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영업 팀 문의

AWS로 유전체 분석을 간소화하고 안전하게 확장할 수 있습니다. AWS는 고유의 확장성뿐 아니라 중요한 데이터와 워크로드를 위해 준비된 도구와 데이터세트를 갖춘 파트너 에코시스템을 제공합니다. AWS 고객은 유전체학 통찰을 얻는 시간을 단축하고 기존의 온프레미스 인프라와 클라우드를 연결할 수 있습니다.

AWS를 사용하여 데이터를 효율적이고 동적으로 저장 및 컴퓨팅하고, 동료들과 협업하며, 연구 결과를 임상 실무에 통합할 수 있습니다. 또한 유휴 상태 및 전송 중인 데이터 암호화와 환자 정보 익명화 등 다양한 방법으로 보안 및 규정 준수 문제를 해결할 수 있습니다.

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세계적인 유전체학 리더들이 이야기하는 클라우드의 장점을 동영상에서 확인하십시오
통찰 획득 시간 단축 및 과학적 발견 속도 증대

유전체학 조직은 개인 맞춤형 의료를 제공하기 위해 세계에서 가장 방대하고 복잡한 데이터 세트를 다룹니다. AWS는 유전체학 고객이 데이터에서 유용한 통찰을 도출할 수 있도록 지원함으로써 가치를 높입니다. AWS를 통해 유연한 저비용 IT 리소스에 빠르게 액세스할 수 있습니다. AWS에서는 인프라를 구축 및 유지 관리하기 위해 많은 시간과 비용을 사전에 투자할 필요가 없습니다. 필요한 만큼의 리소스에 거의 바로 액세스할 수 있으며, 사용한 부분에 대해서만 비용을 지불합니다.

 

확장성 보장 및 동적 리소싱 제공

유전체학의 많은 프로젝트는 특히 초기 발견 단계가 아주 까다롭습니다. 파이프라인을 구축하고 실험을 실시한 다음 나중에 사용할 수 있도록 보관해야 합니다. AWS에서 이런 파이프라인을 실행하면 수요에 맞춰 효율적으로 확장했다가 수요가 사라지면 다시 축소할 수 있습니다. AWS는 유전체 시험 완료에 이용할 수 있는 몇 가지 대안적 가격 체계와 컴퓨팅 방법도 제공합니다.


광범위한 파트너 에코시스템을 활용하십시오

유전체학 파이프라인 구축부터 유전체 연구 결과와 동적 치료 패턴의 통합에 이르기까지 AWS는 협력이 가능한 광범위한 파트너 에코시스템을 갖추고 있습니다. 이 에코시스템은 유연한 옵션을 다양하게 제공하므로 솔루션 선택의 폭을 넓힐 수 있습니다. AWS 생명 과학 컴피턴시 프로그램에 가입되어 있는 AWS 파트너들은 생명 과학과 유전체학에서 기술적 숙련도와 고객 성공을 입증했습니다.  

DNAnexus

"DNAnexus는 AWS를 통해 전 세계 기업이 안전하고 규정을 준수하는 환경에서 이전에는 불가능했던 규모로 게놈 분석 및 임상 연구를 수행할 수 있도록 지원합니다."

Richard Daly, CEO, DNANexus

버클리

"우리가 실제 데이터 플랫폼을 유지 관리하려면 비용이 너무나 많이 듭니다. [AWS를 사용하면] 컴퓨터가 수백 대 또는 수천 대에 달하는 실제적 구성에서 실험을 확장하고 새로운 소프트웨어를 시험해 볼 수 있습니다."

Michael Franklin, 컴퓨터 공학 교수 겸 AMP 실험실 책임자, 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스

시카고 대학교

"AWS API를 중심으로 개발된 도구로 이루어진 전체 에코시스템은 마치 요리책처럼 인프라를 시작하는 데정말 많은 도움이 되었습니다."

Ravi Madduri, 연구원 겸 프로젝트 관리자, 시카고 대학교

백서 AWS 유전체학 안내서: 일반 전략 및 모범 사례(링크)
   
블로그 게시물 How DNAnexus and Edico Genome are Powering Precision Medicine on AWS(링크)
   
블로그 게시물 Building High-Throughput Genomics Batch Workflows on AWS: Introduction(링크)    
블로그 게시물 Building High-Throughput Genomics Batch Workflows on AWS: Job Layer(링크)    
블로그 게시물 Building High-Throughput Genomic Batch Workflows on AWS: Batch Layer(링크)    
블로그 게시물
Building High-Throughput Genomics Batch Workflows on AWS: Workflow Layer(링크)    

유전체학 파이프라인을 보다 쉽게 배포하고 실행하기 위해 Amazon EC2 Container Service(ECS)를 사용하여 컨테이너를 AWS 클라우드에서 실행하거나 AWS에서 Docker를 실행할 수 있습니다. 방대한 유전체학 문제를 작은 부분으로 나눠 해결하고, 설정이 복잡한 라이브러리를 보다 쉽게 사용하며, 데이터 출력을 재현 가능하게 만들고, 데이터를 보다 쉽게 공유할 수 있습니다.

 

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Human Longevity, Inc.가 어떻게 Docker 컨테이너에서 실행되는 사용자 지정 분석 도구를 사용하여 Amazon S3의 원시 데이터를 매일 최대 12TB까지 처리하는지 설명합니다.

여기에서 아키텍처 다이어그램을 확인하십시오.

유전체 과학 솔루션을 위한 AWS 컨테이너

AWS 클라우드에서 컨테이너를 실행하면 탄력성, 가용성, 보안, 규모의 경제와 같은 AWS 클라우드의 장점을 활용하여 강력하고 확장 가능한 애플리케이션과 서비스를 구축할 수 있습니다. 물론 사용한 리소스만큼만 비용을 지불하시면 됩니다.

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Amazon EC2 Container Service(ECS)는 Docker 컨테이너를 지원하는 확장성과 성능이 뛰어난 컨테이너 관리 서비스로서 Amazon EC2 인스턴스의 관리형 클러스터에서 애플리케이션을 손쉽게 실행할 수 있습니다. Amazon ECS를 사용하면 자체 클러스터 관리 인프라를 설치, 운영, 확장할 필요가 없습니다. 

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AWS에서 Docker를 실행하면 어떤 규모의 분산 애플리케이션도 빠른 속도, 뛰어난 안정성, 그리고 저렴한 비용으로 구축, 실행, 테스트 및 배포할 수 있습니다. AWS에서는 AWS 서비스 내에서 Docker 오픈 소스 및 상용 솔루션에 대한 지원을 제공합니다.

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AWS 클라우드에서 유전체학 파이프라인을 보다 효율적으로 관리하기 위한 워크플로 관리 규칙을 설계할 수 있습니다. 이렇게 하면 일련의 컴퓨팅 또는 데이터 조작 단계를 구체적으로 구성하고 실행하는 데 도움이 됩니다.

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AWS 워크플로 관리 솔루션

개발자는 Amazon SWF를 사용하여 병렬 또는 순차 단계가 있는 백그라운드 작업을 구축, 실행, 확장할 수 있습니다. Amazon SWF는 클라우드에서 완전하게 관리되는 상태 추적기 및 작업 조정자 역할을 합니다.

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AWS Batch는 제출된 배치 작업의 볼륨 및 특정 리소스 요구 사항에 따라 컴퓨팅 리소스의 최적 수량과 유형을 동적으로 프로비저닝합니다. AWS Batch는 Amazon EC2와 스팟 인스턴스 등 AWS 컴퓨팅 서비스 및 기능 전 범위에 걸쳐 배치 컴퓨팅 워크로드를 계획, 예약, 실행합니다.

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AWS Step Functions를 사용하면 시각적 워크플로를 사용해 분산 애플리케이션 및 마이크로서비스의 구성 요소를 손쉽게 조정할 수 있습니다. 각각 기능을 수행하는 개별 구성 요소를 사용하여 애플리케이션을 구축하면 애플리케이션을 빠르게 확장하거나 변경할 수 있습니다. Step Functions는 애플리케이션의 기능을 통해 구성 요소와 단계를 조정할 수 있는 안정적인 방법입니다.

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유전체학 조직들은 유전체 파이프라인에서 생성되는 데이터 쓰나미에 직면하고 있습니다. 이 데이터를 보다 쉽게 관리할 수 있도록 데이터 수집과 분석부터 시각화, 스토리지, 웨어하우징, 보관에 이르는 전체 분석 파이프라인을 지원하는 AWS 구성 요소를 배포할 수 있습니다.

 

빅 데이터 분석

UC Santa Cruz Genomics Institute의 디자인 및 지원 엔지니어인 Mary Goldman이 AWS에서 게놈 염기 서열 데이터를 어떻게 처리하는지 설명합니다. 페타바이트 규모의 데이터를 빠르게 처리해야 하므로 이 연구소에서는 Docker 컨테이너와 EC2 스팟 인스턴스를 함께 사용하여 저렴한 솔루션을 설계했습니다.

 

AWS 빅 데이터 솔루션

Amazon EMR은 관리형 하둡 프레임워크로서 동적으로 확장 가능한 Amazon EC2 인스턴스 전체에서 대량의 데이터를 쉽고 빠르며 비용 효율적으로 처리할 수 있습니다. Amazon EMR은 로그 분석, 웹 인덱싱, 데이터 변환(ETL), 기계 학습, 과학적 시뮬레이션 및 생물 정보학을 비롯하여 광범위한 빅 데이터 사용 사례를 안전하고 안정적으로 처리합니다.

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Amazon Redshift는 속도가 빠른 페타바이트 규모의 완전 관리형 데이터 웨어하우스로, 간편하고 비용 효율적으로 모든 데이터를 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 분석할 수 있게 해줍니다. 약정 없이 시간당 0.25 USD의 작은 규모로 시작하여 기존 솔루션 대비 10%도 안 되는 연간 테라바이트당 1,000 USD에 페타바이트 규모로 확장할 수 있습니다.  

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Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 서비스이므로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

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AWS 빅 데이터 파트너 솔루션

ConvergeHEALTH 소프트웨어 솔루션 제품군은 오늘날의 시장에서 진정으로 실행 가능한 통찰은 데이터가 아니라 현실의 정보, 증거, 경험의 조합에서 도출된다는 이해를 바탕으로 만들어졌습니다. Deloitte의 독보적인 업계 경험을 토대로 하는 이 솔루션은 특별히 의료 및 생명 과학 업계가 당면한 가장 큰 비즈니스 및 운영 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

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Deloitte

ConvergeHEALTH 소프트웨어 솔루션 제품군은 오늘날의 시장에서 진정으로 실행 가능한 통찰은 데이터가 아니라 현실의 정보, 증거, 경험의 조합에서 도출된다는 이해를 바탕으로 만들어졌습니다. Deloitte의 독보적인 업계 경험을 토대로 하는 이 솔루션은 특별히 의료 및 생명 과학 업계가 당면한 가장 큰 비즈니스 및 운영 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

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Deloitte

Edico Genome은 차세대 염기서열 데이터 분석을 위한 종합 플랫폼 솔루션인 DRAGEN™을 개발하여 특허까지 획득하였습니다. 이 솔루션은 전체 게놈 데이터 분석을 시간 단위에서 분 단위로 단축하였을 뿐만 아니라 높은 정확도를 유지하고 비용을 줄이는 데 성공하였습니다. 실력 있는 임상의와 연구원들은 이 플랫폼을 이용하여 중증 신생아와 암 환자, 그리고 산전 기형아 검사를 기다리는 임산부에 대한 진단 속도를 높이는 동시에 과학자와 신약 개발자의 결과를 앞당기고 있습니다.

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AWS로 자체 프라이빗 데이터 세트 또는 NIH dbGaP(Database of Genotypes and Phenotypes)과 같은 제어되는 리포지토리에 액세스할 수 있습니다. (GATK 또는 Galaxy 같은) 도구 모음을 선택해 데이터를 분석할 수도 있습니다. AWS는 유휴 상태이거나 전송 중인 데이터를 암호화하는 내장 기능을 비롯하여 이런 중요한 데이터 세트 작업 시 보안 및 규정 준수 요구 사항을 해결하는 데 필요한 모든 도구를 갖추고 있습니다.

퍼블릭 및 프라이빗 데이터 세트 작업

AWS에서는 AWS를 사용하여 제어된 데이터 세트를 작업하는 방법을 설명하는 백서를 발간했습니다. AWS dbGaP 백서 다운로드 »

데이터 세트용 AWS 솔루션

Amazon Simple Storage Service(S3)는 간단한 웹 서비스 인터페이스를 통해 웹 어디서나 원하는 양의 데이터를 저장 및 검색할 수 있는 객체 스토리지입니다. 전 세계적으로 99.999999999%의 내구성을 제공하고 수조에 달하는 객체로 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

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아파치 하둡은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트입니다. 하나의 대형 컴퓨터를 사용하여 데이터를 처리 및 저장하는 대신 하둡을 사용하면 상용 하드웨어를 함께 클러스터링하여 대량의 데이터 세트를 병렬로 분석할 수 있습니다. Amazon EMR은 하둡 에코시스템에서 하둡과 기타 애플리케이션을 실행하는 Amazon EC2 인스턴스의 완전하게 구성된 탄력적인 클러스터를 손쉽게 생성하고 관리할 수 있게 해줍니다.

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AWS에서 Docker를 실행하면 어떤 규모의 분산 애플리케이션도 빠른 속도, 뛰어난 안정성, 그리고 저렴한 비용으로 구축, 실행, 테스트 및 배포할 수 있습니다. AWS에서는 AWS 서비스 내에서 Docker 오픈 소스 및 상용 솔루션에 대한 지원을 제공합니다.

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CfnCluster는 AWS에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터를 구축하고 관리하는 데 사용하는 도구입니다. CfnCluster를 만들면 스케줄러, 공유 스토리지, MPI 환경 등 표준 HPC 도구에 액세스할 수 있는 마스터 노드를 통해 클러스터에 로그인할 수 있습니다.

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데이터 세트용 AWS 파트너 솔루션

SevenBridges

Seven Bridges Genomics는 NGS 데이터 분석을 위한 확장 가능하고 안전한 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 연구원, 연구소, 핵심 시설, 제약 회사를 겨냥한 이 플랫폼을 통해 대량의 NGS 데이터를 관리하고, 확장 가능한 분석 파이프라인을 설계 및 실행하며, 프로젝트에서 효율적으로 협업할 수 있습니다.   

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DNAnexus

DNAnexus는 게놈 데이터 및 도구를 공유하고 관리하는 전 세계 네트워크를 제공하여 유전체학 발전 속도를 높입니다. DNAnexus의 클라우드 기반 플랫폼은 병원과 연구소에서 유전자 기반 접근 방식을 추구하는 조직의 보안, 확장성, 협업 문제 해결에 최적화되어 있습니다.

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Illumina

BaseSpace Sequence Hub는 Illumina가 개발 또는 최적화하거나 점점 커지는 타사 앱 공급업체 에코시스템의 NGS(차세대 시퀀싱) 데이터 분석 애플리케이션을 폭넓게 제공합니다. 이들을 모두 합치면 RNA-Seq, 진유전체/증폭, 앰플리콘, 전장 유전체 시퀀싱(WGS), 디 노보 어셈블리, 16S 메타유전체학 데이터 분석 등 Illumina NGS 데이터에 사용되는 모든 일반적 분석 방법을 망라합니다.

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협업자가 옆 사무실에 있든 지구 반대편에 있든 관계없이 데이터를 공유할 수 있습니다. AWS는 사용자와 동료가 물리적으로 데이터를 이동하거나 지적 재산권 침해를 걱정할 필요 없이 데이터 세트를 만들거나 알고리즘을 작성하고 도구를 만들 수 있는 공유되는 중앙 작업 공간을 제공할 수 있습니다.


협업

AWS 협업 솔루션

Amazon Simple Storage Service(S3)는 간단한 웹 서비스 인터페이스를 통해 웹 어디서나 원하는 양의 데이터를 저장 및 검색할 수 있는 객체 스토리지입니다. 전 세계적으로 99.999999999%의 내구성을 제공하고 수조에 달하는 객체로 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

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Amazon S3 Transfer Acceleration은 거리가 먼 클라이언트와 S3 버킷 간에 파일을 빠르고, 쉽고, 안전하게 전송할 수 있게 해줍니다.

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Amazon Redshift는 속도가 빠른 페타바이트 규모의 완전 관리형 데이터 웨어하우스로, 간편하고 비용 효율적으로 모든 데이터를 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 분석할 수 있게 해줍니다. 약정 없이 시간당 0.25 USD의 작은 규모로 시작하여 기존 솔루션 대비 10%도 안 되는 연간 테라바이트당 1,000 USD에 페타바이트 규모로 확장할 수 있습니다.  

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협업을 위한 AWS 파트너 솔루션

Thermo Fisher

Thermo Fisher는 유전자 검사 및 실험실 장비를 만드는 미국의 생명 공학 회사입니다. 이 회사가 AWS를 사용하여 구축한 Thermo Fisher Cloud는 의학 연구자와 과학자가 안전하게 데이터를 저장 및 분석하고 전 세계와 공유하도록 돕는 플랫폼입니다. Thermo Fisher는 AWS를 통해 고객이 연구를 수행하고 협업하며 환자 치료를 개선할 수 있는 확장 가능하고 안전한 플랫폼을 제공할 수 있습니다.

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REANCLoud

"레인"이라고 발음하는 REAN Cloud는 풀 서비스 AWS 프리미어 컨설팅 파트너이자 관리형 서비스 파트너입니다. 종합적 엔터프라이즈 IT 솔루션을 제공하는 클라우드 기반 DevOps 전문성을 활용해 보십시오. REAN Cloud는 금융 서비스, 의료 서비스/생명 과학, 교육, 공공 부문 등 규제가 가장 심한 업계를 위해 보안이 뛰어나고 규정을 준수하는 아키텍처를 구현합니다.

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유전체학을 임상 실무에 도입할 준비가 되었다면 유전체학용 HIPAA 규정 준수 애플리케이션 구축에 활용할 수 있는 도구와 방대한 에코시스템 파트너를 갖추고 있는 AWS를 활용하십시오.

 

유전체 염기 서열 분석 임상 통합

 AWS 유전체 염기 서열 분석 임상 통합 솔루션

AWS OpsWorks는 서버 구성을 코드로 취급하는 자동화 플랫폼 Chef를 사용하는 구성 관리 서비스입니다. OpsWorks는 Chef를 사용하여 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스 또는 온프레미스 컴퓨터 환경에서 서버 구성, 배포, 관리를 자동화합니다. OpsWorks는 AWS OpsWorks for Chef Automate와 AWS OpsWorks Stacks, 이렇게 2가지 상품이 있습니다.

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개발자는 Amazon SWF를 사용하여 병렬 또는 순차 단계가 있는 백그라운드 작업을 구축, 실행, 확장할 수 있습니다. Amazon SWF는 클라우드에서 완전하게 관리되는 상태 추적기 및 작업 조정자 역할을 합니다.

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Amazon API Gateway는 어떤 규모에서든 개발자가 API를 손쉽게 생성, 게시, 유지 관리, 모니터링 및 보안할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스입니다.  Amazon API Gateway는 트래픽 관리, 권한 부여 및 액세스 제어, 모니터링 및 API 버전 관리 등 최대 수십만 개의 동시 API 호출을 수신 및 처리하는 데 관계된 모든 작업을 처리합니다. Amazon API Gateway에는 최소 요금이나 시작 비용이 없습니다.  

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 유전자 염기 서열 분석 임상 통합을 위한 AWS 파트너 솔루션

Syapse

Syapse는 의료 시스템의 임상 결과 개선, 운영 효율화, 새로운 결제 모델 도입을 지원합니다. 주요 의료 시스템에서 정밀 종양학 프로그램 구현에 사용되는 종합적 소프트웨어 제품군으로서 해당 범주를 정의하는 이 플랫폼은 임상 및 유전자 데이터 통합, 의사 결정 지원, 통합 의료, 현장에서의 품질 개선을 지원합니다.

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AWS Marketplace

AWS Marketplace는 유전체 회사가 인기 있는 비즈니스 소프트웨어와 AWS 클라우드에서 실행되는 게시 애플리케이션을 찾아 구매하고 즉시 사용을 시작하도록 해 주는 온라인 소프트웨어 스토어입니다.

AWS Marketplace에 대해 자세히 알아보기»

 

Amazon 파트너 네트워크(APN)에는 고객 레퍼런스와 함께 AWS 기술 역량을 입증하여 AWS 생명 과학 컴피턴시를 취득한 파트너가 포함됩니다. 이러한 컴피턴시 파트너와 작업하게 되면 미디어와 출판 산업 분야에서 성공적인 실적이 입증된 혁신적인 클라우드 기반 미디어 솔루션에 액세스할 수 있습니다. 

생명 과학 컴피턴시 파트너 솔루션에 대해 자세히 알아보기 »

AWS 영업 팀 및 아키텍처 부서와의 상담을 통해 시작하거나 자체적으로 시험 운영을 시작할 수 있도록 도와드립니다.

AWS 영업 팀에 문의 | AWS 계정 생성