Stratégie de migration de CFM vers AWS pour une puissance de calcul scalable

Capital Fund Management

Migration AWS Cloud Banque & Finance

Publié le 29 juillet 2024

Le contexte

Capital Fund Management (CFM) est l'un des plus grands hedge funds en France, avec plus de 350 collaborateurs à Paris, Londres, New York, et Toronto, et plus de $20 milliards d’actifs sous gestion. Pionnier dans le domaine du quantitive trading appliqué aux marchés financiers, leur méthodologie repose sur une analyse statistiquement robuste de petaoctets de données financières pour l'allocation d'actifs, les décisions de trading et l'exécution automatisée des ordres. Cette approche nécessite de grandes quantités de puissance de calcul.

La stratégie de CFM pour renforcer son leadership sur les marchés en augmentant drastiquement la taille de ses activités et sa présence géographique a conduit à une saturation de leurs clusters HPC on-premise. Ainsi, CFM veut pouvoir scaler-out vers AWS dès que leurs ressources on-premise sont épuisées, dans le but d'augmenter la disponibilité des ressources de calcul et de dynamiser la recherche de nouvelles stratégies d'investissement.

Les objectifs

Migrer les simulations de production quotidiennes vers AWS, en augmentant leur nombre tout en gardant une limite stricte de temps d'exécution
Migrer les processus complexes d'optimisation de portefeuille vers AWS, libérant ainsi les ressources on-premises et réduisant le temps d'exécution
Protéger la propriété intellectuelle de CFM en mettant en œuvre des mesures de sécurité strictes
Réduire les coûts des charges de travail moins fréquemment exécutées en tirant parti des capacités de hyper-scaling à la demande d'AWS

Les résultats

Les simulations quotidiennes peuvent accueillir un nombre accru de processus tout en étant exécutées dans le temps nécessaire pour exécuter le processus le plus long
L'optimisation de portefeuille peut déborder sur AWS pour les tâches éligibles, réduisant le temps total d'exécution de 80%
Le cluster HPC on-premises n'est plus saturé
Les coûts sont proportionnels à l'utilisation réelle et ne dépendent plus de l'approvisionnement pour la charge maximale

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