AWS 유안타증권 HPC 적용사례 :: 유안타 증권 추정호 박사 :: AWS Finance Seminar
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AWS 유안타증권 HPC 적용사례 :: 유안타 증권 추정호 박사 :: AWS Finance Seminar
- 1. AWS 유안타증권 HPC 적용 사례 Jeongho Chu 유안타 증권 Time : 10:30 - 11:20
- 2. Agenda 1. Introduction 2. Challenges 3. HPC with AWS 4. Outcome 5. Next Steps
- 3. 추정호 (OTC운용팀) jeongho.chu@yuantakorea.com Marquis who’s who (2009) KAIST 수학 (학사) KAIST 기계공학 (석사) KAIST 기계공학 (박사) 금융 IT Quant 수학 Profile Introduction What’s a Quant?
- 4. Introduction to ELS (Equity Linked Securities) Dominant Type • Stepdown • Auto-callable • Mixture of many types of options • Multiple underlying assets Dominant Underlying Assets • Equity Indexes • KOSPI 200, HSCEI, S&P 500, etc… 53
- 5. Pricing Method Mathematical Model Geometric Brownian Motion 𝑑𝑆 𝑆 = 𝑟𝑑𝑡 + 𝜎𝑑𝑊 Black-Scholes equation 𝜕𝑉 𝜕𝑡 + 𝑟𝑆 𝜕𝑉 𝜕𝑆 + 1 2 𝑆2 𝜎2 𝜕2 𝑉 𝜕𝑆2 = 𝑟𝑉 Monte Carlo Method Finite Difference Method
- 6. 현재 사내 Computing 환경 • Intel Xeon E5-2600 v3 – 사내에 8대 보유 (총 128 Core) • Accelerator : Intel Xeon Phi × 2 • Grid manager : OpenMPI • In-House Pricing Engine • Intel Compiler for optimization
- 7. Pricing step down • # of Product : 500 • # of Scenario : 50 • # of total cases : 25,000 • Computing time for each case : 1 min • On 128 cores, it requires 3.3 hours Price surface for 2 index ELS “128 Core에서는 결과를 얻기 까지 약 3시간이 소요됨”
- 8. Agenda 1. Introduction 2. Challenges 3. HPC with AWS 4. Outcome 5. Next Steps
- 9. Challenges & Requirements 한정적인 컴퓨팅 자원 높은 투자 비용 필요 컴퓨팅 자원 예측 불가 결과 도출 시간 절감 필요 비용 절감 필요 확장성과 무제한 컴퓨팅 니즈 1 2 3
- 10. 한정적 컴퓨팅 자원 ? • 하루에 장이 종료되고 특정 시간대에만 몰리는 Job의 특성 • 8대(128 Core)의 한정적인 Cluster는 Job이 몰리게 되면 대기열이 생기고 응답시간이 느려지게 됨 1
- 11. 높은 투자 비용 • Unit Price : 1,000 ~ 1,500만원 • 1,000 Core 구축 시 최대 3억~5억 필요 • 추가적인 유지보수 비용 소요 • 도입 시 견적, 예측, 설치 등 수개월 소요 “높은 초기 투자비용으로 인해 많은 Core를 구매하기 어려움” 2
- 12. Market doesn’t wait for you KOSPI HSCEI 2,200 1,800 15,000 8,000 -18% -46% Needs more computing power “Market의 변동성이 클수록 순간적이고 일시적인 컴퓨팅 파워를 요구함” 3
- 13. Agenda 1. Introduction 2. Challenges 3. HPC with AWS 4. Outcome 5. Next Steps
- 14. Challenges & Requirements 한정적인 컴퓨팅 자원 높은 투자 비용 필요 컴퓨팅 자원 예측 불가 결과 도출 시간 절감 필요 비용 절감 필요 확장성과 무제한 컴퓨팅 니즈
- 15. From one instance… Job A = 1 core x 500 hours
- 16. …to thousands Job A = 500 core x 1 hour Job A = 1 core x 500 hours
- 17. Challenges & Requirements 한정적인 컴퓨팅 자원 높은 투자 비용 필요 컴퓨팅 자원 예측 불가 결과 도출 시간 절감 필요 비용 절감 필요 확장성과 무제한 컴퓨팅 니즈
- 18. 고객이 이미 사용하고 있는 부분 100% Time Spot 0% AWS Spot Market 데이터센터 Utilization
- 19. 스팟 인스턴스 가격 History 일반 가격의 10~20% 수준 일반 On-demand가격
- 20. Agenda 1. Introduction 2. Challenges 3. HPC with AWS 4. Outcome 5. Next Steps
- 21. Architecture on AWS RabbitMQ NFS Master OpenMP Worker OpenMP Worker OpenMP Worker On demand Spot Spot Spot 10G Network • Queue 시스템 도입 : 확장성 향상 • 고립된 네트워크 : 보안성 향상, 10G 네트워킹 사용으로 퍼포먼스 증대 • Master - On Demand Instance, Worker – C4.8XL Spot Instance × 14 • 36 Cores x 14 = Total 504 Cores – 수요에 따라 수분 만에 추가 확장 가능
- 22. 결론 Cost • On Premise : 400~600원/hour (3년 감가상각 가정, 32 core 서버 1대, 임대료, 전기 등 제외) • On Demand : 1.91 $/hour (c4.8xlarge : 36core, 추가 비용 없음) • Spot Instance : 0.2 ~ $/hour Usage • 1 × On Demand + 14 × Spot = 540 cores, around 6$/hour (spot : 0.3$ 가정) • On Premise 이었다면 : 6.8K ~ 10.2K 원/hour (서버 17대) Time • 기존 128 Core에서 평균 2 시간이 걸리던 Job이 AWS에서 4배 빨라져 30분으로 단축 • AWS 상에서는 필요한 시간 대에만 구동시켜 사용하기 때문에 더 비용 효율적임 기존 On Premise 대비 약 1/10로 절감 가능
- 23. Agenda 1. Introduction 2. Challenges 3. HPC with AWS 4. Outcome 5. Next Steps
- 24. Future Plan We consider another 50 scenarios of market movement.