이노크라스, AWS HealthOmics 기반 임상 유전체 파이프라인 운영 효율화 설계 공개

이노크라스(Inocras)는 암 전장유전체 분석 솔루션의 인프라를 AWS HealthOmics로 마이그레이션하여 분석 비용을 72% 절감하고 처리 속도를 47% 개선했다. 이번 자료에서는 이러한 성과를 매일 반복 가능하게 만든 아키텍처와 운영 자동화 전략을 소개한다.

아키텍처 및 운영 자동화

데이터 흐름은 S3 업로드 시 EventBridge 규칙을 통해 Lambda가 HealthOmics 워크플로(StartRun)를 트리거하는 방식으로 구성됐다. 복잡한 4단계 체이닝(Secondary→Tertiary→Annotation→QC)은 EventBridge 규칙과 Lambda를 활용해 상태 추적 및 분기 처리를 수행하며, DLQ와 Archive 기능을 통해 이벤트 유실을 방지한다. 배포는 Bitbucket과 AWS CodeConnections, CodePipeline을 연동한 GitOps 방식으로, 수동 개입을 최소화하고 버전별 롤백 및 감사 추적(chain of custody)을 지원한다.

컴플라이언스 및 보안 통제

HIPAA, HITRUST-CSF 등 인증 준수를 위해 KMS 암호화, **VPC Endpoint(PrivateLink)**를 통한 네트워크 격리, AWS SSO 기반 접근 통제를 적용했다. 환자 식별 정보는 익명 sample_id로 대체하고 매핑 정보는 접근 통제된 LIMS에서만 관리한다. CloudTrail Data Events와 HealthOmics Data Provenance 기능을 결합해 모든 데이터 접근 및 실행 이력을 자동 기록한다.

비용 최적화 전략

과잉 프로비저닝을 방지하기 위해 오픈소스 CLI인 HealthOmics Run Analyzer를 활용한다. Run Status Change 이벤트를 트리거로 ECS Fargate에서 분석 작업을 수행하고, 산출된 CPU/메모리 권장치를 WDL runtime에 반영하는 right-sizing 사이클을 반복한다. 이를 통해 워크플로 버전 업데이트 시마다 정량 데이터 기반의 자원 최적화를 수행한다.