Azure-beli nagy teljesítményű feldolgozás (HPC) pénzügyi szolgáltatásokhoz

Rugalmas és intelligens kockázatmodellezési infrastruktúrával magabiztosan teljesítheti a jogszabályi követelményeket. Igény szerint terjesztheti ki kapacitását, és csak azért kell fizetnie, amit felhasznál.

Rácsokat helyezhet üzembe és kezelhet a kockázatelemzéshez és a rugalmas és rendkívül biztonságos jelentéskészítéshez, a teljes bekerülési költség (TCO) optimalizálása mellett.

Globális csapatoknak segíthet a hatékonyabb együttműködésben és a gyorsabb döntéshozásban azáltal, hogy valós időben kínál minőségi adatokat.

A HPC felhasználási helyzetei pénzügyi szolgáltatásokban

Kockázatkezelés

Gyorsan végrehajthatja a definiált modelleket és alkalmi kísérleteket az olyan elterjedt eszközökkel, mint az R és a Python. Egyszerűen integrálhat különböző forrásokból származó adatokat a kockázatjelentés konszolidálása és a kockázati számítások kapacitáskezelésének javítása érdekében az Azure óriási számítási erőforrásaival.

Jogszabályi beszámolók

Hatékonyan kezelheti a jogszabályi beszámolók teljesítését az egyes kereskedőállomásoktól származó tárolt adatokat összesítő és normalizáló nagy teljesítményű kockázati szimulációk futtatásával. Fundamental Review of the Trading Book (FRTB) következményfelméréséket végezhet a stratégiai döntések korai szakaszához szükséges információk megszerzéséhez, és a folyamatos FRTB-megfelelőség felügyeletéhez az Azure-ra épülő nagy teljesítményű Numerix FRTB felhőmegoldással.

Portfólió-optimalizálás

Portfóliója optimalizálása mellett vásárlói elvárásainak és kikötéseinek is megfelelhet az állandóan változó jogszabályi környezetben. A nagy optimalizálási problémákhoz másodpercek alatt mozgásba hozhatja a nagy memóriafelhasználású Azure HPC-fürtöket.

Értékpapírok díjszabása

Magabiztosan modellezheti az értékpapírok és más pénzügyi objektumok árait a választott numerikus módszerek használatával. Hozzájuthat ahhoz az infrastruktúrához, amely az olyan számításigényes feladatok futtatásához szükséges, mint az összetett díjszabási modellek, a teljesen párhuzamos Monte Carlo-szimulációk és a sztochasztikus differenciálegyenletek.

Hatékony szolgáltatott infrastruktúra (IaaS) a pénzügyi szolgáltatások számára

Hibrid kockázatelemzési megoldás létrehozása az Azure HPC-vel

Hybrid risk analysis architectureThis templated risk analysis solution uses Azure HPC compute and GPU virtual machines (VMs) to expand on-premises Tibco GridServer compute to Azure using Azure CycleCloud for auto-scaling integration. The job executes both on-premises and in the cloud by using Avere vFXT fast caching and native NFS access to market data available on-premises.1234566778

Hibrid kockázatelemzési architektúra

Áttekintés

Ez a sablont használó kockázatelemzési megoldás az Azure HPC-alapú számítást és GPU-t használó virtuális gépeket használja a helyszíni Tibco GridServer számítási feladatainak az Azure-ra való kiterjesztéséhez, és az Azure CycleCloudot használja az automatikus méretezés integrálásához. A feladat mind a helyszíni környezetben, mind a felhőben végre lesz hajtva az Avere vFXT gyors gyorsítótárazásával és a natív NFS-t használva a helyszíni értékesítési adatokhoz való hozzáféréshez.

Flow

  1. 1 Az üzemeltetési csapat az Azure CycleCloudot használja a kockázatelemzési rács konfigurálására és indítására az Azure-ban.
  2. 2 Az Azure CycleCloud vezényli a virtuális gépek létrehozását és a szoftverek konfigurálását a Tibco Gridserver-közvetítőkhöz és a HPCCA-hoz, a memórián belüli adat-gyorsítótárazáshoz és az Avere vFXT gyorsítótárához.
  3. 3 A Quant (azaz az ütemezett köteg) egy kockázatelemzési sablon munkafolyamatot küld a helyszíni Tibco GridServer-vezénylőhöz. A feladatszabályzatok és az aktuális helyszíni használat alapján a munkafolyamat az Azure-ba irányulhat a helyszíni gridkapacitás kiterjesztése érdekében.
  4. 4 A Tibco HPCCA észleli az egyes Tibco-közvetítőknél az üzenetsorok mélységének változásait, és az Azure CycleCloud automatikus méretezési API-jának használatával további Tibco-motorkapacitást kér. Az Azure CycleCloud ezt követően automatikusan elindítja a motorcsomópontokat a Virtual Machine Scale Setsben az Azure H sorozatú, HB sorozatú és HC sorozatú virtuális gépek használatával a költség és a teljesítmény optimalizálása érdekében, valamint az NC sorozatú virtuális gépekkel a kívánt GPU-kapacitás biztosítása érdekében.
  5. 5 Amint a motor virtuális gépei csatlakoznak az Azure-gridhez, a közvetítők elkezdik végrehajtani a feladatokat az új csomópontokra.
  6. 6 A kockázatfeladatok az NFS-hez csatlakoztatott Avere vFXT-n keresztül és/vagy a gyors memórián belüli gyorsítótár használatával kérnek le összetevőket a helyszíni tárolókból és Azure Blobtárolókból.
  7. 7 Amint az egyes feladatok végrehajtása befejeződik, az eredmények vissza lesznek küldve a beküldőnek vagy az illesztőprogramnak, az adatok pedig vissza lesznek írva szükség szerint vagy a memóriabeli gyorsítótárba, vagy az NFS-tárolóba az Avere vFXT-n keresztül. A gyorsítótárazott adatok vagy a helyszíni környezetben, vagy az Azure-beli blobtárolóban lesznek megtartva.
  8. 8 A feladatok várakozási sorának csökkenésével a Tibco HPCCA az Azure CycleCloud automatikus méretezési API-jának használatával csökkenti a számítási rács méretét a költségek csökkentése érdekében.

Ön is láthatja, milyen újításokat vezetnek be a pénzügyi szolgáltatók az Azure HPC-vel

"In more than 10 years of working in large-scale data analytics, I have seen over and over how bottlenecks can be addressed…. With the Microsoft technologies and cloud infrastructure supporting our environment, we can make our processes smoother, faster, and more sustainable."

Brian Cartwright, helyettes alelnök, MetLife
MetLife

A Milliman holisztikusan, a jövőbe tekintve kezeli a biztosítási pénzügyi modellezés és jelentéskészítés automatizálását és irányítását az életbiztosítási piac számára az Azure-ban kialakított forradalmian új felhőalapú rendszerrel.

Milliman

"There has been a major evolution over the past few years in how we support big computing at Towers Watson, and Microsoft plays a growing role in that support."

Andy Lingard, az általános biztosítási szoftverek fejlesztésének globális vezetője, Willis Towers Watson
Willis Towers Watson

"We would need to buy enough servers to cope with the need for 4,000 cores on a weekend—that's roughly 350 servers and a lot of datacenter space. Instead of leasing a big new datacenter, we put several thousand cores on an ongoing basis in Azure, which gives us the ability to scale almost instantaneously in case of a market event."

Robert Griffiths, igazgató, MUFG
MUFG

"Being in the public cloud allows us to expand and contract as needed as well as change the configuration of the infrastructure almost on demand. That allows us to iterate very quickly through different solutions and find the right fit for the business problem, or for the client, almost at no notice and respond to the client's demands on the spot."

Mikhail Dron, ügyvezető igazgató és alelnök, TD Securities
TD Bank Group

Közös munka az Azure HPC pénzügyi szolgáltatást nyújtó partnerével

Accenture
AON
Avanade, Inc
Core Logic
FIS
IBM
Milliman
Moody's Analytics
Murex
QRM
RMS Service Group
TIBCO
Willis Towers Watson

Ha készen áll, állítsa be ingyenes Azure-fiókját