의료의 클라우드 구동 분석 솔루션 전략

이 백서에서는 실시간 스트리밍 분석을 위해 Apache Spark를 클라우드 기반 기술, 특히 AWS 및 Databrick과 결합 할 수있는 혁신적인 가능성을 검토합니다. Unity Catalog와 함께 Databricks의 Lakehouse Architecture를 사용하여 ID 및 액세스 관리 (IAM) 및 암호화 기술을 사용하면 데이터 거버넌스 및 보안이 향상됩니다.

이 접근법은 기존 데이터 처리 시스템의 대기 시간, 조각난 데이터 파이프 라인 및 규정 준수 문제를 포함한 문제를 해결합니다. AWS의 신뢰할 수있는 인프라와 Apache Spark의 분산 컴퓨팅에 의해 확장 가능한 고성능 분석 파이프 라인이 가능합니다. HIPAA 및 기타 엄격한 의료 준수 규정은 Unity Catalog에서 충족하여 안전하고 통합 된 데이터 액세스를 보장합니다.

접근 방식과 결과는 특히 건강 관리와 같은 부문에서 데이터 엔지니어링을 변화시킬 수있는 프레임 워크의 확장 성과 잠재력을 강조합니다.

데이터 섭취, 처리, 스토리지 및 실시간 분석은 기사에 설명 된 일반적인 스트리밍 파이프 라인의 주요 요소입니다. Apache Kafka와 같은 도구 또는 AWS Kinesis와 같은 클라우드 서비스를 사용하면 데이터 수집은 센서 또는 웹 애플리케이션을 포함한 여러 소스의 실시간 데이터를 수집합니다.

시간 기반 분석을위한 데이터 변환, 집계 및 윈도우 작업을 가능하게하는 Apache Spark의 구조화 된 스트리밍 API와 같은 프레임 워크는 데이터를 수집 한 후 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 처리 후 Google BigQuery 또는 Amazon Redshift와 같은 데이터베이스 또는 클라우드 스토리지 서비스의 나중에 분석 또는 시각화를 위해 데이터가 저장됩니다.

방법론

이 접근법은 확장 가능한 클라우드 인프라, 안전한 데이터 거버넌스 및 정교한 스트리밍 분석을 융합하여 실시간 의료 데이터 엔지니어링을위한 강력한 토대를 구축합니다. 대기 시간, 보안 및 데이터 규정 준수 문제를 해결하기 위해 AWS, Databricks 및 Apache Spark를 주요 기술로 통합합니다.

프레임 워크는 다음 레이어로 구성됩니다.

데이터 수집 계층

의료 IoT 장치, EMRS (Electronic Medical Records) 및 병원 시스템과 같은 다양한 의료 소스의 스트리밍 데이터를 처리합니다. AWS Kinesis는 데이터를 즉시 스토리지하기 위해 Amazon S3로 스트리밍합니다.

처리 계층

실시간 분석을 위해 Databricks에서 Apache Spark를 사용합니다. Spark의 구조화 된 스트리밍 프로세스 데이터는 마이크로 배치로 데이터를, Delta Lake는 거래 일관성과 스키마 시행을 제공합니다.

스토리지 레이어

효율적인 쿼리, 버전 제어 및 산 준수를위한 Delta Lake 기능을 갖춘 데이터 레이크로 Amazon S3를 사용합니다.

거버넌스 계층

Databricks Unity Catalog는 역할 기반 액세스, 암호화 및 감사 기능으로 데이터를 관리하여 HIPAA 규정 준수를 보장합니다.

시각화 계층

Databricks SQL 및 AWS Quicksight를 기반으로 한 대시 보드를 통해 통찰력을 제공하여 의료 전문가가 중요한 메트릭을 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.

인프라 및 도구

• AWS 클라우드 플랫폼. AWS는 기초 클라우드 서비스 제공 업체로 사용되며 강력하고 확장 가능하며 안전한 인프라를 제공합니다. 서비스는 다음과 같습니다.
• 아마존 S3. 원시 및 처리 된 데이터를위한 스토리지 계층으로 확장 성과 내구성을 보장합니다.
• 아마존 키네 시스. IoT 장치, EMRS (전자 의료 기록) 및 모니터링 시스템에서 실시간 데이터 수집을 용이하게합니다.
• aws iam. 정체성 및 액세스 관리를 구현하고 역할 기반 권한으로 리소스를 보호합니다.
• Databricks Lakehouse Architecture. Databricks Lakehouse는 원활한 데이터 관리를 위해 데이터 호수 및 창고를 통합합니다. 기능은 다음과 같습니다.
• 델타 레이크. 산성 준수를 보장하고 대규모 실시간 데이터를 처리합니다.
• 유니티 카탈로그. 의료 데이터에 대한 중앙 집중식 거버넌스, 액세스 제어 및 HIPAA 표준 준수 유지를 제공합니다.
• 스트리밍 분석을위한 아파치 스파크. Apache Spark는 분산, 실시간 분석을위한 엔진 역할을합니다.
• 구조화 된 스트리밍. 최소한의 대기 시간으로 의료 장치 및 응용 프로그램의 지속적인 스트림을 처리합니다.
• 머신 러닝 라이브러리 (mllib). 환자 악화의 조기 발견과 같은 예측 분석을 가능하게합니다.

결론

실시간 분석이 환자의 결과와 운영 효율성에 직접적인 영향을 줄 수있는 의료 부문에서 효율적이고 안전한 데이터 엔지니어링이 필수적입니다. 대기 시간, 확장 성 및 규정 준수와 관련된 기존의 문제는 AWS, Databricks 및 Apache Spark와 같은 클라우드 네이티브 서비스를 통합하여 해결됩니다.

섭취에서 실행 가능한 통찰력에 이르기까지 부드럽고 안전한 데이터 파이프 라인은 제안 된 설계에 의해 보장되며, 이는 실시간 섭취를위한 AWS Kinesis, 트랜잭션 스토리지를위한 Delta Lake 및 데이터 거버넌스를위한 Unity 카탈로그와 같은 솔루션을 사용합니다.