Il modulo è stato inviato con successo.
Ulteriori informazioni sono contenute nella vostra casella di posta elettronica.
Selezionare la lingua
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.
Firma 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 inżynierowie danych i użytkowników końcowych, potencjalne problemy z jakością danych oraz nieoptymalne wykorzystanie zasobów w infrastrukturze 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. analitycy danych powierzono te zadania.
Nasi eksperci przeprowadzili kompleksowy przegląd oprogramowania klienta w celu wdrożenia wieloaspektowego rozwiązania.
Naszym programistom Inżynierowie DevOps przeprojektowaliśmy przepływy pracy infrastruktury, aby poprawić jej 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.
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 testowanie automatyczne dla środowiska, aby na czas wychwycić problemy z konfiguracją.
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.
Back-end
Python
Platforma Cloud
AWS
Infrastruktura jako kod
Terraform
Konteneryzacja
Docker, Amazon EKS
Bazar
AWS RDS
Zabezpieczenia i zarządzanie dostępem
AWS IAM, Secret Manager
Monitorowanie i rejestrowanie
AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus
CI/CD
Działania GitHub
Usługa obliczeniowa
AWS EC2
Il nostro progetto di potenziamento della piattaforma di gestione dei dati della medicina di precisione ha seguito un approccio strutturato, assicurando che ogni aspetto della soluzione fosse allineato alle esigenze del cliente.
Zbadaliśmy potoki przetwarzania danych klienta i infrastrukturę AWS, wskazując nieefektywności i obszary wymagające poprawy.
Zrestrukturyzowaliśmy system, aby usprawnić obsługę danych, skalowalność i bezpieczeństwo w ramach AWS.
Korzystając z Python i powiązanych narzędzi, ulepszyliśmy procesy zaplecza, struktury danych i wdrożyliśmy techniki przetwarzania równoległego.
Stworzyliśmy skrypty Terraform, aby usprawnić zarządzanie zasobami AWS.
Skonteneryzowaliśmy środowisko przetwarzania danych za pomocą Dockera i skonfigurowaliśmy zautomatyzowane potoki integracji, testowania i wdrażania.
Oceniliśmy szybkość przetwarzania danych, dokładność, niezawodność systemu i środki bezpieczeństwa IAM.
1
Kierownik projektu
2
Inżynierowie DevOps
2
Analitycy danych
1
Ingegnere QA
L'implementazione della nostra soluzione ha portato a miglioramenti significativi nelle capacità di gestione dei dati del nostro cliente.
35%
skrócenie czasu ładowania danych
29%
spadek kosztów przetwarzania w chmurze AWS
Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
Il lavoro si è svolto in un periodo di tempo in cui l'informatica è stata un'attività di studio e di ricerca.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Elaboreremo la vostra richiesta e vi ricontatteremo al più presto.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.