ライフサイエンスのデータ収集、保存、処理

ラボ技術者は実験を実行し、結果はオンプレミスのファイルサーバーのフォルダに書き込まれます。 AWS DataSync タスクは、ローカルストレージから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) のバケットにデータを同期するように設定されます。

データは、インターネット AWS クラウド を介して、またはインターネットを回避する低レイテンシーの直接接続を介して に転送されます AWS Direct Connect。

オンプレミスの研究者は、Amazon S3 ファイルゲートウェイを介してネットワークファイルシステム (NFS) またはサーバーメッセージブロック (SMB) を使用して、既存のバイオインフォマティクスツールの Amazon S3 内のデータを分析します。

開発業務委託機関 (CRO) などのパートナーエンティティは、FTP、SFTP、または FTPS に を使用して、調査結果を Amazon S3 にアップロードできます。 AWS Transfer Family

低頻度アクセス用に設定された S3 バケットにデータを実行する計測器を記述することで、ストレージを最適化できます。S3 ストレージアクセスパターンを特定して、S3 バケットライフサイクルポリシーを最適に設定し、データを に転送します Amazon Glacier。

Amazon FSx for Lustre を使用すると、データは、ゲノミクス、画像、その他の集中的なワークロードのためにクラウド上のハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) にアクセス可能になり、ミリ秒単位の低レイテンシーの共有ファイルシステムが提供されます。

研究 HPC ワークロードは AWS Batch、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスまたは Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) コンテナ上の柔軟な中央処理ユニット (CPU) およびグラフィック処理ユニット (GPU) コンピューティングのために、 AWS Step Functions と を使用してクラウド上でオーケストレーションされます。

機械学習は、特徴量エンジニアリング、データラベリング、モデルトレーニング、デプロイ、ML オペレーションに Amazon SageMaker AI を使用する一般的な人工知能と機械学習 (AI/ML) ツールキットを使用して実施されます。Amazon Athena は、既存のツールを使用した柔軟な SQL クエリに使用されます。