Größere Rechnerkapazität musste her

Für den Abteilungsleiter war die Sache klar. Größere Rechnerkapazitäten mussten her. Die LBBW entschied sich für eine Clusterlösung, die die Risikoberechnungen simultan auf mehreren Rechnern durchführt. Die Entscheidung für eine verteilte Lösung begründet Oellers mit einer einfachen Überlegung: "Zwischen den einzelnen Risikosimulationen besteht keine Abhängigkeit. Einen Cashflow zu erzeugen, ist ein Prozess, der nicht von anderen abhängig ist. Wenn ich zehn Risiken evaluieren will, kann ich das erste auf Maschine eins rechnen lassen, das zweite auf Maschine zwei und so weiter. Das heißt: Ich brauche mit zehn Maschinen nur ein Zehntel der Zeit."

Um die Ressourcen effektiv zu managen, setzte die LBBW auf Software von Platform, einem Lösungsanbieter für verteilte Computeranwendungen. Der "Master"-Rechner - ausgestattet mit der Platform-Software LSF - übernimmt dabei die automatische Zuweisung einzelner Rechenjobs an die angeschlossenen "Slaves", die die einzelnen Simulationen durchführen. Werden an den Master-Rechner beispielsweise 1000 Jobs (Prozesse) geschickt, so arbeitet LSF die Warteschlange nach und nach gemäß dem Prinzip First-in-First-out ab und weist sie den Slaves zu. LSF kontrolliert, welche Prozessoren frei sind, und verwaltet die Rechner, wenn ein Prozess gestört ist oder abbricht. Der Rechner, auf dem LSF läuft, ist kein dedizierter Server, sondern ein ganz normaler PC und könnte zusätzlich für andere Anwendungen genutzt werden.

Insgesamt 32 Rechner führen bei der LBBW als Slaves die Risikoberechnungen aus, die allein für diesen Zweck bereitstehen. "Man könnte die Simulationen auch auf den PCs der Mitarbeiter laufen lassen", ergänzt Oellers. "Wenn ein Arbeitsplatzrechner stillsteht, könnte er einen Job aufnehmen und ohne große Mehrkosten simulieren." Innerhalb der Bank gab es jedoch Vorbehalte gegen diesen Plan: "Unsere Inhouse-IT war dagegen, weil man befürchtete, dass sich Prozesse in die Quere kommen. Deshalb haben wir separate Rechner für das Cluster-Computing eingeführt."

Für Peter Oellers verschwanden mit der LSF-Lösung gleich mehrere Probleme auf einen Schlag. "Mit der verteilten Lösung können wir in der gleichen Zeit erheblich mehr Simulationen laufen lassen. Der Zeitaufwand für die Simulationen konnte auf etwa ein Zehntel gedrückt werden. Weil länger gerechnet werden konnte, erhielten wir auch eine deutlich höhere Genauigkeit bei den Risikomessungen", sagt Oellers. Ein wichtiges Entscheidungskriterium für Platform war auch die Anwenderfreundlichkeit: "In die Codes unserer Anwendungen musste nicht eingegriffen werden."

Gleichzeitig hielten sich die Kosten in Grenzen. "Wir hatten überlegt, eine 30-Prozessor-Maschine anzuschaffen. Doch das wäre im Vergleich zu LSF deutlich teurer geworden", erklärt Oellers. Zwischen 20 000 und 100 000 Euro kostet eine Clusterlösung, wie sie die LBBW einsetzt. Konkrete Zahlen wollte die Bank nicht nennen.