AWS の Service Workbench は、研究者が必要とするデータ、ツールの使用、そしてコンピューティングパワーへのアクセスコントロールを、IT チームが安全かつ繰り返し使用が可能でフェデレーションされた形で行えるようにします。Service Workbench を使用する研究者は、クラウドインフラストラクチャの操作について心配する必要はありません。研究者は、研究ミッションの達成に注力でき、設定された研究環境の中で行う重要な作業も、数ヶ月ではなく数分の間にを完了できます。
研究者は、AWS の Service Workbench を使用することで、研究環境を迅速かつ安全に立ち上げ、他の研究機関の協力者と供に実験を実施することが可能になります。このサービスにより、研究のベースライン作成が自動化され、データアクセスが簡素化され、また、使用料金には透明性が提供されます。研究者と IT 部門は節約された時間をクラウドのベストプラクティスの実施や、研究の再現性の実現のために活用できるようになります。
メリット
オンデマンド研究環境機能
研究者がクラウドインフラストラクチャについて何も知らなくても、研究 IT の対応を待つ必要もなく、数分で研究環境を構築できる、セルフサービスの 3 クリックのオンデマンドサービスです。
事前に構築された、安全でコンプライアンスに準拠した環境
研究者がデータやツールに簡単にアクセスでき、社内外の研究チーム間で複製できる、事前に構築された安全でコンプライアンスに準拠した環境です。
総コストを透明に表示
コストセンターや個々の環境ごとに現在発生しているコストを把握し、予算やチャージバックを管理できます。
オープンソースの AWS ソリューション
無料の AWS オープンソースソリューション (Apache 2.0 ライセンス) - お客様は、ダウンストリーム AWS サービスを利用した分のみお支払いいただきます。
概要
下の図表は、GitHub にあるコードサンプルを使って構築できるアーキテクチャを示しています。
AWS の Service Workbench アーキテクチャ
AWS の Service Workbench では、Service Workbench のテスト環境をデフォルト設定でデプロイします。これにより、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) でホスティングされるウェブサイトが Amazon CloudFront を通じて利用できるようになります。このウェブフロントエンドでは、Amazon Cognito を使用した認証が行われます。また、Amazon API Gateway を利用しながら、マイクロサービス (AWS Lambda 関数および AWS Step Functions) が呼び出されます。
これらのマイクロサービスは、Amazon DynamoDB とやりとりすることでコンテンツを管理します。また、AWS Organizations 内のユーザーおよび AWS アカウントによる S3 内のデータへのアクセスも管理します。さらに、Hail を使用する Amazon EMR、Jupyter ノートブックを使用する Amazon SageMaker、および Windows と Linux オペレーティングシステムを使用する Amazon EC2 のために、同梱されているコンピューティングインスタンスの作成も行います。これらのコンピューティングインスタンス向け CloudFormation テンプレートは、AWS Service Catalog でホスティングされており、柔軟に使用でき、カスタムテンプレートの追加も簡単に行えます。
AWS の Service Workbench のインストールが完了すると、インストールプロセス中に提供されたルート URL とパスワードを使用してウェブフロントエンドにログインできるようになります。管理者とエンドユーザー用のログインを作成し、AWS の Service Workbench 用に AWS アカウントを 1 つ関連付けると、それとその機能のテストを開始できます。
