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基于 AWS Step Functions 和 AWS Batch 服务构建宏基因分析工作负载
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原文中文，约5000字，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文介绍了在AWS上构建宏基因分析工作负载的方案，使用AWS Batch构建容器化的宏基因分析集群和自动化工作流，适用于大规模批量任务分析和自动化流程。方案部署使用CDK进行安装和配置，提供了完整的Workshop和参考文档。
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关键要点
- 本文介绍了在AWS上构建宏基因分析工作负载的方案。
- 方案使用AWS Batch构建容器化的宏基因分析集群和自动化工作流。
- 宏基因分析利用生物信息学技术研究微生物群落物种和功能。
- 宏基因分析的一般流程包括数据预处理、组装和基因预测、基因集合处理、物种注释和功能注释等步骤。
- 该方案适用于大规模批量任务分析和自动化流程。
- 大规模批量任务分析支持同时进行数千、数万任务的分析。
- 自动化流程通过AWS Step Functions + Batch构建，用户只需一次性启动流程。
- 方案使用AWS Batch、Amazon EC2、Amazon S3等多种AWS服务。
- 方案通过CDK进行安装部署，提供了详细的操作步骤和参考文档。
- 方案部署了Amazon SageMaker Notebook作为用户工作台，方便用户操作。
- 容器镜像根据业务流程分为4个，包含不同的软件。
- 方案提供了4个任务脚本，分别对应自动化流程中的4个步骤。
- 参考数据库需要下载并保存到Amazon S3上。
- 方案提供了完整的Workshop和参考文档，帮助客户构建自定义分析环境。
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