Synthetische test- en ontwikkelingsdata met toonaangevende EPD- en gezondheidszorgoplossingen

Over de klant

Het bedrijf is gespecialiseerd in het ontwikkelen en ondersteunen van een eigen softwaretoepassing voor elektronische medische dossiers (EMR) die algemeen erkend wordt vanwege zijn uitgebreide aanpak van het beheer van gezondheidszorgdata. De software is gebouwd rond een robuust databasebeheersysteem en biedt oplossingen voor verschillende aspecten van patiëntenzorg, waaronder registratie, planning en klinische systemen voor zorgprofessionals in verschillende specialismen. Het ondersteunt ook essentiële functies voor laboratoriumtechnologen, apothekers en radiologen, naast het verwerken van complexe factureringssystemen voor verzekeraars. De toepassing wordt veel gebruikt voor patiëntentoegang tot medische dossiers en facturering en bedient meer dan 150 miljoen patiënten. Veel van de best gerangschikte ziekenhuizen en medische scholen vertrouwen op deze software voor hun elektronische dossiersystemen. 

De situatie

De organisatie werd geconfronteerd met talloze uitdagingen als gevolg van de onderlinge afhankelijkheid van applicaties op verschillende platforms, bij het beheren van testdata voor een complexe Service Oriented Architecture (SOA). 

Deze onderling verbonden applicaties ondersteunen meerdere end-to-end bedrijfsprocessen die verschillende systemen omvatten, wat leidt tot aanzienlijke dataafhankelijkheid en complexiteit. Elke applicatie gebruikt vaak verschillende dataformaten, wat de testprocessen bemoeilijkt, vooral wanneer in sommige testomgevingen kritische afhankelijke componenten ontbreken.  

De aanwezigheid van ingewikkelde bedrijfsregels en de noodzaak van dataverwerking over meerdere functionele gebieden heen dragen verder bij aan de complexiteit van de data. Het beheren van meerdere omgevingen voor projecten, ontwikkeling en testen, elk met een verschillende mate van integratie en data-inhoud, wordt een moeilijke taak, vooral binnen een hybride traditioneel waterval- en Agile-ontwikkelingsmodel. 

Bestaande testdatatools ondersteunden grotendeels de behoeften van individuele applicaties of bedrijfsprocessen, maar hielden geen rekening met het bredere beeld van onderling verbonden systemen. 

Om de efficiëntie te behouden, werkten ontwikkelaars met kleinere kopieën van productieomgevingen, maar deze moesten na elke testrun handmatig worden verwijderd en hersteld door de QA-teams. 

De oplossing

Gezien de grote uitdagingen op het gebied van testdatabeheer, erkenden de organisatie en het DevOps-team de behoefte aan een oplossing van derden om de efficiëntie te vergroten en de groei van testdata te ondersteunen. Hun belangrijkste doelstellingen waren snellere levering van testdata, verbeterde automatisering en verbeterd databaselevenscyclusbeheer op meerdere platforms. Met ongeveer 50 omgevingen die tegelijkertijd draaiden en de noodzaak om omgevingen regelmatig te creëren of bij te werken, had het team een ​​robuuste oplossing nodig om deze processen te stroomlijnen. Voorheen duurde het creëren van een nieuwe omgeving tot 128 uur en duurde het 30 minuten om omgevingsupdates uit te voeren voor het pushen van nieuwe code of het vernieuwen na tests. 

De introductie van een geavanceerd hulpmiddel voor het beheer van testdata heeft hun activiteiten getransformeerd. 

De oplossing creëerde databasekopieën die slechts een fractie van de oorspronkelijke grootte waren, waardoor omgevingen snel konden worden gemaakt, bijgewerkt en vernieuwd. Deze wijziging verkortte de tijd die nodig was om een ​​nieuwe omgeving op te zetten drastisch tot slechts 2 uur, inclusief alle infrastructuurcomponenten, en verkortte de updatetijden tot minder dan 5 minuten. 

Hoewel hun infrastructuur voornamelijk op SQL Server was gebaseerd, had het team ook producten op Oracle en was het PostgreSQL aan het verkennen op zoek naar nieuwe services. De flexibiliteit en mogelijkheden van de nieuwe oplossing voor testdatabeheer ondersteunden niet alleen hun bestaande databases, maar vergemakkelijkten ook hun uitbreiding naar PostgreSQL. Dankzij deze alomvattende aanpak kon het technische team hun diverse databasebehoeften efficiënt beheren, waardoor hun operationele flexibiliteit aanzienlijk werd vergroot en nieuwe groeimogelijkheden werden geopend. 

De nieuwe oplossing (dwz Syntho) loste ook hun probleem op van het handhaven van de dataconsistentie en -integriteit over verschillende systemen en over verschillende datageneratietaken. Met de tool konden ze hun data de-identificeren/maskeren, terwijl ze de mogelijkheid behouden om tussen verschillende systemen te testen en conclusies te trekken.