このガイダンスは、本番グレードのバイオインフォマティクスワークフローを大規模に構築および実行する方法を示します。自動化、ワークフロー分析、ストレージ、運用とコストのオブザーバビリティに関する AWS のサービスを使用すると、DevOps のベストプラクティスに従ってバイオインフォマティクスワークフローのライフサイクルを管理できます。このアーキテクチャを独自のインフラストラクチャの基盤として使用し、必要に応じて特定の要素を更新して環境と統合し、ニーズを満たすことができます。

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アーキテクチャ図

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Well-Architected Pillars

AWS Well-Architected フレームワークは、クラウドでシステムを構築する際に行う決定の長所と短所を理解するのに役立ちます。フレームワークの 6 つの柱により、信頼性が高く、安全かつ効率的で、費用対効果が高く、持続可能なシステムを設計および運用するためのアーキテクチャのベストプラクティスを学ぶことができます。AWS マネジメントコンソールで無料で提供されている AWS Well-Architected Tool を使用し、各柱の一連の質問に回答することで、これらのベストプラクティスに照らしてワークロードを確認できます。

上記のアーキテクチャ図は、Well-Architected のベストプラクティスを念頭に置いて作成されたソリューションの例です。完全に Well-Architected であるためには、可能な限り多くの Well-Architected ベストプラクティスに従う必要があります。

  • このガイダンスでは、AWS CodeCommit、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline を使用してバージョンコントロールを作成し、バイオインフォマティクスワークフローのソースコードのビルドとデプロイを自動化します。さらに、DynamoDB では HealthOmics 出力ファイルを追跡したり、メタデータを実行したりできます。このガイダンスでは DevOps のベストプラクティスを使用してワークフローコードを管理し、ワークフローの実行メタデータを可視化できるため、段階的に変更を加えて正確な結果を得ることができます。ワークフロー実行メタデータを追跡することで、関連するワークフロー実行ステータスや出力ファイルを簡単に見つけて、ダウンストリームのレポートや科学的分析を行うことができます。

    運用上の優秀性に関するホワイトペーパーを読む 

  • このガイダンスでは、AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用した保存時の暗号化と、DataSync を使用したすべてのネットワークトラフィックの転送中の暗号化について説明します。さらに、AWS Identity and Access Management (IAM) では、潜在的に機密性の高いデータに対するきめ細かなアクセス制御が可能なため、権限のあるユーザーのみが特定のアクションを実行してデータを処理および分析できます。

    セキュリティに関するホワイトペーパーを読む 

  • このガイダンスでは、HealthOmics を使用して計算量の多いバイオインフォマティクスワークフローを大規模に調整できます。このサービスには、偶発的なオーバープロビジョニングを防ぐために、仮想 CPU の数などの特定のサービスクォータがあります。さらに、Amazon S3 と DynamoDB は組み込みのバックアップにより高可用性を実現します。また、このガイダンスでは EventBridge を使用して障害などのイベントをキャプチャします。Amazon SNS は、適切なアクションを取れるように応答してリアルタイムで通知します。Amazon CloudWatch を使用すると、イベントをすばやく調査できます。詳細なログにより、HealthOmics のワークフローと基盤となるツールを可視化できます。

    信頼性に関するホワイトペーパーを読む 

  • このガイダンスにより、特定のタスクに対して異なる CPU とメモリ構成でワークフローを同時に実行できます。必要な CPU、メモリ、ストレージを指定してリソースを要求すると、HealthOmics が適切なインフラストラクチャをプロビジョニングします。これにより、適切なリソースを使用してビジネスニーズに基づいて規模を拡大できます。

    パフォーマンス効率に関するホワイトペーパーを読む 

  • このガイダンスでは HealthOmics シーケンスストアを使用します。これにより、ペタバイト規模のゲノミクスデータファイルをギガベースあたりのコストが低く効率よく保存および共有できるため、Amazon S3 よりもさらにコスト削減が可能になります。さらに、AWS CUR を使用すると、AWS のコストと使用状況に関する最も詳細な情報にアクセスしたり、最適化すべき領域を特定したり、プロジェクト、部門、ユーザーなどの属性に基づいてビジネスの傾向を把握したりできます。

    コスト最適化に関するホワイトペーパーを読む 

  • このガイダンスでは、マネージドサービスとサーバーレスサービスを使用しているため、独自のインフラストラクチャのプロビジョニングや管理が不要になり、プロジェクトによる環境への影響を最小限に抑えることができます。HealthOmics は、ワークフローの実行をリクエストした場合にのみリソースをプロビジョニングし、完了するとリソースを破棄します。同様に、Lambda では、独自のサーバーをプロビジョニングしなくても、小さなタスクを関数として実行できます。

    持続可能性に関するホワイトペーパーを読む 

実装リソース

AWS アカウント内で実験および使用するための詳細なガイドが提供されています。ガイダンス構築の各段階 (デプロイ、使用、およびクリーンアップを含む) は、デプロイに向けて準備するために詳細に検討されています。

サンプルコードは出発点です。これは業界で検証済みであり、規範的ではありますが決定的なものではなく、内部を知ることができ、開始に役立ちます。

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関連コンテンツ

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本ガイダンスにおける第三者のサービスまたは組織への言及は、Amazon または AWS と第三者との間の承認、後援、または提携を意味するものではありません。AWS からのガイダンスは技術的な出発点であり、アーキテクチャをデプロイするときにサードパーティのサービスとの統合をカスタマイズできます。

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