お客様事例/ライフサイエンス

2023 年
Gilead ロゴ

Gilead の AWS への移行からイノベーションまでの道のり

世界をリードするバイオ医薬品企業である Gilead が、イノベーションと医薬品の商品化を加速するために AWS でデータメッシュアーキテクチャを構築した方法をご覧ください。

50 PB

クラウドで管理されているデータの量

70%

クラウドに移行されたデータセンターのフットプリントの割合

解き放たれた

運用モデルの変革

向上した

イノベーションを実現する機敏性

強化された

持続可能性と自動化されたコンプライアンス

概要

Gilead Sciences Inc. (Gilead) はデータインフラストラクチャを最新化し、クラウドイノベーションを利用して運用パフォーマンスを向上させたいと考えていました。何千もの仮想マシンがオンプレミスのデータセンターで何百もの規制されたアプリケーションを実行していることで、同社はガバナンスと機敏性のバランスを取るという課題に直面していました。「私たちは、ビジネスのステークホルダーがより迅速にイノベーションを起こし、より有効性の高い医薬品を発見できるように支援したいと思っていました」と Gilead の Chief Information Officer (CIO) である Marc Berson 氏は言います。同社はまた、大規模な設備投資を行わずに、災害発生時のデータ復旧とバックアップのための運用上の耐障害性を高めたいと考えていました。さらに、プロセスをより簡素化するために、GxP コンプライアンスを自動化したいと思っていました。

Gilead は Amazon Web Services (AWS) を優先クラウドプロバイダーに選び、重要なワークロードをデータセンターからクラウドに移行し始めました。AWS を選んだ理由は、そのイノベーション、共同イノベーションへの投資意欲、そして強い業界能力でした。Gilead は AWS を使用して、データメッシュアプローチで組織全体のデータへのアクセスとデータ分析を改善するエンタープライズデータソリューションを開発しました。

機会 | AWS を使用することで、50 PB のデータをホストおよび管理 

過去 35 年間、Gilead はバイオ医薬品イノベーションでの大胆な前進に力を注ぎ、HIV、ウイルス性肝炎、がんなどの疾患の研究に高い基準を設定してきました。同社は、データアクセスを簡素化および民主化するために、2020 年からワークロードの 70% を AWS に移行し始めました。

Gilead にとって、持続可能性とコスト効率も重要な検討事項でした。2020 年にインフラストラクチャを徹底的に見直した後、同社はデータシステムのカーボンフットプリントを削減するためにクラウド移行を加速することを決定しました。「データ分析をクラウドに移行したことで、データセンターの耐障害性を高めるために大規模な設備投資を行う必要がなくなりました」と Berson 氏は言います。「現在、私たちは AWS で 50 PB を超えるデータを管理しています」。

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AWS を選んだ主な理由は、その革新的な変革への情熱でした。AWS を使用することで、データメッシュアプローチで組織全体のデータへのアクセスと分析を改善するエンタープライズデータソリューションを開発しました”

Marc Berson 氏
Gilead Sciences Inc.、Chief Information Officer

ソリューション | AWS でのデータメッシュアーキテクチャの実装 

「2030 年までに 10 種類以上の革新的な治療法を患者に提供することを目指しており、社内外のイノベーションを拡大することを戦略的な優先事項としています」と Gilead の Head of Cloud, Data, and Analytics である Murali Vridhachalam 氏は言います。Gilead にとって、これらの戦略的な優先事項を達成するためには、信頼できるデータへのシームレスなアクセスが非常に重要でした。同社は、従来のモノリシックなデータ管理アプローチから脱却し、最新のエンジニアリングプラクティスと組織モデルを適用して迅速にインサイトを生み出し、変化しているビジネスニーズに対応する必要があることに気付きました。
 
Gilead は、機敏性の向上、インサイト生成の促進、投資利益率の向上を目的として、データメッシュアプローチを採用しました。簡素化されたユーザーインターフェイスにより、ビジネスユニットはカタログからデータ製品を検索し、その品質を検査し、フェデレーテッドクエリエンジンを通じてデータにアクセスすることが簡単にできるようになりました。一方、4 つのプラットフォーム API により、データプロデューサーがデータ製品をメッシュに登録する際のフリクションが減り、セルフサービスのインフラストラクチャが構築されました。これには、データカタログの一部としてスコアカードにデータ品質を記録するためのオブザーバビリティおよびデータ品質 API も含まれています。
 
基盤となるアーキテクチャには、いくつかの主要 AWS サービスを使用しています。Gilead は、業界随一のスケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスである Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用して、大規模にデータを保存および検索します。また、同社は Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) も使用します。Amazon RDS はマネージドサービスを集めたもので、クラウドでデータベースを簡単に設定、運用、スケールできるようにします。ただし、データの保存は課題の一部にすぎません。Gilead はデータからより迅速にインサイトを得るために、SQL を使ってデータウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたる構造化および半構造化データを分析する Amazon Redshift を採用しました。同社はまた、エンタープライズリソースプランニング変革の一環として SAP HANA on AWS を使用します。
 
現在、メッシュはカタログに何百ものデータ製品をホストしており、有用な説明、行レベルと列レベルのアクセス、ビジネス調整の横断線を提供しています。プラットフォームのデータスチュワードは、スコアカードを見ながら品質を管理しています。「現在、ビジネス、技術、オブザーバビリティのメタデータに加えて、サービスレベルの目標と品質もカタログに入っています」と Murali 氏は言います。「データメッシュプラットフォームでは、データの所有権を分散させています。データに関する情報がカタログにあるので、それを探すために内容領域専門家に尋ねる必要はありません」。
 
データメッシュ以外に、Gilead はデータサイロを解消し、創造的にイノベーションに取り組むためのソリューションをいくつか構築しました。これには、データ検索時間を 50% 以上短縮しながら検索結果の精度を向上させるエンタープライズセマンティクス検索アプリケーションの Morpheus が含まれます。別の例は、 AWS Data Exchange 上に構築された、転送速度が非常に速い Gilead のデータマーケットプレイスです。AWS Data Exchange は、クラウド内のサードパーティーデータの検索、サブスクライブ、使用を容易にします。「当社には 38 PB の観測データセットがあり、そのデータ転送に以前は 36 時間かかりました」と Murali 氏は言います。「今では 6 分間しかかかりません」。 最適化の新たな段階に入ってから 1 年間で、Gilead では、設備投資の回避、ソフトウェア資産の統合、サイクルタイムの改善、コンプライアンスの自動化など、運用および財務上の改善が見られました。

成果 | AWS を使用するデータ分析から得た価値 

クラウド変革の 3 年目に入り、Gilead は将来に向けて大きな計画を立てています。「AWS を選んだ主な理由は、その革新的な変革への情熱でした」と Berson 氏は言います。「臨床試験の実施方法の変革や、分子の発見方法を変えることについて話し合いました」。 AWS での新しいクラウド基盤を手に入れた同社は、命を救える治療をより迅速に提供できることに自信を持っています。

Gilead について

Gilead Sciences Inc. は、30 年以上にわたって医療の飛躍的進歩を追求し、達成してきたバイオ医薬品企業です。同社は HIV、ウイルス性肝炎、がんなどの生命にかかわる病気の予防と治療のための革新的な医薬品の開発に取り組んでいます。

利用している AWS のサービス

Amazon S3

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、業界随一のスケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスです。

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Amazon RDS

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) はマネージドサービスを集めたものであり、クラウド内でデータベースの設定、運用、およびスケールを簡単に行うことができるようにします。

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Amazon Redshift

Amazon Redshift は、SQL を使用して、データウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたる構造化および半構造化データを分析し、AWS が設計したハードウェアと機械学習を使用して、あらゆる規模で最高の料金パフォーマンスを実現します。

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SAP HANA on AWS

AWS と SAP は、AWS プラットフォームを認定し、それによってすべての規模の企業が AWS の SAP HANA インメモリコンピューティングプラットフォームの利点を理解できるよう、密に協力してきました。

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