医疗大数据双活系统集成技术及运用分析

医疗大数据双活系统集成技术及运用分析

周姣姣

横店文荣医院  322118

摘要：医疗大数据双活系统集成技术是当今医疗领域的一项重要技术创新，它将信息技术与医疗健康管理深度融合，为医疗服务提供了全新的可能性。随着医疗数据不断积累和应用深入，医疗大数据双活系统集成技术的作用愈发凸显。基于此，本文简单讨论医疗大数据双活系统集成技术及运用价值，深入探讨医疗大数据双活系统集成技术及运用要点，以供参考。

关键词：医疗大数据；双活系统；集成技术

前言：医疗大数据双活系统集成技术为医疗机构和医疗从业者提供了更便捷、高效的信息管理与交流平台，也为个体患者提供了更智能、个性化的健康管理服务。通过建立信息共享、数据交互的平台，医疗大数据双活系统集成技术能够将医疗资源优化配置，提高医疗服务的质量和效率，推动医疗卫生事业的可持续发展。

1.医疗大数据双活系统集成技术及运用价值

医疗行业对数据的依赖程度极高，任何数据的丢失或系统的中断都会对医疗服务产生严重影响。双活系统通过在两个站点同时运行和实时同步数据，确保即使一个站点发生故障，另一个站点仍能继续提供完整的数据服务。这种高可用性的设计大幅提升了医疗机构应对突发事件的能力，保障了医疗业务的连续性。例如，在医院的信息系统中，病人的电子健康记录（Electronic Health Records，EHR）、影像数据和实验室结果等关键数据都需要全天候可用。双活系统的应用确保了这些数据在任何时候都能被医护人员访问，从而提高了诊断和治疗的效率。此外，双活系统还支持负载均衡，通过将数据请求分配到两个站点，减少单一站点的负载压力，提高系统的整体性能和响应速度。

医疗数据包含大量的敏感信息，如患者的个人身份信息、病史、诊疗记录等，一旦泄露或丢失，可能会对患者隐私造成严重侵害，并带来法律和经济风险。双活系统通过数据的实时同步和备份，确保了数据的完整性和一致性，防止因硬件故障、自然灾害或人为错误导致的数据丢失。同时，双活系统还采用了多层次的安全防护措施，包括数据加密、访问控制和日志监控等，进一步保障数据的安全。例如，在数据传输过程中，双活系统使用高级加密技术，防止数据被窃取或篡改；在数据存储方面，系统通过严格的访问权限管理，确保只有授权人员才能访问敏感数据；在系统运行过程中，实时监控和审计日志可以帮助及时发现和应对潜在的安全威胁，从而提高整体数据安全性。

2.医疗大数据双活系统集成技术及运用要点

2.1基于文化系统层的双活系统集成

在构建基于文化系统层的医疗大数据双活系统时，需要确立一个支持数据共享和协作的组织文化。这种文化需要从医疗机构的最高管理层开始推广，通过制定数据共享政策、鼓励跨部门和跨学科的合作，以及重视数据安全和隐私保护，来营造一个积极的数据管理氛围。例如，可以设立专门的跨学科团队，聚焦于数据的整合和分析，确保不同数据源能够无缝对接到双活系统中。通过举办定期的研讨会、工作坊和培训课程，提升医护人员对于数据价值和数据保护意识的认识。

在技术层面，双活系统的建立需要两个或以上的物理独立但数据实时同步的数据中心，文化系统层的作用体现在对技术人员的培养和团队协作上。医疗机构需要培养一支能够精通医疗大数据管理、熟悉双活系统架构的IT团队。这个团队不仅要负责维护系统的正常运作，还要定期进行数据准确性、完整性的核查，以及系统的压力测试，确保在出现故障时，另一个系统能够无缝接管，保证服务的连续性。

文化系统层的集成还需要考虑到实际操作层面的细节。例如，医院内部需要建立明确的标准操作流程（Standard Operating Procedure，SOP），包括数据录入、审核、备份、恢复等所有环节，每一个流程都需要有明确的责任人和执行标准。在数据录入环节，通过实行双人验证制度来降低人为错误的风险。在数据分析环节，可以引入数据质量评估指标，比如准确率、完整率和及时性等，这些指标可以具体化为每月要达到的数值目标，比如准确率需要保持在99.5%以上，完整率要求达到98%以上等。这样的数据指标不仅能够量化数据管理的效果，还能够为数据管理工作提供明确的方向。

为了进一步增强双活系统的鲁棒性，医疗机构要定期进行模拟的灾难演练。在演练中，可以统计系统切换的速度、数据恢复的完成度以及演练后业务恢复的时间等关键性能指标。比如，系统从主数据中心切换到备用数据中心的时间不得超过5分钟，数据恢复的完整度要达到99.9%，业务恢复时间不超过15分钟等。通过这些实战演练，既可以检验系统的稳定性，又能够提升医护人员在应对真实灾难时的应变能力。

对于医疗大数据双活系统的运维，文化系统层的集成意味着将运维视为一个持续的过程，而不是一次性的项目。这要求医疗机构建立起一套持续审计和反馈机制，以及基于结果的激励政策。审计可以通过第三方独立机构进行，也可以内部建立审计小组，定期对数据的使用、保护和系统的性能进行评估。反馈机制则需要确保来自一线医护人员的声音能够被听取，并且在系统的迭代更新中得到体现。激励政策则要鼓励每个员工对医疗大数据的贡献，比如对于能够提升数据质量的建议和行动给予奖励。

2.2基于数据库的双活系统集成

在设计和实施基于数据库的医疗大数据双活系统时，要考虑的是系统架构的选择。通常，这类系统会选用主主（Active-Active）或主备（Active-Passive）模式。在主主模式中，两个数据库同时处理读写操作，并且实时进行数据同步。这种模式的优点是可以提供最高级别的可用性和负载均衡，但也需要复杂的数据冲突管理策略和更高的成本。主备模式则较为简单，一个数据库处理所有读写操作，而另一个数据库同步数据并在主数据库出现问题时接管操作。虽然这种方式在切换时可能会有短暂的服务中断，但成本较低，实现也较为简单。

数据同步不仅要实时，还要确保数据的一致性和完整性。常见的同步技术包括事务日志复制、数据库触发器和特定的中间件解决方案。例如，使用基于时间戳的同步方法，可以确保即使在不同数据库之间的物理距离导致的延迟，也能保持数据的一致性。在这种设置中，每个数据更新都会附带一个时间戳，同步算法会根据时间戳解决数据的版本冲突问题。

2.3基于存储底层硬件的双活集成

基于存储底层硬件的双活系统集成方法，通常可以分为“单写式”和“双写式”两种。基于存储底层硬件的“单写式”双活系统集成（图1），所有的数据写入操作均由一个源端存储集群来完成，并通过单向数据同步将数据复制到目标端存储集群。在具体实现上，存储集群A作为源端，存储集群B作为目标端。源端的控制器A1负责接收和处理所有的写入请求，而目标端的控制器B1则通过网络将写入请求转发给源端的A1。当源端的A1完成写入操作后，会将数据同步复制到目标端的A1-mc，以确保两边的数据一致性[1]。

在实际运用中，当前端服务器向目标端发出写入请求时，目标端的控制器会将请求转发至源端控制器A1。A1处理完请求后，再将数据复制到目标端A1-mc。在这个过程中，数据写入操作的完成是以源端A1和目标端A1-mc同步完成为标志的。这种单写式的架构确保了数据的一致性和可靠性。然而，当源端发生故障或不可用时，系统需要执行故障切换（failover），将主写入操作转移到目标端。这种切换过程会导致业务短暂中断或性能急剧下降，因此系统的高可用性在一定程度上受到影响。

基于存储底层硬件的“双写式”双活系统集成与单写式最大的不同在于，源端和目标端在接收到写入请求后，都会独立完成写入操作。这意味着两个存储集群的数据卷在任何时间都是在线、可读写的状态。具体实现上，源端存储集群A和目标端存储集群B各自接收写入请求，并各自完成写入操作，同时保证数据的实时同步[2]。

在“双写式”架构中，源端和目标端的控制器A1和B1均可独立处理写入请求，并且在处理完写入请求后会立即将数据同步到对方的控制器。在这种情况下，任何一方的存储硬件出现问题时，系统无需进行故障切换，因为两个存储集群的数据始终是同步的，且均为可读写状态。这种方法不仅提升了系统的整体性能，还确保了业务的连续性和数据的安全性。

举例来说，当前端服务器向源端发出写入请求时，源端A1处理完写入后会将数据同步到目标端B1，反之亦然。由于两边的数据卷始终保持一致，在任何一方出现故障时，业务系统可以无缝切换到另一方继续运行，而不会中断服务或降低性能。这种双活系统的架构确保了业务的高可用性和数据的高可靠性。

图1 基于存储底层硬件的“单写式”双活系统集成示意图

2.4基于软件重构的双活集成

基于软件重构的双活集成，涉及对应用软件的重新设计和优化，以适应双活架构的要求，并通过引入一系列软件组件和服务来实现。这种方法不仅需要在硬件层面进行支持，更需要在软件层面进行深度的重构和优化。

基于业务特点、访问逻辑和访问模式对现有应用软件进行分析与重构是双活集成的核心。医疗大数据系统通常涉及大量的实时数据处理和分析，对系统的稳定性和性能要求极高。为了实现双活，必须对应用软件的架构进行重新设计，使其能够在多节点环境中实现负载均衡和高可用性。具体来说，可以采用微服务架构，将业务功能拆分为多个独立的服务模块，每个模块负责特定的业务逻辑。这种分布式架构不仅提高了系统的可扩展性，还为双活集成奠定了基础。

在应用软件重构过程中，需要引入分布式数据库和数据同步机制。通过分布式数据库，如Cassandra、MongoDB或MySQL Cluster，可以在多个数据中心之间实现数据的自动同步和分布式存储。每个数据中心都能够独立处理读写请求，并将数据实时同步到其他数据中心，从而实现数据的一致性和高可用性。此外，采用事务中间件，如Apache Kafka或RabbitMQ，可以保证数据在传输过程中的完整性和一致性，即使在网络中断或节点故障时，数据也不会丢失[3]。

为进一步提高系统的可靠性和性能，可以引入服务治理组件，如Spring Cloud或Istio。这些组件提供了服务注册与发现、负载均衡、熔断器等功能，帮助管理和监控微服务的运行状态。通过服务注册与发现，系统可以动态调整服务实例的数量，确保在高峰期也能提供足够的计算资源。负载均衡器则根据实时的负载情况，将请求分发到不同的服务实例，避免单点过载。熔断器机制在服务不可用时，能够快速切换到备份服务，确保业务的连续性。

在实现双活系统时，还需封装部分业务模块，以简化开发和维护过程。例如，常见的用户认证和授权功能，可以封装为独立的认证服务，并采用OAuth 2.0或OpenID Connect协议进行统一管理。这样，无论用户访问哪个数据中心，都能通过统一的认证服务进行身份验证，确保安全性和一致性[4]。

改变部分业务流程也是实现双活系统的关键。医疗大数据系统中的一些核心业务流程，如电子病历（EMR）的存储和访问、患者数据的实时监控和分析等，需要进行重新设计，使其能够在双活环境中运行。具体来说，可以采用异步处理模式，将长时间运行的任务拆分为多个小任务，并通过消息队列进行调度和管理。这样，可以提高系统的响应速度，减少因单点故障导致的业务中断。

举例来说，电子病历系统在双活环境中，可以采用主备切换和数据同步策略。在平时，两个数据中心同时处理读写请求，并将数据实时同步到对方。当一个数据中心发生故障时，另一个数据中心可以立即接管所有请求，确保业务的连续性。为了实现这一点，可以在软件层面引入数据复制和一致性检查机制，通过定期校验数据一致性，发现并修复潜在的问题。

结束语：医疗大数据双活系统集成技术在医疗领域的应用前景广阔，为医疗服务的优化与创新提供了强有力的支持，随着技术的不断发展和医疗数据的持续积累，该技术将在未来进一步深化与拓展，为人类健康事业带来更多的可能性。未来，期待医疗大数据双活系统集成技术能够更加智能化、个性化地服务于医患双方，为全球医疗卫生事业的持续发展贡献更多的力量。

参考文献：

[1]张玉康. 移动中间号系统异地双活架构设计与实现[J]. 广东通信技术, 2023, 43 (10): 34-37+79.

[2]蔡朝辉. 多维度交易分流算法在异地双活金融交易系统中的应用[J]. 数字技术与应用, 2023, 41 (07): 28-29+35.

[3]丁涛, 刘峰, 杨赛. 医疗大数据双活系统集成技术应用比较研究[J]. 医学信息学杂志, 2023, 44 (07): 87-92.

[4]金建明. 报业网络和互联网统一出口双活及安全建设浅析[J]. 中国传媒科技, 2023, (06): 145-148.