Reduser kostnadene for helse-apper med AWS SQS

Det globale markedet for mHelse-apper forventes å ekspandere betydelig, ifølge Fortune Business Insights. Det vil øke fra 80,87 milliarder dollar i 2023 til 861,40 milliarder dollar innen 2030, med en årlig gjennomsnittlig vekstrate (CAGR) på 40,2 % i prognoseperioden.

Å entre markedet for medisinske helseapper er svært lovende, men byr også på noen utfordringer. En betydelig utfordring er å overholde budsjettbegrensninger, da utvikling av helseapper kan være ganske kostbart. Kostnadene varierer fra 30 000 dollar til 500 000 dollar, avhengig av prosjektets størrelse, skaleringspotensial og implementerte funksjoner.

Integrasjon av nye teknologier er nøkkelen til suksess, men også det mest krevende aspektet av prosjektbudsjettet. Medisinske teknologier som telemedisin, fjernovervåking og enhetssporing er spesielt dyre å integrere i en medisinsk app.

Omtrentlig kostnad for integrering av helseteknologier:

Du vil kanskje si – Det er verdt utgiften, men kan det bli billigere? Vel, svaret er ja. Det er mange måter å gjøre utviklingskostnadene mer økonomiske på.

Forklaring:

• Ansett utviklere fra regioner med lavere lønnskostnader. Dette kan redusere utgiftene betydelig uten å kompromittere kvaliteten.
• Bruk åpen kildekode-biblioteker og rammeverk. Denne løsningen kan hjelpe deg med å kutte ned på lisensavgifter og utviklingstid.
• Utvikle et minimum levedyktig produkt (MVP) først. Dette lar deg teste markedet med grunnleggende funksjoner, noe som reduserer risikoen.
• Utnytt skyplattformer. I dag er dette en svært kostnadseffektiv løsning da du ikke trenger å investere tungt i fysiske servere og vedlikehold.
• Implementer smidig metodikk og en tverrplattformtilnærming. Disse strategiene forbedrer prosjektets effektive budsjettering ytterligere.

Disse strategiene forbedrer prosjektets effektive budsjettering ytterligere.
Siden vårt engasjement i webutvikling har vi prøvd mange strategier, men denne listen er et utvalg av de mest effektive. Vi følger alle og anbefaler sterkt å anvende så mange som mulig.

For å være presis, vårt team av utviklere inkluderer eksperter fra Øst-Europa og Sentral-Asia, som er utlendinger fra land med lavere skatter og levekostnader. Våre eksperter er dyktige i skysystemer som AWS og fortsetter å vokse med denne ekspertisen. AWS bidrar til å implementere tverrplattformtilnærmingen som vi beskriver videre.

Hvis du kommer til oss og ber oss bygge en applikasjon eller et annet webprodukt, foreslår vi vanligvis å starte med et MVP, da det er et avgjørende første skritt mot den fremtidige produktets stabile funksjonalitet. Vi jobber også med smidig metodikk og vil ikke fortsette uten å forsikre oss om at visse trinn for produktstabilitet er oppnådd.

For å illustrere hvordan en kostnadseffektivitetsstrategi kan fungere i praksis, vil vi presentere vår casestudie fra helseindustrien, med fokus på tverrplattformtilnærmingen og et spesifikt instrument – SQS av AWS.

Da vi startet utviklingsprosjektet for helseappen for vår klient (prosjektet er under taushetserklæring), anbefalte vi uten å nøle å bruke Amazon Web Services (AWS) for arkitekturen. Vi var sikre på at AWS ville redusere serverutgiftene og gi større fleksibilitet for fremtidige implementeringer.

Prosjektet omfatter en web- og mobilapplikasjon designet for å spore og overvåke data fra helseenheter koblet til tingenes internett (IoT). Disse dataene hjelper helsepersonell og forbrukere av medisinske tjenester med å holde seg informert om deres interaksjoner.

Alle de nevnte funksjonene ovenfor er ganske dyre. De mest kostbare funksjonene er online kommunikasjon mellom pasienter og leger og behandling av store datamengder.

For å gjøre meldinger mer organiserte og kostnadseffektive, brukte vi AWS Simple Queue Service (SQS). Vi ønsker å diskutere denne tjenesten i detalj, sammen med andre løsninger vi implementerte for å forbedre kostnadseffektiviteten og arbeidsflyteffektiviteten.

I prosjektet vårt må vi opprette en rapport og sende den til tusenvis av brukere hver måned. Prosessen involverer flere trinn:

Denne prosessen er tidkrevende. Enda viktigere, hvis vi skulle sende alle rapportene samtidig, ville systemet krasje. For å forhindre dette, brukte vi AWS Simple Queue Service (SQS).

Vi konfigurerte SQS-tjenesten til å håndtere grupper på 100 rapporter om gangen, noe som er det maksimale systemet vårt kan behandle effektivt. SQS tar hele oppgaven med tusenvis av rapporter og administrerer dem i porsjoner. Når én rapport er behandlet, plukker tjenesten umiddelbart opp den neste. Denne automatiserte køen sikrer kontinuerlig behandling uten manuell inngripen, forhindrer systemoverbelastning og optimerer effektiviteten.

Siden vi jobber med AWS, som muliggjør sømløs integrasjon mellom ulike tjenester, stoppet vi ikke med å kun bruke SQS; vi integrerte også API Gateway WebSockets. Denne sanntidstjenesten hjalp oss med å redusere månedlige utgifter med en faktor på ti. 

Ved å utnytte AWS Lambda kan vi reservere databehandlingslagring på forhånd, målt i gigabyte per sekund. For eksempel kan vi reservere 1 GB RAM i 10 sekunder. Selv om vi ikke kan overskride disse grensene, gir Lambda utmerket kontroll over budsjettet vårt, siden vi kun betaler for det vi bruker.

Her er en sammenligning for å illustrere kostnadskontrollen:

Kostnaden er 0,0000033334 dollar per GB-sekund.

Integreringen av SQS med Lambda og API Gateway gjorde at vi kunne redusere tiden for å sende sanntidsdata til tusenvis av leger fra 10 sekunder til 0,5 sekunder. Tenk deg å måtte levere 1000 e-poster til 1000 leger. Hvis du hadde én postmann, ville det tatt lang tid. Men med SQS er det som å ha 1000 postmenn som leverer e-poster parallelt.

Det er ingen grunn til å betale 1000 imaginære postmenn – bare én tjeneste håndterer denne oppgaven, noe som gjør det til en svært økonomisk løsning.

Det er mange flere utfordringer i prosjektet vårt som utviklerteamet vårt håndterer daglig. En av de største utfordringene er å behandle data fra flere kilder.

Hver handling i systemet vårt blir registrert, og ved slutten av måneden resulterer det i en enorm mengde data. Vi analyserer all den dataen og bygger ulike rapporter for formål som fakturering, analyser med mer. For å oppnå dette kombinerer vi ulike AWS-tjenester som SNS, SQS, S3, OpenSearch, RDS og Lambda. 

For eksempel, i prosjektet vårt, hvis en lege ringer en pasient og snakker i 5 minutter, og deretter ringer igjen noen timer senere i ytterligere 5 minutter, anser systemet dette som to forskjellige økter, selv om det er den samme samtalen. I løpet av en måned kan disse korte samtalene mellom leger og pasienter akkumulere til 1 time total tid. Vi tar alle data om økter på forhånd og samler det i én database i sanntid slik at systemet ved slutten av måneden ikke behandler en stor mengde data på en gang.

— Atajan, Full Stack Developer hos JetBase

For ikke lenge siden integrerte vi Chat GPT for å hjelpe leger med å skrive tekstmeldinger og rapportsammendrag. Opprinnelig var kostnadene for implementering høye. Etter å ha analysert situasjonen, bestemte vi oss for å minimere kostnadene ved å implementere en mindre kostbar modell av Chat GPT. 

Vår klient stoler på oss når det gjelder kostnadseffektivitet. Sammen tester vi løsninger og ideer, analyserer resultatene, og hvis en løsning eller idé tjener prosjektet godt, fortsetter vi å investere penger og innsats i den. For eksempel, med Chat GPT ønsket vi å prøve denne ideen. Vi implementerte en enkel versjon, forbedret den deretter på visse områder, verifiserte kostnadseffektiviteten og tok nødvendige beslutninger. Det er slik vi jobber i JetBase med implementering av nye funksjoner.

— Atajan, Full Stack Developer hos JetBase
 

For å illustrere tok den enkle versjonen av Chat GPT-funksjonen 20 til 40 timer utviklingstid. Imidlertid ville det å starte med en mer kompleks versjon av funksjonen ha tatt 10 ganger mer utviklingstid, noe som ville resultert i betydelig høyere kostnader for vår klient.

Ikke bare har vi optimalisert databehandlingen ved å bruke SQS og andre løsninger, men vi har også betydelig redusert utgiftene til visse infrastrukturkomponenter i prosjektet.

I tillegg fortsetter vi å implementere nye funksjoner og tjenester, samtidig som vi alltid følger en kostnadseffektiv strategi.

Som et team av utviklere med ekspertise innen AWS, vurderer vi i JetBase alle mulighetene Amazon Web Services tilbyr og streber etter å finne de beste løsningene for våre kunder og teammedlemmer. Å jobbe med AWS gjør at vi kan redusere kostnadene og eliminere unødvendige oppgaver som servervedlikehold. Våre utviklere fokuserer på koding og deres ekspertise innen avgjørende utviklingsaspekter som automatisering, skalerbarhet og sikkerhet.

JetBase-teamet er ivrige etter å ta fatt på utviklingsprosjektet ditt. Ikke nøl med å kontakte oss og sende inn din forespørsel. Konsultasjonen med våre eksperter er gratis.