deepc 案例研究

“算法开发者应该能够在一小时内将算法部署到平台上”

—— Andrew Webber, deepc 高级软件工程师

人工智能初创公司 deepc 通过 Knative Eventing 连接研究人员与放射科医生

deepc 是一家处于前沿的初创公司，将先进的数据技术和人工智能引入医疗保健领域。这家德国公司通过基于云的技术，帮助放射科医生获得更好的诊断和资源。他们的目标是全面提升治疗质量，同时提高医疗环境的效率和改进。这场技术革命伴随着巨大的挑战。医疗系统受到高度监管，因此患者隐私和安全是 deepc 的首要任务。医生和医务人员也要求在生命攸关时，新技术必须可靠和稳定。

迎接挑战

deepc 通过精心设计的解决方案，充分利用 Knative Eventing 等工具的潜力，迎接了这些挑战。他们的产品帮助放射科医生访问大量人工智能（AI）程序，这些程序可以分析 X 射线和 MRI 等影像。这些 AI 程序生成的数据有助于放射科医生做出更准确的诊断。

deepc 工作流程

放射科医生将图像上传到 deepcOS，最初上传到医院 IT 基础设施中包含 deepcOS 客户端应用程序的虚拟机。经过一系列选择后，deepcOS 会识别出要使用的适当 AI。然后，它会从扫描中删除患者信息，再对数据进行加密。deepcOS 将这些数据发送到基于云的 deepc AI 平台。该平台负责提供 AI 算法工作所需的计算能力。程序完成后，结果会发送回来。最后，数据会与患者重新关联，放射科医生可以根据结果采取行动。重要的是，患者信息始终保留在医院内部，不会传输到 deepc 服务器。

Knative 驱动的流程

deepcOS 工作流程建立在 Knative Eventing 的复杂实现之上。Knative Eventing 允许团队快速部署具有无服务器应用程序的事件驱动架构。结合 Knative Serving，deepc 资源和程序会根据开发人员设定的特定事件触发器自动进行伸缩。Knative 负责管理，因此流程无需等待人员采取行动。当数据发送到 deepc 的云平台时，Knative 会发出一个事件，触发一个特定的 AI。选择一个 AI 后，Knative 会启动一个容器环境供程序运行。有些 AI 程序可能只需要一个容器。其他程序可能需要多个容器，并行或按顺序运行。在多个容器的情况下，deepc 团队使用 Knative Eventing 创建了工作流程来协调复杂的流程。流程完成后并为放射科医生提供输出后，Knative 触发器会停止活动的容器。

“Knative 为我们提供了持续性基础，”高级软件工程师 Andrew Webber 说。

连接传统系统与先进系统

该平台提供了由全球领先公司和研究人员开发的 AI。Knative 还通过为放射科医生实现的 SDK，实现了与独立研究人员工作的集成。他们无需成为 Kubernetes 专家，也无需花费数天时间通过 deepc 平台将他们的工作带给患者。

“算法开发者应该能够在一小时内将算法部署到平台上，”Webber 说。

一些实现更为复杂。它们使用不适合标准容器的传统技术，或者具有需要操作系统级配置的独特架构。deepc 构建了 API 和虚拟机，将这些技术连接到他们自己的云平台，并仍然与 Knative Eventing 工作流程集成。这种方法确保这些程序在系统中完美运行。

商业案例

选择围绕 Knative 开发平台为这家初创公司带来了多项商业利益。发展公司最复杂的方面之一是扩展。许多科技公司发现，当有更多客户加入时，他们的开发人员会手忙脚乱，发现新的错误和其他问题。然而，由于 Knative 的性质，这对于 deepc 来说问题较小。Knative 的自动化和无服务器方法的结合意味着，随着更多客户的加入，deepc 无需构建更多资源——所有这些都将自动发生。Knative 还使这家初创公司能够通过使用其技术为客户增加真正的价值。例如，由于放射科医生使用的许多应用程序是由不同的公司构建的，因此医疗专业人员必须与不同的系统和程序进行交互。deepc 在一个平台上提供了许多研究人员的工作，结束了现场专业人员复杂的流程。医疗保健系统获得了简单、统一的计费。Knative 帮助 deepc 为客户使用其平台创建了一个强有力的案例。

展望未来

deepc 作为一家公司已经取得了惊人的成就，并且计划了更多功能。该公司是 Knative 如何帮助任何组织构建令人印象深刻的技术架构，以解决当今一些最复杂问题的典范。使用 Knative 提供的功能使他们能够开创可能性。