Modelo de análise de risco do HPC

Esta solução de análise de risco criada com base em um modelo usa a computação de HPC do Azure e as VMs (máquinas virtuais) GPU para expandir a computação do TIBCO GridServer local para o Azure usando a integração do Azure CycleCloud para dimensionamento automático. O trabalho é executado localmente e na nuvem usando o cache rápido do Avere vFXT e o acesso NFS nativo aos dados de mercado disponíveis localmente.

Arquitetura

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Fluxo de dados

1. A equipe de operações usa o Azure CycleCloud para configurar e iniciar a grade de análise de risco no Azure.
2. O Azure CycleCloud orquestra a criação de VMs e a configuração de software para agentes e o HPCCA do Tibco GridServer, o cache de dados em memória e o cache do Avere vFXT.
3. O Quant (ou lote programado) envia um fluxo de trabalho de modelo de análise de risco ao diretor do TIBCO GridServer local. Com base nas políticas de trabalho e no uso local atual, permite-se a intermitência do fluxo de trabalho para o Azure a fim de expandir a capacidade da rede local.
4. O HPCCA do TIBCO detecta a mudança na profundidade da fila para cada agente do TIBCO e solicita capacidade adicional para o mecanismo do TIBCO usando a API de Dimensionamento Automático do Azure CycleCloud. O Azure CycleCloud, por sua vez, inicia automaticamente os nós do mecanismo nos Conjuntos de Dimensionamento de Máquinas Virtuais usando as VMs das séries H, HB e HC do Azure para otimizar o custo e o desempenho, bem como as VMs da série NC para fornecer capacidade de GPU, conforme necessário.
5. Assim que as VMs do mecanismo se juntam à Grade do Azure, os agentes começam a executar tarefas nos novos nós.
6. Os trabalhos de risco efetuam pull de artefatos do armazenamento local e do Armazenamento de Blobs do Azure, conforme necessário, do Avere vFXT montado no NFS e/ou por meio do cache rápido em memória.
7. À medida que cada tarefa é concluída, os resultados são retornados ao remetente ou ao driver e os dados são gravados de volta no cache em memória ou no armazenamento NFS por meio do Avere vFXT, conforme necessário. Os dados em cache são mantidos no armazenamento local ou no Armazenamento de Blobs do Azure.
8. À medida que as filas de tarefas diminuem, o HPCCA do TIBCO usa a API de Dimensionamento Automático do Azure CycleCloud para diminuir a grade de computação e reduzir o custo.

Componentes

• Máquinas Virtuais de Série N: as máquinas virtuais de série N são ideais para cargas de trabalho de computação e gráficos intensivos, ajudando os clientes a estimular a inovação por meio de cenários como visualização remota de alto nível, aprendizado aprofundado e análise preditiva.
• Máquinas Virtuais de Série H: a série H é uma nova família desenvolvida especialmente para lidar com cargas de trabalho de computação de alto desempenho, tais como modelagem de risco financeiro, simulação sísmica e de reservatório, modelagem molecular e pesquisa genômica.
• Gerencie com eficiência cargas de trabalho comuns com facilidade ao criar e otimizar clusters de HPC com o Microsoft Azure CycleCloud.
• Avere vFXT: armazenamento de dados mais rápido e acessível para computação de alto desempenho na borda
• TIBCO GridServer® é uma plataforma de infraestrutura líder de mercado para computação em grade e elástica – e a espinha dorsal de empresas que operam nos mercados mais exigentes do mundo. Mais de um milhão de CPUs espalhadas por mil instalações globais compõem grades empresariais gerenciadas pelo GridServer.

Próximas etapas

• Documentação sobre máquinas virtuais da série N
• Documentação sobre máquinas virtuais da série H
• Documentação do Azure CycleCloud
• Documentação do Avere vFXT
• Documentação do TIBCO GridServer

Recursos relacionados

• HPC (computação de alto desempenho) no Azure
• Risco de crédito de empréstimo e modelagem padrão