1. Geschäftliche Herausforderung:
Ein in Großbritannien ansässiger Anbieter diagnostischer Bildgebung musste Deep-Learning-Modelle zur Analyse von MRT- und CT-Aufnahmen an mehreren Standorten produktiv einsetzen und wollte außerdem vollständig automatisierte Pipelines für die Bildverarbeitung auf Basis von Kubernetes und Argo CD, Calra entwickeln
Herausforderungen:
- GPU-intensive Workloads mit uneinheitlicher Skalierung
- Leistungsdrift der Modelle zwischen verschiedenen Bildgebungsgeräten
- Lange Inferenzzeiten, die die Geschwindigkeit der Diagnosestellung beeinträchtigen
- Hohe Cloud-Kosten durch ungesteuerte GPU-Nutzung
- CloudZen-Lösung:
CloudZen implementierte eine leistungsfähige, kostenoptimierte MLOps-Plattform auf AWS.
Zentrale Funktionen:
- Automatisierte Trainingspipelines für große Bilddatensätze
- GPU-optimierte Inferenz-Endpunkte
- Canary-Bereitstellungen für neue Bildgebungsmodelle
- Leistungs- und Kostenüberwachung je Modell
- Von CloudZen Innovations bereitgestellte Lösung:
CloudZen Innovations konzipierte und implementierte eine sichere, leistungsfähige und kostenoptimierte MLOps-Plattform auf AWS, die speziell für umfangreiche Bildgebungs-Workloads im Gesundheitswesen entwickelt wurde. Die Lösung ermöglichte dem Kunden den Übergang von experimentellen KI-Modellen zu produktionsreifen, klinisch zuverlässigen Bereitstellungen bei gleichzeitig strenger Governance und Kostenkontrolle.
Bereitgestellte Kernfunktionen
Durchgängig automatisierte Trainingspipelines
CloudZen entwickelte vollständig automatisierte ML-Pipelines zur Verarbeitung großer medizinischer Bilddatensätze (MRT, CT, Röntgen). Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modelltraining, Validierung und Registrierung wurden mit AWS-nativen Diensten orchestriert, wodurch manuelle Eingriffe erheblich reduziert und Experimentierzyklen beschleunigt wurden.
GPU-optimierte, skalierbare Inferenzarchitektur
Um die Anforderungen an eine Diagnostik mit geringer Latenz zu erfüllen, stellte CloudZen GPU-gestützte Inferenz-Endpunkte mit intelligenter automatischer Skalierung bereit. Dies gewährleistete eine gleichbleibende Leistung während diagnostischer Spitzenzeiten und vermied zugleich eine Überdimensionierung in Zeiten geringer Nutzung.
Sichere Modellfreigaben mit Canary-Bereitstellungen
Neue Bildgebungsmodelle wurden mit Canary-Bereitstellungsstrategien eingeführt, sodass ein kontrollierter Anteil des Datenverkehrs an neuere Modelle geleitet werden konnte. Dadurch ließ sich die Leistung unter realen Bedingungen vor der vollständigen Einführung validieren, was klinische Risiken minimierte und die Patientensicherheit gewährleistete.
Beobachtbarkeit von Leistung und Kosten auf Modellebene
CloudZen implementierte eine kontinuierliche Überwachung von Modellgenauigkeit, Inferenzlatenz, Datendrift und GPU-Auslastung. Kosten- und Leistungskennzahlen wurden je Modell erfasst, sodass der Kunde vollständige Transparenz über die betriebliche Effizienz erhielt und proaktiv optimieren konnte.
- Technologie-Stack:
Diese Architektur bildet eine vollständig AWS-native MLOps-Plattform für skalierbare, sichere und automatisierte Machine-Learning-Workloads. Rohdaten und aufbereitete Datensätze werden in Amazon S3 gespeichert und mit AWS Glue Data Catalog verwaltet, was Schemaverwaltung und metadatengesteuerten Datenzugriff ermöglicht. Analytische Workloads und die Aggregation von Merkmalen werden durch Amazon Redshift für leistungsfähige Abfragen unterstützt.
Machine-Learning-Pipelines werden mit Amazon SageMaker aufgebaut und orchestriert und decken verteiltes Training, Experimentverfolgung, Modellversionierung und verwaltete Inferenz-Endpunkte ab. Amazon Kinesis ermöglicht die Datenaufnahme in Echtzeit für Streaming-Inferenz und eine Modellbewertung nahezu in Echtzeit.
Die CI/CD-Automatisierung erfolgt mit AWS CodePipeline und ermöglicht die kontrollierte Überführung von Modellen zwischen Umgebungen mit integrierten Validierungs- und Freigabeschritten. Kontinuierliche Überwachung mit Amazon CloudWatch und SageMaker Model Monitor schafft Transparenz über Infrastrukturkennzahlen, Inferenzlatenz, Datendrift und Modellqualität.
Sicherheit und Compliance werden auf allen Ebenen durch AWS IAM für fein abgestufte Zugriffskontrollen, AWS KMS für die Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten sowie AWS Shield für den Schutz auf Infrastrukturebene gewährleistet. Die gesamte Plattform wird mit Terraform bereitgestellt und verwaltet, was reproduzierbare, prüfbare und skalierbare Infrastrukturbereitstellungen sicherstellt.
- Geschäftliches Ergebnis
Durch die Implementierung einer Cloud-nativen MLOps-Plattform auf AWS ermöglichte CloudZen dem Kunden, KI in großem Maßstab mit messbaren geschäftlichen Auswirkungen produktiv einzusetzen. Die Lösung beschleunigte die Modellbereitstellung, verbesserte die diagnostische Genauigkeit und Zuverlässigkeit, senkte Infrastruktur- und Betriebskosten und steigerte die Gesamtproduktivität. So wurde maschinelles Lernen von isolierten Experimenten zu einer verlässlichen, produktionsreifen Fähigkeit.
