도전과제 및 해결방안

도전과제 및 해결방안

8.1 기술적 도전과제

도전과제 1: WDL 워크플로우 호환성 문제

문제 상황:

HealthOmics 런 실패 사례 (Run ID: 7924563):
OutputError: task outputs attempted to use a path outside its working directory:
output_final/NA20799.m64306Ue_220927_182256.dc.q20.fastq.gz

근본 원인:
- 심볼릭 링크가 작업 디렉토리 외부 참조
- HealthOmics 보안 정책 위반

해결 전략:

# 문제가 있는 코드
elif [[ "$SUFFIX" == "gz" ]] ; then
    ln -s ~{readFile} output/${PREFIX}.gz  # 외부 경로 참조

# 수정된 코드 (Option 1: 파일 복사)
elif [[ "$SUFFIX" == "gz" ]] ; then
    cp ~{readFile} output/${PREFIX}.gz     # 안전한 복사

# 수정된 코드 (Option 2: 하드 링크 + 폴백)
elif [[ "$SUFFIX" == "gz" ]] ; then
    ln ~{readFile} output/${PREFIX}.gz 2>/dev/null || \
    cp ~{readFile} output/${PREFIX}.gz     # 하드 링크 시도 후 복사

예방 조치:

• miniWDL 로컬 테스트로 사전 검증
• WDL 코드 리뷰 체크리스트 적용
• 자동화된 호환성 검사 도구 활용

도전과제 2: 메모리 부족 및 리소스 최적화

문제 상황:

Hifiasm 어셈블리 단계에서 메모리 부족 오류:
- 요청 메모리: 256GB
- 실제 필요: 384GB (대용량 샘플)
- 실행 실패율: 15-20%

해결 전략:

# 동적 메모리 할당 패턴
runtime {
    memory: if (file_size_gb > 100) then "512 GB" else "256 GB"
    cpu: if (file_size_gb > 100) then 64 else 32
    # Cromwell retry with more memory 활용
    maxRetries: 2
    memory_retry_multiplier: 1.5
}

모니터링 도구:

• Cromwell Monitor: 실시간 리소스 사용량 추적
• CromwellRunner: 자동 재시도 및 리소스 조정
• HealthOmics Run Analyzer: 사후 최적화 분석

도전과제 3: 대용량 데이터 전송 성능

문제 상황:

데이터 전송 병목:
- 입력 데이터: 200GB+ per sample
- 네트워크 대역폭: 제한적
- 전송 시간: 2-4시간 (워크플로우 시작 지연)

해결 전략:

# S3 Transfer Acceleration 활용
aws configure set s3.use_accelerate_endpoint true

# 멀티파트 업로드 최적화
aws configure set s3.multipart_threshold 64MB
aws configure set s3.multipart_chunksize 16MB
aws configure set s3.max_concurrent_requests 20

# 리전 내 데이터 배치
aws s3 sync local_data/ s3://genomics-data-ap-northeast-2/ \
  --storage-class STANDARD_IA

8.2 운영적 도전과제

도전과제 4: 비용 예측 및 제어

문제 상황:

비용 변동성:
- 예상 비용: $200 per sample
- 실제 비용: $150-350 per sample (75% 변동)
- 주요 변수: 데이터 크기, 실행 시간, 실패/재시도

해결 전략:

CloudWatch 예산 알림:
{
  "BudgetName": "HealthOmics-Monthly",
  "BudgetLimit": {
    "Amount": "50000",
    "Unit": "USD"
  },
  "TimeUnit": "MONTHLY",
  "CostFilters": {
    "Service": ["Amazon Omics"]
  },
  "NotificationsWithSubscribers": [
    {
      "Notification": {
        "NotificationType": "ACTUAL",
        "ComparisonOperator": "GREATER_THAN",
        "Threshold": 80
      }
    }
  ]
}

비용 최적화 도구:

• AWS Cost Explorer: 상세 비용 분석
• 태그 기반 비용 추적: 프로젝트/사용자별 분리
• 자동 종료 정책: 장시간 실행 워크플로우 모니터링

도전과제 5: 디버깅 및 문제 해결

문제 상황:

워크플로우 실패 시 디버깅 복잡성:
- 다단계 파이프라인 (6 phases, 48 tasks)
- 분산 실행 환경
- 제한적인 로그 접근성

해결 전략:

# 체계적 디버깅 접근법
1. 실행 상태 확인
aws omics get-run --id <run-id> --region ap-northeast-2

2. 실패 태스크 식별
aws omics list-run-tasks --id <run-id> --status FAILED

3. 상세 로그 분석
aws logs get-log-events \
  --log-group-name /aws/omics/WorkflowLog \
  --log-stream-name run/<run-id>/task/<task-id>

4. 로컬 재현 테스트
miniwdl run -i inputs.json -d debug_output task.wdl

디버깅 도구 및 모범 사례:

• 소규모 테스트 데이터셋 활용 (1-5GB)
• 단계별 체크포인트 설정
• 상세 로깅 활성화
• 실패 시 자동 알림 설정

8.3 확장성 도전과제

도전과제 6: 다중 사용자 및 프로젝트 관리

문제 상황:

조직 확장 시 관리 복잡성:
- 다중 연구 그룹 (10+ teams)
- 프로젝트별 리소스 할당
- 비용 추적 및 차지백

해결 전략:

AWS Organizations 구조:
Root Account
├── Production OU
│   ├── Genomics-Team-A
│   ├── Genomics-Team-B
│   └── Shared-Resources
├── Development OU
│   └── Dev-Testing
└── Security OU
    └── Audit-Logging

태그 전략:
- Project: "HPRC-2024"
- Team: "TeamA"
- Environment: "Production"
- CostCenter: "Research-001"

도전과제 7: 규정 준수 및 데이터 거버넌스

문제 상황:

규정 준수 요구사항:
- HIPAA (의료 데이터)
- GDPR (개인정보 보호)
- 기관별 데이터 정책
- 감사 추적 요구사항

해결 전략:

데이터 분류 및 보호:
{
  "DataClassification": {
    "Public": {
      "encryption": "AES-256",
      "access": "team-based"
    },
    "Sensitive": {
      "encryption": "KMS-managed",
      "access": "role-based",
      "audit": "required"
    },
    "Restricted": {
      "encryption": "customer-managed-KMS",
      "access": "individual-approval",
      "audit": "comprehensive",
      "retention": "7-years"
    }
  }
}

규정 준수 도구:

• AWS Config: 리소스 구성 모니터링
• AWS CloudTrail: API 호출 감사
• AWS Security Hub: 보안 상태 중앙 관리
• AWS Macie: 민감 데이터 자동 탐지