Casos de uso de IBM Cloud en el sector sanitario

En estos casos de uso se describe cómo las cargas de trabajo de IBM Cloud® Kubernetes Service se benefician de la nube pública. Disponen de cálculo seguro en un entorno nativo aislado, utilización sencilla de clústeres para un desarrollo más rápido, migración desde máquinas virtuales y compartición de datos en las bases de datos de la nube.

Un proveedor de atención sanitaria migra cargas de trabajo desde máquinas virtuales ineficaces a contenedores que facilitan el funcionamiento para sistemas de informes y pacientes

Un ejecutivo de TI de un proveedor de atención sanitaria tiene sistemas locales de informes del negocio y de pacientes. Estos sistemas pasan por ciclos lentos de mejora, lo que hace que se estanquen los niveles de servicio al paciente.

Con el fin de mejorar el servicio al paciente, la empresa recurrió a IBM Cloud Kubernetes Service y IBM Cloud® Continuous Delivery para reducir los gastos en TI y acelerar el desarrollo, todo ello en una plataforma segura. Los sistemas de « SaaS » de alto uso del proveedor, que albergaban tanto los sistemas de historiales de pacientes como las aplicaciones de informes empresariales, requerían actualizaciones frecuentes. Sin embargo, el entorno local obstaculiza el desarrollo ágil. El proveedor también quería reducir los crecientes costes laborales y el presupuesto.

Empezaron por contenerizar sus sistemas SaaS y colocarlos en la nube. Desde este primer paso, pasaron de un hardware sobredimensionado en un centro de datos privado a un cálculo personalizable que reduce las operaciones de TI, el mantenimiento y la energía. Para alojar las apps SaaS, diseñaron fácilmente clústeres de Kubernetes que se ajustaran a sus necesidades de CPU, RAM y almacenamiento. Otro factor para reducir los costes de personal es que IBM gestiona Kubernetes, de modo que el proveedor puede centrarse en ofrecer un mejor servicio al cliente.

El desarrollo acelerado constituye una victoria clave para el ejecutivo de TI. Con el traslado a la nube pública, los desarrolladores pueden experimentar fácilmente con SDK Node.js, enviando los cambios a los sistemas de desarrollo y prueba, escalados en clústeres separados. Esos envíos se han automatizado con cadenas de herramientas abiertas y IBM Cloud® Continuous Delivery. Las actualizaciones del sistema SaaS ya no pasan por procesos de compilación lentos y propensos a errores. Los desarrolladores pueden ofrecer actualizaciones incrementales a sus usuarios a diario o incluso con mayor frecuencia. Además, el registro y la supervisión de los sistemas SaaS, especialmente en lo referente a la interacción entre los sistemas de informes internos y externos de los pacientes, se integran rápidamente en el sistema. Los desarrolladores no pierden el tiempo creando sistemas de registro complejos solo para poder solucionar problemas en sistemas en funcionamiento.

La seguridad es lo primero: con el entorno nativo para IBM Cloud Kubernetes Service, las cargas de trabajo confidenciales de los pacientes ahora tienen un aislamiento familiar, pero dentro de la flexibilidad de la nube pública. Desde el punto de vista de la seguridad, Vulnerability Advisor ofrece los siguientes escaneos:

Escaneo de vulnerabilidad de imágenes
Escaneo de políticas basadas en ISO 27k

Los datos protegidos de los pacientes se traducen en pacientes satisfechos.

Contexto

La deuda técnica, unida a los largos ciclos de lanzamiento, está lastrando los sistemas de gestión de pacientes y de generación de informes del proveedor, que son fundamentales para su actividad empresarial.
Sus apps personalizadas de fondo y frontales se distribuyen de forma local en imágenes monolíticas de máquina virtual.
Necesitan revisar a fondo sus procesos, métodos y herramientas, pero no saben por dónde empezar.
Su deuda técnica está creciendo, en lugar de reducirse, por la incapacidad para sacar al mercado software de calidad para mantenerse al día con las demandas del mercado.
La seguridad es muy importante, y este problema se suma a la carga que supone la distribución, que causa aún más retrasos.
Los presupuestos de gastos de capital están muy restringidos, y el personal de TI tiene la sensación de no disponer de presupuesto o de personal para crear entornos necesarios de prueba con sus sistemas locales.

Solución

Los servicios de computación, almacenamiento y E/S se ejecutan en la nube pública con acceso seguro a los activos empresariales locales. Implementar un proceso CI/CD y otros elementos de IBM Garage Method para acortar significativamente los ciclos de entrega.

Paso 1: Proteger la plataforma de cálculo

Desde ese punto de partida, Vulnerability Advisor proporciona funciones de exploración de vulnerabilidades de exploración de imágenes, políticas, contenedores y empaquetado.
Aplique de forma coherente la autenticación controlada por políticas a los servicios y las API con una anotación de Ingress simple. Con la seguridad declarativa, puede garantizar la autenticación de usuarios y la validación de señales mediante App ID.

Paso 2: Mover

Migrar las imágenes de máquina virtual a imágenes de contenedor que se ejecutan en IBM Cloud Kubernetes Service a la nube pública.
Proporcionar paneles de control de DevOps estandarizados y prácticas a través de Kubernetes.
Habilita el escalado de los recursos de computación para las cargas de trabajo por lotes y otras tareas administrativas que se ejecutan con poca frecuencia.
Utilizar IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® para mantener conexiones seguras con DBMS local.
Los costes del centro de datos privado y de capital local se reducen enormemente y se sustituyen por un modelo de cálculo de utilidad que se basa en la demanda de la carga de trabajo.

Paso 3: Microservicios y Garage Method

Reconfigurar las aplicaciones para convertirlas en un conjunto de microservicios que funcionen de forma cooperativa. Este conjunto se ejecuta dentro de IBM Cloud Kubernetes Service que se basa en áreas funcionales de la app con más problemas de calidad.
Utilizar IBM Cloudant con claves proporcionadas por el cliente para almacenar en memoria caché los datos de la nube.
Adopte prácticas de integración y entrega continuas (CI/CD) para que los desarrolladores puedan crear versiones y publicar microservicios de acuerdo con su propia planificación, según sea necesario. IBM Cloud® Continuous Delivery proporciona cadenas de herramientas de flujo de trabajo para el proceso de CI/CD, además de la creación de imágenes y la exploración de vulnerabilidades de las imágenes de contenedor.
Adoptar las prácticas de desarrollo ágiles e iterativas de IBM Garage Method para permitir releases frecuentes de funciones, parches y arreglos sin ocasionar tiempos de inactividad.

Solución técnica

IBM Cloud Kubernetes Service
IBM Cloudant
IBM® Secure Gateway for IBM Cloud®
App ID

En el caso de cargas de trabajo sensibles, los clústeres pueden alojarse en IBM Cloud Kubernetes Service para Bare Metal. Al utilizar la tecnología de contenedores estándar del sector, las aplicaciones pueden reubicarse inicialmente en IBM Cloud Kubernetes Service de forma rápida y sin cambios arquitectónicos importantes. Este cambio proporciona la ventaja inmediata de la escalabilidad.

Pueden replicar y escalar las aplicaciones utilizando reglas definidas y el orquestador automatizado Kubernetes. IBM Cloud Kubernetes Service proporciona recursos informáticos escalables y los paneles de control asociados DevOps para crear, escalar y desmontar aplicaciones y servicios. Gracias al despliegue de Kubernetes y a los objetos de tiempo de ejecución, el proveedor puede supervisar y gestionar las actualizaciones de las apps de forma fiable.

IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® Se utiliza para crear un canal seguro hacia las bases de datos y los documentos locales para las aplicaciones que se reubicaron para ejecutarse en IBM Cloud Kubernetes Service.

IBM Cloudant es una moderna base de datos de tipo « NoSQL » adecuada para una amplia gama de casos de uso basados en datos, desde el almacenamiento y la consulta de datos de tipo «clave-valor» hasta el almacenamiento y la consulta de datos complejos orientados a documentos. Para minimizar las consultas a las bases de datos relacionales de fondo, se utiliza IBM Cloudant para almacenar en memoria caché los datos de sesión de usuario entre las apps. Estas opciones mejoran el rendimiento y la usabilidad para el usuario final entre las apps de IBM Cloud Kubernetes Service.

Sin embargo, el traslado de las cargas de trabajo de cálculo a IBM Cloud no es suficiente. El proveedor también debe llevar a cabo una transformación de sus métodos. Mediante la adopción de las prácticas del método IBM Garage Method, el proveedor puede implementar un proceso de entrega ágil e iterativo que dé soporte a las prácticas modernas de DevOps, como CI/CD.

Gran parte del propio proceso de CI/CD se automatiza con el servicio Continuous Delivery de IBM en la nube. El proveedor puede definir cadenas de herramientas de flujos de trabajo para preparar imágenes de contenedor, comprobar si hay vulnerabilidades y desplegarlas en el clúster de Kubernetes.

Resultados

El traslado de las VM monolíticas existentes a contenedores alojados en la nube fue un primer paso que permitió al proveedor ahorrar en costes de capital y comenzar a modernizar las prácticas de DevOps.
La reconfiguración de aplicaciones monolíticas clave en un conjunto de microservicios más detallados redujo considerablemente el tiempo de entrega de parches, correcciones de errores y nuevas funcionalidades.
Paralelamente, el proveedor implementó iteraciones sencillas para controlar la deuda técnica existente.

Una empresa de investigación sin ánimo de lucro aloja datos confidenciales, al tiempo que aumenta la investigación con asociados

Un ejecutivo de desarrollo de una organización sin ánimo de lucro de investigación de enfermedades dispone de investigadores académicos e industriales que no pueden compartir fácilmente los datos de sus investigaciones. Trabajan de forma aislada en distintos puntos del globo debido a las normativas de conformidad regionales y a las bases de datos centralizadas.

IBM Cloud Kubernetes Service ofrece un entorno informático seguro capaz de alojar datos confidenciales y procesarlos en una plataforma abierta. Esa plataforma global se encuentra en regiones cercanas. De modo que cumple con las normativas locales, lo que inspira confianza a los pacientes y a los investigadores sobre la protección local de sus datos y genera mejores resultados.

Contexto

Alojamiento y intercambio seguros de datos sobre enfermedades para una organización de investigación sin ánimo de lucro

Grupos dispares de investigadores de diversas instituciones no tienen una forma unificada de compartir datos, lo que ralentiza la colaboración.
La preocupación por la seguridad se suma a la carga de colaboración, lo que hace que aún se comparta menos la investigación.
Los desarrolladores e investigadores están repartidos por todo el mundo y en distintas organizaciones, lo que significa que PaaS y Saas son la mejor opción para cada grupo de usuarios.
Las diferencias regionales en las normativas sobre sanidad exigen que algunos datos y procesos de datos permanezcan dentro de esa región.

Solución

Alojamiento y intercambio seguros de datos sobre enfermedades para una organización de investigación sin ánimo de lucro.

La organización de investigación sin ánimo de lucrativo quiere agregar datos de investigación sobre el cáncer de todo el mundo. Por ello, crean una división dedicada a las soluciones para sus investigadores.

INGESTA - Apps para ingerir datos de investigación. Los investigadores utilizan hojas de cálculo, documentos, productos comerciales y bases de datos de su propiedad para registrar los resultados de las investigaciones. Es poco probable que esta situación cambie con el intento de la organización de centralizar el análisis de datos.
ANONIMIZACIÓN - Apps para que los datos sean anónimos. Se debe eliminar la información personal confidencial para cumplir con la normativa regional en cuanto a sanidad.
ANÁLISIS - Apps para analizar los datos. El patrón básico consiste en almacenar los datos en un formato normal y luego consultarlo y procesarlos utilizando tecnología de IA y de machine learning (ML), regresiones simples, etc.

Los investigadores necesitan afiliarse a un clúster regional, y las aplicaciones ingieren, transforman y anonimizan los datos.

Sincronización de datos anónimos de clústeres regionales o envío de los mismos a un almacén de datos centralizado
Proceso de los datos, mediante ML como PyTorch en nodos trabajadores nativos que proporcionan GPU

INGESTA: IBM Cloudant se usa en cada clúster regional que almacena los documentos ricos en datos de los investigadores y que pueden consultarse y procesarse cuando sea necesario. IBM Cloudant cifra los datos en reposo y en tránsito, de modo que cumple la legislación regional en materia de privacidad de datos.; IBM Cloud® Functions se utiliza para crear funciones de proceso que ingieren datos de investigación y los almacenan como documentos de datos estructurados en IBM Cloudant. IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® proporciona un modo sencillo de que IBM Cloud® Functions acceda a los datos locales de forma segura.; Las apps web de los clústeres regionales se desarrollan en nodeJS para la entrada manual de datos de resultados, la definición de esquemas y la afiliación de las organizaciones de investigación. IBM Key Protect ayuda a proteger el acceso a los datos de IBM Cloudant e IBM Vulnerability Advisor explora los contenedores de apps y las imágenes en busca de vulnerabilidades de seguridad.
ANONIMIZACIÓN: Cada vez que se almacena un documento nuevo de datos en IBM Cloudant, se desencadena un suceso y una función de Cloud anonimiza los datos y elimina la información confidencial del documento de datos. Estos documentos con datos anónimos se almacenan separados de los datos "brutos" ingeridos y son los únicos documentos que se comparten entre regiones para su análisis.
ANÁLISIS: Las infraestructuras de aprendizaje automático consumen muchos recursos de cálculo y, por tanto, la organización sin ánimo de lucro configura un clúster de procesamiento global de nodos de trabajador nativos. El clúster de proceso global tiene asociada una base de datos de IBM Cloudant con datos anónimos. Un trabajo cron desencadena de forma periódica una función de Cloud para enviar los documentos con datos anónimos de los centros de datos a la instancia de IBM Cloudant del clúster de proceso global.; El clúster de cálculo ejecuta la infraestructura PyTorch ML y las apps de machine learning se escriben en Python para analizar los datos agregados. Además de las apps de aprendizaje automático, los investigadores del grupo colectivo también desarrollan sus propias apps que se pueden publicar y ejecutar en el clúster global.; La organización sin ánimo de lucro también proporciona apps que se ejecutan en nodos nativos del clúster global. Las apps ven y extraen los datos agregados y la salida de la app ML. Estas apps son accesibles mediante un punto final público, que está protegido por la pasarela de API. A continuación, los investigadores y analistas de datos de cualquier lugar del mundo pueden descargar conjuntos de datos y realizar sus propios análisis.

Los desarrolladores comenzaron por desplegar sus apps SaaS para compartir investigaciones en contenedores con IBM Cloud Kubernetes Service. Crearon clústeres para un entorno de desarrollo compartido que permiten a los desarrolladores de todo el mundo desplegar de forma colaborativa mejoras de apps rápidamente.

La seguridad es lo primero: Los ejecutivos de desarrollo eligieron sistemas nativos donde alojar los clústeres de investigación. Con el entorno nativo para IBM Cloud Kubernetes Service, las cargas de trabajo confidenciales de investigación ahora tienen un aislamiento familiar, pero dentro de la flexibilidad de la nube pública. Puesto que la organización sin ánimo de lucro tiene vínculos con empresas farmacéuticas, la seguridad de las apps resulta crucial. La competencia es feroz, y ahí tiene cabida el espionaje corporativo. Desde ese núcleo seguro, Vulnerability Advisor proporciona exploración.

Escaneo de vulnerabilidad de imágenes
Escaneo de políticas basadas en ISO 27k

Las apps de investigación seguras aumentan la participación en ensayos clínicos.

Para lograr una disponibilidad global, los sistemas de desarrollo, prueba y producción se despliegan en todo el mundo en varios centros de datos. Para conseguir una alta disponibilidad, utilizan una combinación de clústeres en varias regiones geográficas, así como clústeres multizona. Pueden desplegar fácilmente la app de investigación en clústeres de Frankfurt para cumplir con la normativa europea local. También despliegan la app en los clústeres de Estados Unidos para garantizar la disponibilidad y la recuperación local. También distribuyen la carga de trabajo de investigación entre los clústeres multizona de Frankfurt para asegurarse de que la app europea está disponible y también equilibra la carga de trabajo de forma eficiente. Debido a que los investigadores cargan datos confidenciales con la app para compartir investigaciones, los clústeres de la app están alojados en regiones donde se aplican regulaciones más estrictas.

Los desarrolladores se centran en los problemas del dominio, utilizando las herramientas existentes: en lugar de escribir código ML exclusivo, la lógica ML se incorpora a las apps, enlazando los servicios de IBM Cloud a los clústeres. Los desarrolladores también se liberan de las tareas de gestión de la infraestructura, ya que IBM se ocupa de las actualizaciones de Kubernetes y de la infraestructura, de la seguridad y de más.

Los recursos informáticos, de almacenamiento y las aplicaciones se ejecutan en la nube pública con acceso seguro a los datos de investigación en todo el mundo, según sea necesario. El cálculo de los clústeres es a prueba de manipulaciones y está aislado en entornos nativos.

Solución técnica:

IBM Cloud Kubernetes Service
IBM Cloud® Functions
IBM Cloudant
IBM® Secure Gateway for IBM Cloud®

Paso 1: Contenerizar aplicaciones utilizando microservicios

Cree una app Node.js o despliegue un ejemplo.
Estructurar las apps en un conjunto de microservicios cooperativos que se ejecuten en IBM Cloud Kubernetes Service en función de las áreas funcionales de la app y sus dependencias.
Desplegar las apps de investigación en contenedores en IBM Cloud Kubernetes Service.
Proporcionar paneles de control de DevOps estandarizados a través de Kubernetes.
Habilita el escalado de los recursos de computación para cargas de trabajo por lotes y otras cargas de trabajo de investigación que se ejecutan con poca frecuencia.
Utilizar IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® para mantener las conexiones seguras con las bases de datos locales existentes.

Paso 2: Utilizar recursos informáticos seguros y orientados al rendimiento

Las apps ML que requieren un cálculo de mayor rendimiento están alojadas en IBM Cloud Kubernetes Service en el entorno nativo. Este clúster ML está centralizado, por lo que cada clúster regional no incurre en el gasto de los nodos trabajadores nativos; los despliegues de Kubernetes también resultan más sencillos.
Vulnerability Advisor proporciona funciones de exploración de vulnerabilidades de exploración de imágenes, políticas, contenedores y empaquetado.

Paso 3: Garantizar la disponibilidad global

Después de que los desarrolladores crean y prueban las apps en sus clústeres de desarrollo y prueba, utilizan las cadenas de herramientas de CI/CD de IBM para desplegar las apps en clústeres de todo el mundo.
Las herramientas de alta disponibilidad integradas en IBM Cloud Kubernetes Service equilibran la carga de trabajo dentro de cada región geográfica e incluyen reparación automática y equilibrio de carga.
Mediante el uso de herramientas de despliegue de Helm y de cadenas de herramientas, las apps también se despliegan en clústeres en todo el mundo, por lo que las cargas de trabajo y los datos se ajustan a las normativas regionales.

Paso 4: Intercambiar datos

IBM Cloudant es una moderna base de datos de tipo « NoSQL » adecuada para una amplia gama de casos de uso basados en datos, desde el almacenamiento y la consulta de datos de tipo «clave-valor» hasta el almacenamiento y la consulta de datos complejos orientados a documentos.
Para minimizar las consultas a las bases de datos regionales, se utiliza IBM Cloudant para almacenar en memoria caché los datos de sesión de usuario entre las apps.
Esta opción mejora el rendimiento y la usabilidad para el usuario final entre las apps de IBM Cloud Kubernetes Service.
Mientras las apps de IBM Cloud Kubernetes Service analizan los datos locales y guardan los resultados en IBM Cloudant, IBM Cloud® Functions reacciona ante cambios y limpia automáticamente los datos de entrada.
Paralelamente, se pueden activar notificaciones sobre avances en la investigación en una región mediante cargas de datos de modo que todos los investigadores puedan aprovechar los nuevos datos.

Resultados

Los microservicios reducen significativamente el tiempo de entrega de parches, correcciones de errores y funciones nuevas. El desarrollo inicial es rápido y se ofrecen actualizaciones frecuentes.
Los investigadores tienen acceso a datos clínicos y pueden compartir datos clínicos, a la vez que cumplen con las normativas locales.
Los pacientes que participan en la investigación de enfermedades se sienten seguros de que sus datos están protegidos, lo que marca una gran diferencia cuando los datos se comparten con grandes equipos de investigación.