Die Finanzdienstleistungsbranche sieht sich einer komplexen Landschaft mit sich ständig ändernden Vorschriften, dynamischen Marktbedingungen und einem stetig steigenden Datenvolumen ausgesetzt. Finanzinstitute nutzen immer häufiger Hochleistungs-Computing (HPS, High Performance Computing), um Risiken effektiv zu managen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
HPC unterstützt Finanzinstitute dabei, Folgendes zu erreichen:
Folgendes ist in den folgenden Abschnitten zu finden:
Auf dem aktuellen dynamischen Finanzmarktplatz spielen Risikoberechnungen für Finanzinstitute eine immer wichtigere Rolle, wenn es darum geht, potenzielle Verluste zu bewerten und zu verwalten. Die Durchführung dieser Berechnungen umfasst häufig komplexe Simulationen und Modellierungen, die erhebliche Rechenleistung und zahlreiche Ressourcen erfordern. Hier eignet sich Google Cloud hervorragend für Finanzdienstleister, die robuste und effiziente Funktionen zur Risikoberechnung suchen.
Sehen wir uns die Referenzarchitektur genauer an und wie sie Google Cloud zu einer überzeugenden Lösung für Finanzinstitute macht, die deren Prozesse zur Risikoberechnung verbessern möchten. Unsere Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit in Kombination mit unseren umfassenden Tools und Diensten ermöglichen es Finanzdienstleistern, beim Risikomanagement eine beispiellose Agilität, Effizienz und Innovation zu erreichen.
Google Cloud bietet eine Reihe von Plattformen für Risikoberechnungen. Diese hängen von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab.
Die durch das HPC-Toolkit aktivierte Google Compute Engine bietet eine umfassende Reihe von Architekturen, in denen die entsprechende Infrastruktur einfach bereitgestellt werden kann.
GKE bietet eine flexible, robuste Plattform, die eine Vielzahl von Optionen zur Risikoberechnungen aktiviert.
Batch ist als verwalteter Dienst in Google Compute Engine verfügbar. Die Infrastruktur wird bei Bedarf bereitgestellt und die Bereitstellung wird aufgehoben, wenn die Arbeiten abgeschlossen sind.
Dataflow (Apache Beam) kann Trades gruppieren und Aggregationen über extrem große Datasets hinweg durchführen. Es ermöglicht sowohl Batchverarbeitung als auch Streaminganalysen.
Die leistungsstarken Computing-Optionen von Google Cloud bieten die Grundlage für die Bewältigung anspruchsvoller Arbeitslasten zur Risikoberechnung. Sie enthalten vielseitige VM-Instanzen und Beschleuniger für optimale Leistung.
Eine robuste und sichere Netzwerkinfrastruktur sorgt für eine effiziente Datenübertragung und Kommunikation innerhalb der Risikoberechnungsumgebung.
Leistungsstarke Speicherlösungen ermöglichen einen schnellen Datenzugriff und eine schnelle Verwaltung von Daten für Risikoberechnungsmodelle und generierte Ausgaben.
Spezialisierte Tools vereinfachen die Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung der Infrastruktur für die Risikoberechnung und sorgen für reibungslose Arbeitsabläufe.
Sie möchten Google Cloud für Risikoberechnungen einsetzen? Im Folgenden finden Sie eine Roadmap, mit der Sie den Implementierungsprozess effektiv gestalten können.
Um die Leistung von Google Cloud für Risikoberechnungsarbeitslasten objektiv bewerten zu können, nutzen wir branchenübliche Benchmarks. Im folgenden Abschnitt werden die STAC-Benchmark-Ergebnisse vorgestellt, die die Funktionen von Google Cloud in dieser Domain aufzuzeigen.
Das Securities Technology Analysis Center (STAC) veröffentlicht eine Reihe branchenüblicher Benchmarks zur Bewertung der Leistung und Effizienz von Technologielösungen für Arbeitslasten von Finanzdienstleistungen. Google Cloud hat an mehreren STAC-Benchmarks teilgenommen und seine Funktionen in Szenarien der Risikoberechnung unter Beweis gestellt.
Nach unserem vorherigen STAC-M3-Benchmark-Audit (SUT ID KDB181001) nutzte eine neu gestaltete Google Cloud-Architektur die neueste Version von kdb+ 4.0, die Zeitreihendatenbank von KX, und erzielte erhebliche Verbesserungen: 35 von 41 Benchmarks wurden schneller ausgeführt. im neuen Cluster – bis zu 18-mal schneller als die bisherigen Ergebnisse von Google Cloud. Wichtige Highlights:
In unserem aktuellen STAC-Benchmark-Blogpost finden Sie eine detaillierte Analyse der Leistung von Google Cloud in den STAC-Benchmarks.
Google Cloud bietet eine Vielzahl von Maschinentypen mit unterschiedlichen CPU-, GPU- und Arbeitsspeicherkonfigurationen. Die Auswahl des richtigen Maschinentyps für die Arbeitslast der Risikoberechnung wirkt sich erheblich auf Leistung und Kosten aus.
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl Ihres Maschinentyps die folgenden Faktoren:
Google Cloud bietet eine Reihe von Speicheroptionen mit unterschiedlichen Leistungs- und Kostenmerkmalen. Die Auswahl des richtigen Speichers für Ihre Risikoberechnungen ist von entscheidender Bedeutung für die Effizienz- und Kostenoptimierung.
Die folgenden Speichertypen sollten dabei berücksichtigt werden:
Home Storage
Scratch-Speicher
Archive Storage
Spot-VMs bieten eine potenzielle kostengünstige Lösung für die Durchführung von Risikoberechnungen. Für diese VMs gibt es einen erheblichen Rabatt, können aber kurzfristig beendet werden.
Wenn Ihr Workflow potenzielle Unterbrechungen toleriert und innerhalb kurzer Zeit (< 4 Stunden) ausgeführt wird, sollten Sie Spot-VMs testen. Kunden stellten fest, dass sie durch die Kosteneinsparungen von bis zu 91% im Vergleich zur On-Demand-Nutzung genug spart, um kleinere Unterbrechungen zu ertragen.
Beachten Sie, dass nicht alle VM-Typen wie H3 das Spot-Modell unterstützen.
Um die praktische Anwendung der Google Cloud- und HPC-Technologie für Risikoberechnungen zu veranschaulichen, präsentieren wir Fallstudien, die erfolgreiche Implementierungen von führenden FSIs hervorheben.
HPC Days Digital: Erfolgsstory von HSBC
In diesem Video wird gezeigt, wie HSBC die HPC-Lösungen von Google Cloud für das Risikomanagement und die behördliche Berichterstattung einsetzt.
HSBC STAR führt täglich mit Google Cloud-Lösungen 4,4 Milliarden Risikoberechnungen durch. In diesem Blogpost wird beschrieben, wie HSBC seine STAR-Plattform (Strategic Trade Allocation and Rebalancing) erfolgreich zu Google Cloud migriert und so erhebliche Leistungs- und Effizienzverbesserungen erzielt hat.
In diesem Blogpost wird beschrieben, wie HSBC seine STAR-Plattform (Strategic Trade Allocation and Rebalancing) zu Google Cloud migriert hat. , was erhebliche Leistungs- und Effizienzverbesserungen ermöglicht.
Goldman Sachs Kunden-Spotlight: Skalierbarkeit, Agilität und Vertrauen bieten
In diesem Video wird gezeigt, wie Goldman Sachs mithilfe von Google Cloud eine hoch skalierbare und sichere Infrastruktur aufbaut, die wichtige Finanzaktivitäten, einschließlich Risikoberechnungen, unterstützt.
Weitere Informationen zu Google Cloud HPC
Google Cloud HPC
Google Cloud HPC: Erfahren Sie mehr über die branchenübergreifenden HPC-Lösungen von Google Cloud.
Cloud HPC-Toolkit: Mit dem Cloud HPC-Toolkit können Sie Ihre HPC-Infrastruktur ganz einfach in Google Cloud konfigurieren und bereitstellen.
Cloud HPC-Toolkit-Blueprint-Katalog: Wählen Sie aus einer Auswahl vorgefertigter HPC-Toolkit-Blueprints aus, um vollständige HPC-Umgebungen einfach bereitzustellen.
Google Cloud HPC-Blogs: Weitere Informationen finden Sie im Blog-Kanal von Google mit Schwerpunkt auf HPC.
Finanzdienstleistungen
Value at risk (Wikipedia)
Google Cloud-Lösungen für Finanzdienstleistungen: Entdecken Sie die vielfältigen Lösungen von Google Cloud, die auf die besonderen Anforderungen von Finanzdienstleistern zugeschnitten sind.
One-Pager zu Google Cloud HPC für Simulationen finanzieller Risiken
Mehr dazu erfahren Sie im Blog-Kanal von Google zu HPC.
Lösung
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