Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # HealthOmics Läufe verwenden Nachdem Sie einen Workflow erstellt haben, können Sie Läufe mithilfe des Workflows starten. Wenn Sie einen Lauf starten, HealthOmics wird temporärer Ausführungsspeicher zugewiesen, den die Workflow-Engine während der Ausführung verwenden kann. Um die Datenisolierung und Sicherheit zu gewährleisten HealthOmics , wird der Speicher zu Beginn jedes Laufs bereitgestellt und am Ende des Laufs wird die Bereitstellung aufgehoben. HealthOmics stellt mehrere Kontingente für Workflow-Ausführungen und Aufgaben bereit. Die Standardwerte sind bewusst konservativ, um unerwartete Kostenüberschreitungen zu vermeiden. Sie können eine Erhöhung dieser Kontingente beantragen. Weitere Informationen finden Sie unter [HealthOmics Servicekontingenten](service-quotas.md). Wenn Sie einen Lauf starten, HealthOmics weist er dem Lauf eine Lauf-ID und eine Lauf-UUID zu. Läufe in einem Konto haben einen eindeutigen Lauf. IDs Der gelöschte Lauf wird jedoch HealthOmics wiederverwendet IDs, sodass ein Lauf und ein gelöschter Lauf dieselbe Lauf-ID haben können. Außerdem ist es selten, aber möglich, dass ein gemeinsam genutzter Workflow dieselbe Lauf-ID wie ein Lauf in Ihrem Konto hat. Dabei **run uuid** handelt es sich um eine GUID (Globally Unique Identifier), die Sie verwenden können, um Läufe zwischen Konten zu identifizieren oder um zwischen zwei Läufen in Ihrem Konto zu unterscheiden, die dieselbe Run-ID haben. **Anmerkung** Aus Gründen der Datenherkunft empfehlen wir, die **run uuid** zur eindeutigen Identifizierung von Läufen zu verwenden. Dies **run uuid** ist auch die beste Kennung, um eine Verbindung zu Ihrem internen Laborinformationsmanagementsystem (LIMs) oder Ihrem Probenverfolgungssystem herzustellen. Sie können [Kiro CLI](https://docs.aws.amazon.com/kiro/latest/userguide/what-is.html) verwenden, um Ihre Läufe zu optimieren und die Laufleistung zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Beispielaufforderungen für Kiro CLI](getting-started.md#omics-kiro-prompts) und im [HealthOmics Agentic Generative AI-Tutorial](https://github.com/aws-samples/aws-healthomics-tutorials/tree/main/generative-ai) unter. GitHub **Topics** + [Speichertypen in HealthOmics Workflows ausführen](workflows-run-types.md) + [Retentionsmodus für HealthOmics Läufe ausführen](run-retention.md) + [HealthOmics Eingaben ausführen](workflows-run-inputs.md) + [Lebenszyklus in einem HealthOmics Workflow ausführen](monitoring-runs.md) + [HealthOmics Ausgaben ausführen](workflows-run-outputs.md) + [Gründe für Fehler beim Ausführen](workflows-run-errors.md) + [Aufgabenlebenszyklus in einem HealthOmics Lauf](workflow-run-tasks.md) + [Führen Sie die Optimierung für einen privaten HealthOmics Workflow durch](workflows-run-optimize.md) + [Operationen ausführen in HealthOmics](run-operations.md)