Minska kostnaderna för hälsovårdsappar med AWS SQS

Den globala marknaden för mHälsa-appar förväntas expandera betydligt, enligt Fortune Business Insights. Den kommer att öka från 80,87 miljarder dollar 2023 till 861,40 miljarder dollar 2030, med en årlig sammansatt tillväxttakt (CAGR) på 40,2 % under prognosperioden.

Att ge sig in på marknaden för medicinska hälsoappar är ganska lovande men innebär också vissa utmaningar. En betydande utmaning är att hålla budgeten, eftersom utvecklingen av hälsoappar kan vara ganska kostsam. Kostnaderna varierar från 30 000 till 500 000 dollar, beroende på projektets storlek, skalbarhetspotential och implementerade funktioner.

Integration av ny teknik är nyckeln till framgång men också den mest krävande aspekten av projektbudgeten. Medicinsk teknik som telemedicin, fjärrövervakning och enhetsspårning är särskilt dyra att integrera i en medicinsk app.

Den ungefärliga kostnaden för att integrera hälsovårdsteknik:

Du kanske säger – Det är värt kostnaden, men kan det bli billigare? Svaret är ja. Det finns många sätt att göra utvecklingskostnaderna mer ekonomiska.

Förklaring:

• Anlita utvecklare från regioner med lägre arbetskostnader. Detta kan betydligt minska utgifterna utan att kompromissa med kvaliteten.
• Använd Open Source-bibliotek och -ramverk. Denna lösning kan hjälpa dig att minska licenskostnader och utvecklingstid.
• Utveckla en Minimum Viable Product (MVP) först. Detta gör att du kan testa marknaden med grundläggande funktioner, vilket minskar riskerna.
• Utnyttja molnplattformar. Nuförtiden är detta en mycket kostnadseffektiv lösning eftersom du inte behöver investera tungt i fysiska servrar och underhåll.
• Implementera agil metodik och ett plattformsoberoende tillvägagångssätt. Dessa strategier förbättrar ytterligare effektiv budgetering för ditt projekt.

Dessa strategier förbättrar ytterligare effektiv budgetering för ditt projekt.
Sedan vår involvering i webbutveckling har vi provat många strategier, men denna lista är ett urval av de mest effektiva. Vi följer alla och rekommenderar starkt att man tillämpar så många som möjligt.

För att vara exakt inkluderar vårt utvecklingsteam experter från Östeuropa och Centralasien, som är utlandsboende från länder med lägre skatter och levnadskostnader. Våra experter är kunniga inom molnsystem som AWS och fortsätter att utveckla denna expertis. AWS hjälper till att implementera det plattformsoberoende tillvägagångssättet som vi beskriver vidare.

Om du kommer till oss och ber oss att bygga en applikation eller annan webbprodukt, föreslår vi vanligtvis att börja med en MVP eftersom det är ett avgörande första steg mot framtida produkts stabila funktionalitet. Vi arbetar också med agil metodik och går inte vidare utan att säkerställa att vissa steg för produktstabilitet har uppnåtts.

För att illustrera hur en kostnadseffektivitetsstrategi kan fungera i praktiken, vill vi presentera vår fallstudie från hälsovårdsindustrin, med fokus på det plattformsoberoende tillvägagångssättet och ett särskilt instrument – SQS från AWS.

När vi påbörjade utvecklingsprojektet för hälsovård för vår klient (projektet är under NDA), rekommenderade vi utan tvekan att använda Amazon Web Services (AWS) för dess arkitektur. Vi var övertygade om att AWS skulle minska serverkostnaderna och ge större flexibilitet för framtida implementeringar.

Projektet involverar en webb- och mobilapplikation utformad för att spåra och övervaka data från hälsoenheter anslutna till sakernas internet (IoT). Denna data hjälper vårdpersonal och medicinska tjänstekonsumenter att hålla sig informerade om sina interaktioner.

Alla nämnda funktioner ovan är ganska dyra. De mest kostsamma funktionerna är onlinekommunikation mellan patienter och läkare samt bearbetning av stora datamängder.

För att göra meddelandehanteringen mer organiserad och kostnadseffektiv, använde vi AWS Simple Queue Service (SQS). Vi vill diskutera denna tjänst i detalj, tillsammans med andra lösningar vi implementerade för att förbättra kostnadseffektiviteten och arbetsflödets effektivitet.

I vårt projekt behöver vi skapa en rapport och skicka den till tusentals användare varje månad. Processen involverar flera steg:

Denna process är tidskrävande. Viktigare är att om vi skulle skicka alla rapporter samtidigt, skulle systemet krascha. För att förhindra detta använde vi AWS Simple Queue Service (SQS).

Vi konfigurerade SQS-tjänsten för att hantera partier om 100 rapporter åt gången, vilket är det maximala vårt system effektivt kan bearbeta. SQS tar hela uppgiften med tusentals rapporter och hanterar dem i portioner. När en rapport har bearbetats plockar tjänsten omedelbart upp nästa. Denna automatiserade köhantering säkerställer kontinuerlig bearbetning utan manuell intervention, vilket förhindrar systemöverbelastning och optimerar effektiviteten.

Eftersom vi arbetar med AWS, vilket möjliggör sömlös integration mellan olika tjänster, stannade vi inte vid att bara använda SQS; vi integrerade också API Gateway WebSockets. Denna realtidstjänst hjälpte oss att minska månadskostnaderna med en faktor tio. 

Genom att utnyttja AWS Lambda kan vi reservera databehandlingslagring i förväg, mätt i gigabyte per sekund. Till exempel kan vi reservera 1 GB RAM i 10 sekunder. Även om vi inte kan överskrida dessa gränser, ger Lambda utmärkt kontroll över vår budget eftersom vi bara betalar för det vi använder.

Här är en jämförelse för att illustrera kostnadskontrollen:

Kostnaden är $0.0000033334 per GB-sekund.

Att integrera SQS med Lambda och API Gateway gjorde det möjligt för oss att minska tiden för att skicka realtidsdata till tusentals läkare från 10 sekunder till 0,5 sekunder. Föreställ dig att du behöver leverera 1000 e-postmeddelanden till 1000 läkare. Om du hade en brevbärare skulle det ta lång tid. Men med SQS är det som att ha 1000 brevbärare som levererar e-postmeddelanden parallellt.

Det finns inget behov av att betala 1000 imaginära brevbärare – bara en tjänst hanterar denna uppgift, vilket gör det till en mycket ekonomisk lösning.

Det finns många fler utmaningar i vårt projekt som vårt utvecklingsteam hanterar dagligen. En av de största utmaningarna är att bearbeta data från flera källor.

Varje åtgärd i vårt system registreras, och i slutet av månaden resulterar det i en enorm mängd data. Vi analyserar all denna data och bygger olika rapporter för syften som fakturering, analys och mer. För att uppnå detta kombinerar vi olika AWS-tjänster som SNS, SQS, S3, OpenSearch, RDS och Lambda. 

Till exempel, i vårt projekt, om en läkare ringer en patient och pratar i 5 minuter, och sedan ringer igen några timmar senare i ytterligare 5 minuter, betraktar systemet detta som två olika sessioner, även om det är samma konversation. Under loppet av en månad kan dessa korta samtal mellan läkare och patienter ackumuleras till totalt 1 timmes tid. Vi samlar all data om sessioner i förväg och samlar den i en databas i realtid så att systemet i slutet av månaden inte bearbetar en stor mängd data på en gång.

— Atajan, Full Stack Developer på JetBase

För inte så länge sedan integrerade vi Chat GPT för att hjälpa läkare att skriva textmeddelanden och rapportsammanfattningar. Initialt var kostnaderna för implementering höga. Efter att ha analyserat situationen beslutade vi att minimera kostnaderna genom att implementera en billigare modell av Chat GPT. 

Vår klient litar på att vi är kostnadseffektiva. Tillsammans testar vi lösningar och idéer, analyserar resultaten, och om en lösning eller idé tjänar projektet väl, fortsätter vi att investera pengar och ansträngningar i den. Till exempel, med Chat GPT ville vi prova denna idé. Vi implementerade en enkel version, förbättrade den sedan i vissa aspekter, verifierade kostnadseffektiviteten och fattade nödvändiga beslut. Det är så vi arbetar på JetBase med implementering av nya funktioner.

— Atajan, Full Stack Developer på JetBase
 

För att illustrera tog den enkla versionen av Chat GPT-funktionen 20 till 40 timmars utvecklingstid. Att däremot börja med en mer komplex version av funktionen skulle ha tagit 10 gånger mer utvecklingstid, vilket skulle ha resulterat i betydligt högre kostnader för vår klient.

Inte bara har vi optimerat databehandlingen genom att använda SQS och andra lösningar, utan vi har också avsevärt minskat utgifterna för vissa infrastrukturkomponenter i projektet.

Dessutom fortsätter vi att implementera nya funktioner och tjänster samtidigt som vi alltid håller oss till en kostnadseffektiv strategi.

Som ett team av utvecklare med expertis inom AWS, beaktar vi på JetBase alla möjligheter som Amazon Web Services erbjuder och strävar efter att hitta de bästa lösningarna för våra klienter och teammedlemmar. Att arbeta med AWS gör att vi kan minska kostnaderna och eliminera onödiga uppgifter som serverunderhåll. Våra utvecklare fokuserar på kodning och sin expertis inom avgörande utvecklingsaspekter som automatisering, skalbarhet och säkerhet.

JetBase-teamet är ivrigt att ta sig an ditt utvecklingsprojekt. Tveka inte att kontakta oss och skicka in din förfrågan. Konsultationen med våra experter är gratis.