S&P Global Market Intelligence erhöht die Agilität und Ausfallsicherheit seiner primären Emissionsplattform mithilfe des AWS-Well-Architected-Tools und AWS Trusted Advisor

S&P Global Market Intelligence bietet die IssueBook-Anwendung an, um über 200 Banken zusammenzubringen, die Anleihen für viele der weltweit führenden Organisationen zeichnen. Die Anwendung verarbeitet den Großteil der US-amerikanischen Investment-Grade-Anleihenemissionen, die sich im Jahr 2020 auf über 4,3 Billionen US-Dollar beliefen. Zuvor stellte das Unternehmen jedem seiner Kunden – in der Regel Fortune-500-Unternehmen – einen eigenen Server On-Premises zur Verfügung. Diese Konfiguration machte es unglaublich kompliziert, kleine Änderungen an den Systemen vorzunehmen. „Unsere Motivation war es, agiler und widerstandsfähiger zu werden“, sagt Shrivastava. „Außerdem wollten wir die Markteinführung neuer Features und Bereitstellungen beschleunigen.“

Das Unternehmen machte sich daran, ein Single-Tenant-System in AWS zu erstellen, in dem jede Instance der IssueBook-Anwendung einen einzelnen Kunden bedient. Es wurde das AWS-Well-Architected-Tool verwendet, um einen umfassenden Überblick über die Architektur zu erhalten. „Wir haben damit umsetzbare Prozesse entwickelt, die sich auf alle Aspekte der Ausführung einer geschäftskritischen Workload in der Produktion konzentrieren“, sagt Shrivastava.

Da S&P Global Market Intelligence seinen Kunden wichtige Services bereitstellt, hat das Unternehmen das Risiko durch eine gestaffelte Migration zu AWS reduziert. Das Unternehmen wählte sorgfältig mehrere globale Regionen aus, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Probleme auf andere Kunden übergreifen. „Unsere Kunden sehen, dass wir unsere Plattform modernisieren und schneller als bisher auf ihre Bedürfnisse eingehen“, sagt Shrivastava.

In der neuen Architektur nutzt S&P Global Market Intelligence seine Anwendung mithilfe von Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), einem vollständig verwalteten Service zur Container-Orchestrierung. Anschließend verwendet das Unternehmen AWS Fargate, eine Serverless-Rechenmaschine mit nutzungsbasierter Bezahlung, um den operativen Aufwand für die Verwaltung ihrer Server zu reduzieren. „AWS Fargate hat uns einen großen Schub gegeben, indem wir Workloads in Containern auslagern konnten, ohne selbst einen Cluster und die Hardware verwalten zu müssen“, sagt Jeremy Leisy, Director und Solutions Architect bei S&P Global Market Intelligence.

Durch die Vereinfachung seiner Architektur konnte S&P Global Market Intelligence die Zeit für die Bereitstellung verkürzen, die Bereitstellung durch die Verwendung von Infrastruktur als Code beschleunigen und die Zeit für die Einbindung neuer Kunden reduzieren. „Es gibt viele Dinge, die wir mithilfe von AWS erreichen konnten“, sagt Leisy. „Die Nutzung von verwalteten Services hat uns bei der weiteren Modernisierung sehr geholfen.“

S&P Global Market Intelligence nutzte auch einen verwalteten Service, um die Verwaltung seiner Oracle-Datenbank zu optimieren. Durch die Nutzung von Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für Oracle, einer kommerziellen Datenbank, die es einfach macht, Oracle-Bereitstellungen in der Cloud einzurichten und zu skalieren, hat das Unternehmen seine Agilität erheblich gesteigert. Das Unternehmen kann seine Umgebungen nun mit neuen Oracle-Datenbank-Instances innerhalb eines Wochenend-Releases skalieren. Außerdem konnten durch die Nutzung von Amazon RDS für Oracle die Kosten um Hunderttausende Dollar pro Jahr gesenkt werden. „Wenn Kunden ihr Volumen erhöhen, können wir schnell ein neues Amazon RDS für eine Oracle-Instance erstellen, sie für eine andere Instance umfunktionieren und sie in kürzester Zeit zum Laufen bringen“, sagt Abhishek Singhal, Executive Director bei S&P Global Market Intelligence.

Nachdem die neue Infrastruktur eingerichtet war, begann S&P Global Market Intelligence mit der Optimierung seiner Systeme. Um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu ermitteln, wurde AWS Trusted Advisor verwendet, das Empfehlungen auf der Grundlage der bewährten Verfahren von AWS bereitstellt. S&P Global Market Intelligence hat diese Empfehlungen umgesetzt und konnte durch die Nutzung von Amazon RDS Reserved Instances, die einen erheblichen Rabatt bieten, wenn Datenbank-Instances für eine Laufzeit von 1 oder 3 Jahren reserviert werden, die Kosteneffizienz steigern.

Durch die Umgestaltung seiner Architektur und die Verwendung kleinerer, unabhängiger Einheiten hat S&P Global Market Intelligence seine Infrastruktur widerstandsfähiger gemacht. „Diese Agilität hat zu einer schnellen Lieferung wichtiger Kundenergebnisse geführt, und da wir über mehrere Verfügbarkeitszonen verfügen, rechnen wir nicht mit Ausfallzeiten“, sagt Singhal.