Google Cloud でのリスク計算の実行

金融サービス業界は、絶えず進化する規制、動的な市況、増加し続けるデータ量という複雑な状況に直面しています。リスクを効果的に管理し、情報に基づいた意思決定を行うために、金融機関(FSI)はハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)テクノロジーにますます目を向けるようになっています。

HPC によって FSI は以下のことを実現できます。

  • リスク計算の迅速化: 複雑なシミュレーションや計算をより迅速かつ正確に実行し、リスク評価と意思決定を迅速に行うことができます。
  • 計算のスケーリング: 膨大なデータセットを処理し、高性能マシンで並列計算を実行することで、処理時間を短縮し、効率を高めます。
  • リソース使用率の最適化: オンデマンド リソースとクラウドの弾力性を活用して、インフラストラクチャ費用を最適化し、リソース割り当てを効果的に管理します。

概要

各セクションの内容は次のとおりです。

  • リスク計算に Google Cloud を利用: リスク計算に Google Cloud を使用するメリットについて、FSI 独自の機能とメリットに焦点を当てます。
  • リファレンス アーキテクチャ: このセクションでは、HPC リソースを使用して Google Cloud で一般的なリスク計算ソリューションを構築するためのリファレンス アーキテクチャについて説明します。
  • ソリューション コンポーネント: コンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、その他の重要なツールやサービスなど、ソリューションの主なコンポーネントを詳しく説明します。
  • リスク計算の開始: このセクションでは、FSI が HPC を使用して Google Cloud でリスク計算の実装を開始するための実践的なガイドを提供します。
  • ベンチマーク: リスク計算ワークロードに対する Google Cloud の効率と拡張性を実証するために、パフォーマンス ベンチマークを紹介します。
  • パフォーマンスと費用の最適化: このセクションでは、リスク計算に HPC を利用する場合のパフォーマンスと費用の両方を最適化するためのガイダンスを示します。
  • 事例紹介: Google Cloud と HPC テクノロジーをリスク計算の目的でうまく活用した FSI の実例を紹介します。

リスク計算のための Google Cloud

今日の動的な金融市場において、金融機関(FSI)は潜在的な損失へのエクスポージャーを評価して管理するために、リスク計算がますます重要になっています。このような計算を行うには、多くの場合、複雑なシミュレーションとモデリングが必要であり、かなりの計算能力とリソースを必要とします。この点で、Google Cloud は堅牢で効率的なリスク計算機能を求める FSI に優れています。

リスク計算ワークロードに対する Google Cloud のメリット

  • 使いやすさ: Google Cloud は、直感的なインターフェースと API、包括的なドキュメントとサポート リソースを提供しているため、FSI はリスク計算ワークフローを簡単に構成、管理できます。
  • 高パフォーマンス: Google Cloud は高度な CPU、GPU、TPU を搭載した強力なインフラストラクチャを備えており、FSI はリスク計算を迅速かつ効率的に実行できます。高パフォーマンス ワークロード向けに最適化された H3 や C3D などの VM により、リスク計算の容易なスケーリングが促進されます。
  • 拡張性と柔軟性: Google Cloud の弾力性のあるアーキテクチャにより、FSI はワークロードの需要の変化に基づいてコンピューティング リソースを動的に調整できます。これにより、高価なオンプレミス インフラストラクチャが不要になり、従量課金制モデルが可能になります。
  • セキュリティとコンプライアンス: Google Cloud は厳格な業界標準と規制を遵守し、リスク計算で使用される機密性の高い財務データについて最高レベルのセキュリティとコンプライアンスを確保します。これにより、FSI は信頼できるクラウド環境でデータが保護されているという安心感を得られます。
  • 製品化までの時間の短縮: Google Cloud の堅牢なインフラストラクチャにより、FSI はリスク計算を迅速に実行できるため、市場の変化に迅速に対応し、新しいサービスの製品化までの時間を短縮できます。
  • 費用の最適化: Google Cloud の柔軟な料金モデルにより、FSI はリソース使用率を最適化できるため、従来のオンプレミス ソリューションと比較して大幅な費用削減につながります。
  • アジリティとイノベーションの向上: Google Cloud は、オンプレミス インフラストラクチャの管理の複雑さを解消することで、FSI がイノベーションと新しいリスク管理戦略の開発に注力できるよう支援します。このアジリティにより、市場動向の先手を打つことができ、競争上の優位性を獲得できます。

それでは、リファレンス アーキテクチャについて、また、リスク計算プロセスの改善を目指す FSI にとって、Google Cloud がいかに魅力的なソリューションであるかを見ていきましょう。Google のパフォーマンス、拡張性、セキュリティを包括的なツールとサービスと組み合わせることで、FSI はリスク管理において前例のないアジリティ、効率性、イノベーションを実現できます。

リファレンス アーキテクチャ

Google Cloud では、リスク計算を行うためのさまざまなプラットフォームを提供しています。これらは企業の要件によって異なります。

HPC Toolkit によって実現される Google Compute Engine は、適切なインフラストラクチャを簡単にプロビジョニングできる広範なアーキテクチャ セットを提供します。

GKE は柔軟で堅牢なプラットフォームを提供し、リスク計算の幅広いオプションを可能にします。

Batch は、Google Compute Engine でマネージド サービスとして利用できます。インフラストラクチャはオンデマンドでプロビジョニングされ、作業が完了するとプロビジョニング解除される。

Dataflow(Apache Beam)では、取引をグループ化し、非常に大規模なデータセット間で集計を実行できます。バッチ処理とストリーミング分析の両方に対応しています。

ソリューション コンポーネント

コンピューティング

Google Cloud の強力なコンピューティング オプションは、要求の厳しいリスク計算ワークロードに取り組むための基盤を提供します。汎用的な VM インスタンスとアクセラレータにより、最適なパフォーマンスを実現します。

  • 高パフォーマンスの VM インスタンス: HPC ワークロード用に最適化された Google Cloud の多様な VM インスタンスを活用します。たとえば、メモリ使用量の多い計算を行うための H2 インスタンスや、コンピューティングとネットワーク パフォーマンスのバランスを取るための N2 インスタンスなどです。
  • GPU と TPU: 強力な GPU リソースと TPU リソースを利用してタスク実行を高速化することで、リスク計算のパフォーマンスを向上させます。
  • マネージド インスタンス グループ: マネージド インスタンス グループを利用してスケーリングを自動化し、ワークロードの需要に基づいて最適なリソース使用率を確保します。

ネットワーク

堅牢で安全なネットワークインフラにより、リスク計算環境内での効率的なデータ転送と通信が保証されます。

  • VPC ネットワーク: リスク計算インフラストラクチャをホストするための安全で分離された Virtual Private Cloud(VPC)ネットワークを確立します。
  • 高パフォーマンス ネットワーキング: Cloud Interconnect や VPC ネットワーク ピアリングなどの高帯域幅ネットワーキング オプションを利用して、VM とストレージ リソース間の優れたデータ転送速度を実現します。

ストレージ

高性能ストレージ ソリューションにより、リスク計算モデルと生成された出力に対する高速なデータアクセスと管理が容易になります。

  • ブロック ストレージ: HDD、SSD、ローカル SSD などの永続ディスク オプションを使用して、リスク計算時に高速なデータアクセスを実現します。
  • Cloud Storage: 膨大な量の履歴データやモデル出力に Cloud Storage を活用し、その拡張性と費用対効果を生かします。
  • Cloud Filestore: Cloud Filestore は、リスク計算クラスタ内の複数の VM からアクセスできる高パフォーマンスの共有ストレージに使用します。

ツール

専用ツールにより、リスク計算インフラストラクチャのデプロイ、管理、モニタリングを簡素化し、ワークフローの円滑な運用を保証します。

  • Cloud HPC Toolkit: このツールキットは Google Cloud での HPC クラスタのデプロイと管理を簡素化し、柔軟な構成と簡単なスケーリングを可能にします。
  • 事前構成された VM イメージ: 事前構成された VM イメージを利用し、一般的なリスク計算アプリケーションとツールがプリインストールされているため、迅速な環境設定が可能です。
  • Cloud Monitoring: リアルタイムの分析情報とリソースの最適化のための包括的なモニタリング ツールを使用して、リスク計算ワークフローのパフォーマンスをモニタリングして分析します。

リスク計算のスタートガイド

Google Cloud をリスク計算に活用するための取り組みに着手していますか?実装プロセスを効果的に進めるためのロードマップをご紹介します。

考慮事項

  • 目標を定義する: 明確に定義された一連の目標は、実行する必要がある特定のリスク計算と望ましい結果を特定するのに役立ちます。
  • 現在のワークフローを評価する: 既存のリスク計算プロセスを分析して改善の余地がある領域を特定し、クラウドへの移行の可能性を評価します。
  • データのニーズを特定する: リスク計算に必要なデータソースを綿密に計画し、クラウド環境でデータ アクセシビリティを確保します。
  • ツールを選択する: リスク計算ワークフローの要件に合った適切な Google Cloud HPC リソースとツールを選択します。
  • セキュリティとコンプライアンス: 金融データ保護に関する関連する業界の規制を遵守して、クラウド環境向けの堅牢なセキュリティ戦略を策定します。

デプロイ可能なブループリント / コード

ベンチマーク

リスク計算ワークロードに対する Google Cloud のパフォーマンスを客観的に評価するために、業界標準のベンチマークを活用しています。次のセクションでは、STAC ベンチマークの結果に焦点を当て、このドメインにおける Google Cloud の機能を紹介します。

STAC ベンチマーク

Securities Technology Analysis Center(STAC)は、金融サービスのワークロードに対するテクノロジー ソリューションのパフォーマンスと効率を評価するよう設計された、業界標準のベンチマーク スイートを公開しています。Google Cloud は複数の STAC ベンチマークに参加し、リスク計算のシナリオでその能力を実証しています。

以前の STAC-M3 ベンチマーク監査(SUT ID KDB181001)を受けて再設計された Google Cloud アーキテクチャは、最新バージョンの kdb+ 4.0(KX の時系列データベース)を利用して、大幅な改善を実現しました。具体的には、ベンチマークの 41 件中 35 件が新しいクラスタで高速化され、Google Cloud の従来の結果よりも最大 18 倍高速になりました。主なハイライトはこちらです:

  • Google Cloud における以前の STAC-M3 Antuco スイートの結果との比較
  • 平均応答時間ベンチマーク 17 件中 13 件が高速化
  • キャッシュ保存を可能にする Year-High Bid のバージョンでは、18 倍高速化され、実行時間を 94% 短縮(STAC-M3.ß1.1T.YRHIBID-2.TIME)。これにより、公開されたすべての結果の全体的な記録も塗り替えられました
  • Year-High Bid でスループットが 9 倍高速化(STAC-M3.ß1.1T.YRHIBID.MBPS)
  • Google Cloud における以前の STAC-M3 Kanaga スイートの結果との比較
  • 平均応答時間ベンチマーク 24 件中 22 件が高速化
  • 4 つの Market Snapshot ワークロードがいずれも 10 倍以上高速化(STAC-M3.ß1.10T.YR[2,3,4,5]-MKTSNAP.TIME)
  • 2 年間分のデータを含む Year-High Bid でスループットが 5 倍高速化(STAC-M3.ß1.1T.2YRHIBID.MBPS)

最近の STAC ベンチマークのブログ投稿では、STAC ベンチマークにおける Google Cloud のパフォーマンスの詳細な分析について説明しています。

パフォーマンスと費用の最適化

適切なマシンタイプの選択

Google Cloud は多様なマシンタイプを提供しており、それぞれ CPU、GPU、メモリ構成が異なります。リスク計算のワークロードに適したマシンタイプを選択すると、パフォーマンスとコストに大きく影響します。

マシンタイプを選択する際は、次の要素を考慮してください。

  • CPU パフォーマンス: 計算負荷の高いリスクモデルには、コア数とクロック速度の速いインスタンスを選択します。
  • メモリ要件: リスク計算のデータサイズと複雑さに対処するのに十分なメモリを備えたインスタンスを選択します。
  • 費用の最適化: バースト可能なパフォーマンスやプリエンプティブル インスタンスなどの要素を考慮し、パフォーマンスと費用のバランスを取ります。

最適なストレージの選択

Google Cloud には、パフォーマンスやコスト特性の異なる幅広いストレージ オプションが用意されています。リスク計算に適したストレージを選択することは、効率と費用の最適化にとって非常に重要です。

考慮すべきストレージの種類は次のとおりです。

ホーム ストレージ

  • 共有されたユーザー ファイル、構成、スクリプト、後処理データを保存します。
  • 永続性があり、通常は NFS プロトコル上に構築されます
  • オプションには、Google Cloud Filestore や NetApp Cloud Volumes Service などのパートナー サービスが含まれます

スクラッチ ストレージ

  • 中間結果やシミュレーション出力データなどの一時ファイルに使用されます
  • 異なるノード間で共有される場合も、共有されない場合もあります
  • 通常、ローカル フラッシュ ストレージや並列ファイル システムなどの高性能システム上に構築します
  • Google Cloud ネイティブのオプションには、Persistent Disk、ローカル SSD、Cloud Filestore、Parallelstore が含まれます
  • パートナーのサービスには、NetApp Cloud Volumes Service、DDN EXAScaler Lustre、Sycomp(IBM Storage Scale)、Weka などがあります

Archive Storage

  • アクセス頻度の低いデータを費用対効果の高い方法で保存するために使用
  • Google Cloud Storage がアーカイブ ストレージとして推奨されるオプション

Spot VM を活用した費用対効果の向上

Spot VM は、リスク計算を実行するための費用対効果の高いソリューションとなる可能性があります。これらの VM には大幅な割引が適用されますが、直前の通知で終了される場合があります。

発生する可能性のある中断を許容でき、短い時間(4 時間未満)で実行されるワークフローの場合は、Spot VM のテストを検討してください。お客様は、オンデマンドと比べて最大 91% の費用削減を実現し、軽微な中断を許容できる十分な節約を実現できることを実感しています。

H3 などのすべての VM タイプが Spot モデルをサポートしているわけではありません。

事例紹介

Google Cloud と HPC テクノロジーをリスク計算に実践的に応用する例として、主要な FSI による実装の成功事例を紹介します。

HSBC

HPC Days Digital: HSBC の事例紹介

この動画では、HSBC がリスク管理と法令上の報告のために Google Cloud HPC ソリューションをどのように活用しているかを紹介します。

Google Cloud のソリューションを活用して 1 日に 44 億回のリスク計算を完了する HSBC STAR プラットフォーム。このブログ投稿では、HSBC が Strategic Trade Allocation and Rebalancing(STAR)プラットフォームを Google Cloud に正常に移行し、パフォーマンスと効率の大幅な向上を達成した経緯について詳しく説明します。

Google Cloud のソリューションを活用して 1 日に 44 億回のリスク計算を完了する HSBC STAR プラットフォーム

このブログ投稿では、HSBC が Strategic Trade Allocation and Rebalancing(STAR)プラットフォームを Google Cloud に正常に移行し、パフォーマンスと効率の大幅な改善を果たした方法について詳しく説明します。

Goldman Sachs

Goldman Sachs の事例紹介: 規模、アジリティ、信用の獲得

この動画では、Goldman Sachs が Google Cloud を利用してスケーラビリティと安全性に優れたインフラストラクチャを構築し、リスク計算などの重要な財務活動を支援している方法を紹介します。

詳細

Google Cloud HPC の詳細

Google Cloud HPC

Google Cloud HPC: さまざまな業界における Google Cloud の HPC ソリューションについて学びます。

Cloud HPC Toolkit: Cloud HPC Toolkit を使用すると、Google Cloud で HPC インフラストラクチャを簡単に構成してデプロイできます。

Cloud HPC Toolkit ブループリント カタログ: ビルド済みの HPC Toolkit ブループリントから選択して、完全な HPC 環境を簡単にデプロイできます。

Google Cloud HPC ブログ: HPC に重点を置いた Google のブログチャンネルで詳細をご確認ください。

金融サービス

バリュー アット リスク(ウィキペディア)

金融サービス向けの Google Cloud ソリューション: FSI 固有のニーズに合わせて調整された Google Cloud のさまざまなソリューションをご覧ください。

金融リスク シミュレーションのための Google Cloud HPC の概要資料

  • Google Cloud プロダクト
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