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後疫情時代的數位轉型關鍵心法-異步協同篇

2023-08-01
分類 : 專欄
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1200 Progress Through Passion Symbolic Illustration Driven Pursuit Goals

口述/孫培然‧彙整/CIO編輯室


孫培然
◤ 孫培然博士目前擔任私立醫療院所協會醫院資訊暨智慧醫療發展促進會會長,曾任職於中國醫藥大學附設醫院及中山醫學大學附設醫院兩大醫學中心,都是主導HIS優化再造工程,順利數位轉型成功。

針對打造微服務架構,前兩期我們闡述了資料庫與 API 的特性。本期來談談有關程式同步的問題。

如果我們把同步改成異步,也就是非同步,以 Event-Driven APIs 而言,會是屬於協同式(Choreography)架構,會預先說明清楚系統中各個部份的職責,把具體怎麼實現,留給各個部分服務自己實作出來,不管是分配主護、寄送檢查包或是發送郵件,每一個服務的職責都會非常的清楚。

內容目錄 隱藏
異步協同式架構更加靈活
事件驅動可以加速 AI 應用落地

異步協同式架構更加靈活

透過異步的方式,從新增客戶健檢服務開始,只要把資料推送到 Event-Broker 觸發一個事件,有個客戶要去做體檢,再由分配主護、發送郵件、寄送檢查包這三個服務來分別訂閱,各自完成任務。之前曾經提過同步方式,分配主護可能要 5 秒,寄送檢查包可能要 10 秒,發送郵件可能要 5 秒,總共要花費 20 秒的時間,但如果用異步方式,總共只要花費 10 秒就可以完成。因為不需要互相等來等去,只要取最大花費秒數的時間,就可以完成整個事件。

所以異步方式的優點,就是可以讓整個系統架構完全解耦,沒有時間差的耦合,不需要等到某一個服務完以後,再接著下一個服務,而是可以同時工作,服務之間不會互相牽絆。

[ 推薦閱讀:後疫情時代的數位轉型關鍵心法 ─ API 篇]

除此之外,如果寄送檢查包一個服務不夠,我可以再開另外一個服務實例(Instant),用兩個服務來提供服務。如圖一所示,一個服務可能要花 10 秒,兩個服務一起運作,就只要花費 5 秒,就可以完成整個動作,這就是 Event-Driven 可以讓我們更靈活的修改現有系統架構的概念。

圖一
◤ 圖一

事件驅動可以加速 AI 應用落地

以中國附醫的智抗菌平台為例,整合了七個單位透過事件驅動來做資料傳遞,加速 AI 落地。首先是由檢驗醫學部將所做的細菌報告的結果,發布到事件驅動架構中的 Event Broker,已經訂閱這些報告主題(Topic)的三個 AI 中心,就可以即時直接拿到資料進行演算法分析,再把 AI 預測結果一樣推送到 Event Broker,一旦 Event Broker 有了這些資料,HIS 系統因為已經在之前訂閱,就會直接將這些資料推送給 HIS,再將 AI 預測結果直接呈現在 HIS 的畫面上。

同步的 API 會遇到一個問題,到底是我沒有把報告發出來?還是你沒有接收到報告?還是我有接收到報告,卻沒有回覆給你?兩造之間就會因為分不清楚而爭吵。

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如果是透過傳統的 API 來呼叫檢驗醫學部的報告,就要呼叫這三個 API,等於這三個 API 要跑三次。但如果透過事件驅動的概念,檢驗醫學部的報告只要有發出來,在訊息區就能找得到,有多少人訂閱都不用管,只要找得到報告,如果沒有被讀取,就是 AI 沒有讀,不是檢驗醫學部沒有發出來;一旦 AI 有讀,卻沒有把進一步的報告發出來,那就是 AI 的問題,責任劃分非常的清楚。

如果希望把 AI 相關預測,擴展延伸到其他的醫院,而每一家醫院的內部網路架構都不一樣,所面對的問題就更為複雜了。所以未來會把資料透過 Event Broker 來傳遞,為了符合標準,我們以後傳輸的資料是都會符合 HL7 FHIR 標準格式做交換。

也就是說,儀器所產生的資料會直接發布到 Event Broker,雲端的 AI 就直接來訂閱相關資料,一旦有資料,就會把它傳送到雲端,雲端的資料分析完以後,再發佈到 Event Broker,再給院內的 HIS 訂閱,呈現在資料庫當中。之間可以跨不同的網域,不同的網段,從地端到雲端都可以互相的應用,這種機制可以快速的讓 AI 落地。

[ 推薦閱讀:孫培然專欄所有文章 ]


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: AI事件驅動數位轉型異步協同式架構
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