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Finanzierung News! Finanzdienstleister Finastra nutzt GridGain für hochperformante Datenverarbeitung in Echtzeit

Veröffentlicht am Dienstag, dem 20. August 2019 von Finanzierung-247.de

Finanzierung Infos
PR-Gateway: Nächste Generation von echtzeitfähiger Finanztechnologie für Finanzdienstleister ermöglicht die parallele Verarbeitung von großen Mengen an Handels- und Transaktionsdaten für Einblicke und Entscheidungen in Echtzeit

Foster City, Kalifornien/München - 20. August 2019 - GridGain Systems, Anbieter professioneller In-Memory-Computing-(IMC)-Lösungen auf Basis von Apache® Ignite?, gibt bekannt, dass Finastra seine IMC-Lösung einsetzt. Finastra verändert den weltweiten Markt für Finanzdienstleistungen und macht Finanzinstitute robuster, effizienter und wettbewerbsfähiger. Das Unternehmen bietet ein großes Portfolio an Finanzdienstleistungssoftware - für das Privatkundengeschäft, Bankgeschäft, Kreditvergabe sowie den Schatzamt- und Kapitalmarkt. Finastra hat mehr als 8.500 Kunden in 130 Ländern und adressiert Branchenanforderungen auf globaler und lokaler Ebene. Seine Lösungen werden von 90 der weltweit führenden 100 Banken genutzt.

Die Herausforderung - Bottlenecks in der Datenverarbeitung zu eliminieren

Als ein großes Finanzsoftwareunternehmen bietet Finastra Lösungen an, die große Mengen an Handels- und Rechnungsdaten verwalten können. Dabei müssen sowohl der Kundenwunsch nach Services in Echtzeit sowie die wachsenden Anforderungen an Compliance und Reporting beachtet werden. Finastra implementiert aufgrund dieser Anforderungen eine neue Java-basierte IT-Architektur, die die Nutzung von Data Lakes anstatt der herkömmlichen Datenbanken ermöglicht.

Die Lösung - die GridGain In-Memory-Computing-Plattform

Um das Caching der Daten vom Data Lake durchzuführen und die gecachten Daten über ein Netzwerk-Cluster für schnelles Parallel Processing zu verteilen, setzt Finastra GridGain ein.

"Heutzutage wächst der Bedarf an Berechnungen in Echtzeit und Risikoregulierungen kontinuierlich", sagt Benot Riquet, Director Product Management for Fusion Risk and Pricing bei Finastra. "GridGain hilft uns durch seine effiziente Verarbeitung von riesigen Datenmengen dabei eine skalierbare und leistungsstarke Plattform für Preis- und Risikoanalysen bereitzustellen."

Die GridGain In-Memory-Computing-Plattform basiert auf Apache® Ignite? und ermöglicht leistungsstarke Transaktionen, die bis zu 1000fach schneller als bei Festplatten-basierten Ansätzen erfolgen. Das sorgt für extrem schnelle Transaktionen, Echtzeit-Streaming und schnelle Analysen mit einem einzigen, ganzheitlichen Datenzugriffs- und Verarbeitungs-Layer, der alle herkömmlichen RDBMS-, NoSQL- oder Hadoop-Datenbanken unterstützt. Die Lösung beschleunigt existierende und neue Applikationen in einer verteilten, massiv parallelen Architektur auf bezahlbarer Commodity-Hardware. Diese kann durch Hinzufügen weiterer Nodes zum GridGain Cluster spielend einfach skaliert werden.

Die Vorteile:

1. Wegfallen von Bottlenecks in der Verarbeitung

Vor der Implementierung von GridGain setzte Finastra auf Stapelverarbeitung (Batch Processing) seiner großen Mengen von Transaktionsdaten, was zu Verzögerungen bei der Bereitstellung der Daten für Abfragen führte. GridGain ermöglicht eine synchrone Verarbeitung und Berechnungen in Echtzeit mit sehr geringer Latenz durch die Speicherung der Daten im RAM und der parallelen Verarbeitung über mehrere Maschinen im Cluster hinweg. Ein typischer Finastra Cluster besteht aus Commodity-Servern mit Xeon-Prozessoren und 256 GB RAM.

2. Neue Geschäftsmöglichkeiten

Finastra nutzt GridGain darüber hinaus um weitere Services für sein Kunden zu schaffen. Die Plattform FusionFabric.cloud integriert Finastra Handelssysteme mit Cloud-basierten Komponenten und bietet geschäfts- und silo-übergreifenden Zugriff auf die Verwaltung von OTC-Derivaten, börsengehandelten Derivaten, Inflation, Festeinkommen, Devisenmarkt/Geldmarkt, Hybriden und Strukturprodukten von Handel bis zur Wirtschaftsprüfung. Dank GridGain ist FusionFabric.cloud mit der benötigten Elastizität ausgestattet und bietet volle Wertberechnung des Risikos in Echtzeit. Dies bringt große Vorteile bei der Preisbildung komplexer Strategien und steigert die Leistung und Geschwindigkeit durch nahezu unlimitierte Skalierbarkeit. Die Plattform nutzt In-Memory-Computing, um große Schwankungen im Auftragsvolumen abfedern zu können.

3. Gesetzliche Anforderungen meistern

Gesetzliche Vorgaben werden immer komplexer und setzen Banken zunehmend unter Druck, ihr Datenmanagement zu verbessern. Beispielsweise brauchen Banken für eine vom Basler Ausschuss für Bankenaufsicht geforderte Fundamental Review of the Trading Book (FRTB) deutlich weitreichendere Berechnungen zur Bestimmung des benötigten Kapitals. Dank GridGain kann Finastra alle Informationen über den Markt und Handel im RAM halten, so dass die Berechnungen parallel durchgeführt und Rechenzeiten stark verkürzt werden können.

Auf das GridGain Team ist Verlass

Finastra nutzt zahlreiche neue und fortgeschrittene Features von GridGain, wie beispielsweise kontinuierliche Abfragen und Verteilung. Dementsprechend häufig stand Finastra während der Implementierungsphase in Kontakt mit dem Support-Service von GridGain.

"Das Support-Team von GridGain reagierte immer schnell und professionell", sagt Felix Grevy, Director of Product Management for FusionFabric.cloud bei Finastra. "Deshalb lief selbst unser komplexes Deployment sicher und reibungslos."
Über GridGain® Systems
GridGain Systems revolutioniert den Echtzeit-Datenzugriff und die Datenverarbeitung, indem es eine In-Memory-Computing-Plattform auf Basis von Apache® Ignite? anbietet. GridGain-Lösungen werden von globalen Unternehmen in den Bereichen Finanzen, Software, E-Commerce, Einzelhandel, Online-Business-Services, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Transport und anderen wichtigen Branchen eingesetzt. Dazu gehören Kunden wie ING, Raymond James, American Express, Societe Generale, Finastra, IHS Markit, ServiceNow, Marketo, RingCentral, American Airlines, Agilent and UnitedHealthcare. GridGain bietet eine bislang nie dagewesene Geschwindigkeit und massive Skalierbarkeit für Legacy- und Greenfield-Anwendungen. Die auf einem verteilten Cluster von Commodity-Servern installierte GridGain-Software kann sich zwischen den Anwendungs- und Datenschichten (RDBMS, NoSQL und Apache? Hadoop®) implementiert werden und erfordert kein Rip-and-Replace der vorhandenen Datenbanken. Zudem kann sie als In-Memory-Datenbank eingesetzt werden. GridGain ist die umfassendste In-Memory-Computing-Plattform für hochvolumige ACID-Transaktionen, Echtzeitanalysen, Web-Scale-Anwendungen, kontinuierliches Lernen und HTAP. Weitere Informationen finden Sie unter gridgain.com.
GridGain® Systems
Simon Herrmann
Stefan-George-Ring 2
81929 München
+49(0)89 9938 8733

https://www.gridgain.com/

Pressekontakt:
HBI Helga Bailey GmbH
Simon Herrmann
Stefan-George-Ring 2
81929 München
gridgain@hbi.de
+49(0)89 9938 8733
https://www.gridgain.com/

(Weitere interessante Hardware News & Hardware Infos & Hardware Tipps gibt es hier.)

Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!


Nächste Generation von echtzeitfähiger Finanztechnologie für Finanzdienstleister ermöglicht die parallele Verarbeitung von großen Mengen an Handels- und Transaktionsdaten für Einblicke und Entscheidungen in Echtzeit

Foster City, Kalifornien/München - 20. August 2019 - GridGain Systems, Anbieter professioneller In-Memory-Computing-(IMC)-Lösungen auf Basis von Apache® Ignite?, gibt bekannt, dass Finastra seine IMC-Lösung einsetzt. Finastra verändert den weltweiten Markt für Finanzdienstleistungen und macht Finanzinstitute robuster, effizienter und wettbewerbsfähiger. Das Unternehmen bietet ein großes Portfolio an Finanzdienstleistungssoftware - für das Privatkundengeschäft, Bankgeschäft, Kreditvergabe sowie den Schatzamt- und Kapitalmarkt. Finastra hat mehr als 8.500 Kunden in 130 Ländern und adressiert Branchenanforderungen auf globaler und lokaler Ebene. Seine Lösungen werden von 90 der weltweit führenden 100 Banken genutzt.

Die Herausforderung - Bottlenecks in der Datenverarbeitung zu eliminieren

Als ein großes Finanzsoftwareunternehmen bietet Finastra Lösungen an, die große Mengen an Handels- und Rechnungsdaten verwalten können. Dabei müssen sowohl der Kundenwunsch nach Services in Echtzeit sowie die wachsenden Anforderungen an Compliance und Reporting beachtet werden. Finastra implementiert aufgrund dieser Anforderungen eine neue Java-basierte IT-Architektur, die die Nutzung von Data Lakes anstatt der herkömmlichen Datenbanken ermöglicht.

Die Lösung - die GridGain In-Memory-Computing-Plattform

Um das Caching der Daten vom Data Lake durchzuführen und die gecachten Daten über ein Netzwerk-Cluster für schnelles Parallel Processing zu verteilen, setzt Finastra GridGain ein.

"Heutzutage wächst der Bedarf an Berechnungen in Echtzeit und Risikoregulierungen kontinuierlich", sagt Benot Riquet, Director Product Management for Fusion Risk and Pricing bei Finastra. "GridGain hilft uns durch seine effiziente Verarbeitung von riesigen Datenmengen dabei eine skalierbare und leistungsstarke Plattform für Preis- und Risikoanalysen bereitzustellen."

Die GridGain In-Memory-Computing-Plattform basiert auf Apache® Ignite? und ermöglicht leistungsstarke Transaktionen, die bis zu 1000fach schneller als bei Festplatten-basierten Ansätzen erfolgen. Das sorgt für extrem schnelle Transaktionen, Echtzeit-Streaming und schnelle Analysen mit einem einzigen, ganzheitlichen Datenzugriffs- und Verarbeitungs-Layer, der alle herkömmlichen RDBMS-, NoSQL- oder Hadoop-Datenbanken unterstützt. Die Lösung beschleunigt existierende und neue Applikationen in einer verteilten, massiv parallelen Architektur auf bezahlbarer Commodity-Hardware. Diese kann durch Hinzufügen weiterer Nodes zum GridGain Cluster spielend einfach skaliert werden.

Die Vorteile:

1. Wegfallen von Bottlenecks in der Verarbeitung

Vor der Implementierung von GridGain setzte Finastra auf Stapelverarbeitung (Batch Processing) seiner großen Mengen von Transaktionsdaten, was zu Verzögerungen bei der Bereitstellung der Daten für Abfragen führte. GridGain ermöglicht eine synchrone Verarbeitung und Berechnungen in Echtzeit mit sehr geringer Latenz durch die Speicherung der Daten im RAM und der parallelen Verarbeitung über mehrere Maschinen im Cluster hinweg. Ein typischer Finastra Cluster besteht aus Commodity-Servern mit Xeon-Prozessoren und 256 GB RAM.

2. Neue Geschäftsmöglichkeiten

Finastra nutzt GridGain darüber hinaus um weitere Services für sein Kunden zu schaffen. Die Plattform FusionFabric.cloud integriert Finastra Handelssysteme mit Cloud-basierten Komponenten und bietet geschäfts- und silo-übergreifenden Zugriff auf die Verwaltung von OTC-Derivaten, börsengehandelten Derivaten, Inflation, Festeinkommen, Devisenmarkt/Geldmarkt, Hybriden und Strukturprodukten von Handel bis zur Wirtschaftsprüfung. Dank GridGain ist FusionFabric.cloud mit der benötigten Elastizität ausgestattet und bietet volle Wertberechnung des Risikos in Echtzeit. Dies bringt große Vorteile bei der Preisbildung komplexer Strategien und steigert die Leistung und Geschwindigkeit durch nahezu unlimitierte Skalierbarkeit. Die Plattform nutzt In-Memory-Computing, um große Schwankungen im Auftragsvolumen abfedern zu können.

3. Gesetzliche Anforderungen meistern

Gesetzliche Vorgaben werden immer komplexer und setzen Banken zunehmend unter Druck, ihr Datenmanagement zu verbessern. Beispielsweise brauchen Banken für eine vom Basler Ausschuss für Bankenaufsicht geforderte Fundamental Review of the Trading Book (FRTB) deutlich weitreichendere Berechnungen zur Bestimmung des benötigten Kapitals. Dank GridGain kann Finastra alle Informationen über den Markt und Handel im RAM halten, so dass die Berechnungen parallel durchgeführt und Rechenzeiten stark verkürzt werden können.

Auf das GridGain Team ist Verlass

Finastra nutzt zahlreiche neue und fortgeschrittene Features von GridGain, wie beispielsweise kontinuierliche Abfragen und Verteilung. Dementsprechend häufig stand Finastra während der Implementierungsphase in Kontakt mit dem Support-Service von GridGain.

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