Мы разрабатываем Webiomed, систему предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе искусственного интеллекта. Эта система встраивается в ИТ-системы сетей клиник и по информации в медицинской карте пациента помогает прогнозировать возникновение различных событий со здоровьем, например, предсказывать возникновение новых заболеваний или осложнений уже существующих, риски госпитализации и выхода на больничный и др. Система снижает риск врачебных ошибок и помогает быстрее и эффективнее вести работу с пациентом.
Сейчас клинику можно подключить к нашей системе двумя способами. Система существует как SaaS, и можно просто подключиться к ней. В этом случае все аналитические модели и алгоритмы искусственного интеллекта размещены в публичном облаке, работающем по ФЗ-152. Клиники отправляют туда обезличенные медицинские данные и в ответ получают прогнозы и аналитические отчеты. Второй вариант — когда клиника хочет хранить все данные в собственной ИТ-системе, мы можем установить Webiomed в их частной инфраструктуре.
Раньше мы не использовали для варианта SaaS публичное облако, у нас было своё частное: собственные серверы, к которым имели доступ наши сотрудники и клиенты. Но с этим подходом возникли проблемы:
Так мы поняли, что лучше перенести наш сервис в публичное облако.
Мы долго анализировали рынок облачных провайдеров. Во-первых, мы искали российское облако, которое позволяет выполнять ФЗ-152. Во- вторых, отбросили очевидно не подходящие по функциональности. Остался набор из ряда крупных топовых облаков, у которых для наших задач технические возможности примерно одинаковые. Мы попробовали работать с ними и увидели, что различия начинаются в процессе эксплуатации облачной инфраструктуры. Проблемы были нескольких типов:
Облаком, которое лишено этих недостатков, оказалось MCS. Чтобы запустить новый сервер или добавить мощностей, нужно просто нажать одну кнопку в личном кабинете. Все счета и другие документы приходят автоматически, бухгалтерии просто с ними работать. Если нужно увидеть, что и как биллится, это делается в два клика, причём расходы на ресурсы учитываются сразу. Техподдержка отвечает быстро, в реальном времени, в чатах (!) и переходит к решению вопросов.
Все эти организационные моменты очень важны для меня как для управленца. У меня нет времени разбираться в технических тонкостях инфраструктуры, и мне нужнее, чтобы все работало изначально стабильно, отнимало минимум времени, а всякая рутина происходила вообще без моего участия. С MCS так и получается.
Позже для нас оказался важным большой выбор готовых платформенных услуг на MCS, особенно DBaaS и Kubernetes aaS. Формат управляемых сервисов позволяет экономить на администрировании.
Мы переносили в MCS облачные серверы и базы данных. Мы просто переконвертировали образы наших виртуальных машин и БД и поэтапно загрузили их в MCS. Все это заняло примерно 3–5 часов.
Благодаря быстрой поэтапной загрузке даунтайм длился всего час. Мы были к этому готовы и могли себе его позволить.
Мы перенесли рабочие процессы на четыре сервиса MCS:
Cloud Servers для виртуальных серверов компании.Облачная среда имеет практически неограниченные возможности по масштабированию — мощности всегда хватает при любых пиках нагрузки.
Cloud Storage для хранения артефактов разработки ПО.Это удобное объектное S3-хранилище неограниченного размера, которое позволяет программистам не беспокоиться о нехватке места.
Cloud Databases.Здесь мы храним свои данные и данные наших клиентов. Обслуживанием самих баз данных занимается провайдер. Нам это сильно экономит время и ресурсы. Раньше управлением СУБД занимался наш системный администратор, и ему приходилось разбираться и с ОС, и с СУБД, и еще с кучей технических мелочей. Теперь мы можем работать с готовой СУБД, не вдаваясь в детали.
Cloud Backup для резервного копирования виртуальных машин.Мы настроили автоматическое создание бэкапов, так что, даже если что-то сломается, мы быстро вернем систему в рабочее состояние.
Благодаря переходу в облако и тщательному выбору провайдера мы получили возможность наращивать число клиентов без инфраструктурных проблем, теперь вычислительных мощностей хватит на всех.
Надежность разработки и эксплуатации сервисов заметно выросла: пропали перебои в работе из-за отключения света или ухудшения качества каналов связи, которые случались в частном облаке.
Кроме того, переход в облако позволил нам наконец внедрить в разработке подход CI/CD. Наши системные администраторы и программисты перестали возиться с железом и у них освободилось время для автоматизации и оптимизации процессов.
Мы думаем о переводе разработки на Kubernetes в облаке. Это позволит нам сделать сервис еще более надежным и подготовленным к высоким нагрузкам.
А поскольку все наши разработки касаются искусственного интеллекта, нам также интересны облачные услуги, связанные с большими данными и машинным обучением. У MCS есть несколько интересных нам облачных сервисов: GPU, Big Data, Machine Learning и аналитические базы данных.
Если бонусов для тестирования не хватит -
оставьте заявку, мы начислим еще или предложим полноценный пилот.