모범 사례 및 권장사항
모범 사례 및 권장사항
9.1 개발 및 테스트 전략
소규모 테스트 데이터셋 우선 접근:
권장 테스트 데이터 크기:
- 개발 단계: 1-5GB (빠른 반복)
- 통합 테스트: 10-20GB (중간 규모)
- 성능 테스트: 50-100GB (실제 규모)
- 프로덕션 검증: 전체 규모 (200GB+)
이유:
- 디버깅 시간 단축 (30분 vs 24시간)
- 비용 절약 (개발 단계 90% 절감)
- 빠른 피드백 루프
- 리소스 요구사항 정확한 측정
miniWDL 기반 로컬 개발 환경:
# 로컬 개발 환경 설정
pip install miniwdl miniwdl-aws
# WDL 문법 검증
miniwdl check workflow.wdl
# 로컬 테스트 실행
miniwdl run -i test_inputs.json -d test_output workflow.wdl
# 입력 템플릿 생성
miniwdl run_self_test workflow.wdl --empty > inputs_template.json
9.2 스토리지 최적화 전략
DYNAMIC → STATIC 전환 가이드라인:
DYNAMIC 스토리지 사용 시나리오:
- 새로운 워크플로우 테스트
- 데이터 크기 예측 불가능
- 일회성 또는 불규칙한 실행
- 개발 및 프로토타이핑
STATIC 스토리지 전환 기준:
- 반복적인 워크플로우 (월 10회 이상)
- 예측 가능한 데이터 크기
- 성능 최적화 필요 (높은 IOPS)
- 비용 최적화 목표 (20% 절감)
전환 프로세스:
1. DYNAMIC으로 3-5회 실행
2. 평균 스토리지 사용량 측정
3. 20% 버퍼 추가하여 STATIC 크기 결정
4. 성능 및 비용 비교 분석
데이터 라이프사이클 관리:
S3 라이프사이클 정책 예시:
{
"Rules": [
{
"Id": "GenomicsDataLifecycle",
"Status": "Enabled",
"Transitions": [
{
"Days": 30,
"StorageClass": "STANDARD_IA"
},
{
"Days": 90,
"StorageClass": "GLACIER"
},
{
"Days": 365,
"StorageClass": "DEEP_ARCHIVE"
}
]
}
]
}
9.3 성능 최적화 모범 사례
리소스 프로파일링 및 최적화:
# 동적 리소스 할당 패턴
task hifiasm_assembly {
input {
File hifi_reads
Int estimated_genome_size = 3000000000
}
# 파일 크기 기반 리소스 계산
Int file_size_gb = ceil(size(hifi_reads, "GB"))
Int memory_gb = if file_size_gb > 50 then 512 else 256
Int cpu_count = if file_size_gb > 50 then 64 else 32
Int disk_gb = file_size_gb * 3 + 100
runtime {
docker: "humanpangenomics/hifiasm:latest"
memory: memory_gb + " GB"
cpu: cpu_count
disks: "local-disk " + disk_gb + " SSD"
# 메모리 부족 시 자동 재시도
maxRetries: 2
memory_retry_multiplier: 1.5
}
}
병렬 처리 최적화:
샘플별 독립 실행:
- 각 샘플을 별도 HealthOmics Run으로 실행
- 동시 실행 한도: 계정당 100개 Run
- 리소스 경합 최소화
태스크 내 병렬화:
- 멀티스레드 도구 활용 (hifiasm -t 64)
- I/O 병렬화 (pigz, pbzip2)
- GPU 가속 (DeepPolisher)
9.4 모니터링 및 알림 전략
계층화된 모니터링 접근법:
Level 1: 실시간 알림 (즉시 대응 필요)
- 워크플로우 실패
- 비용 임계값 초과 (80%)
- 보안 이벤트
Level 2: 일일 리포트 (정기 검토)
- 성능 메트릭 요약
- 리소스 사용률 분석
- 비용 트렌드 분석
Level 3: 주간/월간 분석 (전략적 최적화)
- 용량 계획
- 성능 최적화 기회
- 비용 최적화 권장사항
자동화된 성능 분석:
# HealthOmics MCP 도구 활용
# 워크플로우 성능 분석
aws omics analyze-run-performance \
--run-ids "run1,run2,run3" \
--analysis-type comprehensive
# 결과 예시:
{
"optimization_recommendations": [
{
"task": "hifiasm_assembly",
"current_memory": "512GB",
"recommended_memory": "384GB",
"potential_savings": "25%"
}
]
}
9.5 보안 및 규정 준수 모범 사례
데이터 분류 및 보호:
데이터 분류 체계:
- Public: 참조 게놈, 공개 데이터셋
- Internal: 연구 결과, 분석 리포트
- Confidential: 개인 게놈 데이터
- Restricted: 의료 정보, 식별 가능 데이터
보호 수준별 요구사항:
- Encryption at rest: 모든 레벨 필수
- Encryption in transit: TLS 1.2+ 필수
- Access logging: Confidential 이상 필수
- Data retention: 규정에 따른 자동 삭제
최소 권한 원칙 구현:
연구자 역할 정책 예시:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"omics:StartRun",
"omics:GetRun",
"omics:ListRuns"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:RequestedRegion": "ap-northeast-2"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::your-genomics-data-${aws:username}/*",
"arn:aws:s3:::your-genomics-results-${aws:username}/*"
]
}
]
}
9.6 비용 최적화 전략
예측 가능한 비용 관리:
비용 예측 모델:
- 기본 비용: $150 per sample (DYNAMIC 스토리지)
- 최적화 비용: $120 per sample (STATIC 스토리지)
- 대용량 샘플: +50% (>200GB 입력)
- GPU 사용: +30% (DeepPolisher 가속)
월간 예산 계획:
- 예상 샘플 수 × 샘플당 비용 × 1.2 (버퍼)
- 개발/테스트: 프로덕션 비용의 20%
- 재시도/실패: 총 비용의 10% 추가
자동화된 비용 제어:
# 예산 기반 자동 알림
aws budgets create-budget \
--account-id 123456789012 \
--budget '{
"BudgetName": "HealthOmics-Monthly",
"BudgetLimit": {
"Amount": "50000",
"Unit": "USD"
},
"TimeUnit": "MONTHLY"
}' \
--notifications-with-subscribers '[{
"Notification": {
"NotificationType": "FORECASTED",
"ComparisonOperator": "GREATER_THAN",
"Threshold": 90
},
"Subscribers": [{
"SubscriptionType": "EMAIL",
"Address": "admin@your-organization.com"
}]
}]'
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