HPC-alapú kockázatelemzési sablon – megoldásarchitektúra

Blob Storage
CycleCloud
Virtual Machines

Solution Idea

Ha szeretné látni, hogyan bővítjük ki ezt a cikket olyan további információkkal, mint a lehetséges esetek, az alternatív szolgáltatások, az implementációval kapcsolatos megfontolások vagy a díjszabási útmutató, GitHub visszajelzéssel!

Ez a sablonként használt kockázatelemzési megoldás Azure HPC számítási és GPU virtuális gépeket használ a helyszíni TIBCO GridServer számítási kapacitás azure-ba való bővítéséhez az Azure CycleCloud automatikus skálázás integrációja érdekében. A feladat a helyszínen és a felhőben is végrehajtható gyors gyorsítótárazás és natív NFS-hozzáférés Avere vFXT a helyszínen elérhető piaci adatokhoz.

Architektúra

Architektúradiagram Az architektúra SVG-nek letöltése.

Adatfolyam

  1. Az üzemeltetési csapat Azure CycleCloud konfigurálja és indítja el a kockázatelemzési rácsot az Azure-ban.
  2. Azure CycleCloud TIBCO GridServer-közvetítők és HPBÁJT-közvetítők virtuálisgép-létrehozási és szoftverkonfigurációját, a memóriában tárolt adatgyorsítótárat és a Avere vFXT konfigurálja.
  3. A Quant (vagy ütemezett köteg) kockázatelemzési sablon munkafolyamatot küld a helyszíni TIBCO GridServer igazgatójának. A feladat-szabályzatok és a jelenlegi helyszíni használat alapján a munkafolyamat a helyszíni rácskapacitás bővítéséhez megnövelheti az Azure-ba való kapacitást.
  4. A TIBCO HPOLÁS észleli az egyes TIBCO-közvetítők üzenetsormélység-változását, és további TIBCO-motorkapacitást kér az Azure CycleCloud automatikus skálázás API-jának használatával. Azure CycleCloud az Virtual Machine Scale Sets motorcsomópontjainak automatikus indításával az Azure H-, HB- és HC-sorozatú virtuális gépekkel optimalizálja a költségeket és a teljesítményt, valamint az NC sorozatú virtuális gépeket, hogy szükség esetén GPU-kapacitást biztosítson.
  5. Amint a motor virtuális gépei csatlakoznak az Azure Gridhez, a közvetítők elkezdenek feladatokat végrehajtani az új csomópontokon.
  6. A kockázati feladatok szükség szerint lekért összetevők a helyszíni és az Azure Blob Storage-ból a csatlakoztatott NFS-Avere vFXT és/vagy a gyors memóriabeli gyorsítótárral.
  7. Az egyes feladatok befejeződése után a rendszer visszaadja az eredményeket a beküldőnek vagy az illesztőnek, és az adatokat szükség szerint visszaírja a memóriában lévő gyorsítótárba vagy az NFS-tárolóba Avere vFXT az adatokat. A gyorsítótárazott adatok a helyszínen vagy az Azure Blob Storage-ban is megmaradnak.
  8. Ahogy a tevékenységsorok kiürülnek, a TIBCO HP ARRA használja a Azure CycleCloud Automatikus skálázás API-t a számítási rács csökkentéséhez és a költségek csökkentéséhez.

Összetevők

  • N sorozatú Virtual Machines:Az N sorozatú virtuális gépek ideálisak a számítás- és grafikai igényű számítási feladatokhoz, így az ügyfelek olyan forgatókönyveken keresztül segíthetik az innovációt, mint a csúcs szintű távoli vizualizáció, a mély tanulás és a prediktív elemzések.
  • H-sorozat Virtual Machines:A H-sorozat egy új család, amelyet kifejezetten a nagy teljesítményű számítási feladatok kezelésére terveztek, például a pénzügyi kockázatmodellezésre, a szeizmikus és tározók szimulációira, a molekulák modellezésére és a genomikai kutatásokra.
  • Hatékonyan kezelheti a gyakori számítási feladatokat, miközben HPC-fürtök létrehozása és optimalizálása a Microsoft Azure CycleCloud.
  • Avere vFXT:Gyorsabb és hozzáférhetőbb adattárolás a peremhálózati nagy teljesítményű számításhoz
  • TIBCO GridServer ® A egy piacvezető infrastruktúraplatform a hálózatok és a rugalmas számítástechnika területén, valamint a világ legigényesebb piacain működő vállalkozások gerince. A GridServer által felügyelt vállalati rácsok több mint egymillió CPU-t alkotnak több ezer globális telepítés között.

Következő lépések