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Modelo de análise de risco HPC

Armazenamento de Blobs
CycleCloud
Máquinas Virtuais

Ideias de solução

Este artigo é uma ideia de solução. Se quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como potenciais casos de utilização, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientações de preços, informe-nos ao fornecer feedback do GitHub.

Esta solução de análise de riscos com modelo utiliza máquinas virtuais (VMs) de computação e GPU do Azure HPC para expandir a computação TIBCO GridServer no local para o Azure com o Azure CycleCloud para integração de dimensionamento automático. A tarefa executa tanto no local como na cloud com a colocação em cache rápida do Avere vFXT e o acesso NFS nativo aos dados de mercado disponíveis no local.

Arquitetura

Diagrama a mostrar um fluxograma de solução de análise de risco.

Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.

Fluxo de dados

  1. A equipa de operações utiliza o Azure CycleCloud para configurar e iniciar a grelha de análise de riscos no Azure.
  2. O Azure CycleCloud orquestra a criação de VMs e a configuração de software para mediadores TIBCO GridServer e HPCCA, cache de dados dentro da memória e cache do Avere vFXT.
  3. O Quant (ou lote agendado) submete um fluxo de trabalho de modelo de análise de risco para o diretor do TIBCO GridServer no local. Com base nas políticas de tarefas e na utilização atual no local, o fluxo de trabalho pode ser expandido para o Azure para expandir a capacidade da grelha no local.
  4. A HPCCA do TIBCO deteta a alteração na profundidade da fila para cada mediador TIBCO e pede capacidade adicional do motor TIBCO com a API de Dimensionamento Automático do Azure CycleCloud. Em seguida, o Azure CycleCloud inicia automaticamente os nós do motor no Conjuntos de Dimensionamento de Máquinas Virtuais com as VMs da série H do Azure, da série HB e da série HC para otimizar o custo e o desempenho e as VMs da série NC para fornecer capacidade de GPU conforme necessário.
  5. Assim que as VMs do motor se associam ao Azure Grid, os mediadores começam a executar tarefas nos novos nós.
  6. As tarefas de risco extraem artefactos do armazenamento de Blobs do Azure e no local, conforme necessário, do Avere vFXT montado em NFS e/ou através da cache rápida na memória.
  7. À medida que cada tarefa é concluída, os resultados são devolvidos ao submetidor ou controlador e os dados são devolvidos à cache dentro da memória ou ao armazenamento NFS através do Avere vFXT, conforme necessário. Os dados em cache são mantidos no local ou no armazenamento de Blobs do Azure.
  8. À medida que as filas de tarefas são drenadas, o HPCCA do TIBCO utiliza a API de Dimensionamento Automático do Azure CycleCloud para reduzir a grelha de computação e reduzir os custos.

Componentes

  • N-Series Máquinas Virtuais: as máquinas virtuais da série N são ideais para cargas de trabalho de computação e gráficos intensivas, ajudando os clientes a alimentar a inovação através de cenários como visualização remota de alta qualidade, aprendizagem profunda e análise preditiva.
  • H-Series Máquinas Virtuais: A série H é uma nova família especificamente concebida para lidar com cargas de trabalho de computação de alto desempenho, como modelação de risco financeiro, simulação sísmica e de reservatório, modelação molecular e investigação genómica.
  • Gerir eficazmente cargas de trabalho comuns com facilidade ao criar e otimizar clusters HPC com o Microsoft Azure CycleCloud.
  • Avere vFXT: armazenamento de dados mais rápido e acessível para computação de alto desempenho no Edge
  • A TIBCO GridServer® é uma plataforma de infraestrutura líder de mercado para a computação elástica e de grelha e a espinha dorsal das empresas que operam nos mercados mais exigentes do mundo. Mais de um milhão de CPUs distribuídas por mil instalações globais constituem grelhas empresariais geridas pelo GridServer.

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