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あやかこやぎ
5 years ago
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2 金融サービスにおけるリスク管理リスク管理はすべての金融機関のビジネスに不可欠テストが必要なリスクの種類には信用リスク市場リスク外為リスク流動性リスクボラティリティインフレーションが含まれる規制機関は適正な自己資本比率を維持するためにより高度なストレステストの実施を金融機関に求めている

3 モデル金融機関が使用するリスク分析のモデルは多様である下記はその一例 : CCAR CCR VaR CVaR これらのシミュレーションを実行するにあたって世界中の金融機関が大量のコンピューティングリソースを必要としている

4 課題オンプレミスグリッドで実行するには多額の先行投資とメンテナンスが必要キャパシティに制限があるためシミュレーションの実行に時間がかかる標準的なハードウェアが提供するグリッドとコンピュートの種類は限られている規制機関と市場変動により柔軟なコンピューティングキャパシティが求められている金融商品の開発とテストには柔軟なコンピューティングリソースが必要データセンターのキャパシティには制限がありシミュレーションのバッグログや不十分なリスク計算の原因となる

5 アプリケーションユーザーから見たクラスタスケジュールへの影響!

6 ソリューションに求められることオンデマンドのキャパシティさまざまなコンピュートタイプの提供データを格納するための大量のストレージキャパシティデータのセキュリティ ( 環境の分離と保存するデータの暗号化 )

7 セキュリティ

Monitoring & Logs Configuration Compliance Web

8 AWS のコンプライアンス主要な認証と保証プログラムセキュリティ & コンプライアンス Identity Management Access Control Key Management & Storage Monitoring & Logs Configuration Compliance Web application firewall Assessment and reporting Resource & Usage Auditing

9 AWS のセキュリティ : 充実したクラウドセキュリティツール群ネットワークキング暗号化 Virtual Private Cloud Web Application Firewall Key Management Service CloudHSM サーバーサイドの暗号化アイデンティティコンプライアンス IAM SAML フェデレーション Active Directory の統合 Service Catalog CloudTrail & Inspector Config

10 コンピューティングのパフォーマンス

11 パフォーマンスに影響を与える要素 : コンピューティングキャパシティ

12 パフォーマンスに影響を与える要素 : ネットワーク AWS の 10Gbps 専用線接続.8xlarge インスタンスサイズにおけるパフォーマンスの最大化プレイスメントグループにおけるフルバイセクションの帯域幅拡張ネットワーキング D2 C3 C4 M4 R3 I2 で利用可能 1 秒あたりのパケット数 (PPS) が 1M を超えるパフォーマンスインスタンス間の遅延を縮小一貫したパフォーマンス

13 パフォーマンスに影響を与える要素 : ストレージホストにアタッチされたストレージ ( インスタンスストレージ ) Amazon EBS General Purpose(SSD) ボリューム Amazon EBS Provisioned IOPS(SSD) ボリューム Amazon EBS Magnetic ボリュームオブジェクトストレージとしての Amazon S3 と Amazon Glacier

14 パフォーマンスに影響を与える要素 :CPU Intel Xeon E5-2670(Sandy Bridge) プロセッサ M3 CC2 CR1 G2 インスタンスタイプで利用可能 Intel Xeon E v2(ivy Bridge) プロセッサ C3 R3 I2インスタンスタイプで利用可能 C3では2.8GHz クロック速度は最大 3.6GHz 拡張 AVX(Advanced Vector Extensions) 命令をサポート Intel Xeon E v3(haswell - AVX2) プロセッサ C4 D2 M4インスタンスタイプで利用可能 C4では2.9GHz クロック速度は最大 3.5GHz(Intel Turbo Boost) AVX2 命令をサポート

15 EC2 インスタンス : タイプとサイズ Instance generation c4.large Instance family Instance size

16 新しい GPU インスタンスタイプ :P2 アクセラレーションコンピューティングを対象とした EC2 の新しい GPU インスタンスタイプ : 最大 8 つの NVIDIA Tesla K80 アクセラレータを提供 16xlarge サイズは以下を提供 : 192GBのGPUメモリ 40,000 個のCUDAコア単精度浮動小数点演算性能は70TFLOPS 倍精度浮動小数点演算性能は23TFLOPS 以上ターゲットとなるワークロード : 深層学習流体力学金融工学地震解析分子モデル構築ゲノミクスレンダリング

17 P2 インスタンスタイプ 3 つのサイズで提供 : インスタンスサイズ GPU 数 P2P vcpu 数メモリ (GiB) ネットワーク帯域幅 * p2.xlarge Gbps p2.8xlarge 8 Y Gbps p2.16xlarge 16 Y Gbps * プレイスメントグループで起動した場合

18 グリッドソリューション

グリッドリファレンスアーキテクチャー virtual private cloud 10.

19 グリッドリファレンスアーキテクチャー virtual private cloud /16 Subnet Placement Group /20 Scheduler Master Compute Nodes Compute Nodes Amazon S3 Compute Layer Master Storage Storage Layer Metadata Servers Datanode Servers IAM Role EFS AWS KMS Amazon CloudWatch AWS CloudFormation AWS CloudTrail AWS Config

20 グリッドオペレーション Amazon S3 corporate data center AWS cloud AWS Direct Connect

マルチグリッドアーキテクチャー corporate data center virtual private cloud Subnet Application 1 Application 2 Scheduler Master Compute Nodes AWS Grid Compute 1 Nodes Compute Nodes Amazon S3 Scheduler Master

21 マルチグリッドアーキテクチャー corporate data center virtual private cloud Subnet Application 1 Application 2 Scheduler Master Compute Nodes AWS Grid Compute 1 Nodes Compute Nodes Amazon S3 Scheduler Master Compute Nodes AWS Grid 2 Compute Nodes Compute Nodes EFS Availability Zone Availability Zone Availability Zone Scheduler Master Compute Nodes On-Prem Grid AWS KMS Amazon CloudWatch AWS CloudFormation AWS CloudTrail AWS Config IAM Role

22 グリッドリファレンスアーキテクチャ VPC /16 サブネットプレイスメントグループ /20 SchedulerNode コンピュートノードコンピュートノード Amazon S3 MSSNode メタデータサーバーデータノードサーバー IAM ロール EFS AWS KMS Amazon CloudWatch AWS CloudFormation AWS CloudTrail AWS Config

23 グリッドリファレンスサーバーレス Amazon DynamoDB Amazon S3 Job Controller AWS Lambda Lambda 関数 AWS KMS Amazon CloudWatch AWS CloudFormation AWS CloudTrail AWS Config IAM ロール

24 コスト

25 1 PFLOP クラスタのシナリオ前提条件 : AWS でのコンピューティングは合計 1 PFLOP m4.10xlarge インスタンスごとに 636 GFLOPS 合計 1,572 個の m4.10xlarge インスタンス合計 31,447 個の Xeon コア (E v3 Intel Haswell) 合計 251TB の RAM( コアごとに 8GB の RAM) モデル化を目的として選択された EC2 インスタンスタイプは m4.10xlarge 他のインスタンスタイプやサイズも利用可能でありコストの最適化や特定のワークロードに合わせた最適化のためにそれらが推奨されることもある使用率を 60% と想定 S3 オブジェクトストレージ Glacier EFS EBS の組み合わせとしてモデル化されたストレージ (1,000TB) 永続 ( ヘッド ) ノードとライセンスサーバーノードの使用率を 100% と想定

26 1 PFLOP ピークコアクラスタのシナリオ 1. シナリオ 1(50% がリザーブドインスタンス 50% がスポットインスタンス ) 31,447 コアスポット 50% リザーブドインスタンスリザーブドインスタンス 50% 2. シナリオ 2(25% がリザーブドインスタンス 75% がスポットインスタンス ) 31,447 コアスポット 75% リザーブドインスタンスリザーブドインスタンス 25%

27 コスト構造 1-50% がリザーブドインスタンス 50% がスポット 31,447 コアスポット 50% リザーブドインスタンスリザーブドインスタンス 50% まとめると... コンピュートの合計コスト :0.025 ドル (1 コア 1 時間あたり )

28 コスト構造 2-25% がリザーブドインスタンス 75% がスポット 31,447 コアスポット 75% リザーブドインスタンスリザーブドインスタンス 25% まとめると... コンピュートの合計コスト :0.02 ドル (1 コア 1 時間あたり )

29 Thank you!

Amazon EC2 Innovation at Scale - 革新を続けるハイパースケール EC2 サービスの最新情報を EC2 サービス責任者がご紹介

Amazon EC2 Innovation at Scale - 革新を続けるハイパースケール EC2 サービスの最新情報を EC2 サービス責任者がご紹介 EC2 Innovation at Scale Raj Pai, Director of Product Management, EC2 June 2, 2017 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) - クラウドの伸縮自在な仮想サーバー