Jednak to nie sam pęd do innowacji, ale chłodna kalkulacja kosztów spowodowała, że przetwarzanie gridowe w ciągu paru lat zagościło w bankach na dobre. Kosztowne obliczeniowo procesy finansowe, takie jak symulacje Monte Carlo, należą do klasy obliczeń, które można podzielić na wykonywane równocześnie części. To z kolei może oznaczać otrzymanie wyniku kilka godzin wcześniej niż konkurencja. Dla tradera to informacja na wagę złota – umożliwiająca wykonanie odpowiedniego ruchu na rynku wcześniej niż zrobi to ktoś inny.
Słowo „grid“ oznacza metodę budowy systemu IT i pochodzi od analogii z siecią energetyczną (ang. „electrical grid“), w której użytkownik może podłączyć radio lub lodówkę do prądu, nie zastanawiając się nad tym, skąd pochodzi moc. Co więcej, w zależności od potrzeb może używać więcej mocy (ogrzewając i oświetlając mieszkanie w zimie) lub nie używać jej wcale (gdy wyjeżdża); comiesięczny rachunek będzie zawsze wystawiony jedynie za energię faktycznie zużytą. Podobnie, w systemach gridowych użytkownik dowolnej aplikacji (obliczanie Value at Risk, wycena instrumentów pochodnych, opcje rynku walutowego (FX), instrumenty pochodne stóp procentowych czy zwykłe makra MS Excel) nie musi się martwić o to, gdzie wykonać przetwarzanie. Ma on automatyczny dostęp do wszystkich maszyn w sieci grid, co oznacza że wyniki obliczeń mogą być dostępne w ciągu minut zamiast godzin. Sam grid pozostaje niewidoczny dla użytkownika – widzi on jedynie znaczące przyśpieszenie pracy aplikacji, podczas gdy sama infrastruktura pozostaje w rękach administratora systemu.
Gdy w roku 2002 w amerykańskim banku Wachovia zastosowano grid DataSynapse na kilkudziesięciu komputerach sali giełdowej, nikt nie spodziewał się nadchodzącej rewolucji. Jednakże już w pierwszych tygodniach działania pilotażowego systemu gridowego obroty na parkiecie wzrosły o 400% i wowczas zrozumiano, że możliwości systemu dają nieoczekiwane perspektywy. Dziś Wachovia operuje wciąż rozrastającym się systemem klasy Enterprise Grid, który docelowo ma łączyć kilka tysięcy maszyn banku rozproszonych po kontynencie. Pod wpływem sukcesu tej technologii, dział IT w firmie zmodyfikował procedury zakupu nowych aplikacji, odrzucając te, których producenci nie dbają o zgodność ze standardami gridowymi.
Ważną cechą sieci gridowych jest bowiem zdolność do dynamicznego przerzucania aplikacji w zależności od priorytetów i bieżących potrzeb. Nawet maszyny należące do innego departamentu, które w nocy służą do zamknięcia pozycji i przygotowania porannego raportu, w ciągu dnia mogą być na bieżąco w całości udostępniane traderom np. do symulacji Monte Carlo.
Za ojca chrzestnego gridu uważa się Iana Fostera, profesora na University of Chicago. W latach 90-tych pracował on nad symulacjami klimatycznymi, które do efektywnej pracy wymagały o wiele większych zasobów niż dostępne w Argonne National Laboratory, gdzie prowadził swoje badania. W roku 1996, wspólnie z Carlem Kesselmanem, stworzył zalążek systemu Globus. Rozwiązanie to stało się w światowym środowisku akademickim podstawowym narzędziem do łączenia zasobów informatycznych. System taki, który skupia moc całej firmy, a jednocześnie jest rozproszoną platformą do uruchamiania aplikacji, określa się jako platformę typu middleware. Komercyjny middleware gridowy, dostosowany dla rynków finansowych, jest aktualnie oferowany przez kilkudziesięciu producentów z całego świata. Rolą middleware gridowego jest automatyczne oszacowanie dostępnych w firmie mocy przetwarzania, przydzielenie tych mocy do użytkowników w zależności od ich priorytetów oraz dostarczenie im wyników obliczeń. Dzięki temu uzyskują oni dostęp do wszystkich zasobów w firmie, które w danym momencie są słabiej wykorzystywane. Więcej o tej technologii można znaleźć pod adresem www.gridwisetech.com/faq
Rezultaty osiągniete przez Wachovia Corporation nie są dziś niczym nadzwyczajnym. W zeszłym roku Fortis Global Markets ogłosił plany rozbudowania własnego systemu gridowego do pięciu tysięcy procesorów. Fortis inwestuje w sieć gridową już od 2003 roku. Początkowo system złożony z 60 maszyn służył głównie do przyspieszenia pracy systemu zarządzającego portfelem akcji spółek – Sophis Risque. Obecnie wielotysięczna pula komputerów będących w zasobach Fortis służy wielu aplikacjom z dziedziny analizy ryzyka, symulacji Monte Carlo, rynków pieniężnych oraz rynku walutowego (FX). Ciekawostką jest to, że największa część systemu gridowego w Fortis zlokalizowana jest wiele kilometrów od miejsca, gdzie pracują wykorzystujący go w codziennej pracy traderzy.
Tę pożądaną cechę wcześnie zauważyli producenci aplikacji finansowych. Okazuje się bowiem, że gdy jeden z departamentów banku założy grid, zaczyna bez kłopotów liczyć na nim wszystko. Ponadto zwiększają się jego możliwości uruchamiania bardziej zaawansowanych aplikacji. Rozumiejąc, że w niedalekiej przyszłości wszelkie obliczenia będą wykonywane w sposób rozproszony, producenci dostosowują własny software w taki sposób, aby korzystanie z gridu nie nastręczało kłopotów. Tak właśnie postąpiły w ostatnich latach Reuters (producent systemu Kondor+), Murex, Calypso, Sophis, Sungard czy Tillinghast – a więc wiodący dostawcy aplikacji tego rynku. Ponieważ są to stosunkowo nowe uaktualnienia, dawni użytkownicy oprogramowania często nie wiedzą o opcji łatwego, wielokrotnego przyśpieszenia pracy aplikacji. Ten brak wiedzy jest w zasadzie uzasadniony. Zgodnie bowiem z filozofią twórców, grid powinien być niezauważalny dla użytkownika, zainteresowanego jedynie wynikami pracy własnych aplikacji, nie zaś samą technologią. Aplikacje postawione na gridzie „wyglądają“ więc dla użytkownika tak samo jak te, które gridu nie używają. Działają jednak wielokrotnie szybciej, są niezawodne, a nawet mogą wykonywać operacje, które wcześniej byłyby niemożliwe z powodu braku mocy obliczeniowej.
Większe instytucje finansowe traktują grid jako narzędzie integracji tysięcy procesorów w centrach danych. W rekordowym tempie robi to ostatnio londyński Citigroup, starający się nadrobić opóźnienia technologiczne w stosunku do konkurencji. W roku 2005 Citigroup połączył pierwsze 1000 procesorów używając technologii firmy Platform Computing. Zasoby te używane są do skomplikowanych obliczeń instrumentów pochodnych stóp procentowych czy pochodnych papierów rynku kapitałowego, a także po to, aby przejąć intensywnie wzrastające wymagana handlu elektronicznego. Trzecia faza tego dobrze zaprojektowanego programu gridowego zakończy się z końcem bieżącego roku. W olbrzymim systemie gridowym, składającym się z kilku niezależnych centrów danych, łączących 10 tysięcy procesorów, będą obliczane aplikacje dotyczące wielu instrumentów finansowych, takch jak rynek walutowy (FX), produkty rynku fixed-income oraz zarządzanie ryzykiem.
W jakim stopniu trend i technologie grid computing mogą dotyczyć polskiego sektora finansowego? Z pewnością platforma ta stanie się wkrótce istotna dla wielu banków, firm ubezpieczeniowych, funduszy inwestycyjnych oraz domów maklerskich. Nie jest przeszkodą, że wiele polskich banków działa w mniejszej skali niż wymienione wcześniej przykłady. Korzyści z gridów można bowiem uzyskać już w przypadku instalacji składających się z dziesięciu procesorów. Co więcej, system pilotażowy może zostać zainstalowany nawet na stacjach roboczych – wspomniany na wstępie bank Wachovia początkowo użył w tym celu kilkadziesiąt istniejących już w firmie desktopów. Szereg producentów gridowego middleware umożliwia korzystanie z istniejącego sprzętu w taki sposób, aby nie utrudniać jednoczesnego wykorzystywania go przez dotychczasowych użytkowników do zwykłych zadań biurowych. Co więcej, okazuje się, że lista aplikacji możliwych do uruchamiania na gridzie rośnie. Od niedawna można w ten sposób uruchamiać nie tylko obliczenia dotyczące skomplikowanych instrumentów finansowych, ale również zwykłe procedury końca dnia, przetwarzanie scoringowe, a nawet skomplikowane i czasochłonne obliczeniowo makra Excela. Wydaje się więc, że niedostępna dotychczas technologia może być dziś atrakcyjna nawet dla instytucji o niewielkim doświadczeniu technologicznym. Co ważne, nie musi się to łączyć z inwestycją w sprzęt. Można więc oczekiwać, że ta technologia wkrótce zstąpi „pod strzechy“. Więcej o gridach można dowiedzieć się na stronie www.gridwisetech.pl.
Paweł Płaszczak ukończył informatykę na AGH. Pracował w CERN, British Telecommunications, oraz Argonne National Laboratory, gdzie powstał termin Grid Computing. Od 2003 roku prowadzi krakowską firmę GridwiseTech, która jest jednym z kilku na świecie niezależnych ekspertów w dziedzinie technologii gridowych. GridwiseTech obsługuje klientów korporacyjnych z trzech kontynentów, takich jak CNN, Ricoh czy Philips. W Polsce współpracuje z najważniejszymi ośrodkami akademickimi oraz Instytutem Finansów i Zarządzania
Paweł Płaszczak jest autorem książki „Grid Computing: The Savvy Manager’s Guide“ oraz wykładowcą na międzynarodowych spotkaniach Open Grid Forum. W lutym 2007 roku, Paweł Płaszczak prowadził konferencję „Technologie gridowe dla sektora finansowego“, współorganizowaną w Krakowie przez IBM, Platform Computing oraz GridwiseTech.