Titel derPräsentationeingebenTitel derPräsentationeingebenIT in der Praxis- LPA –Aufgaben-stellungRingvorlesung IT in der ...
2ProblemstellungNächtliche Berechnung von 20.000 – 100.000 Finanzprodukten inmax. 8h inkl. Persistenz der Analyse-Ergebnis...
3Problemstellung
4System-ÜbersichtProdukt-DBCalculatorsMarket DataServerApp ServerClient
5Rahmenbedingungen InputInputdaten aus der Datenbank:• Daten zur Berechnung eines Geschäfts liegen in DB vor und müssenei...
6Überblick: DB-Struktur f. Produkt-Informationen
7Rahmenbedingungen InputExterne Informationen:• Zur Berechnung von Cashflow-Szenarien (zukünftige Verläufe werdenangenomm...
8Rahmenbedingungen BerechnungBerechnung:• Durchschnittlich benötigt die Berechnung eines Produktes ca. 10sec• Je nach Aus...
9Rahmenbedingungen OutputOutput-Daten in DB speichern:• Analyseergebnisse müssen pro Geschäft in DB abgelegt werden• Bei ...
10Überblick: DB-Struktur f. Berechnungsergebnisse(Ausschnitt)
11Überblick: DB-Inhalte f. Berechnungsergebnisse(Ausschnitt)
12Rahmenbedingungen Mengengerüst• Beispielhaft sollen die Produkte aus der DB „berechnet“ werden• Pro Produkt sollen für ...
13ZielsetzungErwartete Ergebnisse: Vorstellung einer Zielarchitektur, welche in der Lage sein soll, die gestelltenAnforde...
14QuellenEntwicklungsumgebung (z.B.):• Microsoft Visual Studio Express 2012 & C#http://www.microsoft.com/de-de/download/de...
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Vorstellung der Aufgabenstellung der lpa GmbH im Rahmen der Ringvorlesung

  1. 1. Titel derPräsentationeingebenTitel derPräsentationeingebenIT in der Praxis- LPA –Aufgaben-stellungRingvorlesung IT in der Praxis und IndustrieRedner: Stefan Utermark (head of software development)Datum: 24. April 2013
  2. 2. 2ProblemstellungNächtliche Berechnung von 20.000 – 100.000 Finanzprodukten inmax. 8h inkl. Persistenz der Analyse-Ergebnisse in eine DB Zur Analyse des aktuellen Gesamtbestandes aller relevanten Finanzgeschäfteeiner Bank, bspw. zur bankinternen Risiko-Steuerung (CVA) oderVertriebsunterstützung, müssen sämtliche Produkte mind. 1x täglichberechnet werden. Je nach Kunde und Geschäftsgruppe umfasst das Mengengerüst ca. 5.000 bismehrere 100.000 Produkte. Unter Berücksichtigung von Systemauslastung, Verfügbarkeits- und Backup-Zeiten stehen für die Analyse in der Nacht ca. 4-8h zur Verfügung.
  3. 3. 3Problemstellung
  4. 4. 4System-ÜbersichtProdukt-DBCalculatorsMarket DataServerApp ServerClient
  5. 5. 5Rahmenbedingungen InputInputdaten aus der Datenbank:• Daten zur Berechnung eines Geschäfts liegen in DB vor und müsseneingelesen werden• Notwendig sind u.a. Metadaten wie Geschäftsnummer und Produkttyp• Die zu berechnenden Finanzprodukte werden in Form von XML-Beschreibungen in der DB angelegt (Vgl. Demo_ProductFile_CapFloor.xml)• Die Menge der Produktdaten ist in der Demo-DB hinzuzufügenHinweis zur Umsetzung: Zur Demonstration genügt es, die Daten aus der Datenbank zu laden, dieweitere Verwendung insbes. zur Berechnung kann angedeutet werden
  6. 6. 6Überblick: DB-Struktur f. Produkt-Informationen
  7. 7. 7Rahmenbedingungen InputExterne Informationen:• Zur Berechnung von Cashflow-Szenarien (zukünftige Verläufe werdenangenommen), müssen beispielsweise Indices (Euribor) auf Basis deraktuellen Marktdaten simuliert werden• Da alle Berechnungsergebnisse zueinander konsistent sein müssen, wirdjeweils ein Marktdaten-Set des Vortages - c(lose) o(f) b(usiness) – zurBerechnung verwendet• D.h. für alle Berechnung werden die gleichen Marktdaten verwendet• Ein Marktdaten-Set hat ca. eine Größe von 3-4MB (XML)• Die Daten werden über einen speziellen Marktdaten-Service zur VerfügunggestelltHinweis zur Umsetzung:• Zur Demonstration genügt es, einen geeigneten Caching-Mechanismusanzuwenden, der Mock-Daten in der Größenordnung für die einzelnenBerechnungen vorhält
  8. 8. 8Rahmenbedingungen BerechnungBerechnung:• Durchschnittlich benötigt die Berechnung eines Produktes ca. 10sec• Je nach Ausgestaltung der Produkte kann die Berechnung 0,5 – 600sec• Treiber hierbei sind Laufzeit (n-Perioden) und Kündigungsrechte (Monte-Carlo-Simulation im Modell [LMM])Hinweis zur Umsetzung:• Die „Berechnung“, sowie die Erzeugung der Ergebniswerte (Cashflows) sollteso umgesetzt werden, das der Vorgang zufällig zw. 0,5-600sec und im Mittel10sec dauert• D.h. 1000 Produkte * 10sec = 2,7h Gesamtrechendauer + Laden & Speichern• „Ergebnisse“ sollen simuliert erzeugt werden und im Prozess für eine„gewisse“ Auslastung wären der Berechnungsdauer sorgen
  9. 9. 9Rahmenbedingungen OutputOutput-Daten in DB speichern:• Analyseergebnisse müssen pro Geschäft in DB abgelegt werden• Bei der Berechnung entstehen sowohl skalare Ergebnisse (NPV), als auch Datenreihen(Cashflows)  d.h. es gibt mehrere Ergebnis-TabellenHinweis zur Umsetzung:• Pro Geschäft sollen Cashflows-Informationen in die Tabellen• AnalysisCashflowStructures (1 Struktur),• AnalysisCashflowPeriods (zufällig zw. 10 &240 Perioden)• AnalysisCashflowScenarios (10 Szenario-Ergebnisse)
  10. 10. 10Überblick: DB-Struktur f. Berechnungsergebnisse(Ausschnitt)
  11. 11. 11Überblick: DB-Inhalte f. Berechnungsergebnisse(Ausschnitt)
  12. 12. 12Rahmenbedingungen Mengengerüst• Beispielhaft sollen die Produkte aus der DB „berechnet“ werden• Pro Produkt sollen für 10 Szenarien Cashflow-Verläufe• AnalysisCashflowStructures:• 1000 Produkte = 1000 Einträge• AnalysisCashflowPeriods:• 1000 Produkte * 10-240 Perioden (zufällig & im Mittel 120 Perioden)= ca. 120.000 Einträge• AnalysisCashflowScenarios:• 1000 Produkte * 10-240Perioden * 10 Szenarios = 1.200.000 Einträge• Die Lösung muss skalierbar umgesetzt werden, sodass es möglich ist mitwachsenden Geschäftsmengen umgehen zu können• täglich werden neue Geschäfte abgeschlossen (mehr) & bestehende Geschäfte laufenaus (weniger)Zielsetzung: Minimierung der Gesamtlaufzeit
  13. 13. 13ZielsetzungErwartete Ergebnisse: Vorstellung einer Zielarchitektur, welche in der Lage sein soll, die gestelltenAnforderungen bzgl. Laufzeit und Skalierbarkeit zu erfüllen Identifikation von Problemfeldern & Skizzierung von entsprechendenLösungsansätzen Prototypische Umsetzung der Berechnungskomponente inkl. DB-Interaktion Performanceanalyse f. 100, 1.000, 5.000 (& optional 20.000)Produktergebnisse – die Anzahl der Kalkulatoren sollte dabei von 1-ngesteigert werden- Gesamtdauer- Dauer (Ø) von Laden aus DB, Generieren der Daten & Speichern in DBgruppiert nach #Kalkulatoren- Auslastung (Ø) f. CPU & RAM pro Kalkulator- Auslastung (Ø) f. CPU, RAM & I/O bei DB gruppiert nach #Kalkulatoren
  14. 14. 14QuellenEntwicklungsumgebung (z.B.):• Microsoft Visual Studio Express 2012 & C#http://www.microsoft.com/de-de/download/details.aspx?id=34673Datenbank:• Microsoft® SQL Server® 2012 Express bzw. LocalDBhttp://www.microsoft.com/de-de/download/details.aspx?id=29062Performance-Analyse:• Windows-Leistungsüberwachung (Übersicht)http://technet.microsoft.com/de-de/library/cc749154.aspx• MSDN Monitoring SQL Server Performance – MSDNhttp://msdn.microsoft.com/en-us/library/ee377023(v=bts.10).aspx
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