오늘날의 역동적인 금융 시장에서 금융 기관(FSI)이 잠재적 손실 노출을 평가하고 관리하는 데 있어 위험 계산이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 계산 수행에는 복잡한 시뮬레이션과 모델링이 포함되는 경우가 많으며 막대한 연산 능력과 리소스가 필요합니다. Google Cloud는 강력하고 효율적인 위험 계산 기능을 찾고 있는 FSI에 적합합니다.

• 사용 편의성: Google Cloud는 직관적인 인터페이스 및 API와 함께 포괄적인 문서와 지원 리소스를 제공하므로 FSI는 더 쉽게 위험 계산 워크플로를 구성하고 관리할 수 있습니다.
• 고성능: Google Cloud는 고급 CPU, GPU, TPU를 갖춘 강력한 인프라를 갖추고 있으므로 FSI는 빠르고 효율적으로 위험 계산을 실행할 수 있습니다. 특히 H3 및 C3D와 같은 VM은 고성능 워크로드에 최적화되어 있어 위험 계산을 간편하게 확장할 수 있습니다.
• 확장성 및 유연성: FSI는 Google Cloud의 탄력적인 아키텍처를 통해 변화하는 워크로드 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 조정할 수 있으므로 값비싼 온프레미스 인프라가 필요하지 않으며 사용한 만큼만 지불하는 모델을 지원할 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수: Google Cloud는 엄격한 업계 표준과 규정을 준수하여 위험 계산에 사용되는 민감한 금융 데이터에 대한 최고 수준의 보안과 규정 준수를 보장합니다. 이로 인해 데이터가 신뢰할 수 있는 클라우드 환경에서 보호되므로 FSI는 안심해도 됩니다.
• TTM(time to market) 단축: Google Cloud의 강력한 인프라는 FSI가 위험 계산을 신속하게 수행하여 시장 변화에 빠르게 대응하고 새로운 제품의 TTM(time to market)을 단축시킬 수 있도록 지원합니다.
• 비용 최적화: Google Cloud의 유연한 가격 책정 모델을 통해 FSI는 리소스 사용률을 최적화할 수 있으므로 기존 온프레미스 솔루션보다 비용을 크게 절약할 수 있습니다.
• 민첩성 및 혁신 향상: Google Cloud는 온프레미스 인프라 관리의 복잡성을 제거하여 FSI가 혁신에 집중하고 새로운 위험 관리 전략을 개발할 수 있도록 지원합니다. 이러한 민첩성을 통해 마켓 트렌드를 앞서 나가고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

참조 아키텍처를 살펴보고 이 아키텍처가 Google Cloud를 위험 계산 프로세스를 개선하려는 FSI에 적합한 솔루션으로 만드는 방식을 살펴보겠습니다. FSI는 Google의 성능, 확장성, 보안과 함께 포괄적인 도구와 서비스를 사용하여 위험 관리 측면에서 전례 없는 민첩성, 효율성, 혁신을 달성할 수 있습니다.

Google Cloud의 강력한 컴퓨팅 옵션은 최적의 성능을 위한 다용도 VM 인스턴스와 가속기를 통해 까다로운 위험 계산 워크로드를 처리할 수 있는 기반을 제공합니다.

• 고성능 VM 인스턴스: HPC 워크로드에 최적화된 Google Cloud의 다양한 VM 인스턴스를 활용할 수 있습니다. 메모리 집약적인 계산을 위한 H2 인스턴스 및 균형 잡힌 컴퓨팅 및 네트워크 성능을 위한 N2 인스턴스를 예시로 들 수 있습니다.
• GPU 및 TPU: 강력한 GPU 및 TPU 리소스를 활용하여 태스크 실행 속도를 가속화해 위험 계산 성능을 강화할 수 있습니다.
• 관리형 인스턴스 그룹: 관리형 인스턴스 그룹을 활용하여 확장을 자동화하고 워크로드 수요에 따라 최적의 리소스 사용률을 보장합니다.

강력하고 안전한 네트워크 인프라는 위험 계산 환경 내에서 효율적인 데이터 전송과 통신을 보장합니다.

• VPC 네트워크: 위험 계산 인프라를 호스팅하도록 안전하고 격리된 Virtual Private Cloud(VPC) 네트워크를 설정합니다.
• 고성능 네트워킹: VM과 스토리지 리소스 간의 초고속으로 데이터를 전송할 수 있도록 Cloud Interconnect 및 VPC 네트워크 피어링과 같은 고대역폭 네트워킹 옵션을 활용합니다.

고성능 스토리지 솔루션은 위험 계산 모델과 생성된 출력에 대한 고속 데이터 액세스 및 관리를 지원합니다.

• 블록 스토리지: 위험을 계산하는 동안 고속 데이터 액세스를 위해 HDD, SSD와 같은 영구 디스크 옵션과 로컬 SSD를 사용합니다.
• Cloud Storage: 방대한 양의 이전 데이터 및 모델 출력에 Cloud Storage를 활용하므로 확장성과 비용 효율성을 활용할 수 있습니다.
• Cloud Filestore: 위험 계산 클러스터 내 여러 VM에서 액세스할 수 있는 고성능 공유 스토리지로 Cloud Filestore를 사용합니다.

전문화된 툴은 위험 계산 인프라 배포, 관리, 모니터링을 간소화하여 원활한 워크플로우 운영을 보장합니다.

• Cloud HPC Toolkit: 이 툴킷은 Google Cloud에서 HPC 클러스터 배포와 관리를 간소화하여 유연한 구성과 간편한 확장을 지원합니다.
• 사전 구성된 VM 이미지: 보다 빠른 환경 설정을 위해 널리 사용되는 위험 계산 애플리케이션과 도구가 사전 설치된 사전 구성된 VM 이미지를 활용합니다.
• Cloud Monitoring: 실시간 통계와 리소스 최적화에 사용되는 포괄적인 모니터링 도구를 사용해 위험 계산 워크플로 성능을 모니터링하고 분석합니다.

위험 계산에 Google Cloud를 활용하는 여정을 시작하셨나요? 다음은 구현 프로세스를 효과적으로 탐색할 수 있는 로드맵입니다.

• 목표 정의: 목표를 잘 정의하면 수행해야 하는 특정 위험 계산과 원하는 결과를 식별할 수 있습니다.
• 현재 워크플로 평가: 기존 위험 계산 프로세스를 분석하여 개선이 필요한 영역을 파악하고 클라우드로의 마이그레이션 가능성을 평가합니다.
• 데이터 니즈 파악: 위험 계산에 필요한 데이터 소스를 매핑하고 클라우드 환경에서 데이터 접근성을 보장합니다.
• 도구 선택: 위험 계산 워크플로 요구사항에 맞는 적절한 Google Cloud HPC 리소스와 도구를 선택합니다.
• 보안 및 규정 준수: 클라우드 환경에 대한 강력한 보안 전략을 개발하여 금융 데이터 보호에 대한 관련 업계 규정을 준수합니다.

위험 계산 워크로드의 Google Cloud 성능을 객관적으로 평가하기 위해 Google은 업계 표준 벤치마크를 활용합니다. 다음 섹션에서는 이 도메인에서의 Google Cloud 기능을 보여주는 STAC 벤치마크 결과를 중점적으로 설명합니다.

STAC(Securities Technology Analysis Center)는 금융 서비스 워크로드를 위한 기술 솔루션의 성능과 효율성을 평가하기 위해 설계된 일련의 업계 표준 벤치마크를 발표합니다. Google Cloud는 여러 STAC 벤치마크에 참여하여 위험 계산 시나리오에서 역량을 입증했습니다.

이전 STAC-M3 업계 기준치 감사(SUT ID KDB181001)의 뒤를 이어 새롭게 설계된 Google Cloud 아키텍처는 KX의 시계열 데이터베이스인 kdb+ 4.0의 최신 버전을 활용했으며, 새 클러스터에서 업계 기준치 41개 중 35개가 더 빠르게 실행되는 엄청난 개선 효과를 보였습니다. 이는 Google Cloud의 이전 결과에 비해 최대 18배 빨라진 속도입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

• Google Cloud의 이전 STAC-M3 Antuco 제품군과 비교한 결과:
• 평균 응답 시간 업계 기준치 17개 중 13개에서 더 빠름
• 캐싱을 허용하는 연중 최고 입찰가 버전(STAC-M3.ß1.1T.YRHIBID-2.TIME)에서는 실행 시간이 18배 빨라져 94% 감소했습니다. 이는 지금까지 발표된 모든 결과에 대한 종합적인 기록이기도 합니다.
• 연중 최고 입찰가(STAC-M3.ß1.1T.YRHIBID.MBPS)에서 처리량이 9배 이상 높음
• Google Cloud의 이전 STAC-M3 Kanaga 제품군과 비교한 결과:
• 평균 응답 시간 업계 기준치 24개 중 22개에서 더 빠름
• Market Snapshot 워크로드 4개(STAC-M3.ß1.10T.YR[2,3,4,5]-MKTSNAP.TIME) 모두에서 10배 이상 빠름
• 2년간의 데이터를 포함하는 연간 최고 입찰가(STAC-M3.ß1.1T.2YRHIBID.MBPS)에서 처리량이 5배 높음

최근 STAC 업계 기준치 블로그 게시물에는 Google Cloud의 STAC 업계 기준치 성능에 대한 심층 분석이 포함되어 있습니다.

Google Cloud는 CPU, GPU, 메모리 구성이 각기 다른 다양한 머신 유형을 제공합니다. 위험 계산 워크로드에 적합한 머신 유형을 선택하면 성능과 비용이 크게 달라집니다.

머신 유형을 선택할 때 다음 요소를 고려하세요.

• CPU 성능: 컴퓨팅 집약적인 위험 모델의 경우 코어 수와 클록 속도가 더 높은 인스턴스를 선택합니다.
• 메모리 요구사항: 및 위험 계산의 데이터 크기 및 복잡성을 처리하기에 충분한 메모리가 있는 인스턴스를 선택합니다.
• 비용 최적화: 버스트 성능 및 선점형 인스턴스와 같은 요소를 고려하여 성능 요구사항과 비용의 균형을 유지합니다.

Google Cloud는 성능 및 비용 특성이 각기 다른 다양한 스토리지 옵션을 제공합니다. 위험 계산에 적합한 스토리지를 선택하는 것은 효율성과 비용 최적화를 위해 매우 중요합니다.

고려해야 할 다양한 스토리지 유형은 다음과 같습니다.

Home Storage

• 공유 사용자 파일, 구성, 스크립트, 후처리 데이터를 저장합니다.
• 영구적이며 일반적으로 NFS 프로토콜을 기반으로 합니다.
• 옵션으로는 Google Cloud Filestore 및 NetApp Cloud Volumes Service와 같은 파트너 제품이 있습니다.

Scratch Storage

• 중간 결과 및 시뮬레이션 출력 데이터와 같은 임시 파일에 사용됩니다.
• 다른 노드에서 공유되거나 공유되지 않을 수 있습니다.
• 일반적으로 로컬 플래시 스토리지 또는 병렬 파일 시스템과 같은 고성능 시스템을 기반으로 합니다.
• Google Cloud 네이티브 옵션으로는 Persistent Disk, 로컬 SSD, Cloud Filestore, Parallelstore가 있습니다.
• 파트너 제품으로는 NetApp Cloud Volumes Service, DDN EXAScaler Lustre, Sycomp(IBM Storage Scale), Weka가 있습니다.

Archive Storage

• 가끔 액세스하는 데이터를 비용 효율적인 가격으로 저장하는 데 사용됩니다.
• Archive Storage에 권장되는 옵션은 Google Cloud Storage입니다.

스팟 VM은 위험 계산을 위한 비용 효율적인 잠재적 솔루션을 제공합니다. 이러한 VM은 대폭 할인된 가격으로 제공되지만 예고 없이 종료될 수 있습니다.

워크플로가 잠재적인 중단을 감당할 수 있고 짧은 시간(4시간 미만) 내에 실행될 수 있다면 스팟 VM 테스트를 고려해 보세요. 고객은 주문형에 비해 최대 91%의 비용을 절감하여 소규모 중단을 감내할 수 있다는 것을 발견했습니다.

H3와 같은 일부 VM 유형은 스팟 모델을 지원하지 않습니다.

위험 계산에 Google Cloud 및 HPC 기술을 적용한 실제 사례를 설명하기 위해 주요 금융 서비스 기관의 성공적인 구현을 요약한 우수사례를 소개합니다.

HPC Days Digital: HSBC 고객 집중 조명

이 동영상은 HSBC가 위험 관리 및 규제 보고에 Google Cloud HPC 솔루션을 활용하는 방법을 보여줍니다.

HSBC STAR는 Google Cloud 솔루션으로 하루에 44억 건의 위험 계산을 처리합니다. 이 블로그 게시물에서는 HSBC가 Strategic Trade Allocation and Rebalancing(STAR) 플랫폼을 Google Cloud로 성공적으로 마이그레이션하여 성능과 효율성을 크게 향상시킨 방법을 자세히 설명합니다.

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Goldman Sachs 고객 집중 조명: 확장성, 민첩성, 신뢰성 제공

이 동영상에서는 Goldman Sachs가 위험 계산을 비롯한 중요한 재무 활동을 지원하기 위해 확장성과 보안성이 뛰어난 인프라를 구축하는 데 Google Cloud를 활용하는 방법을 소개합니다.