Risikoanalysevorlage für High Performance Computing: Lösungsarchitektur

Blob Storage
CycleCloud
Virtual Machines

Lösungsidee

Wenn Sie möchten, dass wir diesen Artikel um weitere Informationen ergänzen, z. B. potenzielle Anwendungsfälle, alternative Dienste, Überlegungen zur Implementierung oder Preisempfehlungen, lassen Sie es uns über Feedback auf GitHub wissen!

Diese vorlagenbasierte Lösung für die Risikoanalyse verwendet Azure HPC-Compute und virtuelle GPU-Computer (VMs), um durch die Integration der automatischen Skalierung mithilfe von Azure CycleCloud lokale TIBCO GridServer-Computeressourcen auf Azure zu erweitern. Dies erfolgt lokal und in der Cloud mit schnellem Zwischenspeichern durch Avere vFXT und nativem NFS-Zugriff, um Daten lokal verfügbar zu machen.

Aufbau

Architekturdiagramm Laden Sie eine SVG-Datei für diese Architektur herunter.

Datenfluss

  1. Das Betriebsteam verwendet Azure CycleCloud zum Konfigurieren und Starten des Risikoanalyserasters in Azure.
  2. Azure CycleCloud orchestriert die VM-Erstellung und Softwarekonfiguration für TIBCO GridServer-Broker und HPCCA, In-Memory-Datencache und Avere vFXT-Cache.
  3. Ein Quant (oder geplanter Batch) übermittelt einen Risikoanalysevorlage-Workflow an den lokalen TIBCO GridServer-Director. Basierend auf Auftragsrichtlinien und der aktuellen lokalen Verwendung ist eine Azure-Burstkonfiguration des Workflows zulässig, um die lokale Rasterkapazität zu erweitern.
  4. Der TIBCO-HPCCA erkennt die Änderung der Warteschlangentiefe für jeden TIBCO-Broker und fordert mithilfe der Azure CycleCloud-API für die automatische Skalierung zusätzliche TIBCO-Enginekapazität an. Azure CycleCloud startet die Engineknoten in Virtual Machine Scale Sets mit den virtuellen Azure-Computern der H-Serie, HB-Serie und HC-Serie, um die Kosten und Leistung zu optimieren, sowie die virtuellen Computer der NC-Serie, um GPU-Kapazität nach Bedarf bereitzustellen.
  5. Sobald Engine-VMs dem Azure Grid beitreten, beginnen die Broker mit dem Ausführen von Aufgaben für die neuen Knoten.
  6. Risikoaufträge pullen nach Bedarf Artefakte vom auf NFS bereitgestellten Avere vFXT und/oder über schnellen In-Memory-Cache aus lokalem Speicher und Azure Blob Storage.
  7. Wenn die jeweilige Aufgabe abgeschlossen ist, werden die Ergebnisse an den Absender oder Treiber zurückgegeben, und die Daten werden nach Bedarf in den In-Memory-Cache oder über Avere vFXT in den NFS-Speicher zurückgeschrieben. Die zwischengespeicherten Daten werden entweder lokal oder in Azure Blob Storage persistent gespeichert.
  8. Wenn Aufgabenwarteschlangen geleert werden, verwendet der TIBCO-HPCCA die Azure CycleCloud-API für die automatische Skalierung, um das Computeraster zu verkleinern und Kosten zu senken.

Komponenten

  • Virtuelle Computer der N-Serie: Virtuelle Computer der N-Serie sind ideal für compute- und grafikintensive Workloads und unterstützen Kunden dabei, Innovation durch Szenarien wie High-End-Remotevisualisierung, Deep Learning und Predictive Analytics einzubringen.
  • Virtuelle Computer der H-Serie: Die H-Serie ist eine neue Familie, die speziell für die Verarbeitung von High Performance Computing-Workloads konzipiert ist, wie z. B. Finanzrisikenmodellierung, seismische und Reservoirsimulation, molekulare Modellierung und Genomforschung.
  • Verwalten Sie häufige Workloads effizient und mühelos beim Erstellen und Optimieren von HPC-Clustern mit Microsoft Azure CycleCloud.
  • Avere vFXT: Schnellere, zugänglichere Datenspeicherung für High Performance Computing im Edgebereich
  • TIBCO GridServer® ist eine marktführende Infrastrukturplattform für Rastercomputing und elastisches Computing – und das Rückgrat von Unternehmen, die in den anspruchsvollsten Märkten der Welt agieren. Mehr als eine Million CPUs in tausend globalen Installationen bilden von GridServer verwaltete Unternehmensraster.

Nächste Schritte