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Category: Industries

MGI、Sentieon、AWS で強化するゲノムデータストレージとワークフロー

MGI、Sentieon、AWS の協業により、ゲノミクスラボは大規模なシーケンシングデータを効率的に管理・解析できます。ベルリンの MGI 欧州本社では、3 台の DNBSEQ-T7 シーケンサーが週あたり合計で最大 63 テラベース生成するゲノムデータを AWS HealthOmics Sequence Store に取り込み、Sentieon の DNAscope や TNseq を Ready2Run ワークフローまたはプライベートワークフローで実行します。Ready2Run の固定料金と自動リソース管理により、コストを予測しやすく、迅速で高精度な発見を実現します。

AWS HealthOmics ワークフローで PacBio 全ゲノムシーケンシングのバリアント解析パイプラインをベンチマークする

PacBio HiFi の全ゲノムシーケンシング (WGS) バリアント解析パイプラインを AWS HealthOmics 上に実装し、大規模運用に向けてベンチマークしました。DeepVariant を GPU (NVIDIA Tesla A10G / omics.g5.2xlarge) で実行すると、CPU 比 21.3 パーセントのコスト削減と 8.5 パーセントの高速化を達成。run_analyzer の推奨構成なら 19.15 ドルまで削減できる見込みです。

フロンティア AI による脅威変化への備え – 金融庁・日本銀行から金融機関等への要請と AWS サービスの活用

金融庁と日本銀行は 2026 年 5 月、「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」を金融機関等に要請しました。脆弱性の発見から攻撃までの期間が短縮され得るなか、重要システムの特定、パッチ適用の日常業務化、多層防御の強化などの 9 つの対応が求められています。本記事では、これらを AWS 上でどう進められるかを整理します。資産の把握と脆弱性のリスクベースの優先順位付け、責任共有モデルとマネージドサービスによる基盤パッチ運用の負担軽減、脅威インテリジェンスを組み込んだ多層防御、そして脆弱性の発見・検証・修復の工程を支える AI の活用まで、要請の各項目に沿って解説します。

KNFSD ファイルキャッシュのご紹介: NFS ストレージをクラウドに拡張

本記事では、KNFSD File Cache (KNFSD) の仕組みと、オンプレミスのファイラー、サードパーティ、Amazon FSx などの AWS サービスを問わず、NFS 準拠のストレージとどのように連携するかを説明します。また、単一の Terraform モジュールを使って本番環境向けのオートスケーリングクラスターをデプロイする方法も紹介します。このクラスターは、100 Gb 毎秒あたり時間 6 ドル未満で集約スループットを実現します。

Outpost VFX が ビジュアルエフェクト向けに AI モデルのトレーニングを AWS で加速した方法

本記事では、Outpost VFX が AWS インフラを活用してトレーニング速度を 8 倍に向上させ、顔置換ワークフローを刷新した方法、単一 GPU の限界を克服するために実装した技術アーキテクチャ、そして AWS マルチ GPU トレーニングで得られた具体的な成果について紹介します。

ISA/IEC 62443を踏まえたAWSでのOTとクラウドの接続設計

本記事では、製造業のお客様が OT をクラウドに接続する際に特に重要となるISA/IEC 62443 の様々な概念を、AWS サービスを使ってどのように実現するのかをご紹介します。お客様は、AWS サービスを活用した製造現場向けのクラウドアーキテクチャを構成することで、ISA/IEC 62443 に沿ったクラウド側のセキュリティ対策を実装できます。