Optimalisering av databehandling for presisjonsmedisinsk diagnostikk

Innowise har forbedret en avansert datahåndteringsplattform for presisjonsmedisinsk diagnostikk, som effektiviserer analysen av ulike helsedatasett for å fremskynde matchingen mellom pasient og behandling og gi viktig innsikt for utvikling av legemidler.

Utfordring

Presisjonsmedisinselskapet opplevde betydelig ineffektivitet i databehandlingsrutinene og miljøoppsettet, noe som hindret dem i å samle, behandle og analysere kritiske diagnostiske testdata fra flere kilder på en effektiv måte. Denne ineffektiviteten førte til forsinkelser i datatilgjengeligheten for bådedataingeniørerog sluttbrukere, potensielle problemer med datakvaliteten og suboptimal ressursutnyttelse av AWS-infrastrukturen.

Kunden opplevde også utfordringer med å legge til nye brukere og administrere tillatelser for eksisterende brukere i AWS-miljøet. Innowises team, som består av DevOps-ingeniører ogdataforskere,ble betrodd disse oppgavene.

Løsning

Ekspertene våre ledet en omfattende revisjon av kundens programvare for å implementere en mangefasettert løsning.

Optimalisering av CI/CD-pipelines

VårDevOps-ingeniørerredesignet arbeidsflytene i infrastrukturen for å forbedre effektiviteten og skalerbarheten. Vi utførte en profilering av de eksisterende datarørledningene for å identifisere hull, og deretter optimaliserte vi datastrukturer og -formater for å redusere redundans og forbedre prosesseringseffektiviteten. For å øke hastigheten på datatransformasjon og -analyse ytterligere, implementerte ekspertene parallelle prosesseringsteknikker. Vi forbedret og refaktoriserte også koden for å gjøre den mer vedlikeholdsvennlig. Resultatet ble et strømlinjeformet datapipeline-system med høy ytelse.

Miljøoptimalisering og distribusjon

Vi optimaliserer utnyttelsen avAWS skyinfrastrukturved å tilpasse størrelsen på instanser og implementere automatisk skalering. Vi brukte også Infrastructure-as-Code-prinsipper ved hjelp av Terraform for å automatisere klargjøring og administrasjon av skyressurser. Docker bidro til å containerisere databehandlingsmiljøet for å sikre konsistens på tvers av utvikling, testing og produksjon. En CI/CD-pipeline ble etablert for å automatisere kodeintegrasjon, testing og distribusjon. Vi satte også oppautomatisert miljøtestingfor å fange opp konfigurasjonsproblemer tidlig.

Optimalisering av bruker- og rettighetsadministrasjon

Vi implementerte beste praksis for AWS IAM for å forbedre bruker- og rettighetsstyringen. Dette inkluderte opprettelse av retningslinjer basert på prinsippet om minste privilegium og oppsett av multifaktorautentisering (MFA) for alle IAM-brukere. Vi optimaliserte EC2-instanstyper basert på analyse av arbeidsmengden og satte opp CloudWatch-alarmer for proaktiv overvåking. For å redusere sikkerhetsrisikoen utviklet vi dessuten automatiserte skript for brukeradministrasjon og tillatelser.

Teknologier

Back-end

Python

Cloud

AWS

Infrastruktur som kode

Terraform

Containerisering

Docker, Amazon EKS

Database

AWS RDS

Sikkerhet og tilgangsstyring

AWS IAM, AWS Secrets Manager

Overvåking og logging

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Databehandlingstjeneste

AWS EC2

Prosess

For å forbedre datahåndteringsplattformen for presisjonsmedisin fulgte vi en strukturert tilnærming og sørget for at alle aspekter av løsningen var tilpasset kundens behov.

Forståelse av krav

Vi undersøkte kundens databehandlingspipelines og AWS-infrastruktur, og identifiserte ineffektivitet og områder som kunne forbedres.

Arkitektur redesign

Vi restrukturerte systemet for å forbedre datahåndteringen, skalerbarheten og sikkerheten i AWS.

Agil utvikling

Ved hjelp av Python og relaterte verktøy har vi forbedret back-end-prosesser og datastrukturer og implementert parallelle prosesseringsteknikker.

Automatisering av infrastruktur

Vi har laget Terraform-skript for å effektivisere administrasjonen av AWS-ressurser.

Containerisering og CI/CD

Vi containeriserte databehandlingsmiljøet med Docker og satte opp automatiserte integrasjons-, test- og distribusjonsrørledninger.

Testing

Vi evaluerte databehandlingshastighet, nøyaktighet, systempålitelighet og IAM-sikkerhetstiltak.

Team kreves

Prosjekt-leder

DevOps-ingeniører

Dataforskere

Kvalitets- sikringsingeniør

Resultater

Implementeringen av løsningen vår førte til betydelige forbedringer i kundens datahåndtering.

Databehandlingshastighet: De optimaliserte pipelines reduserte innlastingstiden for data, noe som ga raskere tilgang til behandlede data.
Ressurseffektivitet: Det rekonfigurerte AWS-miljøet førte til en reduksjon i kostnadene for nettskyen.
Utveksling av data: Den sømløse datautvekslingsprosessen gjør at legemiddelselskaper nå får raskere tilgang til relevante pasientdata.

Relaterte saker

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så vil vi kontakte deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Firma

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil opptil 2MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt, godtar du at vi kan kontakte deg via talesamtaler, SMS og meldingsapper. Samtale-, meldings- og datakostnader kan påløpe.

Du kan også sende oss forespørselen din
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi kontakte deg for å diskutere prosjektbehovene dine og signere en NDA for å sikre konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, vil teamet vårt utarbeide et prosjektforslag med omfang av arbeid, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

Vi vil arrangere et møte med deg for å diskutere tilbudet og fastsette detaljene.

Til slutt vil vi signere en kontrakt og starte arbeidet med prosjektet ditt umiddelbart.