Questo documento esamina le possibilità rivoluzionarie di combinare Apache Spark per analisi di streaming in tempo reale con tecnologie basate su cloud, in particolare AWS e Databricks. L’utilizzo delle tecniche di Id and Entry Administration (IAM) e crittografia, utilizzando l’architettura Lakehouse di Databricks con catalogo Unity migliora la governance e la sicurezza dei dati.
Questo approccio affronta i problemi, tra cui la latenza dei sistemi di elaborazione dei dati tradizionali, pipeline di dati frammentati e problemi di conformità. Le pipeline di analisi scalabili e advert alte prestazioni sono rese possibili dall’infrastruttura affidabile di AWS e dal calcolo distribuito di Apache Spark. Hipaa e altre rigide normative sulla conformità sanitaria sono rispettate dal catalogo Unity, che garantisce un accesso sicuro e unificato di dati.
L’approccio e i risultati evidenziano la scalabilità e il potenziale del framework per trasformare l’ingegneria dei dati, in particolare in settori come l’assistenza sanitaria.
L’assunzione di dati, l’elaborazione, l’archiviazione e l’analisi in tempo reale sono gli elementi principali di una tipica pipeline di streaming descritta nell’articolo. Utilizzando strumenti come Apache Kafka o servizi cloud come la kinesis AWS, l’ingestione dei dati raccoglie i dati in tempo reale da numerous fonti, tra cui sensori o applicazioni Net.
Framework come l’API di streaming strutturata di Apache Spark, che consente trasformazioni di dati, aggregazioni e operazioni di finestre per l’analisi basata sul tempo, vengono utilizzati per trattare i dati dopo che sono stati ingeriti. Dopo l’elaborazione, i dati vengono salvati per successive analisi o visualizzazione in database o servizi di archiviazione cloud come Google BigQuery o Amazon Redshift.
Metodologia
L’approccio crea una solida base per l’ingegneria dei dati sanitari in tempo reale fondendo l’infrastruttura cloud scalabile, la governance sicura dei dati e l’analisi di streaming sofisticata. Al advantageous di risolvere i problemi con latenza, sicurezza e conformità ai dati, integra AWS, Databricks e Apache Spark come tecnologie chiave.
Il framework comprende i seguenti livelli:
Livello di ingestione dei dati
Maniglie Dati di streaming da varie fonti sanitarie come dispositivi IoT medici, cartelle cliniche elettroniche (EMR) e sistemi ospedalieri. AWS Kinesis trasmette i dati in Amazon S3 per l’archiviazione immediata.
Livello di elaborazione
Impiega Apache Spark su Databricks per l’analisi in tempo reale. Lo streaming strutturato di Spark elabora i dati nei micro-batch, mentre Delta Lake fornisce coerenza transazionale e applicazione dello schema.
Livello di archiviazione
Utilizza Amazon S3 come Knowledge Lake con capacità del Lago Delta per interrogazioni efficienti, controllo della versione e conformità acida.
Strato di governance
Catalogo Unity Databricks Registra i dati con le funzionalità di accesso, crittografia e audit basate sul ruolo, garantendo la conformità HIPAA.
Livello di visualizzazione
Fornisce approfondimenti tramite dashboard basate su Databricks SQL e AWS Quicksight, consentendo agli operatori sanitari di monitorare le metriche critiche in tempo reale.
Infrastruttura e strumenti
- Piattaforma cloud AWS. AWS viene utilizzato come fornitore di servizi cloud di base, offrendo infrastrutture robuste, scalabili e sicure. I servizi includono:
- Amazon S3. Un livello di archiviazione per dati grezzi e elaborati, garantendo scalabilità e durata.
- Kinesis di Amazon. Facilita l’ingestione di dati in tempo reale da dispositivi IoT, EMRS (cartelle cliniche elettroniche) e sistemi di monitoraggio.
- AWS iam. Implementa la gestione dell’identità e dell’accesso, assicurando risorse con autorizzazioni basate sui ruoli.
- Architettura di Databricks Lakehouse. Databricks Lakehouse integra laghi di dati e magazzini per la gestione dei dati senza soluzione di continuità. Le caratteristiche includono:
- Lago Delta. Garantisce la conformità acida e gestisce i dati in tempo reale su larga scala.
- Catalogo unità. Fornisce una governance centralizzata per i dati sanitari, controllando l’accesso e mantenendo la conformità agli normal HIPAA.
- Apache Spark per lo streaming Analytics. Apache Spark funge da motore per analisi distribuite in tempo reale, sfruttando:
- Streaming strutturato. Elabora flussi continui da dispositivi sanitari e applicazioni con latenza minima.
- Librerie di apprendimento automatico (MLLIB). Consente l’analisi predittiva, come la diagnosi precoce del deterioramento del paziente.
Conclusione
Nel settore sanitario, in cui l’analisi in tempo reale può avere un impatto diretto sugli esiti dei pazienti e sull’efficienza operativa, è essenziale efficiente e sicura ingegneria dei dati. I problemi tradizionali con latenza, scalabilità e conformità vengono risolti integrando servizi nativi cloud come AWS, Databricks e Apache Spark.
Una pipeline di dati regolare e sicura dall’assunzione a approfondimenti attuabili è garantita dal design suggerito, che utilizza soluzioni come Kinesis AWS per l’ingestione in tempo reale, il lago Delta per la conservazione transazionale e il catalogo di unità per la governance dei dati.
