Medaxion은 의료와 그 외의 분야에 걸쳐 기업이 어려워하고 문제가 되는 분석에 대한 해결책을 찾아냈습니다. Medaxion의 CTO인 존 터프스(John Toups)는 그것을 이렇게 설명을 합니다. "분석을 위한 Looker(BI 툴)의 표현 용이성과 추상화, 그리고 BI 뒤에 있는 SingleStore DBMS의 기술력과 결합시킴으로써 우리는 이제 의료 분야에서 최고의 분석을 수행 할 수 있게 되었습니다."
Medaxion은 그것의 핵심 고객인 마취 전문의의 근무 시간을 바꾸었습니다. 이러한 고도로 숙련된 전문가들은 매일 절대적으로 중요한 의료 서비스를 제공해야하고 또한 까다로운 비즈니스 요구 사항을 충족시켜야 합니다. 터프스에 따르면, 매번 문제를 일으키던 이 남녀들은 "Looker와 SingleStore를 통해 Medaxion Pulse에서 그들의 마취제를 기록하고 그 데이터는 바로 활용이 할 수 있게합니다."
오늘날, 때때로 마취과 의사가 도착하기를 몇 시간이나 기다렸던 외과 팀과 환자들은 이제 예측 분석의 도움을 받아 훨씬 더 빨리 도움을 받을 수 있게 되었습니다. 터프스가 말하길 "만약 추워지고 눈이 온다면, 돌아다니기 힘들기 때문에 일부 선택적 수술들은 취소될 수도 있습니다. 이와 동시에 도로와 외부의 위험 때문에 응급실 입원이 급증할 수도 있습니다. 우리는 많은 사람들을 더 빠르게 돌볼 수 있게 하기 위해 데이터를 분 단위로 모니터링할 수 있고 마취과 전문의가 가장 필요한 곳에 배치할 수 있도록 도움을 줄 수 있습니다."
느린 데이터베이스로 인한 Looker의 어려움
Looker는 빠르고 쉽게 분석할 수 있도록 설계된 분석 BI 툴입니다. Looker는 여러 데이터 소스와 긴밀하게 통합되어 사용자 요청을 실시간 결과로 신속하게 변환 시킵니다. 또한 Looker는 사용자가 SQL이나 다른 코드를 배워야 하는 것을 막는 모델링 언어인 LookML이라는 추상화 계층을 제공합니다.
Looker의 속도와 LookML이 제공하는 사용 편의성으로 Medaxion의 분석 수요는 급격히 증가했습니다. 하지만 수요의 증가는 더 많은 쿼리들이 Looker로 들어오는 것을 의미했습니다. 비록 Looker 자체로는 해당 볼륨을 처리할 수 있었지만 Medaxion의 기존 DBMS인 MySQL은 이것을 따라잡을 수가 없었습니다.
SingleStore를 통한 이슈 해결
터프스와 Medaxion은 성능등을 비롯한 많은 이슈가 있었고 그들은 그 이슈를 MySQL에서 SingleStore로 이동함으로 간단히 해결했습니다.
터프스는 "고객들이 분석에서 원하는 것 중 대부분은 실시간 운영 정보이며,치료의 품질을 모니터링하고 개선하는데 큰 관심이 있습니다"라고 말합니다. 예를 들어, 마취의들은 수술이 필요한 환자 근처에 있어야 합니다. 그것은 어떻게 보면 "Lyft"와 "Uber"가 직면한 것과 비슷한 문제인데, 적절한 시기에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 적절한 사람을 제공해야 합니다. 그러나 Medaxion의 마취 전문의, 보호자와 환자들간의 이해관계는 복잡했습니다.
MySQL에서 Looker를 실행하면서 Medaxion은 심각한 성능 이슈에 봉착했습니다. 터프스는 처음에는 분석 리포팅을 믿을 수 없을 정도로 느렸다고 했습니다.
터프스에 따르면, 2년 전 Looker를 처음 구현하기 시작했을 때 약 600GB데이터 적재를 전통적인 ETL 방식으로 MySQL 리포팅 웨어하우스에 적용했고, 현재는 압축 기능과 네이티브 샤딩을 통해 SingleStore의 컬럼 스토어를 사용하고 있다고 합니다.
"기본 데이터는 모든 것이 서로 강하게 연관되어 있는 심박동과 호흡, 그리고 다양한 병력 정보와 함께 수축과 이완의 혈압과 같은 측정값을 갖고 있습니다. 해당 600GB의 데이터를 20GB 데이터 셋으로 압축했습니다. 비록 데이터도 비슷했지만 MySQL 환경에서는 이런 기능을 활용할 수 없었습니다."
"MySQL 플랫폼에서 검토를 위한 품질 데이터를 생성하는데 30~40분이 걸렸습니다. MySQL은 전체 데이터 셋을 쉽게 인메모리에 캐싱할 수 없었기 때문에 디스크 스레싱(Trashing)이 끊임없이 발생했습니다. 반면, SingleStore에서는 같은 분석이 1분 이내에 실행되고 대부분의 쿼리는 1초 이내에 응답을 받았습니다."
터프스의 말을 빌어 Medaxion의 발전을 요약하면, "우리는 분석 체인의 중간 코어 부분을 SingleStore로 대체했습니다. 이로 인해 Looker는 의사들과 그들의 환자들이 필요로 하는 정보를 전달하는 로켓의 본체이고, SingleStore는 로켓의 엔진이 되었습니다."
솔루션 재배치(SingleStore + Looker)
복잡한 데이터 흐름 문제를 해결하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 특정 문제에 대한 올바른 해결책을 찾으려면 어느 정도의 전문 지식과 노력이 필요합니다.
Medaxion은 구현하기 쉬운 솔루션을 원했습니다. 그말은 즉, 기존 프로세싱 아키텍처에서 가능한 작은 변화를 원하는 것이었습니다. 몇 달 동안 아키텍트가 일하기를 원하지 않았고, 복잡한 솔루션을 모니터링하고 관리하기 위해 대규모의 운영팀이 있기를 바라지도 않았습니다.
SingleStore는 많은 운영 오버헤드에서 Medaxion을 해방시키는 동시에 마취의들에게 힘을 실어주었습니다. Medaxion의 기술 담당자들도 SingleStore 아키텍처의 순도(Architectural Purity) 을 높이 평가했습니다. "스케일 아웃은 어려울 수 있습니다 하지만 스케일 아웃이 잘 되기만 하면 그것은 즐거움입니다."라고 터프스는 말했습니다.
결과를 제공하는 새로운 아키텍처
SingleStore와 Looker를 사용하면 매일 새로운 운영 효율성이 확인이 됩니다. 터프스가 말하길 “이전 솔루션이 너무 느린 것으로 인해 우리는 많은 효율적인 프로그래밍, 인텍스와 쿼리 플랜을 수행해야만 했기 때문에 SingleStore는 설치와 유지 관리에 많은 노력이 들어가지 않아 좋은 제안이었습니다. SingleStore를 사용하면 명확한 요구가 있을 때 사전 집계를 합니다. 하지만 고객이 원하는대로 데이터를 즉시 사용하도록 할 수도 있습니다."
결과는 인상적입니다. "우리는 데이터 이벤트와 리포팅 가능한 사실(Fact) 사이에서 경과 시간을 30 초 미만으로 줄이기 위해 노력했습니다. 이것은 엄청난 개선이었으며, 우리는 기본 아키텍처를 크게 변경하지 않고 그것을 달성했습니다."라고 터프스는 말했습니다.
앞으로의 기대
Medaxion이 SingleStore 고객이 된 지 6 개월 밖에되지 않았습니다. Medaxion의 급속한 진보는 Medaxion의 미래와 마취 전문의의 미래를 근본적으로 변화 시켰습니다.
그리고 Medaxion은 이제 막 시작하고 있습니다. SingleStore과 Looker를 함께 배치함으로써, Medaxion은 고객들 간에 데이터 문화(culture)를 만들었습니다. 이제 마취 전문의들은 이미 놀라운 결과를 가지고 자체 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다.
Medaxion은 향후 채굴될 방대한 데이터 기반을 구축하고 있습니다. 예측 분석, 머신러닝(ML), 인공 지능(AI)은 Medaxion과 그 권한을 부여 받은 고객이 마취의 중요한 규율을 중심으로 비즈니스 관행과 의료 관행을 향상시키는데 도움을 줄 수 있습니다.
Medaxion의 데이터 아키텍처는 여전히 개선할 여지가 있을 수 있습니다. Medaxion의 터프스와 다른 사람들은 Medaxion의 운영 방식에 대한 광범위한 변화의 가능성을 적극적으로 조사하고 있습니다.
SingleStore는 Medaxion이 단기간에 시간과 비용을 절약하고, 결과를 획기적으로 개선하는 데 도움을 주었습니다. 동시에 Medaxion은 미래의 변화를 더욱 크고 더 좋게 이끌 수 있는 문을 열고 있습니다.
September 24th, 2019
출처: https://www.singlestore.com/blog/case-study-medaxion-analytics-medtech/
Case Study: Medaxion Brings Real-Time Decision-Making to MedTech
Case Study: Medaxion Brings Real-Time Decision-Making to MedTech
www.singlestore.com
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