HPC kockázatelemzési sablon

Blob Storage
CycleCloud
Virtual Machines

Megoldási ötletek

Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük ki a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, az alternatív szolgáltatásokat, a megvalósítási szempontokat vagy a díjszabással kapcsolatos útmutatást, tudassa velünk a GitHub visszajelzésével.

Ez a sablonalapú kockázatelemzési megoldás Azure HPC számítási és GPU-alapú virtuális gépeket (VM-eket) használ a helyszíni TIBCO GridServer számítási feladatok Azure-ba való kiterjesztéséhez az Azure CycleCloud használatával az automatikus skálázási integrációhoz. A feladat a helyszínen és a felhőben is végrehajtja az Avere vFXT gyors gyorsítótárazását és a natív NFS-hozzáférést a helyszínen elérhető piaci adatokhoz.

Architektúra

ArchitektúradiagramAz architektúra SVG-jének letöltése.

Adatfolyam

  1. Az üzemeltetési csapat az Azure CycleCloud használatával konfigurálja és elindítja a kockázatelemzési rácsot az Azure-ban.
  2. Az Azure CycleCloud vezényli a virtuális gépek létrehozását és szoftverkonfigurációját a TIBCO GridServer közvetítők és a HPCCA, a memóriabeli adat-gyorsítótár és az Avere vFXT-gyorsítótár számára.
  3. A Quant (vagy ütemezett köteg) kockázatelemzési sablon munkafolyamatot küld a helyszíni TIBCO GridServer-igazgatónak. A feladatszabályzatok és a jelenlegi helyszíni használat alapján a munkafolyamat az Azure-ba is átcsúszhat a helyszíni rácskapacitás bővítése érdekében.
  4. A TIBCO HPCCA észleli az egyes TIBCO-közvetítők üzenetsormélység-változását, és extra TIBCO-motorkapacitást kér az Azure CycleCloud automatikus skálázási API-val. Az Azure CycleCloud ezután automatikusan elindítja a motorcsomópontokat Virtual Machine Scale Sets az Azure H sorozatú, HB sorozatú és HC sorozatú virtuális gépek használatával a költségek és teljesítmény optimalizálásához, valamint az NC sorozatú virtuális gépekhez, hogy szükség szerint GPU-kapacitást biztosítsanak.
  5. Amint a motor virtuális gépek csatlakoznak az Azure Gridhez, a közvetítők megkezdik a feladatok végrehajtását az új csomópontokon.
  6. A kockázati feladatok szükség szerint lekérik az összetevőket a helyszíni és az Azure Blob Storage-ból az NFS-hez csatlakoztatott Avere vFXT-ből és/vagy a gyors memóriabeli gyorsítótárból.
  7. Ahogy minden feladat befejeződik, a rendszer visszaadja az eredményeket a küldőnek vagy az illesztőprogramnak, és szükség szerint visszaírja az adatokat a memóriában lévő gyorsítótárba vagy az NFS-tárolóba az Avere vFXT-n keresztül. A gyorsítótárazott adatok a helyszínen vagy az Azure Blob Storage-ban is megmaradnak.
  8. A feladatsorok kiürítésével a TIBCO HPCCA az Azure CycleCloud automatikus skálázási API-t használja a számítási rács zsugorításához és a költségek csökkentéséhez.

Összetevők

  • N sorozatú Virtual Machines: Az N sorozatú virtuális gépek ideálisak a nagy számítási és grafikai igényű számítási feladatokhoz, így az ügyfelek olyan forgatókönyvek révén támogathatják az innovációt, mint a csúcskategóriás távoli vizualizáció, a mély tanulás és a prediktív elemzés.
  • H sorozatú Virtual Machines: A H sorozat egy új család, amely kifejezetten a nagy teljesítményű számítási feladatok, például a pénzügyi kockázatmodellezés, a szeizmikus és tározószimuláció, a molekuláris modellezés és a genomkutatás kezelésére lett kialakítva.
  • Hatékonyan kezelheti a gyakori számítási feladatokat, miközben HPC-fürtöket hoz létre és optimalizál Microsoft Azure CycleCloud használatával.
  • Avere vFXT: Gyorsabb, hozzáférhetőbb adattárolás a peremhálózati nagy teljesítményű számítástechnikához
  • A TIBCO GridServer® egy piacvezető infrastruktúra-platform a grid és a rugalmas számítástechnika számára, valamint a világ legigényesebb piacain működő vállalkozások gerince. A GridServer által felügyelt vállalati rácsokat több mint egymillió cpu alkotja, amelyek több mint ezer globális telepítésre terjednek ki.

Következő lépések