deepc 案例研究

“对于拥有算法的人来说，应该可以在一小时内将它部署到平台上”

-- Andrew Webber，deepc 的高级软件工程师

AI 初创公司 deepc 使用 Knative Eventing 将研究人员与放射科医生联系起来

deepc 是一家处于技术前沿的初创公司，将先进的数据技术和人工智能应用于医疗保健领域。这家德国公司通过云技术帮助放射科医生获得更好的诊断和资源。他们的目标是提高整体治疗质量，同时提高医疗环境的效率和改善水平。这种技术的革命带来了巨大的挑战。医疗保健系统受到严格监管，因此患者隐私和安全是 deepc 的首要任务。医生和医务人员还要求新技术在关系到生命安全的情况下可靠稳定。

迎接挑战

deepc 通过精心设计的解决方案迎接了这些挑战，充分利用了 Knative Eventing 等工具。他们的产品帮助放射科医生访问各种人工智能 (AI) 程序，这些程序可以分析影像，如 X 光片和 MRI。这些 AI 程序生成的数据帮助放射科医生做出更准确的诊断。

deepc 工作流程

放射科医生将图像上传到 deepcOS，最初上传到医院 IT 基础设施中的虚拟机，该虚拟机包含 deepcOS 客户端应用程序。经过一系列选择后，deepcOS 会识别出要使用的适当 AI。然后，它会在对数据进行加密之前从扫描中删除患者信息。deepcOS 将这些数据发送到基于云的 deepc AI 平台。该平台承担了 AI 算法需要完成工作的计算能力的重任。程序完成后，结果会发送回来。最后，数据会重新与患者关联，放射科医生可以根据结果采取行动。至关重要的是，患者信息始终保存在医院的本地，不会传输到 deepc 服务器。

Knative 驱动的流程

deepcOS 工作流程基于 Knative Eventing 的复杂实现。Knative Eventing 使团队能够快速使用无服务器应用程序部署事件驱动的架构。结合 Knative Serving，deepc 资源和程序会根据开发人员制定的特定事件触发器自动扩展和缩减。Knative 负责管理，因此该过程无需等待人员采取行动。当数据发送到 deepc 的基于云的平台时，Knative 会发出一个事件，触发特定 AI。选择好 AI 后，Knative 会启动一个容器环境以运行该程序。有些 AI 程序可能只需要一个容器。其他程序可能需要多个容器，这些容器可以并行运行或按顺序运行。在多个容器的情况下，deepc 团队使用 Knative Eventing 创建了工作流程来协调复杂的过程。过程完成后并提供放射科医生所需的输出后，Knative 会触发停止活动容器。

“Knative 为我们提供了稳定性的基础，”高级软件工程师 Andrew Webber 说。

在传统系统和高级系统之间架起桥梁

该平台提供全球领先公司和研究人员开发的 AI。Knative 还允许通过为放射科医生实现 SDK 与独立研究人员的工作进行集成。他们无需成为 Kubernetes 专家，也无需花费数天时间才能通过 deepc 平台将他们的工作成果带给患者。

“对于拥有算法的人来说，应该可以在一小时内将它部署到平台上” Webber 说。

有些实现更复杂。它们使用不适合标准容器的传统技术，或者它们具有需要操作系统级配置的独特架构。deepc 构建了 API 和虚拟机，将这些技术连接到他们自己的基于云的平台，并仍然与 Knative Eventing 工作流程集成。这种方法确保这些程序在系统中完美运行。

商业案例

选择围绕 Knative 开发他们的平台为这家初创公司带来了几个商业优势。公司发展中最复杂的一个方面是扩展。许多科技公司发现，随着更多客户的加入，他们的开发人员会开始手忙脚乱，发现新的错误和其他问题。但是，由于 Knative 的特性，deepc 遇到的这类问题较少。Knative 将自动化和无服务器方法相结合，这意味着随着更多客户的加入，deepc 无需构建更多资源 - 所有这些都会自动完成。Knative 还使这家初创公司能够使用其技术为客户创造真正的价值。例如，由于放射科医生使用的许多应用程序都是由不同的公司构建的，因此医务人员不得不与不同的系统和流程进行交互。deepc 提供了对一个平台上许多研究人员工作的访问权限，结束了地面专业人员的复杂流程。医疗保健系统可以获得简单、统一的账单。Knative 帮助 deepc 为客户使用其平台创造了强大的案例。

展望未来

deepc 已经取得了惊人的成就，并且还有更多功能正在计划中。该公司是 Knative 如何帮助任何组织构建能够解决当今最复杂问题的一些问题的出色技术架构的典范。利用 Knative 提供的功能，他们能够开创新的可能性。