Risikoberechnungen in Google Cloud durchführen

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:

  • Risikoberechnungen beschleunigen: Komplexe Simulationen und Berechnungen lassen sich schneller und präziser durchführen. Dies ermöglicht eine schnellere Risikobewertung und Entscheidungsfindung.
  • Skalierungsberechnungen: Bewältigt riesige Datasets und führt parallele Berechnungen auf Hochleistungsmaschinen aus, um die Verarbeitungszeit zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
  • Ressourcennutzung optimieren: Nutzt On-Demand-Ressourcen und die Flexibilität der Cloud, um Infrastrukturkosten zu optimieren und die Ressourcenzuweisung effektiv zu verwalten.

Übersicht

Folgendes ist in den folgenden Abschnitten zu finden:

  • Google Cloud für Risikoberechnungen: Wir besprechen die Vorteile von Google Cloud für Risikoberechnungen und heben die einzigartigen Funktionen und Vorteile für Finanzdienstleister hervor.
  • Referenzarchitektur: In diesem Abschnitt wird eine Referenzarchitektur zum Erstellen einer typischen Risikoberechnungslösung in Google Cloud mithilfe von HPC-Ressourcen erläutert.
  • Lösungskomponenten: Wir steigen tiefer in die Hauptkomponenten der Lösung ein, darunter Computing, Speicher, Netzwerke und andere wichtige Tools und Dienste.
  • Erste Schritte mit Risikoberechnungen: Dieser Abschnitt bietet einen praktischen Leitfaden für Finanzdienstleister, um mit der Implementierung von Risikoberechnungen in Google Cloud mit HPC zu beginnen.
  • Benchmarks: Wir präsentieren Leistungs-Benchmarks, um die Effizienz und Skalierbarkeit von Google Cloud für Arbeitslasten zur Risikoberechnung zu demonstrieren.
  • Leistungs- und Kostenoptimierung: Dieser Abschnitt enthält hilfreiche Informationen zur Leistungs- und Kostenoptimierung bei Verwendung von HPC für Risikoberechnungen.
  • Fallstudien: Wir bieten Praxisbeispiele für Finanzdienstleister, die Google Cloud- und HPC-Technologie erfolgreich zur Risikoberechnung einsetzen.

Google Cloud für Risikoberechnungen

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.

Vorteile von Google Cloud für Arbeitslasten zur Risikoberechnung

  • Nutzerfreundlichkeit: Google Cloud bietet intuitive Schnittstellen und APIs sowie umfassende Dokumentations- und Supportressourcen, sodass Finanzdienstleister ihre Workflows zur Risikoberechnung einfacher konfigurieren und verwalten können.
  • Hohe Leistung: Google Cloud verfügt über eine leistungsstarke Infrastruktur, die mit fortschrittlichen CPUs, GPUs und TPUs ausgestattet ist. So können Finanzdienstleister Risikoberechnungen schnell und effizient ausführen. Speziell für Hochleistungsarbeitslasten optimierte VMs wie H3 und C3D ermöglichen eine mühelose Skalierung von Risikoberechnungen.
  • Skalierbarkeit und Flexibilität: Dank der elastischen Architektur von Google Cloud können Finanzdienstleister Rechenressourcen dynamisch an sich ändernde Arbeitslastanforderungen anpassen. Eine teure lokale Infrastruktur ist somit nicht mehr erforderlich und es wird ein „Pay as you go“-Modell ermöglicht.
  • Sicherheit und Compliance: Google Cloud erfüllt strenge Branchenstandards und ‐bestimmungen und sorgt für ein Höchstmaß an Sicherheit und Compliance für sensible Finanzdaten, die bei der Risikoberechnung verwendet werden. So können Finanzdienstleister sicher genutzt werden, da ihre Daten in einer vertrauenswürdigen Cloud-Umgebung geschützt sind.
  • Kürzere Produkteinführungszeit: Dank der robusten Infrastruktur von Google Cloud können FSIs schnell Risikoberechnungen durchführen, rasch auf Marktveränderungen reagieren und die Produkteinführungszeit neuer Angebote beschleunigen.
  • Kostenoptimierung: Die flexiblen Preismodelle von Google Cloud ermöglichen es den FSIs, die Ressourcennutzung zu optimieren. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen im Vergleich zu herkömmlichen lokalen Lösungen.
  • Mehr Agilität und Innovation: Da die Verwaltung einer lokalen Infrastruktur aufwendig ist, können sich Finanzinstitute mit Google Cloud auf Innovationen und die Entwicklung neuer Risikomanagementstrategien konzentrieren. Diese Agilität ermöglicht es ihnen, Markttrends immer einen Schritt voraus zu sein und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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.

Referenzarchitekturen

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.

Lösungskomponenten

Compute

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.

  • Leistungsstarke VM-Instanzen: Nutzen Sie die vielfältige Auswahl an VM-Instanzen von Google Cloud, die für HPC-Arbeitslasten optimiert sind. Beispiele hierfür sind H2-Instanzen für speicherintensive Berechnungen und N2-Instanzen für ausgewogene Rechen- und Netzwerkleistung.
  • GPUs und TPUs: Verbessern Sie die Leistung bei der Risikoberechnung, indem Sie leistungsstarke GPU- und TPU-Ressourcen für die beschleunigte Aufgabenausführung nutzen.
  • Verwaltete Instanzgruppen: Mit verwalteten Instanzgruppen können Sie die Skalierung automatisieren und eine optimale Ressourcennutzung auf Basis der Arbeitslastanforderungen gewährleisten.

Netzwerk

Eine robuste und sichere Netzwerkinfrastruktur sorgt für eine effiziente Datenübertragung und Kommunikation innerhalb der Risikoberechnungsumgebung.

  • VPC-Netzwerk: Richten Sie ein sicheres und isoliertes VPC-Netzwerk (Virtual Private Cloud) ein, um die Infrastruktur für die Risikoberechnung zu hosten.
  • Hochleistungsnetzwerke: Nutzen Sie Netzwerkoptionen mit hoher Bandbreite wie Cloud Interconnect und VPC-Netzwerk-Peering, um eine hervorragende Datenübertragungsgeschwindigkeit zwischen VMs und Speicherressourcen zu erzielen.

Speicher

Leistungsstarke Speicherlösungen ermöglichen einen schnellen Datenzugriff und eine schnelle Verwaltung von Daten für Risikoberechnungsmodelle und generierte Ausgaben.

  • Blockspeicher: Verwenden Sie Optionen für nichtflüchtige Speicher wie HDD und SSD sowie lokale SSDs für einen schnellen Datenzugriff bei Risikoberechnungen.
  • Cloud Storage: Nutzen Sie Cloud Storage für große Mengen von Verlaufsdaten und Modellausgaben und nutzen Sie dabei seine Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.
  • Cloud Filestore: Verwenden Sie Cloud Filestore für freigegebenen Hochleistungsspeicher, auf den mehrere VMs im Risikoberechnungscluster zugreifen können.

Tools

Spezialisierte Tools vereinfachen die Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung der Infrastruktur für die Risikoberechnung und sorgen für reibungslose Arbeitsabläufe.

  • Cloud HPC-Toolkit: Dieses Toolkit vereinfacht die Bereitstellung und Verwaltung von HPC-Clustern in Google Cloud und ermöglicht eine flexible Konfiguration und einfache Skalierung.
  • Vorkonfigurierte VM-Images: Für eine schnellere Einrichtung der Umgebung stehen vorkonfigurierte VM-Images mit gängigen Anwendungen und Tools zur Risikoberechnung zur Verfügung.
  • Cloud Monitoring: Überwachen und analysieren Sie die Leistung von Workflows zur Risikoberechnung mit umfassenden Monitoringtools, um Informationen in Echtzeit zu erhalten und Ressourcen zu optimieren.

Erste Schritte mit Risikoberechnungen

Sie möchten Google Cloud für Risikoberechnungen einsetzen? Im Folgenden finden Sie eine Roadmap, mit der Sie den Implementierungsprozess effektiv gestalten können.

Hinweise

  • Definieren Sie Ihre Ziele: Mit einer klar definierten Gruppe von Zielen können Sie die spezifischen durchzuführenden Risikoberechnungen und die gewünschten Ergebnisse leichter identifizieren.
  • Aktuelle Workflows bewerten: Analysieren Sie Ihre bestehenden Prozesse zur Risikoberechnung, um verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln und eine potenzielle Migration in die Cloud zu bewerten.
  • Datenanforderungen ermitteln: Legen Sie die Datenquellen fest, die für Ihre Risikoberechnungen erforderlich sind, und sorgen Sie dafür, dass die Daten in der Cloud-Umgebung zugänglich sind.
  • Tools auswählen: Wählen Sie die geeigneten HPC-Ressourcen und -Tools von Google Cloud aus, die Ihren Anforderungen in Sachen Workflows für die Risikoberechnung entsprechen.
  • Sicherheit und Compliance: Entwickeln Sie eine robuste Sicherheitsstrategie für Ihre Cloud-Umgebung, die die relevanten Branchenvorschriften zum Schutz von Finanzdaten einhält.

Einsetzbare Blueprints/Code

Benchmarks

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.

STAC-Benchmarks

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:

  • Im Vergleich zu den Ergebnissen der vorherigen STAC-M3 Antuco-Suite in Google Cloud:
  • War in 13 von 17 durchschnittlichen Reaktionszeit-Benchmarks schneller
  • war 18-mal schneller – eine Reduzierung der Laufzeit um 94 % – in der Version des Year-High-Gebots, das Caching zulässt (STAC-M3.ß1.1T.YRHIbid-2.TIME), was auch einen Gesamtrekord für alle veröffentlichten Ergebnisse aufstellte.
  • 9-mal höherer Durchsatz bei Year-High-Bid (STAC-M3.ß1.1T.YRHIbid.MBPS)
  • Im Vergleich zu den Ergebnissen der vorherigen STAC-M3-Kanaga-Suite in Google Cloud:
  • War in 22 der 24 durchschnittlichen Reaktionszeit-Benchmarks schneller
  • War über 10-mal schneller in allen vier Arbeitslasten der Marktübersicht (STAC-M3.ß1.10T.YR[2,3,4,5]-MKTSNAP.TIME)
  • 5-facher Durchsatz bei jährlichem Höchstgebot bei Daten aus zwei Jahren (STAC-M3.ß1.1T.2YRHIbid.MBPS)

In unserem aktuellen STAC-Benchmark-Blogpost finden Sie eine detaillierte Analyse der Leistung von Google Cloud in den STAC-Benchmarks.

Leistungs- und Kostenoptimierung

Auswahl des richtigen Maschinentyps

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:

  • CPU-Leistung: Wählen Sie für rechenintensive Risikomodelle Instanzen mit höherer Kernanzahl und Taktgeschwindigkeit aus.
  • Arbeitsspeicheranforderungen: Wählen Sie Instanzen mit ausreichend Arbeitsspeicher aus, um die Datengröße und Komplexität Ihrer Risikoberechnungen zu bewältigen.
  • Kostenoptimierung: Gleichen Sie Leistungsanforderungen und Kosten aus, indem Sie Faktoren wie Burstable Leistung und Instanzen auf Abruf berücksichtigen.

Optimalen Speicher auswählen

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

  • Speichert freigegebene Nutzerdateien, Konfigurationen, Skripts und Nachbearbeitungsdaten
  • Persistent und in der Regel auf dem NFS-Protokoll aufgebaut
  • Zu den Optionen gehören Google Cloud Filestore und Partnerangebote wie der NetApp Cloud Volumes-Dienst

Scratch-Speicher

  • Wird für temporäre Dateien wie Zwischenergebnisse und Simulationsausgabedaten verwendet
  • Kann von verschiedenen Knoten gemeinsam genutzt werden
  • Basiert in der Regel auf Hochleistungssystemen wie lokalem Flash-Speicher oder parallelen Dateisystemen
  • Zu den Google Cloud-nativen Optionen gehören Persistent Disk, Local SSD, Cloud Filestore und Parallelstore
  • Zu den Partnerangeboten gehören NetApp Cloud Volumes Service, DDN EXAScaler Lustre, Sycomp (IBM Storage Scale) und Weka

Archive Storage

  • Wird zum kostengünstigen Speichern von Daten verwendet, auf die selten zugegriffen wird
  • Google Cloud Storage ist unsere empfohlene Option für die Archivspeicherung.

Spot-VMs für Kosteneffizienz nutzen

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.

Fallstudien

Um die praktische Anwendung der Google Cloud- und HPC-Technologie für Risikoberechnungen zu veranschaulichen, präsentieren wir Fallstudien, die erfolgreiche Implementierungen von führenden FSIs hervorheben.

HSBC

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.

HSBC STAR führt täglich mit Google Cloud-Lösungen 4,4 Milliarden Risikoberechnungen durch

Logo: Goldman Sachs

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

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

Google Cloud