은행 및 자본 시장용 Azure

클라우드 규모로 고성능 모델링, 분석 및 데이터 관리 이용

금융 서비스를 위한 HPC 살펴보기

주문형 계산 리소스를 사용하여 엄청난 데이터 볼륨에 대해 복잡한 계산을 수행하세요. 클라우드 기반 HPC(고성능 컴퓨팅)를 사용하여 클라우드에서 대규모 병렬 및 배치 계산 작업을 실행하고 미래의 용량 요구 사항을 충족하며 평가 및 위험을 계산하는 데 필요한 시간을 현저히 줄이세요.

Azure의 HPC에 대한 자세한 정보

글로벌 요구 사항 충족

금융 및 자본 시장 업계에서 가장 광범위한 보안 및 규정 준수 인증 포트폴리오 중에서 선택하세요. Azure 데이터 센터의 물리적 보안부터 지속적인 위협 분석에 이르기까지 플랫폼의 모든 측면에 기본 제공되는 보안을 신뢰하세요.

Azure 보안, 개인 정보 보호, 투명성 및 준수에 대한 자세한 정보

속도와 규모 경험

적시에 적절한 리소스로 컴퓨팅 요구 사항을 충족하세요. 용량이 더 필요한 경우 온-프레미스 HPC 금융 서비스 워크로드를 클라우드로 확장하거나 모든 워크로드를 전적으로 Azure에서 실행하여 시장 우위를 확보하세요.

이미 알고 있는 도구 계속 사용

상용 데이터 커넥터 및 일정 예약 도구(예: TIBCO DataSynapse GridServerUniva Grid Engine)와 함께 Azure를 사용하거나, HPC 계산 클러스터 솔루션인 Microsoft HPC Pack과 함께 TorqueSLURM 같은 도구를 실행하도록 고유한 Windows 또는 Linux 클러스터를 확장하세요.

현재 워크로드 확장 또는 클라우드에서 배포

하이브리드 클라우드

온-프레미스 HPC 또는 그리드 컴퓨팅 솔루션을 하이브리드 솔루션으로 Azure로 확장하여 인프라 비용을 절감하세요. 기존 HPC 클러스터에서 용량을 늘리고 필요한 경우에만 리소스에 대한 비용을 지불하면 됩니다.

클라우드 네이티브

Windows 또는 Linux IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 가상 머신에서 클라우드 응용 프로그램을 배포하세요. 고유한 사용자 지정 이미지를 사용하고 원하는 작업 일정 예약 솔루션을 사용하여 HPC 워크로드를 실행하세요.

대규모로 위험 관리

Mitsubishi UJF는 온-프레미스 그리드에서 수백 대의 서버를 구입하는 대신 HPC Pack의 배포, 관리, 작업 일정 예약 및 모니터링 도구를 사용하여 일일 위험 계산을 Azure에 맡겼습니다. 직원 채용의 증가 없이 컴퓨팅 기능이 많이 증가한 이 회사는 서버 및 데이터 센터 공간에서 수백만 달러를 절감합니다.

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사례 연구 더 찾아보기

MUFG
"I can now manage 750 machines in Azure on weekdays and a thousand on weekends. Plus an extra 300 production machines on-prem. And that's all done by one person."

-Robert Griffiths, 이사

Axioma
"The Microsoft Cloud gives us infinite capacity to handle these large books spanning all the asset classes large financial institutions hold. Leveraging an evergreen cloud platform gives us agility in our development cycle and ultimately improves time to market. As a result, our solutions are able to innovate in sync with our client needs."

-Fabien Couderc, 엔터프라이즈 개발 책임자

더 자유롭게 혁신

Axioma는 Azure를 위험 계산 엔진으로 사용하여 자산 클래스에서 탄력적 엔터프라이즈급 위험 관리 시스템을 제공할 수 있었습니다. 이 변환으로 대규모 온-프레미스 데이터 센터 및 거대한 개발 및 운영 팀에 대한 회사의 종속성이 줄어들었으며, 자사 팀에서 인프라 용량 제약 조건과 무관하게 분석에서 혁신할 수 있었습니다.

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하이브리드 클라우드를 위한 설계

  1. Azure Data Factory를 사용하여 서로 다른 온-프레미스 데이터 원본의 금융 데이터를 Azure Storage 또는 Azure SQL Database에 수집하세요.
  2. Azure Data Factory를 사용하여 상용 데이터 원본에 연결하고 데이터를 Azure Storage에 수집하세요.
  3. HPC Pack 또는 고유한 그리드 컴퓨팅 솔루션을 사용하여 클라우드에서 클러스터를 완전히 배포하세요. Azure Marketplace의 증가하는 Windows 및 Linux 이미지 목록에서 가상 머신을 배포하세요.
  4. 계산 인프라를 관리하고 싶지 않은 경우 대규모 병렬 워크로드를 실행하기 위한 작업 일정 예약 서비스인 Azure Batch를 사용하세요.
  5. Azure HDInsight 또는 Azure IaaS 가상 머신에서 실행되는 Hadoop을 사용하여 클라우드 저장소에서 출력 데이터를 더 집계하세요.
  1. Azure Machine Learning을 사용하여 풍부한 예측 모델을 만들고 Azure Data Factory 데이터 통합 워크플로에서 운용하세요.
  2. 처리된 데이터를 Azure Data Factory를 사용하여 클라우드 기반 또는 온-프레미스 데이터 마트로 이동하고 Microsoft Power BI와 같은 온라인 솔루션이나 클라이언트 분석 및 시각화 도구를 사용하여 데이터를 소비하세요.
  3. Azure Active Directory와 페더레이션된 회사 계정 자격 증명을 사용해 인증하여 안전하게 보험 통계 및 정량적 분석 결과를 사용하세요.
  4. Azure Data Factory를 사용하여 단일 인터페이스에서 전체 데이터 파이프라인을 작성, 예약, 운용, 관리 및 모니터링하세요.
  5. Azure ExpressRoute를 사용하여 Azure 데이터 센터와 온-프레미스 클러스터 간 보안, 안정성 및 속도가 우수하고 대기 시간이 짧은 개인 연결을 만드세요.

Azure에서의 대규모 데이터 집합 처리에 대한 샘플 솔루션을 확인하세요.

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