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Crear un flujo de trabajo privado

Cree un flujo de trabajo mediante el HealthOmics consola, AWS comandos de la CLI o uno de los AWS SDKs.

Al crear un flujo de trabajo, HealthOmics asigna un identificador único universal (UUID) al flujo de trabajo. El UUID del flujo de trabajo es un identificador único global (GUID) que es único en todos los flujos de trabajo y las versiones del flujo de trabajo. Por motivos de procedencia de los datos, te recomendamos que utilices el UUID del flujo de trabajo para identificar de forma exclusiva los flujos de trabajo.

Si sus tareas de flujo de trabajo utilizan herramientas externas (ejecutables, bibliotecas o scripts), cree estas herramientas en una imagen de contenedor. Tienes las siguientes opciones para alojar la imagen del contenedor:

Al crear un flujo de trabajo, se proporciona una definición de flujo de trabajo que contiene información sobre el flujo de trabajo, las ejecuciones y las tareas. HealthOmics puede recuperar la definición del flujo de trabajo como un archivo.zip almacenado localmente o en un bucket de Amazon S3, o desde un depósito compatible Git-based repositorio.

Crear un flujo de trabajo mediante la consola

Crear un flujo de trabajo mediante la CLI

Si los archivos de flujo de trabajo y el archivo de plantilla de parámetros están en su máquina local, puede crear un flujo de trabajo mediante el siguiente comando de la CLI.

aws omics create-workflow  \
  --name "my_workflow"   \
  --definition-zip fileb://my-definition.zip \
  --parameter-template file://my-parameter-template.json 

El create-workflow la operación devuelve la siguiente respuesta:

{
  "arn": "arn:aws:omics:us-west-2:....",
  "id": "1234567",
  "status": "CREATING",
  "tags": {
      "resourceArn": "arn:aws:omics:us-west-2:...."
  },
  "uuid": "64c9a39e-8302-cc45-0262-2ea7116d854f"
}   

Parámetros opcionales para usar al crear un flujo de trabajo

Puede especificar cualquiera de los parámetros opcionales al crear un flujo de trabajo. Para obtener más información sobre la sintaxis, consulte CreateWorkflow en AWS HealthOmics Referencia de API.

Especifique la ubicación de Amazon S3 de la definición del flujo de trabajo

Si el archivo de definición del flujo de trabajo se encuentra en una carpeta de Amazon S3, especifique la ubicación mediante el definition-uri parámetro, como se muestra en el siguiente ejemplo. Si su cuenta no es propietaria del bucket de Amazon S3, indique el del propietario Cuenta de AWS IDENTIFICACIÓN.

aws omics create-workflow  \
  --name Test  \
  --definition-uri s3://omics-bucket/workflow-definition/  \
  --owner-id  123456789012 
    ... 

Utilice la definición de flujo de trabajo de un Git-based repositorio

Para usar la definición de flujo de trabajo de un sitio compatible Git-based repositorio, utilice el definition-repository parámetro de su solicitud. No proporciones ningún otro definition parámetro, ya que una solicitud falla si incluye más de una fuente de entrada.

El definition-respository el parámetro contiene los siguientes campos:

Cuando especificas la definición del flujo de trabajo desde un Git-based repositorio, utilice parameter-template-path para especificar el archivo de plantilla de parámetros. Si no proporciona este parámetro, HealthOmics crea el flujo de trabajo sin una plantilla de parámetros.

El siguiente ejemplo muestra los parámetros relacionados con el contenido de un Git-based repositorio privado:

aws omics create-workflow \
    --name custom-variant \
    --description "Custom variant calling pipeline" \
    --engine "WDL" \
    --definition-repository '{
            "connectionArn": "arn:aws:codeconnections:us-east-1:123456789012:connection/abcd1234-5678-90ab-cdef-1234567890ab",
            "fullRepositoryId": "myorg/my-genomics-workflows",
            "sourceReference": {
                "type": "BRANCH",            
                "value": "main"        
            },        
            "excludeFilePatterns": ["tests/**", "*.log"]   
      }' \
    --main "workflows/variant-calling/main.wdl" \
    --parameter-template-path "parameters/variant-calling-params.json" \
    --readme-path "docs/variant-calling-README.md" \
    --storage-type "DYNAMIC" \       

Para ver más ejemplos, consulta la entrada del blog ¿Cómo crear una AWS HealthOmics Flujos de trabajo a partir del contenido de Git.

Especifique un archivo Readme

Puede especificar la ubicación del archivo README mediante uno de los siguientes parámetros:

Utilice readme-path solo en combinación con repositorio de definiciones. Si no especificas ningún parámetro README, HealthOmics importa el nivel raíz README.md archivo en el repositorio (si existe).

Los siguientes ejemplos muestran cómo especificar la ubicación del archivo README mediante readme-path y readme-uri.

# Using README from repository
aws omics create-workflow \
    --name "documented-workflow" \
    --definition-repository '...' \
    --readme-path "docs/workflow-guide.md"

# Using README from S3
aws omics create-workflow \
    --name "s3-readme-workflow" \
    --definition-repository '...' \
    --readme-uri "s3://my-bucket/workflow-docs/readme.md"

Para obtener más información, consulte HealthOmics Archivos README de flujo de trabajo.

Especifique el main archivo de definición

Si va a incluir varios archivos de definición de flujo de trabajo, utilice main parámetro para especificar el archivo de definición principal para su flujo de trabajo.

aws omics create-workflow  \
  --name Test  \
  --main multi_workflow/workflow2.wdl  \
    ... 

Especifique el tipo de almacenamiento de ejecución

Puede especificar el tipo de almacenamiento en ejecución predeterminado (DINÁMICO o ESTÁTICO) y la capacidad de almacenamiento en ejecución (necesaria para el almacenamiento estático). Para obtener más información sobre los tipos de almacenamiento en ejecución, consulte Ejecute tipos de almacenamiento en HealthOmics flujos de trabajo.

aws omics create-workflow  \
  --name my_workflow   \
  --definition-zip fileb://my-definition.zip \
  --parameter-template file://my-parameter-template.json   \
  --storage-type 'STATIC'  \
  --storage-capacity 1200  \

Especifique la configuración de la GPU

Usa el parámetro accelerators para crear un flujo de trabajo que se ejecute en una instancia de procesamiento acelerado. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo usar el accelerators parámetro. La configuración de la GPU se especifica en la definición del flujo de trabajo. Consulte Accelerated-computing instancias.

aws omics create-workflow --name workflow name \
   --definition-uri s3://amzn-s3-demo-bucket1/GPUWorkflow.zip \
   --accelerators GPU  

Configure los parámetros de mapeo de la caché de extracción

Si utiliza la función de mapeo de caché mediante extracción de Amazon ECR, puede anular las asignaciones predeterminadas. HealthOmics admite registros de contenedores de terceros, como Amazon ECR Public, Kubernetes Container Image Registry, Quay, Docker Hub y Microsoft Azure Container Registry, GitHub Registro de contenedores y GitLab Registro de contenedores. Para obtener más información sobre los parámetros de configuración del contenedor, consulte Imágenes de contenedor para flujos de trabajo privados.

En el siguiente ejemplo, archivo mappings.json contiene este contenido:

{
    "registryMappings": [
        {
            "upstreamRegistryUrl": "registry-1.docker.io",
            "ecrRepositoryPrefix": "docker-hub"
        },
        {
            "upstreamRegistryUrl": "quay.io",
            "ecrRepositoryPrefix": "quay",
            "ecrAccountId": "111122223333"
        },
        {

            "upstreamRegistryUrl": "public.ecr.aws",
            "ecrRepositoryPrefix": "ecr-public"
        }
    ],
    "imageMappings": [{
            "sourceImage": "docker.io/library/ubuntu:latest",
            "destinationImage": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/healthomics-docker-2/custom/ubuntu:latest"
        },
        {
            "sourceImage": "nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter",
            "destinationImage": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/healthomics-nvidia/k8s/dcgm-exporter"
        }
    ]
}       

Especifique los parámetros de mapeo en el comando create-workflow:

aws omics create-workflow  \
     ...
--container-registry-map file://mappings.json
    ... 

También puede especificar la ubicación en S3 del archivo de parámetros de mapeo:

aws omics create-workflow  \
     ...
--container-registry-map-uri s3://amzn-s3-demo-bucket1/test.zip
    ... 

Configure los parámetros de mapeo de la caché que no son de extracción

Si utilizas imágenes de contenedor de registros que no admiten la extracción en caché, agrega credentialArn a cada mapeo de un registro que HealthOmics copia del ARN secreto completo y lo usa. Para obtener más información, consulte Uso de registros de terceros no compatibles con la caché de extracción.

En el siguiente ejemplo, archivo mappings.json contiene este contenido:

{
    "registryMappings": [
        {
            "upstreamRegistryUrl": "community.wave.seqera.io",
            "ecrRepositoryPrefix": "wave-seqera",
            "credentialArn": "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:111122223333:secret:omics-registry/seqera-EXAMPLE"
        },
        {
            "upstreamRegistryUrl": "nvcr.io",
            "ecrRepositoryPrefix": "nvidia-ngc",
            "credentialArn": "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:111122223333:secret:omics-registry/nvidia-ngc-EXAMPLE"
        }
    ]
}

Especifique los parámetros de mapeo en el comando create-workflow:

aws omics create-workflow \
     ...
--container-registry-map file://mappings.json
    ...

También puede proporcionar el mapa de registro en línea. El siguiente ejemplo crea un flujo de trabajo con un mapa de registro en línea para Seqera Containers:

aws omics create-workflow \
  --name my-workflow \
  --engine NEXTFLOW \
  --definition-uri s3://amzn-s3-demo-bucket1/my-definition.zip \
  --container-registry-map '{
    "registryMappings": [
      {
        "upstreamRegistryUrl": "community.wave.seqera.io",
        "ecrRepositoryPrefix": "wave-seqera",
        "credentialArn": "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:111122223333:secret:omics-registry/seqera-EXAMPLE"
      }
    ]
  }'

Crear un flujo de trabajo mediante un SDK

Puede crear un flujo de trabajo con uno de los SDK. El siguiente ejemplo muestra cómo crear un flujo de trabajo con el SDK de Python

import boto3

omics = boto3.client('omics')

with open('definition.zip', 'rb') as f:
   definition = f.read()

response = omics.create_workflow(
   name='my_workflow',
   definitionZip=definition,
   parameterTemplate={ ... }
)