클라우드 배포 모델은 시료 관리에서 복잡한 분석까지에 이르기까지 CDS 작업량 측면에서 그 가치를 입증해 왔습니다. 그러나 많은 실험실이 여러 가지 이유로 클라우드 여정을 시작하는 데 머뭇거리고 있습니다. 실험실은 과도한 규제 환경에서 운영됩니다. 데이터 무결성 문제를 고려해야 합니다. CDS를 클라우드 모델로 전환하면 워크플로에 일시적으로 중단이 발생할 수 있습니다.
이러한 모든 어려움은 극복할 수 있습니다. 극복하기 더 어려운 문제는 인간 본성에서 필수불가결한 부분인 관성입니다.
실험실 관리자들은 클라우드에서 CDS의 이점 때문에 관심을 갖지만, 목표에 도달할 때까지의 복잡성 때문에 압도되는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 CDS를 클라우드로 전환할 때의 이점을 간략하게 개괄하고 보다 자세한 정보로 연결되는 링크를 포함해 시작할 때의 고려 사항을 설명합니다.
이점: 이제 모든 측면에서 클라우드를 확인하세요
CDS용 클라우드의 이점을 평가할 때 모든 구성 요소의 이점을 고려해야 합니다. 예시:
- 실험실 기술자에게 클라우드 배포는 어디에서나 데이터와 도구에 더 빨리 더 쉽게 접근하는 것을 의미합니다. 또한 클라우드는 핵심 CDS 관련 프로세스의 자동화 또는 단순화에 도움이 될 수 있습니다. 데이터 용량은 간단한 웹 포털을 통해 관리할 수 있습니다
- IT에 있어 클라우드 배포는 CDS를 실행할 인프라 구입 및 유지 필요성이 사라짐을 의미합니다. 이를 통해 조직이 소비하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하게 됩니다. 실험실의 컴퓨팅 요구를 충족하고 관리하는 데 필요한 직원 수가 더 적기 때문에 비용이 절감되고 추가 IT 직원을 고용해야 할 필요성이 줄어듭니다
- 실험실 리더에게 클라우드 도입은 셀프서비스로 리소스에 접속하여 비용을 절감하고 팀 사기를 높이는 것을 의미합니다. 고급 분석, 간소화된 데이터 마이그레이션 등에 더욱 쉽게 액세스할 수 있습니다. 클라우드는 협력을 확대해, 지식 및 전문지식의 교류를 가능하게 합니다
- 비즈니스 관점에서 클라우드는 실험실의 디지털 전환 이니셔티브의 촉매 역할을 할 수 있습니다. 클라우드는 도약할 수 있는 특별한 기회를 제공하고 새로운 운영상의 효율성을 제공합니다
실현하기: 5가지 주요 고려 사항
클라우드가 CDS 작업량 측면에서 더 나은 옵션이라고 결정하면 약속을 현실로 구현하는 데 필요한 다음과 같은 예비 단계가 있습니다.
1. 목표를 정확하게 정의하세요. CDS에서 클라우드 모델로 전환할 때의 목표를 정확히 설정하는 것으로 시작하세요. 실험실 기술자, IT, 실험실 비즈니스 측면에서 원하는 결과는 무엇입니까? 성공을 어떻게 측정하시겠습니까? 비용 절감 및 생산성 향상을 추적하는 데 사용할 메트릭은 무엇이며, 실험실 기술자 간의 협력 및 직업 만족도에 미치는 영향처럼 무형의 항목을 측정하는 방법은 무엇입니까?
2. 옵션을 이해하세요. 클라우드 기술은 빠르게 진화하고 있으며, CDS 작업량 관리 및 배포에 대한 선택의 폭이 넓어지고 있습니다. SaaS(Software-as-a-Service) 및 IaaS(Infrastructure-as-a-Service)와 같은 기본 클라우드 서비스 모델과 공공 클라우드, 프라이빗 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 하이브리드 클라우드를 포함한 기본 제공 모델 모두를 이해하고 있는지 확인하세요. 자세한 정보는 백서, "실험실 인포매틱스의 클라우드 도입," 또는 e-Book "크로마토그래피가 클라우드에 적합합니까? Part 1"의 "CDS 및 클라우드 컴퓨팅" 및 "클라우드 아키텍처" 기사를 읽어보세요.
3. 규제 관련 부분에 미치는 영향을 신중하게 조사하세요. 규제 대상 실험실의 경우 GxP 규제가 클라우드에 미치는 영향 및 클라우드가 GxP 규제에 미치는 영향을 알아야 합니다. 그리고 규제 감사자가 위반 내용 작성을 시작하기 전에 미리 위반 내용을 알고 있어야 합니다!
주요 US, EU, OECD GLP, GMP 규제(5-8)는 클라우드가 널리 사용되기 전에 작성되었으므로 클라우드 컴퓨팅에 대한 명시적인 언급이 없습니다. 따라서 클라우드와 관련해 규제를 해석해야 합니다. 컴퓨터 시스템에 대한 EU GMP Annex 11과 같은 최신 규제를 살펴보고 클라우드 모델로의 전환 계획을 수립할 때 우수 실험실 운영기준(GLP), 임상시험 실시기준(GCP), 우수 의약품 제조 관리 기준(GMP)을 비롯해 모든 GxP 규제의 잠재적인 영향을 고려하세요. 자세한 내용은 해당 GxP 규제에 대한 e-Book "크로마토그래피가 클라우드에 적합합니까? Part 1"을 읽어보세요.
4. 데이터 무결성 관련 숙제를 미리 하세요 CDS를 클라우드 모델로 전환하면 새로운 데이터 무결성 및 보안 문제가 발생할 수 있으므로 전환하기 전에 문제를 해결할 준비를 해야 합니다. 예를 들어, 공공 클라우드로 및 그로부터 데이터를 마이그레이션한다면 데이터는 실험실의 직접 통제권 밖에 위치하게 되며, 공공 클라우드의 "공유된 책임" 보안 모델은 실험실의 데이터 및 애플리케이션 보호가 클라우드 서비스 공급업체가 아닌 여전히 실험실의 주된 책임 하에 놓이게 된다는 의미입니다.
그러나 클라우드는 기존 데이터 무결성 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공할 수도 있습니다. 예를 들어, 멀티 클라우드 서비스를 사용하면 실험실에서 거대한 데이터 집합 및 사용자군에서 데이터 무결성을 테스트해 잠재적인 문제 또는 보안 위반 위험을 식별할 수 있습니다. 게다가 많은 고급 데이터 무결성 및 데이터 손실 방지 기술은 기존의 보안 기술에서 감지조차 어려웠던 고급 공격의 무효화에 매우 효과적임을 증명하였습니다. 자세한 내용은 웹 페이지 "OpenLab 클라우드 배포에 대한 지침"을 방문하세요.
5. 협력에 기반한 전환을 위해 IT와 파트너가 되세요. 궁극적으로 CDS에서 클라우드 모델로 전환할 때 IT가 어려운 일을 담당합니다. 실험실 관리자가 단순하게 "자기 일만 끝내고 나머지는 넘길만한" 작업이 아닙니다. 전환의 모든 측면에서 IT와 긴밀하게 협력하면 모두 이해 관계자의 결과를 촉진하고 확장할 수 있습니다.
자신감을 가지고 전진하세요.
CDS용 클라우드 기반 모델로의 전환을 통해 데이터 무결성을 훼손하지 않고 많은 실험실 프로세스를 개선할 수 있습니다. 그러나 이 여정을 시작하기 전에 배워야 할 것이 많습니다. 아래 자료를 활용해 클라우드 모델로의 전환 방법과 이유 모두에 대한 이해를 높이고 OpenLab CDS 클라우드 옵션의 이점을 이해해 보세요.
