业务背景和挑战

【背景】

汕头大学医疗大数据项目是由李嘉诚基金会投资设立，由9家大数据供应商共同参与的集科研、医疗、教学为一体的项目。

【挑战】

汕头大学医疗部如何有效管理多家供应商的研发活动是个难题。

汕大项目方通过多方考察、对比，最终选择行云创新来帮助构建医学院大数据研发支持平台，实现对大数据项目上多家供应商研发活动的统一有效管理。

建设思路

· 结合项目需求：以汕大医学院项目实际需求为设计之出发点；

· 对接已有设施：与汕大医学院项目已选用基础设施组件充分对接；

· 借鉴最佳实践：充分借鉴行云已有大数据项目的最佳实践经验；

· 保证时效：确保马上可以提供服务能力，保证项目交付，同时少许时间投入可以做到更完美；

· 力争全面完善：不单是项目管理这一个设计点，还包括研发支持、质量管理、交付管理、应用运维等完整的研发支持平台必须功能。

平台逻辑架构

建设内容

1、一站式开发云平台：基于行云创新 CloudOS 构建一站式、高效开发云平台。

· 大数据研发模板设计：定义开发规范和环境，提升开发效率。

· 服务编排设计：灵活直观，数据服务模块开发强力支持。

· CloudOS 服务编排与 IBM 服务总线集成设计。

· 支持多来源及任意开发语言和技术栈开展持续集成和持续部署。

· 基于代码变更持续集成简单步骤。持续集成设计：简单易用，大幅度提高联调效率。

· 持续集成设计：简单易用，大幅度提高联调效率。

· 持续部署设计: 对多种灰度策略提供支持。

· 云端 IDE 设计：辅助本地 IDE，提供更多便利性。

· 本地开发和远程开发模式设计。

· 多云交付总体架构设计。

· 智能应用运维中心设计。

· 大数据应用商店，集中管理各类大数据业务应用和组件，秒级一键部署。

· 开发云信息安全保障设计。

2、DevOps建设：行云创新产品通过与 Jira 的整合，实现 DevOps 效率看板，对项目进展一目了然。

· 在架构上，Jira 和 CloudOS 松散耦合，Jira原有功能都不受限使用。

· 在设计上，Jira 和 CloudOS 深度结合，把分散的信息点整合在一起。

· Jira 和 CloudOS 的 WebUI 可以独立展现，提供灵活的相互跳转。

· 充分结合项目上已有资产，如IBM ESB，Tableau 等。

3、高可用性设计：做为平台性服务，研发支持平台本身的高可用性必须得到保证。CloudOS 在设计时即考虑到服务的高可用性，并在银行业和制造业等核心系统的研发和运行支撑上得到实践验证。

平台部署架构【CloudOS+Jira】

带来的效果

1、开发云平台：提供应用开发框架与工具，有效地实现了大数据项目快速开发上线，降低开发门槛；实现大数据模块的共享和复用。

2、DevOps效率看板：帮助医学院对大数据项目进展一目了然。