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HPC 风险分析模板

Azure Blob 存储
Azure CycleCloud
Azure 虚拟机

解决方案构想

本文是一种解决方案构想。 如果你希望我们在内容中扩充更多信息,例如潜在用例、备用服务、实现注意事项或定价指南,请通过提供 GitHub 反馈来告知我们。

此模板化风险分析解决方案使用 Azure HPC 计算和 GPU 虚拟机 (VM) 通过 Azure CycleCloud 将本地 TIBCO GridServer 计算扩展到 Azure,以实现自动缩放集成。 该作业通过 Avere vFXT 快速缓存以及对本地提供的市场数据的本机 NFS 访问,在本地和云中执行。

体系结构

显示风险分析解决方案流程图的示意图。

下载此体系结构的 Visio 文件

数据流

  1. 运营团队使用 Azure CycleCloud 在 Azure 中配置和启动风险分析网格。
  2. Azure CycleCloud 为 TIBCO GridServer 代理和 HPCCA、内存中数据缓存以及 Avere vFXT 缓存协调 VM 创建与软件配置。
  3. Quant(或计划的批处理)向本地 TIBCO GridServer 定向器提交风险分析模板工作流。 根据作业策略和当前的本地使用情况,允许工作流突发到 Azure 以扩展本地网格容量。
  4. TIBCO HPCCA 检测每个 TIBCO 代理的队列深度变化,并使用 Azure CycleCloud 自动缩放 API 请求额外的 TIBCO 引擎容量。 然后,Azure CycleCloud 使用 Azure H 系列、HB 系列和 HC 系列 VM 自动启动虚拟机规模集中的引擎节点以优化成本和性能,并根据需要使用 NC 系列 VM 来提供 GPU 容量。
  5. 引擎 VM 加入 Azure 网格后,代理会立即开始向新节点执行任务。
  6. 风险作业根据需要从 NFS 装载的 Avere vFXT 拉取本地和 Azure Blob 存储中的项目,和/或通过快速内存中缓存拉取这些项目。
  7. 每个任务完成时,结果将返回到提交方或驱动程序,数据将根据需要写回到内存中缓存,或通过 Avere vFXT 写回到 NFS 存储。 缓存的数据保存在本地或 Azure Blob 存储中。
  8. 任务队列清空时,TIBCO HPCCA 将使用 Azure CycleCloud 自动缩放 API 来收缩计算网格并降低成本。

组件

  • N 系列虚拟机:N 系列虚拟机非常适合计算和图形密集的工作负载,帮助客户通过高端远程可视化、深度学习和预测分析等方案来加速创新。
  • H 系列虚拟机:H 系列是专为处理财务风险建模、地震和水库模拟、分子建模和基因组研究等高性能计算工作负载而设计的新系列。
  • 使用 Microsoft Azure CycleCloud 创建和优化 HPC 群集时,可以轻松有效地管理常用工作负载。
  • Avere vFXT:速度更快、更易于访问的存储,用于在边缘执行高性能计算
  • TIBCO GridServer® 是市场领先的网格和弹性计算基础结构平台,并且是在全球最苛刻市场中运营的企业的骨干。 GridServer 管理的企业网格由遍布全球一千个安装位置的百万个以上的 CPU 构成。

后续步骤