Gegründet im Jahr 2015, Nonacus bietet qualitativ hochwertige, nicht-invasive Gentests für die Onkologie und die pränatale Gesundheitsversorgung an und stellt den Endnutzer an die Spitze der Innovation.
Herausforderung
Nonacus stieß bei der Cloud-Skalierung mit der Batch-Technologie von Microsoft Azure an Grenzen, was sich auf die Leistung der Genomsequenzierung auswirkte. Die Verarbeitung großer Mengen komplexer genomischer Daten erforderte Skalierbarkeit, Effizienz und präzise Ergebnisse. Die bestehende Infrastruktur konnte mit den wachsenden Rechenanforderungen nicht Schritt halten, was zu Ineffizienzen und höheren Kosten führte.
Das Unternehmen benötigte eine reibungslose Migration zu einer skalierbaren, kosteneffizienten Cloud-Architektur, ohne dass die kritischen wissenschaftlichen Arbeitsabläufe unterbrochen wurden.
Lösung
Firemind migrierte die genomischen Datenpipelines von Nonacus zu AWS und schuf eine sichere, skalierbare und kosteneffiziente Infrastruktur. Amazon S3 mit intelligentem Tiering optimierte die Speicherkosten bei gleichzeitigem schnellen Datenzugriff. Sichere IAM-Rollen, Verschlüsselungsrichtlinien und die Integration mit Nextflow Tower SaaS sorgten für die Einhaltung von Vorschriften und eine reibungslose Workflow-Kontinuität.
Die Lösung nutzte AWS Batch für die Ausführung umfangreicher Aufträge, ECS mit Fargate für die Container-Orchestrierung und Graviton3-Prozessoren für eine bis zu 25 % verbesserte Leistung. GitHub Actions automatisierte die Erstellung und Bereitstellung von benutzerdefinierten Docker-Images für Amazon ECR und ermöglichte so eine nahtlose Arbeitslastmigration ohne Funktionsverluste. Die gesamte Migration wurde in nur 25 Tagen abgeschlossen.
Genutzte Dienste
- AWS IAM
- Amazon ECR
- Amazon S3
- AWS ECS
Die Ergebnisse
- 25-Tage-Migration erfolgreich abgeschlossen
- Optimierte Rechenressourcen für schnellere Verarbeitung
- Maximierte Kosteneffizienz
- Vollständig skalierbare Architektur für zukünftiges Wachstum
