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이 글은 BLAST를 AWS에서 한 번도 돌려 본 적이 없는 연구자와 엔지니어를 위해 썼습니다. NCBI가 만든 ElasticBLAST가 AWS 안에서 무엇을 만들고 어떻게 움직이는지 그림으로 이해한 뒤, 명령어를 그대로 복사해 1 TB급 공개 데이터베이스 검색을 직접 실행하고, 결과를 내려받고, 자원을 정리할 수 있게 됩니다. 마지막에는 비용 계산식과 운영 전에 꼭 알아야 할 제약을 정리합니다. 개요 BLAST(Basic Local Alignment Searc...

이 글은 "연구원들이 BLAST 검색을 웹 화면이나 챗봇으로 제출하는 서비스"를 AWS에 만들어야 하는 아키텍트와 바이오인포매틱스 엔지니어를 위해 썼습니다. 1부에서 본 ElasticBLAST를 그대로 쓸지, AWS Batch를 직접 구성할지, Amazon EC2 한 대를 켜 둘지는 데이터베이스 크기만으로는 정해지지 않습니다. 다섯 가지 질문에 순서대로 답하면 백엔드 구성과 월 비용의 자릿수가 정해지도록 정리했고, 결정을 숫자로 뒷받침하는 소규모 측정 계획(약 ...

유전체 분석 서비스는 분석이 끝난 결과 파일을 고객에게 전달해야 합니다. 이 파일은 크고, 반복해서 내려받히고, 멀리서 받습니다. BAM(참조 서열에 정렬된 서열 데이터) 하나가 100~150 GB, FASTQ(원시 서열 데이터) 묶음이 100 GB를 넘으며, 같은 파일을 해외 연구그룹과 국내 인력이 서로 다른 장소에서 여러 번 내려받습니다. 월 전송량이 100 TB 규모가 되면 Amazon S3에서 인터넷으로 나가는 전송 요금이 그대로 운영비가 되고, 해외 사...

이 글은 garrytan/gbrain을 코드 수정 없이 AWS CDK만으로 서울 리전에 올리고, 맥북의 CLI와 Claude Desktop·Claude Code·Codex·Kiro에서 실제로 사용하기까지의 기록입니다. 처음 며칠은 SSM 터널로만 접속했고(v1, 09-22), 그다음 CloudFront VPC Origin으로 공개 URL 하나만 열었습니다(v2, 09-28). 10-14에는 서버를 v0.51.6.0에서 v0.60.221.0으로 제자리 업그레이드했...

이 글은 클라우드가 익숙하지 않은 생명과학 연구자도 처음부터 끝까지 따라올 수 있도록 전문 용어를 풀어 설명합니다. 코드를 작성하지 않고 웹 콘솔의 클릭만으로 AI 항체 설계 과정을 살펴봅니다. 영문 버전은 Getting Started with AI Antibody Design on Amazon Bio Discovery에서 볼 수 있습니다. 개요 항체 신약 개발은 일반적으로 후보를 설계하고, 실험실에서 합성·검증한 뒤, 그 결과로 설계를 다시 다듬는 과정을 반복...

This article is written for life science researchers who are not yet familiar with the cloud. Every technical term is explained in plain language, and the entire AI antibody design workflow is carried out with clicks in the web console, without writing any cod...

1. 네 가지 질문으로 따라가기 오늘의 20분 항체와 HER2 — 항체란 무엇이고, HER2·trastuzumab은 왜 'AI 설계 교과서'인가 왜 지금 AI인가 — 신약 개발의 비용·기간·성공률이 만드는 경제적 압력 Amazon Bio Discovery — 설계(AI)와 실험(CRO)을 한 고리로: Lab-in-the-Loop 직접 해보기 — 공개 구조(PDB)로 데이터를 준비하고 네 가지 시나리오로 활용 2. 오늘 기억할 단 한 장 한 장 요약 항체는 특정 ...