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AWS HealthOmics Run Analyzer 분석 리포트 (Run: 1910249)

AWS HealthOmics Run Analyzer 분석 리포트

Run ID: 1910249 | Region: us-east-1 | 분석일: 2026-01-07

1. 워크플로우 개요

항목값
워크플로우 이름NA12878_WES (nf-core/sarek)
시작 시간2026-01-06 20:44:04 (UTC)
종료 시간2026-01-06 23:15:32 (UTC)
총 실행 시간2시간 31분 28초 (9,088초)
총 태스크 수48개

2. 비용 분석

2.1 전체 비용 요약

항목금액 (USD)
현재 예상 비용$0.581
최적화 후 예상 비용~$0.37
절감 가능 금액~$0.21 (36%)

2.2 비용 최적화 기회 (주요 태스크)

가장 큰 비용 절감이 가능한 태스크:

태스크현재 비용최적화 비용절감액절감률
GATK4_HAPLOTYPECALLER$0.2836$0.0956$0.188066.3%
GATK4_MARKDUPLICATES$0.0817$0.0536$0.028134.4%
BWAMEM1_MEM (일부)$0.0435$0.0217$0.021850.0%
CNNSCOREVARIANTS$0.0088$0.0059$0.002932.5%
FILTERVARIANTTRANCHES$0.0126$0.0096$0.003023.8%

3. 리소스 활용률 분석

3.1 전체 Run 리소스 사용률

리소스예약량최대 사용량평균 사용량활용률
CPU84 vCPU2.02 vCPU0.04 vCPU2.4%
메모리336 GiB21.53 GiB1.11 GiB6.4%
스토리지1,200 GiB145.23 GiB137.09 GiB12.1%

참고: Run 레벨에서 낮은 활용률은 태스크들이 순차적으로 실행되어 동시 리소스 사용이 적기 때문입니다.

3.2 태스크별 리소스 활용률 (상위 비용 태스크)

GATK4_HAPLOTYPECALLER (가장 비용이 높은 태스크)

항목값
실행 시간25분 0초
현재 인스턴스omics.r.2xlarge (8 vCPU, 64 GiB)
권장 인스턴스omics.c.xlarge (4 vCPU, 8 GiB)
CPU 활용률33.8% (최대 2.7 vCPU 사용)
메모리 활용률9.8% (최대 6.25 GiB 사용)

GATK4_MARKDUPLICATES

항목값
실행 시간9분 27초
현재 인스턴스omics.m.2xlarge (8 vCPU, 32 GiB)
권장 인스턴스omics.r.xlarge (4 vCPU, 32 GiB)
CPU 활용률25.2%
메모리 활용률71.4%

BWAMEM1_MEM (24개 병렬 태스크)

항목값
평균 실행 시간~2분 30초
현재 인스턴스omics.c.4xlarge (16 vCPU, 32 GiB)
대부분 권장 인스턴스omics.c.4xlarge (적정)
일부 권장 인스턴스omics.c.2xlarge (2개 태스크)
평균 CPU 활용률70-99% (우수)
평균 메모리 활용률25-28%

4. 태스크별 상세 분석

4.1 가장 오래 실행된 태스크 (Top 5)

순위태스크실행 시간인스턴스
1GATK4_HAPLOTYPECALLER25분 0초omics.r.2xlarge
2GATK4_APPLYBQSR24분 15초omics.c.large
3GATK4_BASERECALIBRATOR20분 52초omics.c.large
4GATK4_MARKDUPLICATES9분 27초omics.m.2xlarge
5FILTERVARIANTTRANCHES4분 28초omics.r.large

4.2 인스턴스 타입별 태스크 분포

인스턴스 타입태스크 수총 비용
omics.c.4xlarge24$0.742
omics.c.large12$0.127
omics.r.2xlarge1$0.284
omics.m.2xlarge1$0.082
omics.c.xlarge4$0.032
omics.m.large2$0.010
omics.r.large2$0.021
omics.m.xlarge1$0.004

5. 최적화 권장사항

5.1 즉시 적용 가능한 최적화

1. GATK4_HAPLOTYPECALLER 인스턴스 다운사이징 (최우선)

현재: omics.r.2xlarge (8 vCPU, 64 GiB) → $0.284
권장: omics.c.xlarge (4 vCPU, 8 GiB)   → $0.096
절감: $0.188 (66% 절감)
  • 메모리 사용률이 9.8%로 매우 낮음
  • 실제 사용 메모리: 6.25 GiB (64 GiB 중)

2. GATK4_MARKDUPLICATES 인스턴스 변경

현재: omics.m.2xlarge (8 vCPU, 32 GiB) → $0.082
권장: omics.r.xlarge (4 vCPU, 32 GiB)  → $0.054
절감: $0.028 (34% 절감)
  • 메모리 사용률이 71.4%로 높아 메모리 최적화 인스턴스 유지 필요

3. 일부 BWAMEM1_MEM 태스크 다운사이징

  • 2개 태스크에서 omics.c.4xlarge → omics.c.2xlarge 가능
  • 해당 태스크의 CPU 활용률이 43-48%로 낮음

5.2 Nextflow 최적화 설정 생성

최적화된 설정 파일을 생성하려면:

AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1 python3.11 -m omics.cli.run_analyzer 1910249 --write-config=optimized.config

6. 워크플로우 파이프라인 단계별 시간

PREPARE_INTERVALS     ████ (~1분)
FASTQC/FASTP         ████████ (~3분)
BWAMEM1_MEM          ████████████████ (~4분, 24개 병렬)
MARKDUPLICATES       ██████████████████████ (~10분)
BASERECALIBRATOR     ██████████████████████████████████████████ (~21분)
APPLYBQSR            ████████████████████████████████████████████████ (~24분)
HAPLOTYPECALLER      ██████████████████████████████████████████████████ (~25분)
VCF_FILTERING        ██████████████ (~7분)
QC/MULTIQC           ███ (~1분)

7. 결론

지표현재최적화 후개선
총 비용$0.581~$0.37~36% 절감 가능
주요 병목GATK4_HAPLOTYPECALLER (메모리 과다 할당)
리소스 효율낮음 (메모리 10% 미만 활용) → 개선 가능

8. 분석 도구 정보

aws-healthomics-tools (GitHub)를 사용하여 분석되었습니다.

pip install aws-healthomics-tools
python -m omics.cli.run_analyzer <RUN_ID> -o output.csv

이 리포트는 Claude Code를 통해 자동 생성되었습니다.

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