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Iniciar una carrera en HealthOmics

Al iniciar una ejecución, se especifican los recursos que se HealthOmics asignarán para su uso durante la ejecución.

Especifique el tipo de almacenamiento de la ejecución y la cantidad de almacenamiento (para el almacenamiento estático). Para garantizar el aislamiento y la seguridad de los datos, HealthOmics aprovisiona el almacenamiento al inicio de cada ejecución y lo desaprovisiona al final de la ejecución. Para obtener información adicional, consulta Ejecute tipos de almacenamiento en HealthOmics flujos de trabajo.

Especifique una ubicación de Amazon S3 para los archivos de salida. Si ejecuta un gran volumen de flujos de trabajo de forma simultánea, utilice una salida de Amazon S3 independiente URIs para cada flujo de trabajo a fin de evitar la limitación de los cubos. Para obtener más información, consulte Organizar objetos mediante prefijos en la Guía del usuario de Amazon S3 y Escalar las conexiones de almacenamiento horizontalmente en el documento técnico Optimización del rendimiento de Amazon S3.

También puede especificar la prioridad de ejecución. El impacto de la prioridad en la ejecución depende de si la ejecución está asociada a un grupo de ejecuciones. Para obtener información adicional, consulta Prioridad de ejecución.

Si un flujo de trabajo tiene una o más versiones, puede especificar una versión al iniciar la ejecución. Si no especifica una versión, HealthOmics inicia la versión predeterminada del flujo de trabajo.

Al usar la HealthOmics API, puedes proporcionar un ID de solicitud único para cada ejecución. El ID de solicitud es un token de idempotencia que se HealthOmics utiliza para identificar las solicitudes duplicadas e inicia la ejecución solo una vez.

HealthOmics ejecutar parámetros

Al iniciar una ejecución, se especifican las entradas de la ejecución en el archivo JSON de parámetros de ejecución o se pueden introducir los valores de los parámetros en línea. Para obtener información sobre cómo administrar el tamaño del archivo JSON de parámetros de ejecución, consulteAdministrar el tamaño de los parámetros de ejecución.

HealthOmics admite los siguientes tipos de JSON para los valores de los parámetros.

Iniciar una ejecución mediante la consola

Iniciar una ejecución mediante la API

Utilice la operación API start-run para crear e iniciar una ejecución.

En el siguiente ejemplo, se especifican el identificador del flujo de trabajo y la función de servicio. En este ejemplo, se establece el modo de retención enREMOVE. Para obtener más información sobre el modo de retención, consulteModo de retención de ejecución para HealthOmics carreras.

aws omics start-run 
     --workflow-id workflow id \
     --role-arn arn:aws:iam::1234567892012:role/service-role/OmicsWorkflow-20221004T164236 \
     --name workflow name \
     --retention-mode REMOVE

Como respuesta, obtendrá el siguiente resultado. uuidEs exclusivo de la ejecución y, además, se outputUri puede usar para rastrear dónde se escriben los datos de salida.

{
    "arn": "arn:aws:omics:us-west-2:....:run/1234567", 
    "id": "123456789",
    "uuid":"96c57683-74bf-9d6d-ae7e-f09b097db14a",
    "outputUri":"s3://bucket/folder/8405154/96c57683-74bf-9d6d-ae7e-f09b097db14a"
    "status": "PENDING"
}                

xx

Si la plantilla de parámetros de un flujo de trabajo declara algún parámetro obligatorio, puede proporcionar un archivo JSON local con las entradas al iniciar la ejecución de un flujo de trabajo. El archivo JSON contiene el nombre exacto de cada parámetro de entrada y un valor para el parámetro.

Haz referencia al archivo JSON de entrada que aparece en el AWS CLI agregándolo --parameters file://<input_file.json> a tu start-run solicitud. Para obtener más información sobre los parámetros de ejecución, consulteHealthOmics ejecutar entradas.

xx

Puedes proporcionar una única requestId para cada ejecución. El identificador de solicitud es un identificador de idempotencia que se HealthOmics utiliza para identificar las solicitudes duplicadas e inicia la ejecución solo una vez.

Si utiliza infraestructura (como funciones Lambda o funciones escalonadas) para organizar los inicios de las ejecuciones, lo mejor es proporcionar un identificador de solicitud único en cada solicitud. StartRun Esto garantiza que si la infraestructura realiza un reintento (por ejemplo, cuando se recupera de errores iniciales), HealthOmics no se inicie una ejecución duplicada.

xx

Puede especificar una versión del flujo de trabajo para la ejecución.

aws omics start-run 
     --workflow-id workflow id \
      ...
     --workflow-version-name '1.2.1' 

xx

Puede anular el tipo de almacenamiento de ejecución predeterminado, que se especifica en el flujo de trabajo.

aws omics start-run 
     --workflow-id workflow id \
      ...
     --storage-type STATIC
     --storage-capacity 2400 

xx

aws omics start-run 
     --workflow-id workflow id \
     --role-arn arn:aws:iam::1234567892012:role/service-role/OmicsWorkflow-20221004T164236 \
     --name GPUTestRunModel \
     --output-uri s3://amzn-s3-demo-bucket1                       

Obtenga información sobre una carrera

Puedes usar el ID de la respuesta con la API get-run para comprobar el estado de una ejecución, como se muestra.

aws omics get-run --id run id

La respuesta de esta operación de API indica el estado de la ejecución del flujo de trabajo. Los estados posibles son PENDING STARTINGRUNNING, yCOMPLETED. Cuando se ejecutaCOMPLETED, puede encontrar un archivo de salida llamado outfile.txt en el bucket de Amazon S3 de salida, en una carpeta que lleva el nombre del ID de la ejecución.

La operación de API get-run también devuelve otros detalles, como si el flujo de trabajo es Ready2Run oPRIVATE, el motor del flujo de trabajo y los detalles del acelerador. En el siguiente ejemplo, se muestra la respuesta de get-run para una ejecución de un flujo de trabajo privado, descrita en la WDL, con un acelerador de GPU y sin etiquetas asignadas a la ejecución.

{
    "arn": "arn:aws:omics:us-west-2:123456789012:run/7830534",
    "id": "7830534",
    "uuid":"96c57683-74bf-9d6d-ae7e-f09b097db14a",
    "outputUri":"s3://bucket/folder/8405154/96c57683-74bf-9d6d-ae7e-f09b097db14a" 
    "status": "COMPLETED",
    "workflowId": "4074992",
    "workflowType": "PRIVATE",
    "workflowVersionName": "3.0.0",
    "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/OmicsWorkflow-20221004T164236",
    "name": "RunGroupMaxGpuTest",
    "runGroupId": "9938959",
    "digest": "sha256:a23a6fc54040d36784206234c02147302ab8658bed89860a86976048f6cad5ac",
    "accelerators": "GPU",
    "outputUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket1",
    "startedBy": "arn:aws:sts::123456789012:assumed-role/Admin/<role_name>",
    "creationTime": "2023-04-07T16:44:22.262471+00:00",
    "startTime": "2023-04-07T16:56:12.504000+00:00",
    "stopTime": "2023-04-07T17:22:29.908813+00:00",
    "tags": {}
}                        

Puedes ver el estado de todas las ejecuciones con la operación de API list-runs, como se muestra.

 aws omics list-runs

Para ver todas las tareas completadas en una ejecución específica, usa la list-run-tasksAPI.

 aws omics list-run-tasks --id task ID

Para obtener los detalles de una tarea específica, usa la get-run-task API.

 aws omics get-run-task --id <run_id> --task-id task ID

Una vez completada la ejecución, los metadatos se envían a CloudWatch Under the Streammanifest/run/<run ID>/<run UUID>.

A continuación, se muestra un ejemplo del manifiesto.

{
    "arn": "arn:aws:omics:us-east-1:123456789012:run/1695324",
    "creationTime": "2022-08-24T19:53:55.284Z",
    "resourceDigests": {
      "s3://omics-data/broad-references/hg38/v0/Homo_sapiens_assembly38.dict": "etag:3884c62eb0e53fa92459ed9bff133ae6",
      "s3://omics-data/broad-references/hg38/v0/Homo_sapiens_assembly38.fasta": "etag:e307d81c605fb91b7720a08f00276842-388",
      "s3://omics-data/broad-references/hg38/v0/Homo_sapiens_assembly38.fasta.fai": "etag:f76371b113734a56cde236bc0372de0a",
      "s3://omics-data/intervals/hg38-mjs-whole-chr.500M.intervals": "etag:27fdd1341246896721ec49a46a575334",
      "s3://omics-data/workflow-input-lists/dragen-gvcf-list.txt": "etag:e22f5aeed0b350a66696d8ffae453227"
    },
    "digest": "sha256:a5baaff84dd54085eb03f78766b0a367e93439486bc3f67de42bb38b93304964",
    "engine": "WDL",
    "main": "gatk4-basic-joint-genotyping-v2.wdl",
    "name": "1044-gvcfs",
    "outputUri": "s3://omics-data/workflow-output",
    "parameters": {
      "callset_name": "cohort",
      "input_gvcf_uris": "s3://omics-data/workflow-input-lists/dragen-gvcf-list.txt",
      "interval_list": "s3://omics-data/intervals/hg38-mjs-whole-chr.500M.intervals",
      "ref_dict": "s3://omics-data/broad-references/hg38/v0/Homo_sapiens_assembly38.dict",
      "ref_fasta": "s3://omics-data/broad-references/hg38/v0/Homo_sapiens_assembly38.fasta",
      "ref_fasta_index": "s3://omics-data/broad-references/hg38/v0/Homo_sapiens_assembly38.fasta.fai"
    },
    "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/OmicsServiceRole",
    "startedBy": "arn:aws:sts::123456789012:assumed-role/admin/ahenroid-Isengard",
    "startTime": "2022-08-24T20:08:22.582Z",
    "status": "COMPLETED",
    "stopTime": "2022-08-24T20:08:22.582Z",
    "storageCapacity": 9600,
    "uuid": "a3b0ca7e-9597-4ecc-94a4-6ed45481aeab",
    "workflow": "arn:aws:omics:us-east-1:123456789012:workflow/1558364",
    "workflowType": "PRIVATE"
  },
  {
    "arn": "arn:aws:omics:us-east-1:123456789012:task/1245938",
    "cpus": 16,
    "creationTime": "2022-08-24T20:06:32.971290",
    "image": "123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/gatk",
    "imageDigest": "sha256:8051adab0ff725e7e9c2af5997680346f3c3799b2df3785dd51d4abdd3da747b",
    "memory": 32,
    "name": "geno-123",
    "run": "arn:aws:omics:us-east-1:123456789012:run/1695324",
    "startTime": "2022-08-24T20:08:22.278Z",
    "status": "SUCCESS",
    "stopTime": "2022-08-24T20:08:22.278Z",
    "uuid": "44c1a30a-4eee-426d-88ea-1af403858f76"
  },
  ...                        

Los metadatos de ejecución no se eliminan si no están presentes en los CloudWatch registros.