Actions
Beräkningstjänst
AWS EC2
Vårt projekt för att förbättra plattformen för datahantering inom precisionsmedicin följde ett strukturerat tillvägagångssätt som säkerställde att varje aspekt av lösningen var anpassad till kundens behov.
Vi undersökte kundens pipelines för databehandling och AWS-infrastruktur och identifierade ineffektivitet och områden där förbättringar kunde göras.
Vi omstrukturerade systemet för att förbättra datahanteringen, skalbarheten och säkerheten inom AWS.
Med hjälp av Python och relaterade verktyg förbättrade vi back-end-processer, datastrukturer och implementerade parallella bearbetningstekniker.
Vi skapade Terraform-skript för att effektivisera hanteringen av AWS-resurser.
Vi containeriserade databehandlingsmiljön med Docker och satte upp automatiserade pipelines för integration, testning och driftsättning.
Vi utvärderade databehandlingens hastighet, noggrannhet, systemets tillförlitlighet och IAM:s säkerhetsåtgärder.
1
Projektledare
2
DevOps-ingenjörer
2
Dataforskare
1
QA-ingenjör
Implementeringen av vår lösning ledde till betydande förbättringar av vår kunds datahanteringskapacitet.
35%
kortare laddningstider för data
29%
minskade kostnader för AWS cloud computing
Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.
Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.
Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.
Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.
2007-2024 Innowise. Alla rättigheter förbehållna.
Integritetspolicy. Policy för cookies.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polen
Tack!
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.
Tack!
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.