[NDS뉴스레터] 유전체 연구, 이제 ‘분석’보다 ‘운영’이 중요해졌다

2026. 2. 12.

2026.02.13 No.53

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안녕하세요!

다음 주 설날 연휴를 앞두고, 다들 잘 지내고 계시나요? 😊

오늘은 최근 다녀온 유전체·오믹스 학회 현장에서, 연구자들이 가장 많이 던진 질문과 ‘운영/전환’ 관점의 핵심 포인트만 정리해 봤습니다.

📎 3줄 요약

1. 유전체·오믹스 연구 환경 변화: 분석 → 운영/확장

2. 현장 질문: “기존 파이프라인, 그대로 클라우드로 옮길 수 있나요?”

3. 포인트: ‘새로 만들기’보다 ‘그대로 옮기기’ 가 더 중요

현장에서 본 유전체·오믹스 연구 환경의 변화

저희는 지난 2월 4일부터 6일까지, 강원도 홍천 소노캄 비발디파크에서 열린

제22회 한국유전체학회 동계심포지엄 및 워크샵 현장에 다녀왔습니다.

마치 CES가 IT 트렌드의 포문을 여는 장인 것 마냥, 이번 행사는 유전체학의 연구 성과 발표를 넘어, 유전체·오믹스 연구 환경이 어디로 향하고 있는지를 체감할 수 있는 자리였습니다.

롱리드 시퀀싱, 싱글셀·공간 전사체, 멀티오믹스 통합 분석, AI 기반 해석까지—
행사 전반에서 반복적으로 등장한 질문은 하나였습니다.

“이렇게 커진 데이터를, 연구자는 어떻게 감당해야 할까?”

🔍 현장에서 느낀 핵심 키워드

이번 학회에서 특히 인상 깊었던 흐름은 다음과 같습니다.

데이터 규모의 급격한 증가
T2T, 구조 변이 분석, full-length RNA 분석 확산으로 데이터 볼륨 확대
멀티오믹스 분석의 일상화
Genomics를 넘어 Transcriptomics, Proteomics, Spatial 데이터까지 통합 분석
AI 활용의 현실화
모델보다 데이터를 어떻게 정제하고 연결하느냐가 더 중요해지는 단계

유전체 연구는 이제 ‘분석 기술 경쟁’보다는
분석을 지속 가능하게 운영할 수 있는 환경이 핵심이 되고 있음을 확인 할 수 있었습니다.

특히 현장에서는 “그럼 이걸 실제로 어떻게 옮기느냐”에 대한 질문이 가장 많이 나왔습니다.

🧑‍💻부스에서 나눈 현장 이야기

저희는 이번 행사에서 AWS와 공동 부스를 운영하며,
유전체·오믹스 연구자들이 실제로 겪고 있는 데이터 병목과 운영 부담을 어떻게 줄일 수 있는지를 중심으로 이야기를 나눴습니다.

특히 많은 연구자들이 공감했던 부분은,
“새로운 환경을 처음부터 다시 만드는 것”이 아니라
기존에 사용하던 분석 코드와 파이프라인을 최대한 유지한 채 클라우드로 옮기는 방법이었습니다.

이에 대해 엔디에스는 AWS HealthOmics 환경을 기반으로,
기존 분석 파이프라인을 고려한 클라우드 전환과 운영 지원 방향을 소개했습니다.

---> ‘AWS HealthOmics’에 대해 자세히 알아보기

운영 부스 사진

전환 이후까지 고려한 ‘운영’ 관점

엔디에스는 단발성 마이그레이션이 아니라,

기존 분석 파이프라인 구조를 고려한 전환 지원
Amazon Q를 활용한 HealthOmics(Nextflow) 연계 지원
전환 이후의 재현성, 확장성, 비용 관리까지 고려한 운영 관점

을 중심으로 연구 환경 전환을 지원하고 있다는 점을 공유했습니다.

현장에서 가장 많이 나왔던 ‘전환 방법’ 질문들(그리고 답변)은 아래 글에 더 자세히 정리했습니다.

KOGO 2026 현장 리포트 보러가기

KOGO 2026: AI로 바뀌는 유전체 분석

코딩 없이, 인프라 고민 없이 유전체 데이터를 분석하는 시대가 된 지금, 제22회 한국유전체학회 동계심포지엄에서 AWS가 발표한 AI 기반 유전체 분석의 프로덕션 레벨 현실을 헬스케어 전문 SA의 시선으로 짚어봅니다.

AWS S3 Lifecycle 규칙이 여러 개일 때, 실제 적용 기준은?

Amazon S3 Lifecycle는 비용 관리에 매우 유용한 기능이지만, 규칙이 여러 개 겹치는 순간부터 운영자가 헷갈리기 시작합니다. 이번 글에서는 “어떤 규칙이 실제로 적용되는지”를 동작 원칙과 예시 중심으로 정리했습니다.

* 위 이미지는 생성형AI를 이용해서 만든 이미지입니다.

◾ AI 수요 본격화…AWS·구글은 가속, MS는 숨 고르기

생성형 AI 수요가 본격적인 클라우드 사용량 증가로 이어지며 글로벌 빅3의 희비가 갈렸다. 아마존웹서비스는 지난해 4분기 매출이 전년 대비 24% 성장하며 13분기 만에 최고 성장률을 기록했고, 구글 클라우드는 매출이 48% 급증하며 ARR 700억 달러를 돌파했다. 반면 마이크로소프트 애저는 39% 성장했지만 전 분기 대비 성장률이 소폭 둔화되며 속도 조절 국면에 들어섰다. AI 학습·추론 수요가 실적을 견인했지만, 세 기업 모두 수천억 달러 규모의 인프라 투자를 예고하면서 향후 수익성 관리가 핵심 과제로 부상하고 있다.

◾ 생성형 AI 인프라 투자, 2026년 글로벌 IT 지출 성장을 이끈다

가트너는 2026년 전 세계 IT 지출이 전년 대비 10.8% 증가한 6조1500억 달러에 이를 것으로 전망하며, 생성형 AI 모델 지출이 80% 이상 성장하고 AI 인프라 투자가 핵심 성장 동력으로 작용하고 있다고 분석했다. 특히 데이터센터·서버 지출은 30% 이상 증가해 AI 워크로드에 최적화된 서버 투자가 하이퍼스케일 클라우드 사업자 수요를 견인하고 있다. 반면, 소프트웨어 지출은 여전히 두 자릿수 성장을 유지하지만 증가율은 소폭 둔화됐고, 디바이스 지출은 메모리 가격 상승으로 성장세가 제한될 전망이다. 전체적으로 AI 중심의 인프라 투자는 지속 확대되는 반면, 소비자 디바이스 시장은 비용 부담으로 속도 조절 국면에 접어들고 있다.

◾CSAP 재설계, 글로벌 CSP에 기회일까 새로운 장벽일까

현재 논의 중인 CSAP 재설계의 핵심은 공공 조달 필수 요건이던 인증을 민간 인증으로 전환하고, 국가망보안체계(N2SF) 중심으로 보안 검증을 이동할 가능성이다. 이 경우 AWS, Microsoft, Google Cloud 등 글로벌 CSP는 국제 표준 기반 통제를 활용해 공공 클라우드 진입 장벽 완화라는 기회를 얻을 수 있다. 반면, 국정원 주도의 안보 중심 체계가 강화되면 데이터 등급 해석에 따라 오히려 보안 요구 수준이 높아질 위험도 공존한다. 업계는 정부가 데이터 등급별 최소 통제 기준과 예외 규정을 명확히 하지 않을 경우, CSAP 개편이 불확실성을 키우고 글로벌 CSP의 공공 사업 안정성을 저해할 수 있다고 보고 있다.

◾클라우드 보안의 정답, ‘네이티브’를 넘어 분리 전략으로

클라우드 전환이 가속화되며 많은 기업이 CSP의 네이티브 보안 기능을 기본 선택으로 삼고 있지만, 클라우드 네이티브 보안만으로는 충분하지 않다는 지적이 커지고 있다. 인프라와 보안이 단일 벤더에 결합될 경우 장애가 발생하면 보안까지 동시에 무력화되는 ‘단일 장애점’ 리스크가 커지기 때문이다. 또한 업데이트·통제권이 제한돼 공급망 리스크와 멀티클라우드 전환의 걸림돌로 작용할 수 있다. 이에 따라 보안 영역을 인프라와 분리해 서드파티 WAF·암호화 솔루션을 활용하고, 보안 통제의 독립성과 멀티클라우드 복원력을 확보하는 전략이 현실적인 대안으로 떠오르고 있다.