Архитектура медицинской информационной системы на основе микросервисного подхода на примере собственного проекта

Введение

Современные медицинские информационные системы требуют высокой масштабируемости и устойчивости. Монолитные архитектуры плохо адаптируются к изменениям и нагрузкам. Микросервисы, напротив, позволяют разделить систему на независимые компоненты, каждый из которых выполняет отдельную функцию. Такой подход упрощает масштабирование, обновление и сопровождение системы. В медицинской сфере это критично из-за высокого объёма данных, требований к безопасности и отказоустойчивости. В данной статье рассматривается проект Docere, построенный на микросервисной архитектуре, с использованием Django, Celery, PostgreSQL и других современных инструментов.

Объекты и методы исследования

Объектом исследования является архитектура медицинской системы Docere. В работе анализируются компоненты: API-сервисы на Django, очередь задач Celery с брокером Redis, база данных PostgreSQL, фронтенд на React. Методы включают структурный анализ архитектуры, модели взаимодействия сервисов, а также описание решений по безопасности и масштабируемости. Особое внимание уделено изоляции микросервисов, асинхронной обработке и защите персональных данных.

Результаты и их обсуждение

Docere разделена на отдельные микросервисы: сервисы пользователей, расписаний, результатов обследований и др. Каждый сервис развернут в отдельном Docker-контейнере. Все API реализованы на Django REST Framework и взаимодействуют через HTTP-запросы. Взаимодействие между сервисами минимально и происходит через REST или очередь задач Celery. Фронтенд на React обращается к API через централизованный шлюз.

Асинхронные задачи, такие как обработка медицинских изображений или формирование отчётов, передаются через Redis-брокер в очередь задач и обрабатываются воркерами Celery. Это позволяет не блокировать основной поток и обрабатывать ресурсоёмкие задачи параллельно.

Каждый сервис использует собственную схему базы данных (PostgreSQL), что исключает связанность на уровне хранилища. Для защиты персональных данных применяется HTTPS, JWT-аутентификация, ролевой доступ, логирование действий, шифрование конфиденциальных полей. Система резервного копирования и репликации обеспечивает устойчивость при сбоях.

Для автоматизации развёртывания используется Docker и CI/CD. Это упрощает поддержку системы и ускоряет выпуск новых версий. При необходимости отдельные сервисы масштабируются независимо, что позволяет системе справляться с ростом нагрузки.

Заключение

Рис. Схема архитектуры системы Docere: взаимодействие пользовательского веб-клиента (React) с микросервисами (Django REST API), асинхронная обработка задач через очередь сообщений (Redis) и рабочие процессы Celery, а также хранение данных в отдельных базах PostgreSQL.

Микросервисная архитектура Docere обеспечивает гибкость, отказоустойчивость и безопасность, необходимые для медицинских информационных систем. Независимость компонентов упрощает поддержку, а асинхронная обработка задач позволяет эффективно использовать ресурсы. Благодаря контейнеризации и CI/CD упрощено развертывание и масштабирование. Опыт проекта показывает, что микросервисный подход является перспективным решением для построения современных медицинских ИС.