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蛋白结构预测工作台
此亚马逊云科技解决方案有何用途 ？
该解决方案提供端到端的蛋白结构预测服务，使用友好的图形化界面，用户可以通过简单的鼠标点击完成数据上传、提交作业以及结果可视化等任务，在云上轻松调用大规模的计算资源完成基于 AlphaFold 等软件的蛋白结构预测。方案同时提供了安全完善的用户认证和管理，并支持基于项目的计算费用统计，并支持自有定制算法的集成。
方案优势
应用场景
应用场景
蛋白结构预测工作台可以广泛应用于药物研发、生物制剂设计以及生命科学的基础研究任务。
例如在药物早研阶段，通过预测靶点蛋白或突变蛋白的构象，AlphaFold 等工具能加速靶点识别与先导化合物筛选，显著降低实验成本。
在精准医疗方面，可快速评估基因突变对蛋白结构与功能的影响，为罕见病和癌症诊疗提供支持。
应对客户的如下挑战
应对客户的如下挑战
在运行大规模 蛋白结构预测作业时，客户通常面临以下挑战：
计算资源调度
蛋白结构预测算法需要消耗大量并发的GPU计算资源，并高效访问TB级的存储数据，如何高效、灵活地调度并控制成本是重要挑战。
部署复杂性
部署 AlphaFold 及相关依赖流程复杂，对兼容性、软件版本管理以及容器化等要求高，特别是在大规模或分布式环境下尤为困难。
安全控制
在企业环境下，需要对相关数据和资源访问构建严格的权限控制和安全访问机制。
业务目标
业务目标
提升效率
计算资源调度
解决方案架构及说明
以下架构图展示了整个方案的部署架构。
1.Amazon CloudFront 和 Application Load Balancer 分发存储在 Amazon S3 存储桶中的前端静态文件。
2.Application Load Balancer 将请求转发到 Amazon ECS 进行处理。
3.Amazon IAM Identity Center 处理应用程序的身份验证和用户管理。
4.Amazon ECS 将应用程序数据和作业信息存储在 Amazon DynamoDB 中。
5.Amazon ECS 与 Amazon Batch 通信以管理计算任务。
6.Amazon ECR 提供 Docker 镜像，这些镜像由 Amazon Batch 拉取用于处理。
7.Amazon Batch 挂载并与 Amazon FSx 交互以进行计算和处理任务。
8.Amazon EventBridge 根据 Amazon Batch 的特定事件触发 Amazon Lambda 函数。
9.Amazon Lambda 在 Amazon DynamoDB 中更新作业信息和状态。
10.Amazon FSx 将预测结果存储在 Amazon S3 存储桶中。
11.Amazon Batch 下载处理作业所需的模型和数据集。
