IBM Cloud의 의료 유스 케이스

다음 유스 케이스는 IBM Cloud® Kubernetes Service의 워크로드가 퍼블릭 클라우드를 활용하면 어떤 이점이 있는지 보여줍니다. 이러한 케이스에는 격리된 베어메탈의 안전한 컴퓨팅 인프라, 더 빠른 개발을 위한 쉬운 클러스터 스핀업, 가상 머신에서의 마이그레이션, 클라우드 데이터베이스에서의 데이터 공유가 포함되어 있습니다.

의료 제공업체가 보고 및 환자 시스템을 위해 비효율적인 VM에서 오퍼레이션 친화적인 컨테이너로 워크로드를 마이그레이션함

의료 제공업체의 IT 책임자가 온프레미스 비즈니스 보고 및 환자 시스템을 보유하고 있습니다. 이러한 시스템은 느린 개선 주기를 거치며 이는 환자 서비스 수준의 정체로 이어집니다.

환자 서비스 품질을 향상시키기 위해 해당 의료 기관은 IBM Cloud Kubernetes Service 및 IBM Cloud® Continuous Delivery 을 도입하여, 안전한 플랫폼 위에서 IT 비용을 절감하고 개발 속도를 높였습니다. 환자 기록 시스템과 경영 보고서 앱을 모두 포함하고 있던 이 공급업체의 고부하 SaaS 시스템은 빈번한 업데이트가 필요했습니다. 그러나 온프레미스 환경이 Agile 개발을 저해하고 있습니다. 또한 제공업체는 증가하는 인건비와 예산 감소에 대처하려 합니다.

제공업체는 SaaS 시스템을 컨테이너화하여 클라우드에 배치하는 것으로 작업을 시작합니다. 이 첫 번째 단계에서, 제공업체는 환경을 사내 데이터 센터에 있는 지나치게 높은 스펙의 하드웨어로부터 IT 운영, 유지보수 및 에너지 비용을 줄여주는, 사용자 정의할 수 있는 컴퓨팅 인프라로 옮깁니다. 제공업체는 SaaS 앱을 호스팅하기 위해 CPU, RAM 및 스토리지 요구사항에 부합하는 Kubernetes 클러스터를 쉽게 디자인할 수 있습니다. 인건비 절감의 또 다른 요인은 제공업체가 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있도록 IBM이 Kubernetes를 관리하는 것입니다.

빠른 개발은 IT 책임자가 가장 중요시하는 사항입니다. 환경을 퍼블릭 클라우드로 이동함으로써 개발자들은 별도의 클러스터에서 스케일 확장된 개발 및 테스트 시스템으로 변경사항을 푸시하며 Node.js SDK로 손쉽게 실험을 수행할 수 있습니다. 이러한 푸시는 공개 도구 체인 및 IBM Cloud® Continuous Delivery를 통해 자동화됩니다. SaaS 시스템 업데이트는 더 이상 느리고 오류에 취약한 빌드 프로세스에서 정체되지 않습니다. 개발자들은 사용자에게 매일, 혹은 그보다 더 자주 점진적인 업데이트를 제공할 수 있습니다. SaaS 시스템에 대한 로깅 및 모니터링(특히 환자 프론트 엔드 및 백엔드 보고서가 상호작용하는 방법에 대해) 또한 시스템에 빠르게 통합됩니다. 개발자들은 가동 중인 시스템의 문제를 해결하기 위해서만 복잡한 로깅 시스템을 구축하는 데 시간을 낭비하지 않습니다.

보안 우선: IBM Cloud Kubernetes Service에 베어메탈을 사용함으로써, 민감한 환자 워크로드는 이전과 마찬가지로 격리되는 동시에 퍼블릭 클라우드를 통한 유연함을 갖추게 됩니다. Vulnerability Advisor는 이 코어에서 다음 스캔을 제공합니다.

이미지 취약성 스캔
ISO 27k를 기반으로 하는 정책 스캔

안전한 환자 데이터는 환자의 만족으로 이어집니다.

컨텍스트

긴 릴리스 주기와 맞물린 기술적 부채가 해당 공급업체의 비즈니스에 필수적인 환자 관리 및 보고 시스템의 운영을 저해하고 있다.
제공업체의 창구 배후 부문 및 창구 부문 사용자 정의 앱은 온프레미스에서 모놀리식 가상 머신 이미지로 제공됩니다.
그들은 업무 프로세스, 방법, 도구를 전면적으로 개선해야 하지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠습니다.
제공업체가 시장의 요구에 부합하는 고품질 소프트웨어를 릴리스하는 데 실패하여 기술 관련 부채가 줄어들지 않고 증가하고 있습니다.
보안은 주된 문제이며, 이 문제는 제공 부담에 가중되어 함께 지연 시간을 늘리고 있습니다.
자금 지출 예산에는 여유가 없는 상태이며, IT 부서는 사내 시스템으로 필요한 테스트 및 스테이징 환경을 작성할 예산이나 인력이 없다고 판단하고 있습니다.

솔루션

컴퓨팅, 스토리지 및 I/O 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 실행되며, 온프레미스 기업 자산에 대한 안전한 액세스를 제공합니다. 제공 주기를 획기적으로 줄이기 위해 CI/CD 프로세스와 IBM Garage Method의 기타 부분을 구현합니다.

1단계: 컴퓨팅 플랫폼 보호

Vulnerability Advisor는 이 코어에서 이미지, 정책, 컨테이너 및 패키지에 대해 취약성 스캔 기능을 제공합니다.
간단한 Ingress 어노테이션을 사용하여 정책 기반 인증을 서비스와 API에 일관되게 적용합니다. 선언적 보안으로 App ID를 사용하여 사용자 인증 및 토큰 유효성 검증을 보장할 수 있습니다.

2단계: 리프트 앤 시프트(lift and shift)

가상 머신 이미지를 퍼블릭 클라우드의 IBM Cloud Kubernetes Service에서 실행되는 컨테이너 이미지로 마이그레이션합니다.
Kubernetes를 통해 표준화된 DevOps 대시보드 및 방법을 제공합니다.
자주 실행되지 않는 배치 작업 및 기타 백오피스 워크로드에 대해 컴퓨팅 리소스의 확장 기능을 활성화합니다.
IBM® Secure Gateway for IBM Cloud®를 사용하여 온프레미스 DBMS와 안전한 연결을 유지합니다.
사설 데이터 센터 / 온프레미스 자본 비용이 크게 줄어들며 워크로드 수요에 따라 스케일링되는 실용적 컴퓨팅 모델로 대체됩니다.

3단계: 마이크로서비스 및 Garage Method

앱을 상호 협력하는 마이크로서비스 집합으로 재구성합니다. 이 세트는 품질 문제점이 가장 큰 앱의 기능 영역을 기반으로 하는 IBM Cloud Kubernetes Service 내에서 실행됩니다.
IBM Cloudant를 클라우드 내 데이터의 캐싱을 위해 고객이 제공한 키와 함께 사용합니다.
지속적 통합 및 지속적 딜리버리(CI/CD) 방법을 채택하여 개발자가 필요에 따라 고유한 스케줄로 마이크로서비스를 버전화하고 릴리스하도록 합니다. IBM Cloud® Continuous Delivery는 CI/CD 프로세스를 위한 워크플로우 도구 체인, 이미지 작성 및 컨테이너 이미지에 대한 취약성 스캔을 제공합니다.
IBM Garage Method의 반복적인 Agile 개발 방법을 채택하여 작동 중단 시간이 없는 새 기능, 패치 및 수정사항 릴리스를 가능하게 합니다.

기술 솔루션

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

민감한 워크로드의 경우, 클러스터를 베어 메탈용 IBM Cloud Kubernetes Service 에서 호스팅할 수 있습니다. 업계 표준 컨테이너 기술을 활용하면, 아키텍처에 큰 변경 없이도 앱을 IBM Cloud Kubernetes Service 에 신속하게 재호스팅할 수 있습니다. 이 변경은 확장성에 대해 즉각적인 이점을 제공합니다.

사용자는 정의된 규칙과 자동화된 ‘ Kubernetes ’ 오케스트레이터를 활용하여 애플리케이션을 복제하고 확장할 수 있습니다. ‘ IBM Cloud Kubernetes Service ’는 확장 가능한 컴퓨팅 리소스와 관련 ‘ DevOps ’ 대시보드를 제공하여 애플리케이션 및 서비스를 생성, 확장 및 해제할 수 있게 해줍니다. 제공업체는 Kubernetes의 배치 및 런타임 오브젝트를 사용하여 앱에 대한 업그레이드를 안정적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다.

IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® IBM Cloud Kubernetes Service 에서 실행되도록 리호스팅된 앱을 위해 온프레미스 데이터베이스 및 문서로 연결되는 보안 파이프라인을 구축하는 데 사용됩니다.

IBM Cloudant 키-값 방식부터 복잡한 문서 기반 데이터 저장 및 쿼리에 이르기까지 다양한 데이터 중심 사용 사례에 적합한 최신형 NoSQL 데이터베이스입니다. 여러 앱 전체에서 사용자의 세션 데이터를 캐시함으로써 창구 배후 부문 RDBMS에 대한 조회를 최소화하기 위해 IBM Cloudant가 사용됩니다. 이러한 선택사항은 IBM Cloud Kubernetes Service에 있는 앱 전체에서 프론트 엔드 앱 사용성 및 성능을 향상시킵니다.

컴퓨팅 워크로드를 IBM Cloud로 이동하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 서비스 제공업체 역시 업무 방식의 변화를 거쳐야 합니다. 제공업체는 IBM Garage Method의 방법을 채택하여 CI/CD와 같은 최신 DevOps 방법을 지원하는 반복적인 Agile 전달 프로세스를 구현할 수 있습니다.

대부분의 CI/CD 프로세스 자체는 클라우드에서 제공되는 IBM의 Continuous Delivery 서비스를 통해 자동화됩니다. 제공업체는 컨테이너 이미지를 준비하고, 취약성을 확인하고, 이를 Kubernetes 클러스터에 배치하는 데 사용되는 워크플로우 도구 체인을 정의할 수 있습니다.

결과

제공업체는 가장 먼저 기존 모놀리식 VM을 클라우드에서 호스팅되는 컨테이너로 이동시킴으로써 자본 비용을 절약하는 동시에 최신 DevOps 방법을 배웁니다.
주요 모놀리식 애플리케이션을 세분화된 마이크로서비스 집합으로 재구성함으로써 패치, 버그 수정 및 신규 기능의 출시 기간이 대폭 단축되었습니다.
동시에, 제공자는 기존 기술 관련 부채를 관리하기 위해 시간이 제한된 단순 반복을 구현합니다.

비영리 연구기관에서 파트너와의 연구 협력을 늘리면서 민감한 데이터를 안전하게 호스팅함

비영리 질병 연구기관의 개발 책임자가 연구 데이터를 쉽게 공유하지 못하는 학술 및 산업 연구원들을 거느리고 있습니다. 이들의 연구는 지역 규제 및 중앙 집중식 데이터베이스로 인해 전 세계에서 공유되지 못하고 각자 격리되어 있습니다.

IBM Cloud Kubernetes Service 개방형 플랫폼에서 민감한 데이터 및 데이터 처리를 호스팅할 수 있는 안전한 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 이 글로벌 플랫폼은 가까운 지역에서 호스팅됩니다. 따라서 여기에는 지역 규제가 적용되며, 이러한 규제는 환자와 연구자 모두에게 자신의 데이터가 해당 지역에서 보호되며 의료 발전에 도움을 줄 것이라는 믿음을 줍니다.

컨텍스트

연구 비영리 단체를 위한 질병 데이터의 안전한 호스팅 및 공유

다양한 기관의 서로 다른 연구자 그룹에는 데이터를 공유할 수 있는 통합된 수단이 없어 협업 속도가 느립니다.
보안 문제는 협업 부담에 가중되어 공동 연구를 저해합니다.
개발자와 연구자는 전 세계 각 조직에 퍼져 있으며 이는 각 사용자 그룹에서 PaaS 및 SaaS가 최선의 선택사항임을 의미합니다.
의료 규제의 지역별 차이로 인해 일부 데이터는 지역 내에서 보관하고, 일부 데이터 처리는 지역 내에서 수행해야 합니다.

솔루션

연구 비영리 단체를 위해 질병 데이터를 안전하게 호스팅하고 공유합니다.

비영리 연구기관이 전 세계의 암 연구 데이터를 수집하려 합니다. 이에 따라 기관의 연구자를 위한 솔루션을 전담하는 부서를 창설합니다.

수집 - 연구 데이터를 수집하기 위한 앱. 오늘날의 연구자들은 스프레드시트, 문서, 상용 제품, 외부 또는 자체 데이터베이스를 사용하여 연구 결과를 기록합니다. 이러한 상황은 비영리 기관의 데이터 분석 중앙 집중화 시도에도 변경되지 않을 가능성이 높습니다.
익명화 - 데이터를 익명화하기 위한 앱. 지역 의료 규제를 준수하려면 SPI를 제거해야 합니다.
분석 - 데이터를 분석하기 위한 앱. 기본 패턴은 데이터를 일반 형식으로 저장한 후 AI 및 기계 학습(ML) 기술, 단순 회귀 등을 사용하여 이를 조회하고 처리하는 것입니다.

연구자들은 지역 클러스터와 제휴하여 작업을 수행해야 하며 앱은 데이터를 수집하고, 변환하고, 익명화합니다.

익명화된 데이터를 지역 클러스터 간에 동기화하거나 이를 중앙 집중식 데이터 저장소로 전달
GPU를 제공하는 베어메탈 작업자 노드에서 PyTorch와 같은 ML을 사용하여 데이터 처리

수집: 연구자들의 방대한 데이터 문서를 저장하기 위해 각 지역 클러스터에서 IBM Cloudant가 사용되며, 필요한 경우 이를 조회하고 처리할 수 있습니다. IBM Cloudant는 저장 및 전송 데이터의 암호화를 수행하며 이는 지역의 데이터 개인정보 보호 법규에 따른 것입니다.; IBM Cloud® Functions는 연구 데이터를 수집하고 이를 IBM Cloudant에 정형 데이터 문서로 저장하는 처리 기능을 작성하는 데 사용됩니다. IBM® Secure Gateway for IBM Cloud®는 IBM Cloud® Functions가 쉽고 안전하게 온프레미스 데이터에 액세스할 수 있는 수단을 제공합니다.; 지역 클러스터의 웹 앱은 결과 데이터의 수동 입력, 스키마 정의, 연구 조직 제휴를 위해 Node.js로 개발됩니다. IBM Key Protect는 IBM Cloudant 데이터에 대한 액세스를 보호하는 데 도움을 주며, IBM Vulnerability Advisor는 앱 컨테이너 및 이미지가 보안 악용의 대상이 되지 않았는지 스캔합니다.
익명화: 새 데이터 문서가 IBM Cloudant에 저장될 때마다 이벤트가 트리거되고 Cloud Function이 데이터를 익명화하며 데이터 문서에서 SPI를 제거합니다. 이렇게 익명화된 데이터 문서는 수집된 "원시" 데이터와 별도로 저장되며, 분석을 위해 지역 간에 데이터가 공유되는 경우에는 이 문서만 공유됩니다.
분석: 기계 학습 프레임워크는 컴퓨팅 집약도가 높으므로 높으므로 비영리 기관은 베어메탈 작업자 노드의 글로벌 처리 클러스터를 설정합니다. 이 글로벌 처리 클러스터는 익명화된 데이터가 수집된 IBM Cloudant 데이터베이스와 연관됩니다. cron 작업은 지역 센터의 익명화된 데이터 문서를 글로벌 처리 센터의 IBM Cloudant 인스턴스로 푸시하도록 Cloud Function을 주기적으로 트리거합니다.; 컴퓨팅 클러스터는 PyTorch ML 프레임워크를 실행하며, 기계 학습 앱은 수집된 데이터를 분석하기 위해 Python으로 작성됩니다. 전체 그룹의 연구자들은 ML 앱 외에, 글로벌 클러스터에 공개하여 실행할 수 있는 자체 앱 또한 개발합니다.; 이 비영리 기관은 글로벌 클러스터의 비베어메탈 노드에서 실행되는 앱 또한 제공합니다. 이러한 앱은 수집된 데이터 및 ML 앱 출력을 보고 추출합니다. 이들 앱은 API Gateway로 전 세계로부터 보호되는 공용 엔드포인트를 통해 액세스할 수 있습니다. 그 후 연구자들과 데이터 분석가들은 데이터 세트를 다운로드하여 자체 분석을 수행할 수 있습니다.

개발자들은 IBM Cloud Kubernetes Service를 사용하여 컨테이너에 자신의 연구 공유 SaaS 앱을 배치하는 것으로 작업을 시작합니다. 이들은 전 세계의 개발자들이 함께 앱 개선사항을 빠르게 배치할 수 있게 해 주는 개발 환경을 위해 클러스터를 작성합니다.

보안 우선: 개발 책임자는 연구 클러스터를 호스팅하기 위한 베어메탈을 선택합니다. IBM Cloud Kubernetes Service에 베어메탈을 사용함으로써, 민감한 연구 워크로드는 이전과 마찬가지로 격리되는 동시에 퍼블릭 클라우드를 통한 유연함을 갖추게 됩니다. 이 비영리 기관은 제약 회사와도 파트너십을 체결하고 있으므로 보안은 매우 중요합니다. 경쟁은 치열하며, 회사 간 첩보 활동이 발생할 수도 있습니다. Vulnerability Advisor는 안전한 코어에서 다음 스캔을 제공합니다.

이미지 취약성 스캔
ISO 27k를 기반으로 하는 정책 스캔

안전한 연구 앱은 임상 실험 참여의 증가로 이어집니다.

전 세계에서의 가용성을 달성하기 위해 개발, 테스트 및 프로덕션 시스템이 세계 곳곳에 있는 여러 데이터 센터에 배치됩니다. 연구기관은 고가용성을 위해 다중 지역 클러스터 외에, 서로 다른 여러 지역의 클러스터 조합을 사용합니다. 이는 현지 유럽 규제를 준수하기 위해 프랑크푸르트 클러스터에 연구 앱을 손쉽게 배치할 수 있습니다. 또한 지역 내 가용성 및 장애 복구를 보장하기 위해 미국 클러스터에 앱을 배치할 수도 있습니다. 또한 유럽 앱의 가용성 및 효율적인 워크로드 밸런싱을 보장하기 위해 프랑크푸르트 내의 다중 구역 클러스터 간에 연구 워크로드를 분산시킵니다. 연구자들이 연구 공유 앱을 사용하여 민감한 데이터를 업로드하므로 앱의 클러스터는 더 엄격한 규제가 적용되는 지역에서 호스팅됩니다.

개발자는 기존 도구를 사용하여 전문 분야의 문제점에 집중합니다. 이들은 고유 ML 코드를 작성하는 대신 IBM Cloud 서비스를 클러스터에 바인드하여 ML 로직을 앱에 포함합니다. IBM이 Kubernetes와 인프라 업그레이드, 보안 등을 관리하므로 개발자는 또한 인프라 관리 태스크로부터도 자유로워집니다.

컴퓨팅, 스토리지 및 애플리케이션은 퍼블릭 클라우드에서 실행되며, 필요에 따라 전 세계의 연구 데이터에 안전하게 접근할 수 있습니다. 클러스터의 컴퓨팅 인프라는 변조에 대해 안전하며 베어메탈에 격리되어 있습니다.

기술적 솔루션:

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

1단계: 마이크로서비스를 사용한 앱 컨테이너화

Node.js 앱을 작성하거나 예제를 배치하십시오.
앱의 기능 영역 및 해당 종속 항목을 기반으로, 앱을 IBM Cloud Kubernetes Service 내 협업 마이크로서비스의 세트로 구성합니다.
연구 앱을 IBM Cloud Kubernetes Service에 있는 컨테이너에 배치합니다.
Kubernetes를 통해 표준화된 DevOps 대시보드를 제공합니다.
자주 실행되지 않는 배치 작업 및 기타 연구 워크로드에 대해 컴퓨팅 리소스의 스케일링을 활성화합니다.
IBM® Secure Gateway for IBM Cloud®를 사용하여 기존 온프레미스 데이터베이스와 안전한 연결을 유지합니다.

2단계: 보안이 보장되고 성능 중심의 컴퓨팅 활용

고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 ML 앱은 베어메탈의 IBM Cloud Kubernetes Service에서 호스팅됩니다. 이 ML 클러스터는 중앙 집중식이므로 각 지역 클러스터가 베어메탈 작업자를 위해 비용을 지불할 필요는 없으며, Kubernetes 배치 또한 쉽습니다.
Vulnerability Advisor는 이미지, 정책, 컨테이너 및 패키지에 대해 취약성 스캔 기능을 제공합니다.

3단계: 전 세계에서의 가용성 보장

개발자는 개발 및 테스트 클러스터에 앱을 빌드하고 테스트한 후, IBM CI/CD 도구 체인을 사용하여 전 세계의 클러스터에 앱을 배치합니다.
IBM Cloud Kubernetes Service의 기본 제공 HA 도구는 자가 수리 및 로드 밸런싱을 포함, 각 지역 내 워크로드의 균형을 맞춥니다.
워크로드와 데이터가 지역 규제를 준수할 수 있도록, 앱은 도구 체인 및 Helm 배치 도구를 사용하여 전 세계의 클러스터에도 배치됩니다.

4단계: 데이터 공유

IBM Cloudant 키-값 방식부터 복잡한 문서 기반 데이터 저장 및 쿼리에 이르기까지 다양한 데이터 중심 사용 사례에 적합한 최신형 NoSQL 데이터베이스입니다.
여러 앱 전체에서 사용자의 세션 데이터를 캐시함으로써 지역 데이터베이스에 대한 조회를 최소화하기 위해 IBM Cloudant가 사용됩니다.
이 선택은 IBM Cloud Kubernetes Service에 있는 앱 전체에서 프론트 엔드 앱 사용성 및 성능을 향상시킵니다.
IBM Cloud Kubernetes Service의 작업자 앱은 온프레미스 데이터를 분석하고 결과를 IBM Cloudant에 저장하는 반면, IBM Cloud® Functions는 변경사항에 반응하며 수신 데이터 피드에서 민감한 데이터를 자동으로 제거합니다.
마찬가지로 모든 연구자가 새 데이터를 활용할 수 있도록, 한 지역의 획기적인 연구 결과에 대한 알림은 데이터 업로드를 통해 트리거될 수 있습니다.

결과

마이크로서비스가 패치, 버그 수정 및 새 기능의 제공 소요 시간을 크게 줄여줍니다. 초기 개발은 빠르게 진행되며, 업데이트는 빈번합니다.
연구자들이 지역 규제를 준수하면서 임상 데이터에 액세스하고 임상 데이터를 공유할 수 있습니다.
질병 연구에 참여하는 환자들이 자신의 데이터가 대규모 연구 팀과 공유되는 경우에도 안전하며 의료 발전에 도움을 주고 있다는 믿음을 얻습니다.