View a markdown version of this page

문제 해결 - AWS HealthOmics
워크플로 문제 해결실행 지표 문제 해결통화 캐싱 문제 해결데이터 스토어 문제 해결Kiro CLI를 사용한 문제 해결

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

문제 해결

다음 주제는 HealthOmics 워크플로 및 데이터 스토어를 사용할 때 발생하는 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

워크플로 문제 해결

실패한 실행 문제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까?

GetRun API 작업을 사용하여 실패 이유를 검색합니다. 자세한 내용은 실행 실패 이유 섹션을 참조하세요.

실패한 작업의 문제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까?

작업 실패 메시지의 오류 코드를 검토하여 실패를 이해합니다. CloudWatch의 작업 로그를 검토하여 작업에 대한 자세한 로깅 메시지를 확인합니다. 자세한 로그 메시지가 표시되지 않는 경우 워크플로를 수정하여 추가 로그 문을 출력할 수 있습니다. 자세한 내용은 CloudWatch Logs를 사용하여 HealthOmics 모니터링 섹션을 참조하세요.

엔진 로그는 어디에서 찾을 수 있습니까?

HealthOmics는 모든 실행(성공 및 실패)에 대해 거의 실시간으로 엔진 로그를 CloudWatch에 게시합니다. 엔진 로그는 실행이 완료된 후에도 Amazon S3 버킷으로 전송됩니다. 자세한 내용은 CloudWatch Logs를 사용하여 HealthOmics 모니터링 및 Amazon S3의 로그 섹션을 참조하세요.

워크플로의 입력 파라미터 크기를 줄이려면 어떻게 해야 하나요?

워크플로에 최대 256KB의 입력 파라미터를 지정할 수 있습니다. 디렉터리 가져오기 또는 샘플 시트를 사용하여이 크기 제약 조건을 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 실행 파라미터 크기 관리 섹션을 참조하세요.

실행이 완료되지 않는 이유는 무엇인가요?

코드에 문제가 있고 프로세스가 제대로 종료되지 않은 경우 실행이 응답하지 않거나 “멈출” 수 있습니다. 응답하지 않는 실행을 방지하고 포착하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요응답하지 않는 실행에 대한 지침.

실행 지표 문제 해결

태스크 실행 속도가 예상보다 느린 이유는 무엇인가요?

중앙 처리 장치(CPU) 바운드, 그래픽 처리 장치(GPU) 바운드 또는 입력/출력(I/O) 대기 중인 경우 작업이 느리게 실행될 수 있습니다. 실행에 대해 거의 실시간에 가까운 CloudWatch 지표를 사용하여 작업이 실행되는 동안 리소스 사용률을 확인합니다.

  • aws.omics.task.cpu.usage와 비교합니다aws.omics.task.cpu.limit. 제한에서 지속적인 사용은 작업이 CPU에 바인딩되어 더 많은 할당된 CPU의 이점을 누릴 수 있음을 나타냅니다.

  • GPU 워크로드의 경우를 확인합니다aws.omics.task.gpu.utilization. 사용률이 낮으면 작업이 GPU를 효과적으로 사용하고 있지 않음을 나타낼 수 있습니다.

  • aws.omics.task.filesystem.io 및 aws.omics.task.filesystem.operations에서 I/O 병목 현상을 확인합니다.

자세한 내용은 프라이빗 워크플로에 대한 지표 실행 섹션을 참조하세요.

스토리지 부족으로 인해 실행이 실패한 이유는 무엇인가요?

공유 파일 시스템의 스토리지가 소진되면 실행이 실패할 수 있습니다. 실행의 공유 파일 시스템에서 사용 중인 스토리지를 aws.omics.run.filesystem.usage보고하는와 총 용량을 aws.omics.run.filesystem.limit보고하는를 비교합니다. 대시보드 또는 경보를 생성하여 스토리지 사용률을 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 프라이빗 워크플로에 대한 지표 실행 섹션을 참조하세요.

워크플로의 컴퓨팅 및 스토리지 크기를 올바르게 조정하려면 어떻게 해야 하나요?

워크플로를 한 번 실행하고 CloudWatch 지표를 검토하여 실제 사용률을 할당된 한도와 비교합니다.

  • CPU, GPU 또는 메모리 사용량이 제한보다 훨씬 낮게 유지되는 경우 할당을 더 낮은 비용으로 줄일 수 있습니다.

  • 사용량이 지속적으로 한도에 도달하는 경우 성능을 개선하거나 장애를 방지하려면 할당을 늘리십시오.

  • aws.omics.run.filesystem.usage를 사용하여 실행에 적합한 파일 시스템 크기를 설정합니다.

자세한 내용은 프라이빗 워크플로에 대한 지표 실행 섹션을 참조하세요.

실행에 대한 지표가 표시되지 않는 이유는 무엇인가요?

실행 및 작업 지표가 CloudWatch의 cloudwatch.aws/omics 범위에 나타나지 않는 경우 다음을 확인합니다.

  • 실행에 사용되는 IAM 역할에 CloudWatch에 지표를 게시할 수 있는 권한이 있는지 확인합니다.

  • 지표는 실행 실행 중에 거의 실시간으로 게시됩니다. 첫 번째 데이터 포인트가 나타날 때까지 짧은 지연 시간(약 30초)을 둡니다.

  • 30초 미만 동안 실행되는 태스크에는 지표가 없을 수 있습니다.

  • 올바른 AWS 리전 및 계정을 보고 있는지 확인합니다.

자세한 내용은 프라이빗 워크플로에 대한 지표 실행 섹션을 참조하세요.

이는 실행 매니페스트 로그 리소스 통계와 어떻게 다릅니까?

실행 매니페스트 로그는 최대 및 평균 CPU 및 메모리와 같이 완료된 실행에 대한 집계된 통계를 보고하므로 완료된 실행에서 최적화 기회를 검토할 수 있습니다. CloudWatch 실행 지표는 시계열입니다. HealthOmics는에 나열된 빈도로 데이터 포인트를 게시사용 가능한 지표하므로 실행이 진행되는 동안 사용률 변화를 모니터링하고 더 세분화된 데이터를 사용하여 실행 문제를 해결할 수 있습니다. 실행 지표에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요프라이빗 워크플로에 대한 지표 실행.

Query Studio의 실행 지표는 Nextflow 실행 보고서와 어떻게 다릅니까?

둘 다 워크플로에 대한 리소스 사용률을 보고합니다. 타이밍, 엔진 적용 범위 및 사용 방법이 다릅니다. 실행 지표를 사용하여 진행 중인 실행을 모니터링하고 Nextflow 실행 보고서를 사용하여 완료된 실행을 검토합니다.

  • 실행 지표는 실행 중에 거의 실시간으로 사용할 수 있으므로 진행 상황을 모니터링하고, 경보를 설정하고, 진행 중인 실행 문제를 해결할 수 있습니다. Nextflow 실행 보고서는 실행이 완료되면 작성되므로 사후 실행을 검토하는 데만 사용할 수 있습니다.

  • HealthOmics는 실행이 사용하는 워크플로 엔진에 관계없이 모든 프라이빗 워크플로 실행에 대해 실행 지표를 내보냅니다. 실행 보고서는 Nextflow에 고유하며 HealthOmics는에 쓰도록 구성할 때만 내보냅니다/mnt/workflow/output/.

  • 실행 지표는 CloudWatch 시계열이므로 PromQL을 사용하여 쿼리하고 경보를 표시한 다음 대시보드에 추가할 수 있습니다. 실행 보고서는 실행의 Amazon S3 출력 위치에 있는 정적 파일입니다.

실행 보고서에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Nextflow 실행 보고서 생성. 실행 지표에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요프라이빗 워크플로에 대한 지표 실행.

통화 캐싱 문제 해결

다음 주제는 통화 캐싱에서 발생하는 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

실행이 캐시에 저장되지 않는 이유는 무엇인가요?

  1. GetRun API 작업 응답에서 cacheId 필드를 확인하여 실행이 캐시를 사용하도록 구성되어 있는지 확인합니다. CLI를 사용하여 명령을 실행합니다aws omics get-run —id <run_id>.

  2. 실행이 성공한 경우 GetRun 응답에 반환된 캐시 동작이 CACHE_ALWAYS인지 확인합니다. 캐시 동작이 CACHE_ON_FAILURE로 설정된 경우 실행은 실패할 때만 캐시에 저장됩니다.

작업이 캐시 항목을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

/aws/omics/WorkflowLog CloudWatch 로그 그룹에서 실행 캐시의 로그 스트림을 엽니다. runCache/<cache_id>/<cache_uuid>.

  1. 이전 실행이 캐시될 것으로 예상한 작업에 대한 캐시 항목을 생성했는지 확인합니다. 캐시에 저장된 실행은 CACHE_ENTRY_CREATED 로그 메시지와 함께 기록됩니다.

  2. 작업에 대한 CACHE_MISS 로그를 찾아 완료된 로그를 실행합니다. 로그 항목이 없는 경우 캐시를 사용하도록 실행이 구성되었는지 확인합니다.

  3. 캐시 항목이 생성된 경우 CPU, 메모리 CPUs, GPUs 및 컨테이너 다이제스트가 두 작업에 대해 동일한지 확인합니다. 캐시 항목을 생성한 태스크의 태스크 ARN은 로그 메시지에 있습니다.

  4. 두 작업의 컴퓨팅 요구 사항이 일치하는 경우 작업 간에 입력이 변경되지 않았는지 확인합니다. 이렇게 하려면 엔진 로그를 엽니다. 엔진 로그는 모든 실행에 대해 CloudWatch Log Group /aws/omics/WorkflowLog에서 사용할 수 있습니다. 완료 후 실행의 출력 디렉터리에서도 사용할 수 있습니다.

작업에 대한 호출 캐싱이 비활성화된 이유는 무엇입니까?

워크플로 엔진 기능을 사용하여 캐싱을 옵트아웃하도록 작업이 구성되어 있는지 확인합니다.

  • WDL 워크플로의 경우: true메타 섹션에서 작업에 휘발성이 로 설정되어 있는지 확인

  • Nextflow 워크플로의 경우: 작업에 캐시 명령이 로 설정되어 있는지 확인합니다. false

  • CWL 워크플로의 경우: WorkReuse 기능에 대해 작업의 enableReuse가 로 설정되어 있는지 확인합니다. false

데이터 스토어 문제 해결

읽기 세트에서 S3 GetObject가 실패하는 이유는 무엇인가요?

가장 일반적으로 실패는 권한 누락으로 인한 것입니다. 시퀀스 스토어 S3 읽기 권한은 시퀀스 스토어 S3 액세스 정책이 액세스를 허용하고 IAM 보안 주체가 액세스를 허용하는 정책을 연결해야 하는 양방향 구성입니다. 정책 요구 사항에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon S3 URIs를 사용한 데이터 액세스 권한. 다음 구성이 있는지 확인합니다.

  • 시퀀스 스토어 S3 액세스 정책은 IAM 보안 주체 또는 보안 주체 계정의 루트에 대한 액세스를 명시적으로 허용했습니다.

  • IAM 보안 주체에 액세스 중인 리소스에 대한 권한을 명시적으로 제공하는 정책이 있는지 확인합니다. IAM 보안 주체 정책은 권한을 정의할 때 액세스 포인트 별칭 기반 경로가 아닌 액세스 포인트 ARN을 사용해야 하며 ARN은 조건에 있고 리소스를 지정하는 데 사용되지 않습니다.

  • 스토어에서 고객 관리형 키(CMK-KMS)를 사용하는 경우 IAM 보안 주체에 키에 대한 kms:decrypt 권한이 있는지 확인합니다. 계정 간 사용을 구성하려면 KMS 교차 계정 액세스 가이드를 참조하세요.

태그 기반 액세스 제어를 사용하는 정책이 있는 경우 다음을 확인하세요.

  • 시퀀스 스토어가 태그 동기화를 완료했는지 확인합니다. 이렇게 하려면 스토어의 상태가 active가 아닌 이어야 합니다updating.

  • 읽기 세트 및 정책의 태그 키 또는 키 값에 오타가 없는지 확인합니다.

Athena에서 주석 저장소 또는 변형 저장소를 볼 수 없는 이유는 무엇인가요?

Lake Formation에서 공유된 스토어를 기반으로 리소스 링크를 생성해야 합니다. 액세스 권한이 있는 리소스 링크를 생성하면 Athena에 스토어가 표시됩니다. 자세한 내용은 HealthOmics를 사용하도록 Lake Formation 구성 섹션을 참조하세요.

Athena의 데이터 스토어에 액세스할 수 없는 이유는 무엇인가요?

주석 또는 변형 저장소가 표시되지만 액세스가 거부되었다는 오류 메시지가 표시되는 경우 사용 중인 쿼리 엔진 버전을 확인합니다. 엔진 버전 3을 사용하여 실행되는 쿼리만 지원됩니다. Athena 쿼리 엔진 버전에 대한 자세한 내용은 Amazon Athena 설명서를 참조하세요.

Kiro CLI를 사용한 문제 해결

Kiro CLI는 다음을 통해 문제 해결 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 워크플로 실행 분석 및 작업 실패 디버깅

  • 관련 로그 및 오류 메시지 수집

  • 필요한 모든 디버깅 로그가 연결된 AWS 지원 사례 생성

  • AWS Support에 제출된 정보에서 개인 식별 정보(PII)를 수정합니다.

문제 해결 및 지원 사례 생성을 AWS HealthOmics 위해에서 Kiro CLI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 GitHub의 HealthOmics Agentic 생성형 AI 자습서를 참조하세요.

주의

Kiro CLI로 작업할 때는 계속하기 전에 생성된 모든 콘텐츠와 제안된 작업을 검토합니다. 응답 품질을 개선하고 워크플로의 요구 사항에 맞는 피드백을 제공합니다. 자세한 내용은 Kiro의 보안 고려 사항 및 모범 사례를 참조하세요.