# 1 概述 很多医疗和生信行业的客户都在云上运行他们的基因分析任务，基因分析是一个典型的高性能计算（HPC）工作负载，其在运行时极度依赖算力，一个项目经常会需要用到几千核的 CPU 用于计算，所以性能和成本就成为了客户极为关注的因素，客户总是希望能获得最具性价比的服务，这意味着更好的性能和更低的成本。 相对于基于传统 x86 架构的处理器来说，Amazon 设计的基于 ARM 架构的 Amazon Graviton 处理器为 Amazon EC2 中运行的云工作负载提供了更佳的性价比。基于 Amazon Graviton2 的实例支持广泛的通用型、突发型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和加速计算型工作负载，包括应用程序服务器、微服务、高性能计算（HPC）、基于 CPU 的机器学习（ML）推理、视频编码、电子设计自动化、游戏、开源数据库和内存中的缓存等。由 Graviton2 处理器支持的 EC2 实例（M6g、C6g、R6g 和 T4g）在中国区已经上线一段时间，本文以土壤微生物宏基因测序为例，来演示如何利用 Amazon Batch 服务调用基于 Graviton2 处理器的实例用于基因分析，并且验证 Graviton2 相对于 x86 架构的处理器能够给用户带来的收益。 # 2 先决条件 您需要一个 Amazon 帐户来完成本演练，其它条件包括（本篇不再描述其具体使用方式）: ● **Amazon CLI v2** 安装和配置 https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/cli/latest/userguide/install-cliv2-linux.html?trk=cndc-detail ● 完成 VPC 的设置，包括公有子网、私有子网和 NAT 的配置等 ● 熟悉 EC2 服务的使用，熟悉 Amazon EFS、Amazon S3 等存储服务的使用 ● 熟悉 Batch 服务的使用，包括计算环境、任务队列、任务定义的配置 ● 熟悉生信软件（bwa、samtools、coverm）的安装配置 ● 熟悉容器的使用 # 3 整体架构 本文演示了一个基于 Amazon Batch 服务来进行任务调度的方案，Batch 是 Amazon 托管的一个批量计算服务，用户可以通过它运行任意规模的容器化工作负载，目前已经广泛应用于基因分析、药物研发等高性能计算的场景。本方案整体架构及用到的服务如下：  方案描述： ● Batch 批量计算任务调度，启动大量计算节点用于计算 ● S3 存储输入和输出数据 ● EFS 映射到容器中，用于存放运行脚本 ● Amazon DynamoDB 保存输入数据的信息及处理状态，运行脚本从中读取需要处理的文件列表并更新处理状态 ● Amazon ECR 作为容器镜像仓库 ● Amazon CloudWatch 监控性能指标及查看日志 ● 开源软件 goofys，挂载 S3 存储桶到容器中，简化 S3 上数据读取方式，优化 S3 到 EC2 的数据读取性能 ● 跳板机，用于操作云上资源 # 4 软件适配 把原先在 x86 架构下的工作负载迁移到 ARM 架构下，首先我们要在 ARM 架构下完成软件的适配。本次演示主要用到 bwa、samtools 和 coverm 三个软件，以下演示如何在 ARM 架构下完成对这些软件的编译并且构建容器镜像。 ## ▌EC2 启动一台 EC2 使用作为开发环境，AMI：Amazon Linux2，实例类型 t4g.medium (必须是 Graviton 机型)。若在中国区编译 coverm 碰到网络问题，可在 Global 区域启动该 EC2，做完容器镜像后直接推送回中国区的 ECR。 ## ▌安装 Docker ```js sudo yum update -y sudo amazon-linux-extras install docker -y sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker sudo usermod -a -G docker ec2-user ``` 左滑查看更多 登录 EC2 安装 Docker 后，退出，再重新登录以接受新的 Docker 组权限。 ## ▌Amazon CLI v2 ```js curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-aarch64.zip" -o "awscliv2.zip" unzip awscliv2.zip sudo ./aws/install ``` 左滑查看更多 配置好中国区 AK/SK ，为了后续推送容器镜像到国内 ECR。 ## ▌基础镜像 ```js docker pull centos ``` 创建一个目录用于保存后续构建容器镜像需要的文件。 ```js mkdir docker cd docker ``` ## ▌bwa ```js wget https://github.com/lh3/bwa/releases/download/v0.7.17/bwa-0.7.17.tar.bz2 wget https://gitlab.com/arm-hpc/packages/uploads/ca862a40906a0012de90ef7b3a98e49d/sse2neon.h ``` 左滑查看更多 ## ▌samtools ```js wget https://github.com/samtools/samtools/releases/download/1.15.1/samtools-1.15.1.tar.bz2 ``` 左滑查看更多 ## ▌coverm 起一个容器编译 coverm： ```js docker run --name coverm -v /home/ec2-user/docker:/data -itd centos ``` 左滑查看更多 进入容器： ```js docker exec -it coverm bash sed -i 's/mirrorlist/#mirrorlist/g' /etc/yum.repos.d/CentOS-* sed -i 's|#baseurl=http://mirror.centos.org|baseurl=http://vault.centos.org|g' /etc/yum.repos.d/CentOS-* yum install git gcc cmake3 -y curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh source $HOME/.cargo/env git clone https://github.com/wwood/CoverM cd CoverM cargo build --release ``` 左滑查看更多 复制可执行文件到外部存储： ```js cp target/release/coverm /data/coverm ``` 左滑查看更多 ## ▌goofys goofys 用于将 S3 存储桶映射到容器中，简化 S3 文件读取，将文件直接从 S3 读取到 EC2 内存，无需落盘，从而加快文件读取速率。 编译： ```js、yum install go git clone https://github.com/kahing/goofys.git cd goofys GOOS=linux GOARCH=arm64 go build ``` 左滑查看更多 复制可执行文件到外部存储： ```js cp goofys /data/goofys ``` 退出容器。 ```js exit ``` ## ▌镜像构建 确保 bwa-0.7.17.tar.bz2、samtools-1.15.1.tar.bz2、coverm、goofys、awscliv2.zip 和 sse2neon.h 已经保存到之前创建的 Docker 目录，编辑如下 Dockerfile： ```js FROM centos ADD bwa-0.7.17.tar.bz2 samtools-1.15.1.tar.bz2 coverm goofys awscliv2.zip sse2neon.h /opt/ WORKDIR /opt RUN \ sed -i 's/mirrorlist/#mirrorlist/g' /etc/yum.repos.d/CentOS-* && \ sed -i 's|#baseurl=http://mirror.centos.org|baseurl=http://vault.centos.org|g' /etc/yum.repos.d/CentOS-* && \ yum install unzip gcc-c++ make autoconf ncurses-devel bzip2 bzip2-devel xz-devel zlib-devel fuse fuse-devel -y && \ yum clean all && \ #awscli unzip awscliv2.zip && \ ./aws/install && \ rm -rf awscliv2.zip aws && \ #bwa cd bwa-0.7.17 && \ sed -i -e 's/<emmintrin.h>/"sse2neon.h"/' ksw.c && \ mv /opt/sse2neon.h . && \ make && \ cd .. && \ #samtools cd samtools-1.15.1 && \ autoheader && \ autoconf -Wno-syntax && \ ./configure && \ make && \ make install && \ cd .. && \ #coverm mkdir tools && \ mv coverm tools && \ #goofys mv goofys tools WORKDIR /data ENV PATH=$PATH:/opt/bwa-0.7.17:/opt/tools/ ``` 左滑查看更多 构建镜像： ```js docker build -t mapping-graviton . ``` 创建 ECR 镜像仓库 mapping-graviton 并查看推送命令推送镜像到该仓库。  # 5 云上环境设置 ## ▌S3 S3 存储桶包含3个目录：  source 目录存放输入序列，results 存放结果数据。  ref_data 目录存放参考基因组的索引库。  ## ▌DynamoDB 创建一张表用于保存 S3 上的输入序列信息，投递任务的脚本从表中读取需要处理的基因序列列表，循环投递任务。在任务运行的时候，根据不同的处理阶段，更新表中对应序列的状态值。 参照以下命令向表中插入数据： ```js aws ddb put reads_graviton '{sample: 'SRR11676645', r1: 'source/SRR11676645_1.fastq.gz', r2: 'source/SRR11676645_2.fastq.gz', status: '0'}' ``` 左滑查看更多  ## ▌EFS 创建一个 EFS 文件系统（fs-0a8685ad57ce63a3f），开发环境挂载 EFS 文件系统，在文件系统中创建 mapping 目录，保存 mapping.sh 到该目录下（放在容器外面主要是为了调试及修改方便，不用每次都重新构建镜像）。  ## ▌EC2 启动模板 修改根卷为 gp3，200G（根据实际需要调整大小），设备名称指定自定义值 /dev/xvda。  在测试阶段，若需要监控内存使用率，可在高级详细信息→用户数据，输入以下 CloudWatch Agent 配置。 在生产阶段，如果有大量任务运行，建议不要配置 CloudWatch Agent，因为有可能产生指标数量过多的费用。 ```js MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/mixed; boundary="==MYBOUNDARY==" --==MYBOUNDARY== Content-Type: text/x-shellscript; charset="us-ascii" #!/bin/bash yum install amazon-cloudwatch-agent -y cat << EOF > /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/config.json { "agent": { "metrics_collection_interval": 30, "run_as_user": "root" }, "metrics": { "append_dimensions": { "InstanceId": "\${aws:InstanceId}", "InstanceType": "\${aws:InstanceType}" }, "metrics_collected": { "mem": { "measurement": [ "mem_used_percent" ], "metrics_collection_interval": 30 }, "swap": { "measurement": [ "swap_used_percent" ], "metrics_collection_interval": 30 } } } } EOF /opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/amazon-cloudwatch-agent-ctl -a fetch-config -m ec2 -s -c file:/opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/bin/config.json --==MYBOUNDARY==-- ``` 左滑查看更多 ## ▌IAM 角色 Batch 需要的两个角色，附加合适的权限  ecsInstanceRoleBatchJobRole：  ## ▌计算环境 创建配置文件ce.json： subnets：配置了 NAT 网关路由的私有子网 securityGroupIds：默认安全组 id instanceTypes：使用的 r6g 实例类型 tags：EC2 标签 123456789012：换成您自己的12位 Amazon 账户 id ```js { "computeEnvironmentName": "env-mapping-graviton", "type": "MANAGED", "state": "ENABLED", "computeResources": { "type": "EC2", "allocationStrategy": "BEST_FIT", "minvCpus": 0, "maxvCpus": 2560, "desiredvCpus": 0, "instanceTypes": [ "r6g" ], "subnets": [ "subnet-03388bca5b37db2b9", "subnet-0fafc120e429ec25d" ], "securityGroupIds": [ "sg-0468dd9696811b7b8" ], "instanceRole": "arn:aws-cn:iam::123456789012:instance-profile/ecsInstanceRole", "tags": { "Name": "batch-mapping-graviton" }, "launchTemplate": { "launchTemplateName": "lt-batch-zju", "version": "9" } }, "serviceRole": "arn:aws-cn:iam::123456789012:role/aws-service-role/batch.amazonaws.com/AWSServiceRoleForBatch" } ``` 左滑查看更多 创建计算环境： ```js aws batch create-compute-environment --cli-input-json file://ce.json ``` 左滑查看更多 ## ▌任务队列 创建配置文件 jq.json: computeEnvironment：上一步创建的计算环境的 ARN ```js { "jobQueueName": "q-mapping-graviton", "state": "ENABLED", "priority": 1, "computeEnvironmentOrder": [ { "order": 1, "computeEnvironment": "arn:aws-cn:batch:cn-northwest-1:123456789012:compute-environment/env-mapping-graviton" } ] } ``` 左滑查看更多 创建任务队列 ```js aws batch create-job-queue --cli-input-json file://jq.json ``` 左滑查看更多 ## ▌任务定义 创建配置文件 jd.json： privileged: 容器中运行 goofys 需要开启特权模式，设为 true。 ```js { "jobDefinitionName": "jd-mapping-graviton", "type": "container", "parameters": { "r2": "source/SRR11676645_2.fastq.gz", "dbtable": "reads_graviton", "sample": "SRR11676645", "script": "mapping.sh", "r1": "source/SRR11676645_1.fastq.gz" }, "containerProperties": { "image": "123456789012.dkr.ecr.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn/mapping-graviton:latest", "command": [ "sh", "Ref::script", "Ref::sample", "Ref::r1", "Ref::r2", "Ref::dbtable" ], "jobRoleArn": "arn:aws-cn:iam::123456789012:role/BatchJobRole", "volumes": [ { "name": "efs", "efsVolumeConfiguration": { "fileSystemId": "fs-0a8685ad57ce63a3f", "rootDirectory": "mapping" } } ], "environment": [ { "name": "S3_MOUNT_POINT", "value": "/s3" } ], "mountPoints": [ { "containerPath": "/data", "sourceVolume": "efs" } ], "privileged": true, "resourceRequirements": [ { "value": "64", "type": "VCPU" }, { "value": "500000", "type": "MEMORY" } ] }, "platformCapabilities": [ "EC2" ] } ``` 左滑查看更多 注册任务定义： ```js aws batch register-job-definition --cli-input-json file://jd.json ``` 左滑查看更多 ## ▌任务脚本 mapping.sh 实际任务运行所调用的脚本（保存到 EFS 的 mapping 目录下）。 ```js sample=$1 r1=$2 r2=$3 dbtable=$4 echo 'sample: '$sample', r1: '$r1', r2: '$r2', dbtable: '$dbtable echo 'mount s3 bucket' mkdir -p $S3_MOUNT_POINT goofys --region cn-northwest-1 sun-test $S3_MOUNT_POINT base_dir=$S3_MOUNT_POINT ls -lh $base_dir echo 'job done set status to 1' aws dynamodb execute-statement --statement "UPDATE $dbtable SET status=1 WHERE sample='$sample'" echo 'bwa start' mkdir /result bwa mem -t 64 $base_dir/ref_data/derep_all.fa $base_dir/$r1 $base_dir/$r2 > /result/$sample.sam echo 'samtools start' samtools sort /result/$sample.sam -@ 64 -o /result/$sample.bam echo 'rm sample' rm /result/$sample.sam echo 'job done set status to 2' aws dynamodb execute-statement --statement "UPDATE $dbtable SET status=2 WHERE sample='$sample'" echo 'coverm filter start' coverm filter --min-read-percent-identity 0.95 --min-read-aligned-percent 0.75 -b /result/$sample.bam -o /result/${sample}_filter.bam -t 64 echo 'copy '${sample}_filter.bam' to s3' mkdir -p $base_dir/results/$dbtable cp /result/${sample}_filter.bam $base_dir/results/$dbtable/ echo 'job done set status to 3' aws dynamodb execute-statement --statement "UPDATE $dbtable SET status=3 WHERE sample='$sample'" echo 'rm result '$sample.bam' from local disk' rm /result/$sample.bam echo 'coverm contig start' coverm contig --trim-max 90 --trim-min 10 --min-read-aligned-percent 70 -t 64 --bam-files /result/${sample}_filter.bam > /result/${sample}_coverage.csv echo 'copy to s3' cp /result/${sample}_coverage.csv $base_dir/results/$dbtable echo 'job done set status to 4' aws dynamodb execute-statement --statement "UPDATE $dbtable SET status=4 WHERE sample='$sample'" echo 'rm result '${sample}_filter.bam' from local disk' rm /result/${sample}_filter.bam ``` 左滑查看更多 ## ▌run_mapping.sh 通过 run_mapping.sh 来读取数据库中序列信息并循环提交多个 Batch 任务，该脚本可在跳板机或本地执行。 ```js dbtable='reads_graviton' item=`aws ddb select $dbtable --filter 'status = 0' ` count=`echo $item | awk '{print $2}'` echo 'count: '$count if [ $count -eq 0 ] then echo 'end' break fi info=`echo $item | awk '{for(i=10;i<=NF;i=i+9){print $i}}'` fastq_1=`echo $item | awk '{for(i=6;i<=NF;i=i+9){print $i}}'` fastq_2=`echo $item | awk '{for(i=8;i<=NF;i=i+9){print $i}}'` for ((i=1;i<=$count;i++)) do sample=`echo $info|awk '{print $'$i'}'` echo 'sample= '$sample r1=`echo $fastq_1|awk '{print $'$i'}'` echo 'r1= '$r1 r2=`echo $fastq_2|awk '{print $'$i'}'` echo 'r2= '$r2 jobname=${dbtable}_${sample%.*} echo 'jobnane= '$jobname aws batch submit-job --job-name $jobname --job-queue q-mapping-graviton --job-definition jd-mapping-graviton:1 --parameters script=mapping.sh,sample=$sample,r1=$r1,r2=$r2,dbtable=$dbtable done ``` 左滑查看更多 ## ▌测试 按照类似的方法再创建一套基于 x86 架构的 Batch 计算环境、任务队列、任务定义（不再赘述创建方法），相同的任务分别投递到 ARM 和 x86 环境，进行对比测试。 单个序列比对任务需要用到的内存为 300G+，故使用类型为 r6g.16xlarge 和 r5.16xlarge 的 EC2 实例进行对比测试, 测试结果如下： ## ▌CPU/MEM 监控-CloudWatch SRR11676645  SRR11676933  FDMS190655335  在计算阶段，r6g.16xlarge 和 r5.16xlarge 的资源利用率几乎一致，CPU 利用率都能到100%，内存利用率都为60%左右. ## ▌用时  r6g.16xlarge 相对 r5.16xlarge 所需时间大约减少16%左右。 ## ▌EC2 价格对比  r6g.16xlarge 相对 r5.16xlargeEC2 价格大约下降20%左右。 # 6 结论 基于 Batch 的任务调度，在计算任务完成之后，Batch 会自动终止不再运行任务的 EC2 实例，所以时间的节约也能带来 EC2 和 EBS 的成本节约。根据以上测试结果，在基因测序序列比对这个场景下，使用 ARM 架构的 Graviton 实例，相对于5代 x86 实例，能有： ● 16%左右时间节约 ● 16%左右 EBS 成本节约 ● 1 – (1-16%) x (1-20%) = 32.8%左右 EC2 成本节约 在这篇文章中，我们演示了如何基于 Graviton2 处理器所支持的 EC2 实例，在 Amazon 上使用 Batch 服务来运行基因测序的工作负载。并且根据测试的结果，使用 Graviton2 处理器用于基因测序的序列比对场景，能够很好的满足用户对于性能和成本的需求。只要您的工作负载所用的操作系统和软件能够适配 ARM 架构，在 Amazon 上就可以利用 Graviton 处理器高性价比的特点来达到降本增效的目的。 # 7 参考文档 Amazon Batch 用户指南： https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/batch/latest/userguide/what-is-batch.html?trk=cndc-detail 利用 Amazon Batch 来为容器化负载调用海量云端算力： https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/use-aws-batch-to-call-massive-cloud-computing-power-for-containerized-loads/?trk=cndc-detail A generalized approach to benchmarking genomics workloads in the cloud: Running the BWA read aligner on Graviton2： https://aws.amazon.com/cn/blogs/publicsector/generalized-approach-benchmarking-genomics-workloads-cloud-bwa-read-aligner-graviton2/?trk=cndc-detail ### 本篇作者  **孙亮** 亚马逊云科技解决方案架构师，硕士毕业于浙江大学计算机系。在加入亚马逊云科技之前，拥有多年软件行业开发经验。目前在 Public Sector 部门主要服务于生命科学和医疗健康相关的行业客户，致力于提供有关 HPC、容器、无服务器、数据安全等各类云计算解决方案的咨询与架构设计。  **刘光** 亚马逊云科技资深解决方案架构师，目前负责基于亚马逊云科技云计算方案架构的咨询和设计，同时致力于亚马逊云科技云服务在政企、教育和医疗行业客户的推广。在加入亚马逊云科技之前就职于 Citrix，具有多年企业虚拟化、VDI 架构设计和支持经验。