Genomics workflows
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유전체학 워크플로우를 구축할 때는 철저한 성능 테스트를 권장합니다. 여기에는 가장 적합한 EC2 인스턴스 크기를 결정하는 것도 포함됩니다. GWAS 연구에 사용되는 whole genome regression modelling 도구인 와 같은 일부 워크플로는 단일 스레드이며 인스턴스 수의 수평적 스케일아웃의 이점을 누리지만 인스턴스 크기의 수직적 스케일아웃의 이점을 누리지는 못합니다.
이 블로그 게시물에서는 AWS의 생명과학 연구팀이 과학 워크플로우에 대한 벤치마킹을 자동화하는 방법을 설명합니다. 자동화된 벤치마킹을 통해 팀이 얻는 인사이트는 컴퓨팅 노드 구성 조정과 같은 지속적인 최적화 기회를 나타냅니다. 평가 데이터는 다른 목적으로도 필요에 따라 사용할 수 있습니다.
다음 게시물에서는 과거 벤치마킹 데이터를 사용하여 향후 워크플로우 출시에 대한 가격을 예측하는 방법을 보여드릴 예정이니 기대해 주세요.
