相信這樣的經歷對很多人來說並不陌生：爲了能到更好的醫院治病，不惜路途遙遠奔波到大城市；或者只是看個小病，也得排上半天長隊。這些由於醫療資源分配不均導致的就醫問題已是老生長談。
雲計算、人工智能、大數據等技術的發展和融合，讓醫療行業的智能診斷不再是遙不可及的事情，近年來不少科技創新企業也紛紛投入醫療健康領域，希望能用技術的手段推動優質醫療資源集中、患者需求分散等問題的緩解。
左醫科技就是其中之一。秉持“打造主動式 AI、讓優質醫療觸手可及”的理念，左醫科技推出了核心產品“左手醫生” App，使大衆用戶可以通過其解決症狀自診、小病找藥、智能分診導診、醫療健康知識問答等健康需求。
在不久前舉辦的“2024 阿里雲戰略發佈會”上，左手醫生作爲經典案例，詮釋了雲計算如何在企業及行業發展的“成本·成長·成功”方面釋放價值。通過使用阿里云云原生等產品，左手醫生項目的上線時間縮短了 67%。 在這個過程中，左手醫生也更加直接地體會到了架構向雲原生演進爲業務帶來的增效、降本。
醫療行業快速變化讓傳統架構不堪重負
左手醫生的目標是通過將深度學習、大數據處理、語義理解、交互式對話等技術與醫學相融合，打造智能醫生驅動的數字醫療平臺。目前其已能夠覆蓋醫院 35 個科室中的 6000 多種常見病，發展爲國內領先的“全科智能醫生”。
過去左手醫生的服務採用傳統方式部署在雲服務器 ECS 上，隨着平臺的快速發展，及對醫療大數據處理需求的增長，單體架構給業務帶來的挑戰日益明顯：
- 穩定性風險： 用戶訪問量越來越大，服務難以應對高流量、高併發帶來的衝擊。
- 難以支撐業務擴展： 原有架構難以滿足業務快速擴展和對靈活性的需求；同時，業務對於醫療大數據的存儲、分析需求日益增長，傳統架構也難以支撐這些需求。
- 故障解決效率低： 原架構下對於系統整體運行狀態、服務調用鏈路跟蹤、性能瓶頸定位等方面的監控能力較爲有限，影響問題診斷和優化決策的效率。
- 運維複雜度陡升： 隨着業務拆分爲多個微服務，服務間的依賴關係變得錯綜複雜，業務之間耦合性太強，對系統運維帶來極大挑戰。
雲原生爲醫療 AI 場景提效降本
爲解決以上挑戰，左手醫生決定採用雲原生技術重構其核心醫療服務平臺，通過使用 ACK、MSE、ARMS、Kafka 等阿里雲產品進行業務微服務化改造和容器化部署，將原有 ECS 上的服務遷移至容器環境，實現了服務模塊化、資源彈性調度、以及更爲健壯的消息傳遞機制。
- 容器服務 ACK： 將原有服務容器化並遷移到 ACK 集羣上，實現服務的動態伸縮、滾動升級與灰度發佈等功能，大大提升了資源管理和應用交付效率，同時極大減少了 K8s 運維工作。
- 微服務引擎 MSE： 通過引入 MSE，提供了完整的微服務治理解決方案，實現服務註冊發現、配置管理、限流降級等功能，增強系統的穩定性與韌性，幫助客戶實現服務平滑升級。
- 應用實時監控服務 ARMS： 集成 ARMS 以實現對分佈式系統的深度監控和性能分析，如全鏈路追蹤、實時性能監控、異常檢測等功能，幫助團隊快速定位問題和優化性能。
- 消息隊列 Kafka： 作爲核心的消息中間件組件，用於處理業務解耦、異步處理及數據流場景，確保系統間通信高效可靠。
業務價值
通過此次架構改造，左醫科技獲得了以下顯著收益：
1）資源利用率提升： 通過容器化部署和 ACK 的自動化運維特性，使服務器資源利用率提升了近 60%，並且大大降低 IT 運維成本。
2）敏捷交付與可擴展： 容器化的環境使得新功能上線週期從之前的天級別縮短至小時甚至分鐘級別，同時輕鬆應對業務高峯時段的負載變化，實現了快速響應市場需求的能力，使項目上線時間整體縮短了 67%。
3）系統穩定性和可靠性增強： 藉助 MSE 服務治理工具，增強了服務間的穩定性和可靠性，減少了因服務異常導致的業務中斷風險。
4）業務平滑升級： 結合 MSE 微服務治理功能，如無損上下線功能，實現了業務的平滑升級。
5）運維效能增強： 一體化的監控平臺 ARMS 爲團隊提供了全面深入的業務洞察，能夠更快地定位並解決線上問題，運維效率提升 70% 左右。
6）優化數據處理能力： Kafka 和消息隊列 MQ 的引入確保了數據的高效處理和傳輸，使消息處理的效率提升了 80% 左右。
通過與阿里雲合作，左醫科技的架構改造爲公司帶來了顯著的業務價值和競爭優勢。新的雲原生架構不僅提高了系統的穩定性和可伸縮性，還加快了產品迭代速度，提升了運維效能，使得左醫科技能夠更好地適應醫療行業的快速變化和市場需求。
身處像 AI 醫療這樣正處於快速發展的領域，對於市場需求變化的快速響應，即是讓企業能夠更早地找準賽道、抓住紅利，更爲推動醫療效率和大衆健康水平的提升發揮重要作用。阿里云云原生產品願與更多企業攜手，用科技推動行業創新、創造社會價值。