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医朵云基于阿里云 SLS 构建可观测中台,实现海量数据合规存储与高效运维

20%

故障平均修复时间缩短

30%

数据处理时效性提高

客户介绍

苏州医朵云健康股份有限公司(简称“医朵云”)是一家专注于数字医疗领域的高新技术企业。公司依托领先的技术研发能力与丰富的项目经验,在国内核心城市布局连锁智慧云药房,打通了“在线问诊—电子处方—药品配送”的全流程服务闭环。同时,医朵云基于合规的数据采集、治理与分析能力,面向医疗机构与药企提供真实世界研究(RWS)与研究者发起的临床试验(IIT)一体化解决方案,覆盖患者招募、随访管理、研究流程协同、电子数据采集(EDC)、患者报告结局(PRO)及数据安全合规等关键环节,加速高质量证据生成与成果转化。

业务挑战

随着多中心临床试验的快速推进和真实世界研究的广泛应用,临床研究机构在日志数据管理方面正面临日益严峻的挑战:

  • 监管合规要求严苛,数据溯源与审计压力巨大临床研究需严格遵循 GCP、《药物临床试验质量管理规范》及 FDA 21 CFR Part 11 等法规,所有操作必须留痕、可追溯。为满足稽查和伦理审查要求,试验过程中产生的系统操作日志、eCRF 修改日志、知情同意签署日志等均需长期保存。海量日志数据导致存储成本高企,且在稽查时难以快速跨系统定位关键操作记录,严重影响审计效率与响应速度。

  • 敏感科研数据泄露风险高,隐私保护面临巨大压力临床研究日志中包含受试者编号、基因信息、用药记录、不良事件等高度敏感的个人健康数据(PHI)和科研原始数据。在日志采集、传输与集中分析过程中,若缺乏有效的脱敏与访问控制机制,极易引发数据泄露事件,不仅违反《个人信息保护法》和《人类遗传资源管理条例》,还可能导致研究项目中止、机构声誉受损。

  • 日志数据价值未释放,难以支撑研究质量提升与科学发现当前大量日志数据仅用于被动式稽查和问题回溯,未能与临床数据、项目管理流程深度融合。日志中蕴藏的研究中心入组进度异常、研究者操作延迟、数据录入一致性波动等关键信息长期“沉睡”,无法为研究方案优化、风险预警、质量控制提供数据支持,制约了临床研究的敏捷迭代与智能化升级。

阿里云的解决方案
医朵云基于 SLS 构建一站式可观测底座,贯通系统群内可观测数据
  • 稳定与高性能:日志服务提供了更优的查询性能,支持每天 PB 级的数据接入,十亿、百亿级的秒级查询返回。采用 3 副本存储,提供 99.9% 的可用性以及十一个 9 的数据可靠性,保证数据不丢不错,轻松应对监管、审计要求。

  • 智能存储分层实现降本:日志服务提供智能分层存储功能,按需将数据进行热存储、低频存储和归档存储。降低长周期存储的成本,并同时保证日志的查询、分析、可视化、告警、投递和加工等能力不受影响。

  • 数据脱敏保证隐私安全:借助 SLS 数据加工功能,采用正则表达式替换、Base64 转码、MD5 编码等脱敏方法,有效地减少敏感数据在加工、传输、使用等环节中的暴露,降低敏感数据泄露的风险,有效保护用户权益。

  • 构建智能运维平台释放数据价值:以 SLS 为基础构建智能运维平台,不仅提升了故障排查效率,更通过多维度的指标分析和图形化展现,为持续改善用户体验和业务决策提供了坚实的数据。

子案例正文
业务价值

医朵云基于 SLS 构建了一站式可观测平台,贯通集团内可观测数据,形成统一的数据底座与规范,显著降低跨工具与跨团队的沟通成本。在此基础上,平台依托秒级检索与多维数据下钻能力,有效缩短问题定位时间,将故障平均修复时间(MTTR)缩短 20%,数据处理时效性提高 30%。

该平台实现了可观测体系的统一,在业务稳定性保障、系统故障排查与问题定位等场景中发挥关键作用,同时为未来业务的快速扩张与 AIOps 能力建设奠定了坚实基础。

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