Novo Nordisk es una compañía farmacéutica líder a nivel mundial, responsable de producir medicamentos que salvan vidas y llegan a más de 34 millones de pacientes cada día. Lo hacen siguiendo su triple objetivo: deben esforzarse por ser ambientalmente sostenibles, socialmente sostenibles y financieramente sostenibles. La combinación del uso de AWS y los datos es compatible con todos estos objetivos.
Los datos están presentes en toda la cadena de valor de Novo Nordisk. Desde la investigación fundamental, las líneas de fabricación, las ventas y el marketing, los ensayos clínicos, la farmacovigilancia, hasta las aplicaciones basadas en datos orientadas al paciente. Por lo tanto, obtener la base sobre cómo se almacenan, protegen y utilizan los datos de una manera que brinde el mayor valor es uno de los impulsores centrales de la mejora de los resultados comerciales.
Juntos con Servicios profesionales de AWS, estamos creando una solución de datos y análisis utilizando una arquitectura de datos moderna. La colaboración entre Novo Nordisk y AWS Professional Services es un compromiso cercano estratégico y de largo plazo, en el que los desarrolladores de ambas organizaciones han trabajado en estrecha colaboración durante años. Los entornos de datos y análisis se basan en los principios básicos de la malla de datos: propiedad de dominio descentralizada de datos, datos como producto, infraestructura de datos de autoservicio y gobierno computacional federado. Esto permite a los usuarios del entorno trabajar con datos de la manera que genera los mejores resultados comerciales. Hemos combinado esto con elementos de arquitecturas evolutivas que nos permitirán adaptar diferentes funcionalidades a medida que AWS desarrolla continuamente nuevos servicios y capacidades.
En esta serie de publicaciones, aprenderá cómo Novo Nordisk y AWS Professional Services crearon un ecosistema de datos y análisis para acelerar la innovación a escala de petabytes:
- En esta primera publicación, aprenderá cómo el diseño general ha permitido que los componentes individuales se unan de forma modular. Profundizamos en cómo construimos una solución de administración de datos basada en la arquitectura de malla de datos.
- La segunda publicación analiza cómo construimos una red de confianza entre los sistemas que componen la solución completa. Mostramos cómo usamos arquitecturas basadas en eventos, junto con el uso de controles de acceso basados en atributos, para garantizar que los límites de permisos se respeten a escala.
- En la tercera publicación, mostramos cómo los usuarios finales pueden consumir datos de la herramienta que elijan, sin comprometer el gobierno de datos. Esto incluye cómo configurar Okta, Formación del lago AWSy Microsoft Power BI para habilitar el uso federado basado en SAML de Atenea amazónica para una actividad de Business Intelligence (BI) empresarial.
Entorno compatible con Pharma
Como industria farmacéutica, el cumplimiento de GxP es un mandato para Novo Nordisk. GxP es una abreviatura general de las pautas y regulaciones de calidad de "buenas prácticas" definidas por reguladores como la Agencia Europea de Medicamentos, la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. y otros. Estas directrices están diseñadas para garantizar que los medicamentos sean seguros y eficaces para el uso previsto. En el contexto de un entorno de datos, el cumplimiento de GxP implica la implementación de controles de integridad para los datos que se utilizan en los procesos y la toma de decisiones, y se utiliza para guiar cómo se implementan los procesos de gestión de cambios para garantizar el cumplimiento continuo a lo largo del tiempo.
Debido a que este entorno de datos admite equipos en toda la organización, cada propietario de datos individual debe mantener la responsabilidad sobre sus datos. Las funciones se diseñaron para brindar a los propietarios de datos autonomía y transparencia al administrar sus datos, lo que les permite asumir esta responsabilidad. Esto incluye la capacidad de manejar datos de información de identificación personal (PII) y otras cargas de trabajo confidenciales. Para proporcionar trazabilidad en el entorno, se agregaron capacidades de auditoría, que describimos más en esta publicación.
Resumen de la solución
La solución completa es un panorama en expansión de servicios independientes que trabajan juntos para habilitar datos y análisis con un modelo de gobierno de datos descentralizado a escala de petabytes. Esquemáticamente se puede representar como en la siguiente figura.
La arquitectura se divide en tres capas independientes: gestión de datos, virtualización y consumo. El usuario final se sienta en la capa de consumo y trabaja con la herramienta de su elección. Está destinado a abstraer la mayor parte de los recursos nativos de AWS a las primitivas de la aplicación. La capa de consumo está integrada en la capa de virtualización, que abstrae el acceso a los datos. El propósito de la capa de virtualización es traducir entre el consumo de datos y las soluciones de gestión de datos. El acceso a los datos se gestiona mediante lo que denominamos soluciones de gestión de datos. Analizamos una de nuestras versátiles soluciones de gestión de datos más adelante en esta publicación. Cada capa de esta arquitectura es independiente entre sí y, en cambio, solo se basa en interfaces bien definidas.
Central a esta arquitectura es que el acceso está encapsulado en un Gestión de identidades y accesos de AWS (IAM) sesión de rol. La capa de administración de datos se enfoca en proporcionar al rol de IAM los permisos y la gobernanza correctos, la capa de virtualización brinda acceso al rol y la capa de consumo abstrae el uso de los roles en las herramientas de elección.
Arquitectura técnica
Cada una de las tres capas de la arquitectura general tiene una responsabilidad distinta, pero no una implementación única. Piense en ellos como clases abstractas. Se pueden implementar en clases concretas y, en nuestro caso, se basan en los servicios y capacidades fundamentales de AWS. Repasemos cada una de las tres capas.
Capa de gestión de datos
La capa de gestión de datos es responsable de proporcionar acceso y gobernanza de los datos. Como se ilustra en el siguiente diagrama, una construcción mínima en la capa de gestión de datos es la combinación de un Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) y un rol de IAM que da acceso al depósito S3. Esta construcción se puede expandir para incluir permisos granulares con Lake Formation, auditar con Seguimiento de la nube de AWSy capacidades de respuesta de seguridad de Centro de seguridad de AWS. El siguiente diagrama también muestra que una única solución de administración de datos no tiene un tramo único. Puede cruzar muchas cuentas de AWS y estar compuesto por cualquier cantidad de combinaciones de roles de IAM.
No hemos ilustrado deliberadamente la política de confianza de estos roles en esta figura, porque son una responsabilidad colaborativa entre la capa de virtualización y la capa de administración de datos. Entramos en detalles de cómo funciona eso en la próxima publicación de esta serie. Los profesionales de la ingeniería de datos a menudo interactúan directamente con la capa de gestión de datos, donde seleccionan y preparan los datos para el consumo.
Capa de virtualización
El propósito de la capa de virtualización es realizar un seguimiento de quién puede hacer qué. No tiene ninguna capacidad en sí mismo, pero traduce los requisitos de los ecosistemas de gestión de datos a las capas de consumo y viceversa. Permite a los usuarios finales en la capa de consumo acceder y manipular datos en uno o más ecosistemas de gestión de datos, según sus permisos. Esta capa extrae de los usuarios finales los detalles técnicos sobre el acceso a los datos, como el modelo de permisos, las suposiciones de roles y la ubicación de almacenamiento. Posee las interfaces a las otras capas y hace cumplir la lógica de la abstracción. En el contexto de las arquitecturas hexagonales (ver Desarrollo de arquitectura evolutiva con AWS Lambda), la capa de interfaz desempeña el papel de la lógica, los puertos y los adaptadores del dominio. Las otras dos capas son actores. La capa de gestión de datos comunica el estado de la capa a la capa de virtualización y, a la inversa, recibe información sobre el panorama de servicios en el que confiar. La arquitectura de la capa de virtualización se muestra en el siguiente diagrama.
Capa de consumo
La capa de consumo es donde se encuentran los usuarios finales de los productos de datos. Pueden ser científicos de datos, analistas de inteligencia empresarial o cualquier tercero que genere valor a partir del consumo de datos. Es importante para este tipo de arquitectura que la capa de consumo tenga un flujo de inicio de sesión basado en enlace, donde la autorización en la aplicación se puede modificar en el momento del inicio de sesión. Esto es para traducir el requisito específico de AWS en las aplicaciones de destino. Una vez que la sesión en la aplicación del lado del cliente se ha iniciado con éxito, depende de la propia aplicación instrumentar la abstracción de la capa de datos, ya que esto será específico de la aplicación. Y este es un desacoplamiento adicional importante, en el que parte de la responsabilidad se traslada a las unidades descentralizadas. Muchas aplicaciones modernas de software como servicio (SaaS) admiten estos mecanismos integrados, como Databricks or Laboratorio de datos de Domino, mientras que las aplicaciones más tradicionales del lado del cliente como Servidor RStudio tienen un soporte nativo más limitado para esto. En el caso de que falte el soporte nativo, se puede realizar una traducción a la sesión de usuario del sistema operativo para habilitar la abstracción. La capa de consumo se muestra esquemáticamente en el siguiente diagrama.
Cuando se utiliza la capa de consumo según lo previsto, los usuarios no saben que existe la capa de virtualización. El siguiente diagrama ilustra los patrones de acceso a datos.
Modularidad
Una de las principales ventajas de adoptar el patrón de arquitectura hexagonal y delegar tanto la capa de consumo como la capa de gestión de datos a actores primarios y secundarios significa que se pueden cambiar o reemplazar a medida que se lanzan nuevas funcionalidades que requieren nuevas soluciones. Esto da un patrón de tipo hub-and-spoke, donde muchos tipos diferentes de sistemas de tipo productor/consumidor se pueden conectar y trabajar simultáneamente en unión. Un ejemplo de esto es que la solución actual que se ejecuta en Novo Nordisk admite múltiples soluciones de gestión de datos simultáneas y se exponen de manera homogénea en la capa de consumo. Esto incluye un lago de datos, la solución de malla de datos presentada en esta publicación y varias soluciones de administración de datos independientes. Y estos están expuestos a múltiples tipos de aplicaciones de consumo, desde aplicaciones autohospedadas y administradas personalizadas hasta ofertas de SaaS.
Ecosistema de gestión de datos
Para escalar el uso de los datos y aumentar la libertad, Novo Nordisk, junto con AWS Professional Services, creó un entorno de gobierno y gestión de datos, denominado Novo Nordisk Enterprise DataHub (NNEDH). NNEDH implementa una arquitectura descentralizada de datos distribuidos y capacidades de gestión de datos, como un catálogo de datos comerciales empresariales y un flujo de trabajo para compartir datos. NNEDH es un ejemplo de un ecosistema de gestión de datos en el marco conceptual presentado anteriormente.
Arquitectura descentralizada: de un lago de datos centralizado a una arquitectura distribuida
El lago de datos centralizado de Novo Nordisk consta de 2.3 PB de datos de más de 30 dominios de datos comerciales en todo el mundo que atienden a más de 2000 usuarios internos en toda la cadena de valor. Ha estado funcionando con éxito durante varios años. Es uno de los ecosistemas de gestión de datos soportados actualmente.
Dentro de la arquitectura de datos centralizada, los datos de cada dominio de datos se copian, almacenan y procesan en una ubicación central: un lago de datos central alojado en un almacenamiento de datos. Este patrón tiene desafíos a escala porque retiene la propiedad de los datos con el equipo central. A escala, este modelo ralentiza el viaje hacia una organización basada en datos, porque la propiedad de los datos no está suficientemente anclada en los profesionales más cercanos al dominio.
La arquitectura del lago de datos monolítico se muestra en el siguiente diagrama.
Dentro de la arquitectura descentralizada de datos distribuidos, los datos de cada dominio se mantienen dentro del dominio en su propia cuenta de cómputo y almacenamiento de datos. En este caso, los datos se mantienen cerca de los expertos del dominio, porque ellos son los que mejor conocen sus propios datos y, en última instancia, son los propietarios de cualquier producto de datos creado en torno a sus datos. A menudo trabajan en estrecha colaboración con los analistas de negocios para crear el producto de datos y, por lo tanto, saben lo que significan buenos datos para los consumidores de sus productos de datos. En este caso, la responsabilidad de los datos también está descentralizada, donde cada dominio tiene su propio propietario de datos, poniendo la responsabilidad sobre los verdaderos propietarios de los datos. Sin embargo, es posible que este modelo no funcione a pequeña escala, por ejemplo, una organización con solo una unidad de negocios y decenas de usuarios, porque generaría más gastos generales en el equipo de TI para administrar los datos de la organización. Se adapta mejor a las organizaciones grandes, o a las pequeñas y medianas que desean crecer y escalar.
La arquitectura de malla de datos de Novo Nordisk se muestra en el siguiente diagrama.
Dominios de datos y activos de datos
Para habilitar la escalabilidad de los dominios de datos en toda la organización, es obligatorio tener un modelo de permisos estándar y un patrón de acceso a los datos. Este estándar no debe ser demasiado restrictivo de tal manera que pueda ser un bloqueo para casos de uso específicos, pero debe estandarizarse de tal manera que use la misma interfaz entre las capas de gestión de datos y virtualización.
Los dominios de datos en NNEDH se implementan mediante una construcción denominada entorno. Un entorno se compone de al menos una cuenta de AWS y una región de AWS. Es un lugar de trabajo donde los equipos de dominio de datos pueden trabajar y colaborar para crear productos de datos. Vincula el plano de control NNEDH a las cuentas de AWS donde residen los datos y la computación del dominio. Los permisos de acceso a datos también se definen a nivel de entorno, gestionados por el propietario del dominio de datos. Los entornos tienen tres componentes principales: una capa de gobierno y administración de datos, activos de datos y planos opcionales para el procesamiento de datos.
Para la gestión y el gobierno de datos, los dominios de datos se basan en Lake Formation, Pegamento AWSy CloudTrail. El método de implementación y la configuración de estos componentes están estandarizados en todos los dominios de datos. De esta forma, el plano de control NNEDH puede proporcionar conectividad y gestión a los dominios de datos de forma estandarizada.
Los activos de datos de cada dominio que reside en un entorno se organizan en un conjunto de datos, que es una colección de datos relacionados que se utilizan para crear un producto de datos. Incluye metadatos técnicos, como formato de datos, tamaño y tiempo de creación, y metadatos comerciales, como el productor, la clasificación de datos y la definición comercial. Un producto de datos puede utilizar uno o varios conjuntos de datos. Se implementa a través de depósitos S3 administrados y el catálogo de datos de AWS Glue.
El procesamiento de datos se puede implementar de diferentes maneras. NNEDH proporciona planos para canalizaciones de datos con conectividad predefinida a activos de datos para acelerar la entrega de productos de datos. Los usuarios del dominio de datos tienen la libertad de usar cualquier otra capacidad informática en su dominio, por ejemplo, usar los servicios de AWS no predefinidos en los planos o acceder a los conjuntos de datos desde otras herramientas de análisis implementadas en la capa de consumo, como se mencionó anteriormente en esta publicación.
Personas y roles del dominio de datos
En NNEDH, los niveles de permiso en los dominios de datos se administran a través de personas predefinidas, por ejemplo, propietario de datos, administradores de datos, desarrolladores y lectores. Cada persona está asociada con un rol de IAM que tiene un nivel de permiso predefinido. Estos permisos se basan en las necesidades típicas de los usuarios en estos roles. No obstante, para dar más flexibilidad a los dominios de datos, estos permisos se pueden personalizar y ampliar según sea necesario.
Los permisos asociados con cada persona están relacionados solo con las acciones permitidas en la cuenta de AWS del dominio de datos. Para la responsabilidad sobre los activos de datos, el acceso a los datos a los activos se administra mediante políticas de recursos específicas en lugar de roles de IAM. Solo el propietario de cada conjunto de datos, o los administradores de datos delegados por el propietario, pueden otorgar o revocar el acceso a los datos.
En el nivel del conjunto de datos, una persona requerida es el propietario de los datos. Por lo general, trabajan en estrecha colaboración con uno o varios administradores de datos como administradores de productos de datos. El administrador de datos es el experto en la materia de datos del dominio del producto de datos, responsable de interpretar los datos y metadatos recopilados para obtener información empresarial profunda y construir el producto. El administrador de datos sirve de puente entre los usuarios comerciales y los equipos técnicos en cada dominio de datos.
Catálogo de datos comerciales empresariales
Para habilitar la libertad y hacer que los activos de datos de la organización sean detectables, se implementa un catálogo de datos del portal basado en la web. Indexa en un solo repositorio metadatos de conjuntos de datos creados en dominios de datos, rompiendo los silos de datos en toda la organización. El catálogo de datos permite la búsqueda y el descubrimiento de datos en diferentes dominios, así como la automatización y el control del intercambio de datos.
El catálogo de datos comerciales implementa procesos de gobierno de datos dentro de la organización. Garantiza la propiedad de los datos: alguien en la organización es responsable del origen, la definición, los atributos comerciales, las relaciones y las dependencias de los datos.
La construcción central de un catálogo de datos comerciales es un conjunto de datos. Es la unidad de búsqueda dentro del catálogo empresarial, con metadatos tanto técnicos como empresariales. Para recopilar metadatos técnicos de datos estructurados, se basa en rastreadores de AWS Glue para reconocer y extraer estructuras de datos de los formatos de datos más populares, incluidos CSV, JSON, Avro y Apache Parquet. Proporciona información como el tipo de datos, la fecha de creación y el formato. Los usuarios comerciales pueden enriquecer los metadatos agregando una descripción del contexto comercial, las etiquetas y la clasificación de datos.
La definición del conjunto de datos y los metadatos relacionados se almacenan en un Amazon Aurora sin servidor base de datos y Servicio Amazon OpenSearch, lo que le permite ejecutar consultas textuales en el catálogo de datos.
Compartir datos
NNEDH implementa un flujo de trabajo para compartir datos, lo que permite compartir datos entre pares entre cuentas de AWS mediante Lake Formation. El flujo de trabajo es el siguiente:
- Un consumidor de datos solicita acceso al conjunto de datos.
- El propietario de los datos otorga acceso al aprobar la solicitud de acceso. Pueden delegar la aprobación de las solicitudes de acceso al administrador de datos.
- Tras la aprobación de una solicitud de acceso, se agrega un nuevo permiso al conjunto de datos específico en Lake Formation de la cuenta del productor.
El flujo de trabajo de intercambio de datos se muestra esquemáticamente en la siguiente figura.
Seguridad y auditoria
Los datos en la malla de datos de Novo Nordisk se encuentran en cuentas de AWS propiedad de cuentas comerciales de Novo Nordisk. La configuración y los estados de la malla de datos se almacenan en Servicio de base de datos relacional de Amazon (Amazon RDS). La arquitectura de seguridad de Novo Nordisk se muestra en la siguiente figura.
El acceso y las ediciones a los datos en NNEDH deben registrarse para fines de auditoría. Necesitamos poder decir quién modificó los datos, cuándo ocurrió la modificación y qué modificaciones se aplicaron. Además, necesitamos poder responder por qué esa persona permitió la modificación en ese momento.
Para cumplir con estos requisitos, utilizamos los siguientes componentes:
- CloudTrail para registrar llamadas a la API. Habilitamos específicamente el registro de eventos de datos de CloudTrail para depósitos y objetos de S3. Al activar el registro, podemos rastrear cualquier modificación de cualquier archivo en el lago de datos hasta la persona que realizó la modificación. Reforzamos el uso de identidad de origen para sesiones de rol de IAM para garantizar la trazabilidad del usuario.
- Usamos Amazon RDS para almacenar la configuración de la malla de datos. Registramos consultas en la base de datos RDS. Junto con CloudTrail, este registro nos permite responder a la pregunta de por qué es posible que una persona específica modifique un archivo en Amazon S3 en un momento específico.
- Reloj en la nube de Amazon para registrar actividades a través de la malla.
Además de esos mecanismos de registro, los depósitos de S3 se crean utilizando las siguientes propiedades:
- El cubo se cifra mediante el cifrado del lado del servidor con Servicio de administración de claves de AWS (AWS KMS) y claves administradas por el cliente
- El control de versiones de Amazon S3 está activado de forma predeterminada
El acceso a los datos en NNEDH se controla a nivel de grupo en lugar de usuarios individuales. El grupo corresponde al grupo definido en el grupo del directorio de Novo Nordisk. Para realizar un seguimiento de la persona que modificó los datos en los lagos de datos, utilizamos el mecanismo de identidad de origen que se explica en la publicación. Cómo relacionar la actividad del rol de IAM con la identidad corporativa.
Conclusión
En esta publicación, mostramos cómo Novo Nordisk creó una arquitectura de datos moderna para acelerar la entrega de casos de uso basados en datos. Incluye una arquitectura de datos distribuidos, para escalar el uso a escala de petabytes para más de 2,000 usuarios internos a lo largo de la cadena de valor, así como una arquitectura distribuida de seguridad y auditoría que maneja la rendición de cuentas y la trazabilidad de los datos en el entorno para cumplir con sus requisitos de cumplimiento.
La siguiente publicación de esta serie describe la implementación de la gobernanza y el control de datos distribuidos a escala de la arquitectura de datos moderna de Novo Nordisk.
Acerca de los autores
jonatan selsing es un ex investigador científico con un doctorado en astrofísica que se ha volcado a la nube. Actualmente es el ingeniero líder en la nube en Novo Nordisk, donde habilita cargas de trabajo de análisis y datos a escala. Con énfasis en la reducción del costo total de propiedad de las cargas de trabajo basadas en la nube, al tiempo que aprovecha al máximo las ventajas de la nube, diseña, crea y mantiene soluciones que permiten la investigación de futuros medicamentos.
hassen riahi es Arquitecto de datos sénior en Servicios profesionales de AWS. Tiene un doctorado en Matemáticas y Ciencias de la Computación en gestión de datos a gran escala. Trabaja con clientes de AWS en la creación de soluciones basadas en datos.
anwar rizal es un consultor sénior de aprendizaje automático con sede en París. Trabaja con los clientes de AWS para desarrollar datos y soluciones de inteligencia artificial para hacer crecer su negocio de manera sostenible.
Moisés Arturo proviene de una formación en matemáticas e investigación computacional y tiene un doctorado en Inteligencia Computacional especializado en Graph Mining. Actualmente es ingeniero de productos en la nube en Novo Nordisk y construye lagos de datos empresariales y plataformas de análisis compatibles con GxP para las fábricas globales de Novo Nordisk que producen productos médicos digitalizados.
Alessandro Fior es Arquitecto de datos sénior en Servicios profesionales de AWS. Con más de 10 años de experiencia en la entrega de soluciones de análisis y datos, le apasiona diseñar y construir plataformas de datos modernas y escalables que aceleren a las empresas para obtener valor de sus datos.
Kumari Ramar es un gerente sénior de participación certificado en Agile y PMP en AWS Professional Services. Ofrece soluciones de datos y AI/ML que aceleran el análisis entre sistemas y los modelos de aprendizaje automático, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos e impulsar nuevas innovaciones.
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- También soy miembro del cuerpo docente de World Extreme Medicine (WEM) y embajadora europea de igualdad para The Transformational Travel Council (TTC). En mi tiempo libre, soy una incansable aventurera, escaladora, patrona de día, buceadora y defensora de la igualdad de género en el deporte y la aventura. En XNUMX, fundé Almas Libres, una ONG nacida para involucrar, educar y empoderar a mujeres y niñas a través del deporte urbano, la cultura y la tecnología.
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