自从19世纪匈牙利籍产科大夫伊格纳兹?赛默维斯Ignaz Semmelweis发现产褥热可以经过医生双手传播以来，洗手已经成了降低医院感染最简单最有效的方法和规定，并拯救了无数病人的生命。但是今天，每年仍有近200万人在医院染上传染病，很大一部分原因是医护人员忘记洗手（或者没有严格按照程序洗手）。这个遗留上百年的老大难问题有望在大数据时代彻底得到根治。
近日，根据GigaOM的报道，阿拉巴马州亨兹维尔市的一家传感器网络公司开发出一个基于传感器的物联网+大数据+云计算平台——Synapse Wireless（神经元无线网络），该解决方案主要面向医疗行业客户，能够“督促”医护人员洗手。
Synapse Wireless的关键之处不仅是前端的智能传感器，还包括云端的服务器“大脑”。当医护人员进入手术消毒室时，TA胸前的传感器胸牌就会把信息传回服务器，服务器会将信号转发到消毒室的洗手液容器的传感器上，如果医护人员30秒钟内还未洗手，洗手液容器就会向服务器汇报，并向忘记洗手的医护人员的胸牌上发送警报。
这听上去很简单，但是将实时信息准确发送到大量医疗人员并不是一个简单的任务。而且系统需要能够记录和存储各种警报数据，方便院方在调查医疗事故责任时分析使用，或者用于对医护人员的考评。
云计算+大数据
Netflix在亚马逊上搭建的机器学习数据处理平台架构（在线、近线、离线数据处理）
于是Synapse wireless开始寻求web解决方案，据Synapse云平台的开发负责人Bryan Stone介绍，Synapse过去依赖嵌入式处理器和服务器端应用，如今已经开始开发云计算平台处理和分析来自多个应用（和客户）的数据。洗手监督传感器只是运行在这个云平台上的50多个医疗行业应用中的一个。
“我们的平台甚至不仅仅服务于医疗行业，我们开发是一个实用范围很广的数据处理云平台。”Stone说道。
正如亚马逊云计算AWS首席数据科学家Matt Wood所言，大数据和云计算是天作之合，云计算平台的海量低成本的数据存储与处理资源为大数据分享提供了可能。
Stone表示Synapse是使用最新工具全新搭建的云计算大数据平台，无需顾及与遗留应用的整合，例如将Storm与传统的数据库产品对接。最终Synapse的架构与很多大数据技术领先的互联网企业的架构非常类似（上图）：Storm负责流处理/实时处理，hadoop负责批处理/离线处理，Cassandra负责低延迟数据存储，而Kafka负责分布式消息队列。
没有数据科学家也可以玩转大数据
Synapse平台的成功搭建表明，一个远离硅谷人才的偏远城市的企业也能搭建最时髦的大数据云计算平台，或者说，一家传统企业也能成为大数据技术应用的弄潮儿，例如博世、福特、大都会人寿和奔驰麦克拉伦都开发出了自己的高级数据架构。
Stone本人来自亨兹维尔市当地的一家生物科技公司，在那他学会和如何在亚马逊AWS上搭建基因数据库平台，但是在Hadoop核心技术如MapReduce上还没有太多经验。而Stone的大数据平台团队也都是半路出家的“二把刀”。
Stone表示，虽然阿拉巴马州找不到几个像样的NoSQL、大数据或分布式系统工程师，但是他的团队了解分布式系统的基本范型，而且最重要的是能够找到完成工作需要的最好的工具。“有了正确的理念和足够的热情，我们就能突破局限。”Stone说道。
