金融和银行服务机构正迅速转向云平台，部署其关键的金融分析任务，这通常需要高性能计算（HPC）资源，而这些资源内部并不总是可用。日益增长的竞争和监管要求，促使越来越多的公司寻求云平台以应对日益增长的金融分析工作负载。
甲公司云基础设施（OCI）提供全面的第二代云基础设施，使银行和金融服务机构能够迅速部署云端进行金融分析。甲公司在管理和分析客户数据方面拥有深厚而广泛的经验，使他们能够在云基础设施中提供此类资源。乙软件产品是一款高度可扩展的软件基础设施，它允许应用服务以虚拟化的方式运行，而不将这些服务绑定到任何特定的硬件资源。该软件通过能够轻松处理多个请求的能力，动态地将服务请求配置到可用的硬件资源中，以高度可扩展的方式进行。
架构
在甲公司的云基础设施（OCI）上，我们对GridServer进行了多种高性能计算（HPC）集群的测试。这些集群由包括裸机（BM）和虚拟机（VM）在内的多种计算实例形态组成。这些集群是通过OCI资源管理器中的HPC堆栈实例化的，该堆栈使用terraform模板，该模板包含将一系列实例转换为功能性HPC集群的各个部分。此堆栈还可以添加网络文件共享（NFS）卷、额外的块卷或其他文件系统（如OCI文件存储服务）。在构建测试HPC集群后，按照软件安装说明安装了GridServer。
测试的集群基于以下架构。
架构组成
区域（Region）
甲公司云基础设施区域是一个地理上局限的区域，包含一个或多个称为可用性域的数据中心。区域相互独立，可以相距甚远（横跨国家甚至大洲）。
可用性域（Availability Domains）
可用性域是区域内独立、自主的数据中心。每个可用性域中的物理资源与其他可用性域的资源隔离，提供故障容错。可用性域不共享基础设施，如电源或冷却系统，或内部可用性域网络。因此，一个可用性域的故障不太可能影响该区域内的其他可用性域。
虚拟云网络（VCN）和子网
VCN是您在甲公司云基础设施区域中设置的可自定义、软件定义的网络。像传统数据中心网络一样，VCN使您可以完全控制网络环境。VCN可以有多个不重叠的CIDR块，您可以在创建VCN后更改。您可以将VCN划分为子网，这些子网可以限定在一个区域或一个可用性域。每个子网由不与VCN中其他子网重叠的连续地址范围组成。创建后您可以更改子网的大小。子网可以是公共的或私有的。
动态路由网关（DRG）
DRG是一个虚拟路由器，提供了私有网络流量在同一区域内VCN之间、VCN与该区域外网络（如另一个甲公司云基础设施区域的VCN、本地网络或其他云提供商的网络）之间的路径。
站点到站点VPN
站点到站点VPN提供了您的本地网络与甲公司云基础设施中的VCN之间的IPSec VPN连接。IPSec协议套件在数据包从源传输到目的地之前加密IP流量，并在到达时解密流量。
本地网络
这是您的组织使用的本地网络。它是拓扑结构的一个节点。
堡垒主机（Bastion Host）
堡垒主机是一个计算实例，作为从云外部进入拓扑结构的安全、受控的入口点。堡垒主机通常在非军事区（DMZ）中配置。它使您能够通过将敏感资源放置在不能直接从云外部访问的私有网络中来保护这些资源。拓扑结构有一个单一的、已知的入口点，您可以定期监控和审计。因此，您可以避免暴露拓扑结构中更敏感的组件，同时不影响对它们的访问。
路由表（Route Table）
虚拟路由表包含规则，用于将子网的流量路由到VCN外部的目的地，通常通过网关。
安全列表（Security List）
对于每个子网，您可以创建安全规则，指定必须允许进出子网的流量的来源、目的地和类型。
块存储卷（Block Volume）
使用块存储卷，您可以创建、附加、连接和移动存储卷，并根据您的存储、性能和应用程序需求更改卷的性能。在将卷附加并连接到实例后，您可以像使用普通硬盘一样使用该卷。您还可以断开卷的连接，并将其附加到另一个实例而不丢失数据。
身份与访问管理（IAM）
甲公司云基础设施的身份与访问管理（IAM）是甲公司云基础设施（OCI）和甲公司云应用的访问控制平面。IAM API和用户界面使您能够管理身份域及其内的资源。每个OCI IAM身份域代表一个独立的身份和访问管理解决方案或不同的用户群体。
对象存储
对象存储提供对大量结构化和非结构化数据的快速访问，这些数据的内容类型包括数据库备份、分析数据以及图像和视频等丰富内容。您可以安全地存储数据，然后直接从互联网或云平台内检索数据。您可以无缝扩展存储，而不会经历性能下降或服务可靠性问题。对于您需要快速、立即且频繁访问的“热”存储，使用标准存储；对于您长时间保留且很少或几乎不访问的“冷”存储，使用归档存储。
在创建了GridServer集群后，使用OpenGamma库中的Stata-Examples案例进行了基准测试。初步测试表明，将GridServer导向器、代理（Broker(s)）和客户端（Client(s)）放置在单个面向公众的实例上，并将引擎放置在不同的计算实例上，可以获得性能和性价比的最佳组合。对于GridServer导向器、代理、客户端实例，测试了BM和VM形态，没有观察到性能上的差异。下表提供了测试集群的描述。
在测试过程中，某些系统的超线程功能被启用或禁用。启用超线程功能的测试结果用星号（*）标注。在甲公司云基础设施（OCI）中，一个物理核心被称为一个OCPU。默认情况下，GridServer为每个核心配置一个引擎。当启用超线程时，GridServer会为每个核心的两个线程分配一个引擎，从而使每个节点可用的引擎数量翻倍。VM形态VM.Standard.E4.Flex可以配置不同数量的OCPUs。在我们的测试中，我们将每个形态配置为64个OCPUs（启用超线程时共128个引擎）。
我们的测试使用GridServer进行了25,000次独特的OpenGamma分析，模拟了典型的蒙特卡罗基准测试。我们从GridServer控制台的作业摘要中获得了每次测试的耗时。我们在每个集群上进行了测试，从使用四个引擎进行模拟开始，然后将每次测试的引擎数量翻倍，直到集群中运行引擎的所有节点都被使用。下图显示了我们基于各种形态实例的集群测试结果。
这里的结果以每秒评估次数显示，即集群执行蒙特卡罗模拟评估的速度。对于每个基准测试，这个值简单地是模拟的总次数（25,000次）除以模拟经过的时间（秒）。总体而言，对于每个测试的集群，性能几乎与使用的引擎数量成线性比例增长。就不同实例形态观察到的相对性能而言，节点性能与每种形态的核心数之间存在强相关性，表明每核心引擎性能在不同形态间相对不变。使用BM.Optimized3.36形态的集群在启用和禁用超线程的情况下均进行了测试。其他形态的测试显示了启用超线程更受青睐的同样效果，为了清晰起见，这些数据没有在图表上显示。
虽然性能是大规模蒙特卡罗分析中的关键因素，成本也是一个因素。对于上述测试，我们通过在下面的图表中绘制总甲公司云基础设施成本（使用甲公司网站上发布的价格）来考察这一点。
理想情况下，总模拟成本不应随集群大小而变化，但并行效率不足的问题往往随着集群的增大而增加，导致模拟成本增加。在所有商业实践中，通常都有这样一个普遍假设：随着性能的提升，价格也会有所折衷，这一点并无不同。我们的OpenGamma测试显示，基于AMD EPYC的形态（BM.Standard.E4.128, VM.Standard.E4.Flex）提供了最佳的节点性能和价格性能。我们鼓励客户利用甲公司云基础设施的30天免费试用，测试他们的金融模型，因为不同的模型可能更适合其他的高性能计算（HPC）形态。
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