• スケーラビリティの問題 - 既存のクラウドサーバー設定では、増加するゲノム、臨床試験、研究データの処理に苦戦し、パフォーマンスのボトルネックにつながっていた
• 高い運用コスト - 大規模なデータセットを処理するためのクラウドインスタンスの維持とスケーリングに、多くの運用コストがかかっていた
• 複雑な管理 - クラウドサーバー・インスタンスの管理と設定には多大な労力と技術的専門知識が必要であり、中核となる研究活動からのリソースの転用につながっていた
• データ処理の遅延 - 大規模データセットの処理に多くの時間を要し、臨床試験、ゲノム、創薬、サプライチェーン、品質、在庫、MES、CSデータ、購買、製造、研究プロセスの分析に影響した

評価とプランニング

• ゲノム研究、臨床試験、創薬に特化した現在のEC2ベースのインフラとデータ処理ワークフローの徹底的な評価を実施
• ライフサイエンス分野におけるクライアントのデータ処理のニーズに特化した要件と制約を特定

環境のセットアップ

• ゲノミクス、臨床データ分析、バイオインフォマティクスにおけるクライアントのデータ処理要件に合わせたAmazon EMRクラスタを構成
• AWS Direct ConnectとAmazon VPCを使用して、クライアントのデータソースとEMR環境間のセキュアな接続を確立し、HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）やGDPR（一般データ保護規則）などの業界規制のコンプライアンスを徹底

データ移行

• 既存のデータセットをAmazon EC2からAmazon S3に移行し、Amazon EMRでの効率的なデータ処理を実現
• 継続的な臨床試験や研究活動において重要となる、移行中のデータの完全性とダウンタイムの最小化を徹底

最適化とテスト

• EMRクラスタ構成を最適化し、大規模ゲノムデータの処理と臨床試験分析におけるパフォーマンスとコスト効率を最大化
• 新しいセットアップのパフォーマンスと信頼性を検証する厳格なテストを実施し、研究プロトコルの正確性とコンプライアンスを確保

導入とモニタリング

• Amazon EMRにデータ処理ワークフローを導入し、ゲノムデータ、臨床試験結果、創薬データセットの合理的な分析を実現
• Amazon CloudWatchを使用してモニタリングとアラートメカニズムを実装し、円滑な運用と迅速な問題解決を徹底（これは研究の完全性とコンプライアンスの維持に不可欠）