Casi di utilizzo di assistenza sanitaria per IBM Cloud

Questi casi di utilizzo evidenziano come i carichi di lavoro su IBM Cloud® Kubernetes Service traggono vantaggio dal cloud pubblico. Garantiscono un calcolo sicuro su bare metal isolato, la facile attivazione dei cluster per uno sviluppo più rapido, la migrazione da macchine virtuali e la condivisione dei dati nei database cloud.

Il fornitore di assistenza sanitaria migra i carichi di lavoro da VM inefficienti a contenitori operativi per i sistemi di reporting e gestione dei pazienti.

Un responsabile IT per un fornitore di assistenza sanitaria dispone di sistemi aziendali di reporting e gestione dei pazienti installati in loco. Questi sistemi hanno lenti cicli di miglioramento, che portano a livelli di servizio stagnanti per i pazienti.

Per migliorare il servizio offerto ai pazienti, l’operatore sanitario ha scelto IBM Cloud Kubernetes Service e IBM Cloud® Continuous Delivery per ridurre i costi IT e accelerare lo sviluppo, il tutto su una piattaforma sicura. I sistemi " SaaS " ad alto utilizzo del fornitore, che ospitavano sia i sistemi di gestione delle cartelle cliniche dei pazienti sia le applicazioni per la reportistica aziendale, richiedevano aggiornamenti frequenti. Tuttavia, l'ambiente in loco ha ostacolato lo sviluppo agile. Il fornitore voleva anche contrastare l'aumento del costo del lavoro e un budget in diminuzione.

Hanno iniziato caricando i propri sistemi SaaS in un contenitore e inserendoli nel cloud. Da quel primo passo, sono passati dall'hardware sovradimensionato in un data center privato al calcolo personalizzabile che riduce le operazioni IT, la manutenzione e l'energia. Per ospitare le applicazioni SaaS, hanno progettato facilmente cluster Kubernetes per soddisfare le loro esigenze di CPU, RAM e archiviazione. Un altro fattore per la riduzione dei costi del personale è che IBM gestisce Kubernetes, quindi il fornitore può concentrarsi sulla fornitura di un servizio clienti migliore.

Lo sviluppo accelerato è una vittoria fondamentale per il responsabile IT. Con il passaggio al cloud pubblico, gli sviluppatori possono sperimentare facilmente con l'SDK Node.js, distribuendo le modifiche nei sistemi di sviluppo e test, ridimensionati su cluster separati. Queste distribuzioni sono state automatizzate con le toolchain aperte e IBM Cloud® Continuous Delivery. Gli aggiornamenti al sistema SaaS non sono più rallentati da processi di build lenti e soggetti a errori. Gli sviluppatori possono fornire aggiornamenti incrementali ai propri utenti ogni giorno o anche con maggiore frequenza. Inoltre, la registrazione e il monitoraggio per i sistemi SaaS, in particolare l'interazione tra i report di front-end e back-end dei pazienti, si integrano rapidamente nel sistema. Gli sviluppatori non perdono tempo a creare sistemi di logging complessi solo per poter risolvere i problemi dei sistemi in produzione.

La sicurezza prima di tutto: con bare metal per IBM Cloud Kubernetes Service, i carichi di lavoro sensibili dei pazienti ora hanno un isolamento familiare ma all'interno della flessibilità del cloud pubblico. Da tale nucleo, Vulnerability Advisor fornisce la scansione:

Scansione della vulnerabilità delle immagini
Scansione delle politiche basata su ISO 27k

Proteggere i dati dei pazienti fa sì che i pazienti siano più felici.

Contesto

Il debito tecnico, unito ai lunghi cicli di rilascio, sta ostacolando i sistemi di gestione dei pazienti e di reportistica del fornitore, fondamentali per l'attività aziendale.
Le loro applicazioni personalizzate per back-office e front-office vengono consegnate in loco in immagini di macchine virtuali monolitiche.
Devono rivedere i propri processi, metodi e strumenti, ma non sanno da dove cominciare.
Il loro debito tecnico è in crescita a causa dell'incapacità di rilasciare software di qualità per stare al passo con le richieste del mercato.
La sicurezza è una preoccupazione primaria e questo problema si aggiunge alla difficoltà di consegna, che causa ancora più ritardi.
I budget di spesa capitale sono sotto stretto controllo e l'IT ritiene di non disporre del budget o dello staff per creare scenari di test e preparazione necessari con i propri sistemi interni.

Soluzione

I servizi di elaborazione, archiviazione e I/O vengono eseguiti nel cloud pubblico con accesso sicuro alle risorse aziendali on-premise. Implementare un processo CI/CD e altre parti di IBM Garage Method per ridurre drasticamente i cicli di consegna.

Fase 1: Proteggere la piattaforma di elaborazione

Da quel nucleo, Vulnerability Advisor fornisce la scansione dei punti vulnerabili di immagini, politiche, contenitori e pacchetti.
Implementa in modo congruente l'autenticazione controllata dalle politiche ai tuoi servizi e alle tue API con una semplice annotazione Ingress. Con la sicurezza dichiarativa, puoi garantire l'autenticazione degli utenti e la convalida dei token utilizzando App ID.

Fase 2: "Lift and shift"

Migra le immagini della macchina virtuale nelle immagini del contenitore eseguite in IBM Cloud Kubernetes Service nel cloud pubblico.
Fornisci procedure e dashboard DevOps standardizzati attraverso Kubernetes.
Abilitare il ridimensionamento delle risorse di calcolo per i carichi di lavoro batch e altri carichi di lavoro di back-office che vengono eseguiti con scarsa frequenza.
Utilizza IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® per mantenere connessioni sicure ai DBMS installati in loco.
I costi capitali del data center privato/in loco sono notevolmente ridotti e sostituiti con un modello di calcolo a tempo che si adatta in base alla domanda di carico di lavoro.

Fase 3: Microservizi e metodo Garage

Riconfigurare le app in un insieme di microservizi cooperativi. Questa serie viene eseguita all'interno di IBM Cloud Kubernetes Service che si basa su aree funzionali dell'applicazione con i maggiori problemi di qualità.
Utilizza IBM Cloudant con le chiavi fornite dal cliente per memorizzare i dati della cache nel cloud.
Adotta pratiche di integrazione e distribuzione continue (CI/CD) in modo che gli sviluppatori eseguano la versione e rilasciino un microservizio in base alla propria pianificazione, se necessario. IBM Cloud® Continuous Delivery fornisce le toolchain del workflow per il processo CI/CD insieme alla creazione di immagini e alla scansione delle vulnerabilità delle immagini del contenitore.
Adotta le procedure di sviluppo agili e iterative di IBM Garage Method per consentire frequenti rilasci di nuove funzioni, patch e correzioni senza tempi di inattività.

Soluzione tecnica

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

Per i carichi di lavoro sensibili, i cluster possono essere ospitati su IBM Cloud Kubernetes Service per Bare Metal. Grazie all'utilizzo della tecnologia dei container, ormai standard del settore, le app possono essere inizialmente trasferite su IBM Cloud Kubernetes Service in modo rapido e senza modifiche architetturali significative. Questa modifica offre il vantaggio immediato della scalabilità.

Possono replicare e ridimensionare le app utilizzando le regole definite e l'orchestratore automatizzato Kubernetes. IBM Cloud Kubernetes Service fornisce risorse di elaborazione scalabili e i dashboard DevOps associati per creare, ridimensionare e abbattere applicazioni e servizi. Utilizzando gli oggetti di distribuzione e di runtime di Kubernetes, il fornitore può monitorare e gestire gli aggiornamenti alle applicazioni in modo affidabile.

IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® viene utilizzato per creare un canale sicuro verso i database e i documenti on-premise per le app che vengono re-hostate per essere eseguite su IBM Cloud Kubernetes Service.

IBM Cloudant è un moderno database di tipo " NoSQL " adatto a una vasta gamma di casi d'uso basati sui dati, dall'archiviazione e dall'interrogazione di dati in formato chiave-valore fino a quelle più complesse orientate ai documenti. Per ridurre al minimo le query al sistema RDBMS di back-office, IBM Cloudant viene utilizzato per memorizzare nella cache i dati della sessione dell'utente tra le applicazioni. Queste scelte migliorano l'usabilità e le prestazioni dell'applicazione di front-end in tutte le applicazioni su IBM Cloud Kubernetes Service.

Spostare i carichi di lavoro di calcolo in IBM Cloud non è comunque sufficiente. Anche il fornitore deve affrontare una trasformazione dei metodi. Adottando le procedure di IBM Garage Method, il fornitore può implementare un processo di consegna agile e iterativo che supporta le moderne procedure di DevOps come CI/CD.

Gran parte dello stesso processo CI/CD è automatizzato con il servizio IBM Continuous Delivery nel cloud. Il fornitore può definire toolchain del flusso di lavoro per preparare le immagini del contenitore, verificare la presenza di vulnerabilità e distribuirle nel cluster Kubernetes.

Risultati

Lo spostamento delle VM monolitiche esistenti nei contenitori ospitati nel cloud è stato il primo passo che ha consentito al fornitore di risparmiare sui costi di capitale e iniziare a conoscere le moderne procedure di DevOps.
La riconfigurazione delle principali applicazioni monolitiche in una serie di microservizi a granularità fine ha ridotto notevolmente i tempi di rilascio di patch, correzioni di bug e nuove funzionalità.
In parallelo, il fornitore ha implementato semplici iterazioni a tempo fisso per ottenere la gestione del debito tecnico esistente.

La ricerca no-profit ospita in modo sicuro dati sensibili mentre cresce la ricerca con i partner

Un responsabile dello sviluppo per una ricerca no-profit sulle malattie ha ricercatori accademici e del settore che non possono condividere facilmente i dati di ricerca. Invece, il loro lavoro è isolato in poche aree nel mondo a causa delle normative regionali sulla conformità e dei database centralizzati.

IBM Cloud Kubernetes Service offre risorse di calcolo sicure in grado di gestire l'elaborazione di dati sensibili su una piattaforma aperta. Questa piattaforma globale è ospitata nelle regioni vicine. Quindi è legato alle normative locali che ispirano la fiducia dei pazienti e dei ricercatori il fatto che i loro dati siano protetti localmente e facciano la differenza ottenendo migliori risultati sanitari.

Contesto

Ospitare e condividere in modo sicuro i dati sulle malattie per un’organizzazione di ricerca senza scopo di lucro

Diversi gruppi di ricercatori di varie istituzioni non hanno un modo unificato per condividere i dati, il che rallenta la collaborazione.
La preoccupazione per la sicurezza si aggiunge alla difficoltà di collaborazione che causa una ricerca ancora meno condivisa.
Sviluppatori e ricercatori sono sparsi in tutto il mondo e oltre i confini organizzativi, il che rende PaaS e SaaS l'opzione migliore per ogni gruppo di utenti.
Le differenze regionali nelle normative sanitarie richiedono che alcuni dati e l'elaborazione dei dati restino all'interno di quella determinata regione.

Soluzione

Ospitare e condividere in modo sicuro i dati sulle malattie per un'organizzazione di ricerca senza scopo di lucro.

La ricerca no-profit vuole aggregare i dati della ricerca sul cancro in tutto il mondo. Così hanno creato una divisione dedicata alle soluzioni per i propri ricercatori.

ACQUISIRE - Applicazioni per acquisire dati di ricerca. I ricercatori oggi utilizzano fogli di calcolo, documenti, prodotti commerciali e database proprietari o di produzione propria per registrare i risultati della ricerca. È improbabile che questa situazione cambi con il tentativo del no-profit di centralizzare l'analisi dei dati.
ANONIMIZZARE - Applicazioni per rendere anonimi i dati. È necessario rimuovere la SPI per rispettare le normative sanitarie regionali.
ANALIZZARE - Applicazioni per analizzare i dati. Lo schema di base è archiviare i dati in un formato normale e quindi interrogarli ed elaborarli utilizzando la tecnologia di AI e machine learning (ML), regressioni semplici e così via.

I ricercatori devono affiliarsi a un cluster regionale, mentre le app acquisiscono, trasformano e rendono anonimi i dati.

Sincronizzazione dei dati resi anonimi tra i cluster regionali o spedizione a un archivio dati centralizzato
Elaborazione dei dati, utilizzando ML come PyTorch su nodi di lavoro bare metal che forniscono GPU

Inserimento: IBM Cloudant viene utilizzato in ogni cluster regionale che memorizza i documenti di dati completi dei ricercatori e può essere interrogato ed elaborato in base alle necessità. IBM Cloudant crittografa i dati inattivi e in transito, che sono conformi alle leggi regionali sulla privacy dei dati.; IBM Cloud® Functions viene utilizzato per creare funzioni di elaborazione che ingeriscano i dati di ricerca e li archiviano come documenti di dati strutturati in IBM Cloudant. IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® fornisce un modo semplice per IBM Cloud® Functions per accedere ai dati in loco in modo sicuro.; Le applicazioni web nei cluster regionali sono sviluppate in nodeJS per l'immissione manuale dei dati dei risultati, della definizione dello schema e dell'affiliazione delle organizzazioni di ricerca. IBM Key Protect aiuta a proteggere l'accesso ai dati di IBM Cloudant e IBM Vulnerability Advisor esegue la scansione di contenitori e immagini delle applicazioni per identificare gli exploit di sicurezza.
Anonimizza: Ogni volta che un nuovo documento di dati viene archiviato in IBM Cloudant, viene attivato un evento e una Cloud Function rende anonimi i dati e rimuove l'SPI dal documento stesso. Questi documenti di dati anonimi sono memorizzati separatamente dai dati "non elaborati" che vengono acquisiti e sono gli unici documenti che vengono condivisi tra le regioni per l'analisi.
Analizza: I framework di machine learning richiedono un'elevata potenza di calcolo; per questo motivo, l'organizzazione no profit ha creato un cluster di elaborazione globale composto da nodi di lavoro bare-metal. A questo cluster di elaborazione globale è associato un database aggregato IBM Cloudant dei dati resi anonimi. Un lavoro cron attiva periodicamente una funzione cloud per distribuire i documenti di dati anonimi dai centri regionali all'istanza IBM Cloudant del cluster di elaborazione globale.; Il cluster di calcolo esegue il framework di ML PyTorch e le applicazioni di machine learning sono scritte in Python per analizzare i dati aggregati. Oltre alle applicazioni di ML, i ricercatori del gruppo collettivo sviluppano anche le proprie applicazioni che possono essere pubblicate ed eseguite sul cluster globale.; L'organizzazione no-profit fornisce anche applicazioni che vengono eseguite su nodi non bare metal del cluster globale. Le applicazioni visualizzano ed estraggono i dati aggregati e l'output dell'applicazione di ML. Queste applicazioni sono accessibili da un endpoint pubblico, che è protetto dal gateway API nel mondo. Quindi, i ricercatori e gli analisti di dati di tutto il mondo possono scaricare serie di dati ed eseguire le proprie analisi.

Gli sviluppatori hanno iniziato distribuendo le loro applicazioni SaaS per la condivisione delle ricerche in contenitori con IBM Cloud Kubernetes Service. Hanno creato cluster per un ambiente di sviluppo che consentono agli sviluppatori di tutto il mondo di distribuire rapidamente e in modo collaborativo i miglioramenti alle applicazioni.

La sicurezza prima di tutto: il responsabile dello sviluppo ha scelto bare metal per ospitare i cluster di ricerca. Con bare metal per IBM Cloud Kubernetes Service, i carichi di lavoro di ricerca sensibili ora hanno un isolamento familiare ma all'interno della flessibilità del cloud pubblico. Poiché questa organizzazione no-profit collabora anche con aziende farmaceutiche, la sicurezza delle applicazioni è fondamentale. La concorrenza è agguerrita e lo spionaggio aziendale è possibile. Partendo da quel nucleo sicuro, Vulnerability Advisor offre la funzione di scansione.

Scansione della vulnerabilità delle immagini
Scansione delle politiche basata su ISO 27k

Applicazioni di ricerca protette portano ad una maggiore partecipazione alla sperimentazione clinica.

Per ottenere la disponibilità globale, i sistemi di sviluppo, test e produzione vengono distribuiti in tutto il mondo in diversi data center. Per l'alta disponibilità (HA), usano una combinazione di cluster in più regioni geografiche e cluster multizona. Possono facilmente distribuire l'applicazione di ricerca ai cluster di Francoforte per conformarsi alla normativa europea locale. Distribuiscono l'applicazione anche nei cluster degli Stati Uniti per garantire la disponibilità e il ripristino in locale. Inoltre, diffondono il carico di lavoro di ricerca tra i cluster multizona di Francoforte per garantire che l'applicazione europea sia disponibile e bilanci anche il carico di lavoro in modo efficiente. Poiché i ricercatori caricano dati sensibili con l'applicazione per la condivisione delle ricerche, i cluster dell'applicazione sono ospitati in regioni in cui si applicano normative più severe.

Gli sviluppatori si concentrano sui problemi di dominio, utilizzando gli strumenti esistenti: anziché scrivere un codice ML univoco, la logica ML viene inserita nelle applicazioni, eseguendo il bind dei servizi IBM Cloud ai cluster. Gli sviluppatori vengono inoltre liberati dalle attività di gestione dell'infrastruttura perché IBM si occupa di Kubernetes e degli aggiornamenti dell'infrastruttura, della sicurezza e altro ancora.

Le risorse di calcolo, di archiviazione e le applicazioni vengono eseguite nel cloud pubblico con accesso sicuro ai dati di ricerca in tutto il mondo, secondo necessità. Il calcolo nei cluster è a prova di manomissione e isolato su bare metal.

Soluzione tecnica:

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

Fase 1: Containerizzare le applicazioni utilizzando i microservizi

Crea un'applicazione Node.js o distribuisci un esempio.
Struttura le applicazioni in una serie di microservizi cooperativi all'interno di IBM Cloud Kubernetes Service in base alle aree funzionali dell'applicazione e delle sue dipendenze.
Distribuisci le applicazioni di ricerca nei contenitori in IBM Cloud Kubernetes Service.
Fornisci dashboard DevOps standardizzati attraverso Kubernetes.
Abilitare il ridimensionamento delle risorse di calcolo per i carichi di lavoro batch e altri carichi di lavoro di ricerca che vengono eseguiti sporadicamente.
Utilizza IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® per mantenere connessioni sicure ai database installati in loco esistenti.

Fase 2: Utilizzare risorse di calcolo sicure e orientate alle prestazioni

Le applicazioni di ML che richiedono calcoli con prestazioni più elevate sono ospitate in IBM Cloud Kubernetes Service su bare metal. Questo cluster ML è centralizzato, quindi ogni cluster regionale non ha le spese dei nodi di lavoro bare metal; anche le distribuzioni di Kubernetes sono più facili.
Vulnerability Advisor fornisce la scansione dei punti vulnerabili di immagini, politiche, contenitori e pacchetti.

Fase 3: Garantire la disponibilità a livello globale

Dopo che gli sviluppatori hanno creato e testato le applicazioni nei propri cluster di sviluppo e test, utilizzano le toolchain CI/CD di IBM per distribuire le applicazioni nei cluster in tutto il mondo.
Gli strumenti HA integrati in IBM Cloud Kubernetes Service bilanciano il carico di lavoro all'interno di ogni regione geografica, tra cui la riparazione automatica e il bilanciamento del carico.
Con le toolchain e gli strumenti di distribuzione Helm, le applicazioni vengono anche distribuite ai cluster in tutto il mondo, quindi i carichi di lavoro e i dati soddisfano le normative regionali.

Passo 4: Condivisione dei dati

IBM Cloudant è un moderno database di tipo " NoSQL " adatto a una vasta gamma di casi d'uso basati sui dati, dall'archiviazione e dall'interrogazione di dati in formato chiave-valore fino a quelle più complesse orientate ai documenti.
Per ridurre al minimo le query ai database regionali, IBM Cloudant viene utilizzato per memorizzare nella cache i dati della sessione dell'utente tra le applicazioni.
Questa scelta migliora l'usabilità e le prestazioni dell'applicazione di front-end in tutte le applicazioni su IBM Cloud Kubernetes Service.
Mentre le applicazioni di lavoro in IBM Cloud Kubernetes Service analizzano i dati in loco e memorizzano i risultati in IBM Cloudant, IBM Cloud® Functions reagisce alle modifiche e ripulisce automaticamente i dati sui feed dei dati in entrata.
Allo stesso modo, è possibile attivare notifiche sui progressi della ricerca in una regione tramite caricamenti di dati in modo che tutti i ricercatori possano usufruire dei nuovi dati.

Risultati

I microservizi riducono notevolmente i tempi di consegna di patch, correzioni di bug e nuove funzioni. Lo sviluppo iniziale è veloce e gli aggiornamenti sono frequenti.
I ricercatori hanno accesso ai dati clinici e possono condividerli, rispettando al contempo le normative locali.
I pazienti che partecipano alla ricerca sulle malattie hanno la certezza che i loro dati siano sicuri e facciano la differenza, quando sono condivisi con grandi team di ricerca.