AWS HealthOmics Run Analyzer 분석 리포트

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

1. 워크플로우 개요

항목 값 워크플로우 이름 NA12878_WES (nf-core/sarek) 시작 시간 2026-01-06 20:44:04 (UTC) 종료 시간 2026-01-06 23:15:32 (UTC) 총 실행 시간 2시간 31분 28초 (9,088초) 총 태스크 수 48개

2. 비용 분석

2.1 전체 비용 요약

항목 금액 (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:

태스크 현재 비용 최적화 비용 절감액 절감률 GATK4_HAPLOTYPECALLER $0.2836 $0.0956 $0.1880 66.3% GATK4_MARKDUPLICATES $0.0817 $0.0536 $0.0281 34.4% BWAMEM1_MEM (일부) $0.0435 $0.0217 $0.0218 50.0% CNNSCOREVARIANTS $0.0088 $0.0059 $0.0029 32.5% FILTERVARIANTTRANCHES $0.0126 $0.0096 $0.0030 23.8%

3. 리소스 활용률 분석

3.1 전체 Run 리소스 사용률

리소스 예약량 최대 사용량 평균 사용량 활용률 CPU 84 vCPU 2.02 vCPU 0.04 vCPU 2.4% 메모리 336 GiB 21.53 GiB 1.11 GiB 6.4% 스토리지 1,200 GiB 145.23 GiB 137.09 GiB 12.1%

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)

항목 값 실행 시간 25분 0초 현재 인스턴스 omics.r.2xlarge (8 vCPU, 64 GiB) 권장 인스턴스 omics.c.xlarge (4 vCPU, 8 GiB) CPU 활용률 33.8% (최대 2.7 vCPU 사용) 메모리 활용률 9.8% (최대 6.25 GiB 사용)

GATK4_MARKDUPLICATES

항목 값 실행 시간 9분 27초 현재 인스턴스 omics.m.2xlarge (8 vCPU, 32 GiB) 권장 인스턴스 omics.r.xlarge (4 vCPU, 32 GiB) CPU 활용률 25.2% 메모리 활용률 71.4%

BWAMEM1_MEM (24개 병렬 태스크)

항목 값 평균 실행 시간 ~2분 30초 현재 인스턴스 omics.c.4xlarge (16 vCPU, 32 GiB) 대부분 권장 인스턴스 omics.c.4xlarge (적정) 일부 권장 인스턴스 omics.c.2xlarge (2개 태스크) 평균 CPU 활용률 70-99% (우수) 평균 메모리 활용률 25-28%

4. 태스크별 상세 분석

4.1 가장 오래 실행된 태스크 (Top 5)

순위 태스크 실행 시간 인스턴스 1 GATK4_HAPLOTYPECALLER 25분 0초 omics.r.2xlarge 2 GATK4_APPLYBQSR 24분 15초 omics.c.large 3 GATK4_BASERECALIBRATOR 20분 52초 omics.c.large 4 GATK4_MARKDUPLICATES 9분 27초 omics.m.2xlarge 5 FILTERVARIANTTRANCHES 4분 28초 omics.r.large

4.2 인스턴스 타입별 태스크 분포

인스턴스 타입 태스크 수 총 비용 omics.c.4xlarge 24 $0.742 omics.c.large 12 $0.127 omics.r.2xlarge 1 $0.284 omics.m.2xlarge 1 $0.082 omics.c.xlarge 4 $0.032 omics.m.large 2 $0.010 omics.r.large 2 $0.021 omics.m.xlarge 1 $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

지표 현재 최적화 후 개선 총 비용 $0.581 ~$0.37 ~36% 절감 가능 주요 병목 GATK4_HAPLOTYPECALLER (메모리 과다 할당) 리소스 효율 낮음 (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.