context

• 技術的負債 (リリース・サイクルが長いことに関連がある) は、この医療機関の業務に不可欠な患者管理と報告システムの障害になっています。
• 事務職員と医療職員が使用するカスタム・アプリは、オンプレミスによる一体構造の仮想マシン・イメージで提供されています。
• プロセス、方式、ツールをオーバーホールする必要がありますが、どこから手を付けたらよいか分かりません。
• 技術的負債は増大の一途をたどり、市場の需要に歩調を合わせた高品質ソフトウェアをリリースすることがますます難しくなっています。
• セキュリティーが主要な懸念事項となっており、この問題が製品を配信する上での重荷を増し加え、配信がさらに遅れる原因になっています。
• 資本経費の予算は厳しく管理されており、IT 部門は、社内システムでは必要なテストやステージングの展望計画を作成するための予算やスタッフを割くことができないと考えています。

ソリューション

コンピュート、ストレージ、I/Oサービスは、オンプレミスの企業資産に安全にアクセスできるパブリッククラウドで実行されます。 CI/CD プロセスと IBM Garage Method の他のパーツを実装して、配信サイクルを劇的に短縮します。

結果

• この医療機関はまず、既存の一体構造の VM をクラウド・ホスティング・コンテナーにリフトしたことで、資本コストを削減して最新の DevOps 手法の学習を開始することができました。
• デプロイされた Cloud Pak により、プロバイダーは、データ分析ツールのフルスタック・サポート (それらのツールのライフサイクル管理も含む) を IBM にオフロードしました。 それで開発者は、運用タスクにではなく、新しい機能と更新のための作業に集中できるようになりました。
• 主要なモノリシックアプリをきめ細かいマイクロサービス群に再構成することで、パッチ、バグ修正、新機能のデリバリー時間を大幅に短縮した。
• それと同時にこの会社は、既存の技術的負債に対処するために、単純な反復バージョンを開発するタイム・ボックス方式を採用しました。

context

研究非営利団体のための疾病データの安全なホスティングと共有

• それぞれの研究機関では開発環境が大きく異なるので、研究者は、データを共有するための統一された方法を持ち合わせておらず、コラボレーションのペースがスローダウンします。
• セキュリティー上の懸念がコラボレーションを行う上での重荷を増大させて、研究の共有が一層低下する原因になっています。
• 開発者と研究者は世界中に広がり、組織の垣根を越えて分散しています。こうしたことを考えると、PaaS と SaaS がそれぞれのユーザー・グループにとって最良のオプションです。
• 医療規則のリージョン的な相違によって、一部のデータとデータ処理がそのリージョン内に留まるように要求されています。

ソリューション

研究非営利団体向けの疾病データの安全なホスティングと共有。

その非営利研究機関は、世界中の癌研究のデータを集約したいと考えています。 そこで、研究者用のソリューションに特化した部門を作成することにしました。

• INGEST - 研究データを取り込むためのアプリ。 研究者は現在、研究結果を記録するために、スプレッドシート、文書、市販の製品、独自または自家製のデータベースを使用しています。 この状況は、その非営利機関がデータ分析を一元化しようと努力しても変化しそうにありません。
• ANONYMIZE - データを匿名化するためのアプリ。 現地の医療規則に準拠するために SPI を削除する必要があります。
• ANALYZE - データを分析するためのアプリ。 基本パターンは、データを正規の形式で保管してから、AI と機械学習 (ML) テクノロジー、単純回帰などを使用してデータを照会して処理するという手法です。

研究者はリージョンのクラスターに加入する必要があり、アプリは次のようにしてデータを取り込んで、変換し、匿名化します。

1. 匿名化されたデータをリージョンのクラスター全体にわたって同期するか、または中央化されたデータ・ストアにそれらを送出する
2. GPU を提供するベアメタル・ワーカー・ノード上で PyTorch などの ML を使用してデータを処理する

INGEST

研究者の豊富なデータ文書を保管する各リージョンのクラスターで IBM Cloudant を使用して、必要であればそこに対して照会および処理を実行できます。IBM Cloudant は、リージョンのデータ・プライバシー法に準拠して、Data at Rest (保存されたデータ) と転送中のデータを暗号化します。

IBM Cloud® Functions を使用して、研究データを取り込んで構造化データ文書として IBM Cloudant に保管する処理機能を作成します。IBM® Secure Gateway for IBM Cloud® には、IBM Cloud® Functions が安全かつセキュアな方法でオンプレミス・データにアクセスするための簡単な方法が用意されています。

結果の手動でのデータ入力、スキーマ定義、研究組織の加入のための Web アプリが、nodeJS でリージョンのクラスターの中に開発されます。 IBM Key Protect は IBM Cloudant データへのアクセスを保護するために役立ち、IBM の脆弱性アドバイザーは、アプリのコンテナーとイメージにセキュリティーの悪用がないかをスキャンします。

ANONYMIZE

新規のデータ文書が IBM Cloudant に保管されたときは必ず、あるイベントがトリガーされ、Cloud Function はそのデータを匿名化し、そのデータ文書から SPI を削除します。 これらの匿名化されたデータ文書は、取り込まれた「未加工」データとは別に保管され、分析のために各リージョン間で共有される唯一の文書になります。

ANALYZE

機械学習フレームワークは高度な数値計算を行うため、その非営利機関はベアメタル・ワーカー・ノードのグローバルな処理クラスターをセットアップしました。 このグローバルな処理クラスターに関連付けられるのは、匿名化されたデータを集約した IBM Cloudant データベースです。 cron ジョブは、Cloud Function を定期的にトリガーして、匿名化されたデータ文書を各リージョンのセンターからグローバルな処理クラスターの IBM Cloudant インスタンスにプッシュさせます。

コンピュート・クラスターが PyTorch ML フレームワークを実行し、集約データを分析するための機械学習アプリは Python で記述されます。 共同グループの研究者たちは、ML アプリに加えて、公開できる独自のアプリを開発して、グローバルのクラスターで実行します。

その非営利機関は、グローバルのクラスターの非ベアメタル・ノードで実行されるアプリも提供します。 このアプリでは、集約データと ML アプリの出力の表示と抽出を行います。 これらのアプリは、パブリック・エンドポイントによってアクセス可能です。パブリック・エンドポイントは、API ゲートウェイによって外部の脅威から保護されます。 これによって、世界中のあらゆる場所の研究者とデータ・アナリストは、データ・セットをダウンロードして、独自の分析を行うことができます。

開発者は Red Hat OpenShift on IBM Cloud を使用して、研究共有 SaaS アプリをコンテナーにデプロイすることから開始しました。 そして世界中の開発者が共同でアプリの改善を素早くデプロイできる、開発環境のクラスターを作成しました。

セキュリティーを最優先: 開発責任者は、研究用のクラスターをホストするためにベアメタルを選択しました。 Red Hat OpenShift on IBM Cloud 用のベアメタルを使用することで、機密性の高い研究のワークロードは、従来から備えていた独立性と、パブリック・クラウドの柔軟性とを兼ね備えるようになりました。 この非営利機関は製薬会社とも提携しているので、アプリのセキュリティーは非常に重要です。 競争は激しいため、企業スパイが潜入する可能性もあります。 そのセキュアなコアから、脆弱性アドバイザーが次のようなスキャンを行います。

• イメージの脆弱性スキャン
• ISO 27000 に基づくポリシー・スキャン

保護された研究用アプリが臨床試験への参加の増加につながります。

グローバルな可用性を達成するために、開発、テスト、実動用のシステムが世界中のいくつかのデータ・センターにデプロイされます。 HA に関しては、複数の地理的リージョンに配置するクラスターと、複数ゾーン・クラスターの組み合わせを使用します。 ヨーロッパの現地の法規制に準拠するために、フランクフルトのクラスターに研究用アプリを簡単にデプロイすることができます。 また、アプリを米国内のクラスターにもデプロイして、その地域での可用性を確保してリカバリーできるようにします。 さらに、ヨーロッパ用のアプリを提供し、ワークロードを効率的に負荷分散するために、研究用のワークロードをフランクフルトにある複数ゾーン・クラスター全体に分散させます。 研究者は研究共有アプリを使用して機密データをアップロードするので、このアプリのクラスターはより厳しい規制が適用されるリージョンでホストされます。

開発者は、既存のツールを使用してドメインの問題に注意を集中します。固有の ML コードを作成するのではなく、IBM Cloud サービスをクラスターにバインドすることで、ML ロジックをアプリに貼り付けます。 また、Kubernetes とインフラストラクチャーのアップグレード、セキュリティーなどは IBM が担当するので、開発者はインフラストラクチャーの管理作業から解放されます。

コンピュート、ストレージ、アプリケーションはパブリッククラウドで実行され、必要に応じて世界中の研究データに安全にアクセスできる。 クラスター内のコンピュートは、改ざん防止機能を持ち、ベアメタルに隔離されます。

技術的ソリューション:

• Red Hat OpenShift on IBM Cloud
• IBM Cloud® Functions
• IBM Cloudant
• IBM® Secure Gateway for IBM Cloud®

結果

• マイクロサービスを使用すると、パッチ、バグ修正、新しいフィーチャーを配信するまでの所要時間が大幅に短縮されます。 初期開発が迅速であるのに加えて、更新を頻繁に行うことが可能です。
• 研究者は現地の法規則に準拠しながら、臨床データにアクセスし、臨床データを共有することができます。
• 疾患研究に参加する患者は、自分のデータが大規模な研究チームで共有される場合、そのデータが保護されていて役立つと確信できます。