自從19世紀匈牙利籍產科大夫伊格納茲•賽默維斯Ignaz Semmelweis發現產褥熱可以經過醫生雙手傳播以來，洗手已經成了降低醫院感染最簡單最有效的方法和規定，并拯救了無數病人的生命。但是今天，每年仍有近200萬人在醫院染上傳染病，很大一部分原因是醫護人員忘記洗手(或者沒有嚴格按照程序洗手)。這個遺留上百年的老大難問題有望在大數據時代徹底得到根治。
近日，根據GigaOM的報道，阿拉巴馬州亨茲維爾市的一家傳感器網絡公司開發出一個基于傳感器的物聯網+大數據+云計算平臺——Synapse Wireless(神經元無線網絡)，該解決方案主要面向醫療行業客戶，能夠“督促”醫護人員洗手。
Synapse Wireless的關鍵之處不僅是前端的智能傳感器，還包括云端的服務器“大腦”。當醫護人員進入手術消毒室時，TA胸前的傳感器胸牌就會把信息傳回服務器，服務器會將信號轉發到消毒室的洗手液容器的傳感器上，如果醫護人員30秒鐘內還未洗手，洗手液容器就會向服務器匯報，并向忘記洗手的醫護人員的胸牌上發送警報。
這聽上去很簡單，但是將實時信息準確發送到大量醫療人員并不是一個簡單的任務。而且系統需要能夠記錄和存儲各種警報數據，方便院方在調查醫療事故責任時分析使用，或者用于對醫護人員的考評。
云計算+大數據
Netflix在亞馬遜上搭建的機器學習數據處理平臺架構(在線、近線、離線數據處理)
于是Synapse wireless開始尋求web解決方案，據Synapse云平臺的開發負責人Bryan Stone介紹，Synapse過去依賴嵌入式處理器和服務器端應用，如今已經開始開發云計算平臺處理和分析來自多個應用(和客戶)的數據。洗手監督傳感器只是運行在這個云平臺上的50多個醫療行業應用中的一個。
“我們的平臺甚至不僅僅服務于醫療行業，我們開發是一個實用范圍很廣的數據處理云平臺。”Stone說道。
正如亞馬遜云計算AWS首席數據科學家Matt Wood所言，大數據和云計算是天作之合，云計算平臺的海量低成本的數據存儲與處理資源為大數據分享提供了可能。
Stone表示Synapse是使用最新工具全新搭建的云計算大數據平臺，無需顧及與遺留應用的整合，例如將Storm與傳統的數據庫產品對接。最終Synapse的架構與很多大數據技術領先的互聯網企業的架構非常類似(上圖)：Storm負責流處理/實時處理，Hadoop負責批處理/離線處理，Cassandra負責低延遲數據存儲，而Kafka負責分布式消息隊列。
沒有數據科學家也可以玩轉大數據
Synapse平臺的成功搭建表明，一個遠離硅谷人才的偏遠城市的企業也能搭建最時髦的大數據云計算平臺，或者說，一家傳統企業也能成為大數據技術應用的弄潮兒，例如博世、福特、大都會人壽和奔馳麥克拉倫都開發出了自己的高級數據架構。
Stone本人來自亨茲維爾市當地的一家生物科技公司，在那他學會和如何在亞馬遜AWS上搭建基因數據庫平臺，但是在Hadoop核心技術如MapReduce上還沒有太多經驗。而Stone的大數據平臺團隊也都是半路出家的“二把刀”。
Stone表示，雖然阿拉巴馬州找不到幾個像樣的NoSQL、大數據或分布式系統工程師，但是他的團隊了解分布式系統的基本范型，而且最重要的是能夠找到完成工作需要的最好的工具。“有了正確的理念和足夠的熱情，我們就能突破局限。”Stone說道。
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