Exploring AWS HealthOmics

클라우드 분석 플랫폼에 대해 궁금해하실 수 있는 분들을 위하여 AWS HealthOmics 서비스를 소개합니다.

목차

1. What is AWS HealthOmics?
2. Why AWS HealthOmics?
3. Features – AWS HealthOmics
4. Pricing – AWS HealthOmics
5. Closing

1. What is AWS HealthOmics?

AWS HealthOmics는 헬스케어&생명과학 연구자들을 위한 대규모 바이오 데이터를 분석할 수 있는 완전 관리형 클라우드 서비스입니다.

쉽게 말씀드리자면, 인간또는 생물의 DNA, RNA와 같은 오믹스(Omics) 데이터를 안전하게 저장하고, 대용량 바이오 데이터를 초고속으로 분석, 분석 엔진을 실행 할 수 있도록 AWS가 맞춤형으로 만든 서비스입니다.

2022년 최초 글로벌 출시 이후, 2025년 9월 4일 서울 리전에 정식 출시되어 AWS HealthOmics의 Private Workflows기능이 정식으로 제공됩니다!(LINK)
이를 통해 국내 생명과학 및 헬스케어 기업, 연구기관이 차세대 염기서열 분석(*NGS, Next Generation Sequencing) 등 대규모 바이오 파이프라인을 국내 데이터 센터 인프라 위에서 직접 실행 할 수 있게 되었습니다.

*NGS : 차세대 염기서열 분석으로 수백만 개의 DNA, RNA 조각을 동시에 빠른 속도로 읽어내는 첨단 유전체 분석 기술로 주요 활용분야는 아래와 같습니다.

• 암 정밀 의료 : 암 유발 유전자 돌연변이를 찾아내고, 맞춤형 표적치료제나 면역항암제 효과를 예측합니다.
• 희귀 질환 진단 : 원인 미상의 유전 질환이나 희귀 질환의 원인 유전자 변이를 찾아냅니다.
• 기타 연구 : 신종 감염병 바이러스 염기 서열 분석(Ex. SARS-CoV-2)에 활발히 사용 되었고, 태아 기형아 선별검사(NIPT, Non-Invasive Prenantal Testing),
  개인 유전체 분석 (DTC, Direct To Consumer), 미생물 군집 분석 등에도 널리 쓰입니다.

서울 리전 기준 주요 특징으로는 아래와 같습니다.

• 국내 데이터 법적 규제 준수 : 의료 및 유전체 데이터는 국외 반출 규제(개인정보 보호법 및 의료법)가 까다로운데, 서울 리전 출시로 데이터에 대한 해외 이전 걱정없이 국내 인프라 안에서 안전하게 처리 및 보관이 가능하게 되었습니다.
• 분석 속도 향상 및 지연 시간 단축 : 국내 연구진 및 제약,바이오 기업이 데이터 업로드/다운로드 시 네트워크 지연을 대폭 줄여 대용량 시퀀싱 데이터를 더 빠르게 분석 할 수 있게 되었습니다.
• 프라이빗 워크플로 지원 : Nextflow, WDL 기반으로 자체적으로 작성한 파이프라인을 서울 리전에서 AWS 완전 관리형 컴퓨팅 인프라로 손쉽게 실행 및 확장이 가능해졌습니다.

주요 활용 분야도 아래와 같습니다.

• 국내 대형 병원/연구소 : 환자 맞춤형 정밀 의료 분석 시스템 구축
• 국내 바이오텍/제약사 : AI 및 대규모 데이터 기반 신약 후보 물질 발굴
• 유전체 분석 전문 기업 : 차세대 염기서열 분석(NGS, Next Generation Sequencing)

2. Why AWS HealthOmics?

유전체 데이터 분석에 일반적인 IT 인프라를 직접 구축해 사용하는 것 대신 AWS HealthOmics를 써야하는 이유에 대해 알아보겠습니다.

• 대용량 유전체 데이터 저장 비용의 파격적 절감
  • 전용 데이터 압축 기술 : 유전체 파일(FASTQ, BAM 등)은 용량이 매우 큽니다. HealthOmics의 전용 스토리지는 데이터를 표준 품질 보존 상태로 자동 압축 합니다.
    이미 Gzip으로 압축된 FASTQ.gz 파일이라도 HealthOmics 스토리지에 저장할 때 내부적으로 압축을 풀어 구조를 파악한 뒤, 유전체 전용 압축 기술로 한번 더 고도 압축을 진행하여 일반 S3 대비 저장 비용을 절감 할 수 있습니다.
  • 자동 티어링 : 데이터 엑세스 패턴에 따라 연구에 자주 쓰이지 않는 데이터(ex. RawData)를 저렴한 아카이브 상태로 자동 전환이 가능합니다.
• 생물정보학(Bioinformatics) 전용 파이프라인의 수월한 관리
  • 표준 언어 네이티브 지원 : Nextflow, WDL, CWL 등 바이오 연구자들이 주로 쓰는 워크플로 언어를 그대로 마이그레이션하여 실행 가능합니다.
  • 서버리스 형태의 자동 확장 : 분석 명령만 내리면 백엔드에서 컴퓨팅 자원(Omics 분석 전용 EC2 인스턴스)의 할당, 스케줄링, 실패 시 재시도, 사용 후 해제까지 완전히 자동으로 관리됩니다. 수백~수천 명의 데이터 분석 작업이 동시에 진행되더라도 인프라 걱정을 하지 않으셔도 됩니다.
• 엄격한 의료 규제 준수 및 보안성 제공
  • HIPAA 적격 및 데이터 추적성 제공 : 바이오 데이터는 데이터의 출처와 변경 이력 추적이 필수입니다. HealthOmics는 어떤 파이프라인과 버전, 파라미터로 결과가 나왔는지 세세하게 기록하고 보존합니다.
  • 국내 법적 규제 대응 : 서울 리전을 활용할 경우, 의료 데이터의 해외 반출 문제나 개인정보 보호법 준수 이슈를 깔끔하게 해결할 수 있습니다.
• 즉시 분석 가능한 데이터 변환
  • SQL 기반 탐색 지원 : .vcf 파일 같은 변이 정보가 저장된 데이터를 AWS Athena, Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에서 바로 쿼리할 수 있는 형태로도 변환이 가능합니다. 연구자는 이 데이터를 활용하여 통계 분석이나, AI 모델 학습에 활용 할 수 있습니다.

한줄 요약 :

바이오 데이터 분석의 고질적인 3대 장벽 해결(비용, 복잡성, 보안) 가능!

3. Features – AWS HealthOmics

★New Features

VPC 연동 가능 추가가 2026년 3월 30일에 신규로 출시 되었습니다.(LINK)

• VPC 연동 기능 : 보안 구역 내에서 Workflows를 실행하거나, 외부/타 리전 S3 데이터에 접근하기 위한 VPC 설정(Subnet, Security Group 등)이 가능해졌습니다.
• 통합 설정 관리 : Workflows를 시작할 때 매번 네트워크 설정이나, Private Container Repository(ECR) 연결, Git 저장소 정보를 지정할 필요 없이, 사전 정의된
  설정을 선택하여 간편하게 Workflows를 실행 할 수 있도록 지원합니다.

★Core Features

• Private Workflows 등록 : Nextflow, WDL, CWL Workflows 언어를 지원합니다.
  
• Workflows 실행 : 등록된 Workflows를 실행 할 수 있습니다.
  ※ 등록된 Workflows의 ID는 무작위로 부여됩니다.
  
  
  Workflows 언어 내부에 작성 된 Task에 대한 진행 상황 모니터링 및 확인이 가능합니다.
  

이 처럼, AWS HealthOmics는 Workflows 생성 & 실행을 할 수 있으며, 간편한 사용이 가능합니다.

4. Pricing – AWS HealthOmics

Pricing

AWS HealthOmics는 AWS Free Tier가 적용됩니다.
AWS Free Tier 정책은 서울 리전을 포함해 HealthOmics가 제공되는 전 세계 모든 일반 리전에 동일하게 적용됩니다.

2025년 7월 15일부터 신규 AWS 고객은 최대 $200의 AWS Free Tier 크레딧을 받게 되며, 이 크레딧은 HealthOmics를 비롯한 적격 AWS 서비스에 적용 할 수 있습니다.
모든 Free Tier 크레딧은 계정 생성일로부터 12개월 이내에 사용해야 합니다.

AWS HealthOmics의 Free Tier 정책은 신규 AWS 계정 생성 고객에게 가입 시점 부터 최초 2개월 간 제공되며, Private Workflows 실행을 무료로 시작할 수 있습니다.

• Workflows 실행
  • omics.m.xlarge 인스턴스(또는 동급 컴퓨팅 자원) 최대 275시간
    • omics.m.xlarge : 4 vCPU & 16GiB RAM
  • 실행 스토리지 (Run Storage) : 49,000 GB-시간

Actual billing example

이제 실제 과금 기준을 알아보도록 하겠습니다.

• omics.m.xlarge 기준으로 시간당 USD $0.2927로 비용 합리적으로 사용이 가능합니다.(※현재 시점 서울 리전 기준)
  
  
• GPU 서버 활용 시에 대한 과금도 비용 합리적으로 사용 가능합니다.(※현재 시점 서울 리전 기준)
  지원 가능 GPU : g6(L4), g6e(L40S), g5(A10G), g4dn(T4)
  
  
• 실제 과금 예시 (※Workflow, Output 크기 마다 다를 수 있음)
  
  실제 Workflows를 실행하였으며, 총 실행 시간은 18분 45초가 소요되었습니다.
  
  해당 Workflow에 구성된 Task는 26개이며, 각 Task별로 실행된 시간에 대해서도 확인이 가능합니다.
  
  ※ 실행 시간 및 대략 적인 비용 계산 (총 26개 Task)
  [그룹 A] : 2 vCPU / 6GiB (omics.m.large 할당 예상, 단가 – $0.000036/sec)
  합계 : 실행 시간 407초, 약 $0.0147
  
  [그룹 B] : 6 vCPU / 36GiB (omics.m.4xlarge 할당 예상, 단가 – $0.000288/sec)
  합계 : 실행 시간 161초, 약 $0.0144
  
  [그룹 C] : 12 vCPU / 72GiB (omics.m.8xlarge 할당 예상, 단가 – $0.000576/sec)
  합계 : 실행 시간 25초, 약 $.0.0144
  
• 예상 컴퓨팅 비용 정리
  • 컴퓨팅 인스턴스 비용 : 약 $0.0755 USD (한화 약 100원 안팎)
  • 실행 스토리지 비용 : Task가 모두 1분 미만으로 짧게 실행 되었으므로 $0.001 USD 미만 (동적 할당 스토리지 기준)
    
  • 예상 컴퓨팅 비용 : 약 $0.076 USD (한화 약 100원 안팎)
    (※ 위 계산은 온디맨드 단가 기준이며, 신규 계정 프리 티어가 적용되는 기간[최초 2개월간 275시간]일 경우 0원으로 청구됩니다.)

5. Closing

마치며, AWS HealthOmics 서비스에 대하여 설명 드렸고, 긴 글 읽어주셔서 감사드리며, 세줄 요약을 해보자면 아래와 같습니다.

💰비용 최적화 용이

🧬 Workflow 관리 용이

💾 대용량 유전체 데이터 보관 용이

AWS의 파트너사인 MegazoneCloud 소속으로 AWS Solutions Architect로 활동하며 작성한 내용입니다.

Written By. Hancheol Park