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資料可觀測性助力金融科技高速營運

觀察證券交易所大廳,幾位交易員在顯示器上研究上市情況。

在這個以資料為核心的世界,對於各種規模的企業來說,確保資料適時送達正確的接收者都是關鍵。為了實現最佳的網路效能和業務表現,企業需要觀察、辨識與監控每筆穿越基礎架構流量的狀況。

「資料可觀測性就是在確保資料系統的狀況、可靠性和品質,包括你的資料管道、資料庫和資料湖。這涉及到監測資料的品質、來源、效能和使用情況,主動辨識和解決問題,讓企業依賴的資料準確又可靠。」全球金融科技、網路安全與政府基礎架構解決方案供應商 Telesoft Technologies Ltd. 技術長 Matt Dangerfield 表示。

資料可觀測性在高速金融交易的領域尤為重要,資料以每秒數 TB 的速度不斷流經技術堆疊。一個資料封包遺失,數百萬美元的交易即有可能面臨風險。

「我們提供給金融機構完整的資料可觀測性,改善終端客戶體驗、辨識網路問題,還有確保符合法規跟管理要求。我們的解決方案可以完美整合現有的基礎架構,提供全方位又協調一致的解決方案。」Telesoft 產品管理總監 Jenna Smith 表示。

解決金融科技可觀測性挑戰

確保資料能跟上業務快速發展是金融科技業最重大的挑戰之一。

Dangerfield 解釋道:「很多對衝基金跟高頻率演算都要靠幾奈秒之內做出決策。市場參與者產生的大量資料只會讓挑戰更難。一天裡面都有好幾 PB 的資料在傳輸,重點不只是要快速處理這些資料,還要透過對的技術擷取能用來採取行動的深入解析。」

Telesoft 提供了全方位資料可觀測性套件這樣的「合適技術」。

為了收集網路指標,Telesoft 部署了流量探測器,擷取、分析並標記每個線上封包的時間戳記,擷取流量資料的網路遙測資訊,包括傳送者、接收者、資料量以及丟包或延遲等潛在問題。這項技術可以監控,並於偵測到突發網路流量暴增,可能會使路由器超過負荷,造成瓶頸的微秒脈衝發出警示。對於分發市場資料的金融科技實體,探測器能監控關鍵資料封包的序列,辨識顯示丟失的封包間隙。Smith 表示:「每位客戶都一定要收到每個封包,丟一個就可能會錯過關鍵的交易。」

Telesoft 提供了下行封包擷取裝置,能以全面而非抽樣的方式紀錄網路流量,協助客戶符合法規要求,並提供價格資料傳輸公平性的證據。每個資料封包都會標有時間戳記,確定來源並提供發送證據。這些紀錄對解決爭至至關重要。舉例來說,如果有兩位客戶中斷連線,帶時間戳記的資料就能協助金融機構確定問題是出在經紀人、交易所還是客戶身上。自動化資料擷取深受這類機構的重視,以作為證據和報告,大大減少分析師在調查過程中花費的時間。

為了提供全面的觀測,Telesoft 提供了資料湖,儲存部署於網路的探測器擷取的資料、提取其他網路遙測(如核心基礎架構的紀錄檔案),並為資料提供額外內容。擁有這樣的資料湖,即可實現最高級的功能,也就是 AI 和機器學習作為可觀測性平台的關鍵要素,進行自動分析、預測,並於潛在的網路問題出現前發出警示。

Telesoft 平台在最新的 Intel CPU 上執行,並利用 Intel FPGA 技術的威力帶來極速、密集的解決方案。公司由內部設計並製造 PCIe 介面卡,全面掌控支援產品的核心技術。

Telesoft 也將永續運算視為關鍵優先考量。Dangerfield 談到:「我們透過工程技術,幫客戶把五個機架的金融技術壓縮到一個裡面,降低資料中心的營運成本跟耗電量。」Intel 技術使這項目標成為可能。

資料可觀測性的使用案例:容量規劃與客戶體驗

容量規劃是金融機構的重要任務,確保網路基礎架構能處理當前和未來的交易量,並維持最佳效能,同時將停機時間降至最低。機構必須有信心能應對市場活動期間的交易激增。

Smith 解釋:「我們的解決方案能夠監控跟基準化每條網路連結的頻寬使用率。機器學習和 AI 技術會隨著時間變化追蹤這些使用率,還能夠預測未來的傳輸量需求,在事件發生前警告網路管理員。如果有連結被流量淹沒,流量裡面增加的微秒脈衝可能會讓網路基礎架構過載、緩衝溢位,最後變成丟包。丟包就可能會讓客戶錯過交易的機會。」

協助金融機構預測、調查並修復潛在網路問題能提升客戶滿意度與留存率、吸引新客戶,並在競爭激烈的市場中推動業務成長。

AI 在金融服務業的未來

除了提升資料可觀測性,Dangerfield 也熱衷於 AI 與機器學習為金融市場中所帶來的「知識原力」。傳統上來說,對衝和市場期貨的決策通常依賴基於經驗、分析的預測,例如熱浪和供應鏈中斷等因素會如何影響價格。AI 與 ML 則帶來了智慧,能辨識資料中的模式,進而提供更準確的預測。

無論 AI 未來在金融服務領域會如何發展,基礎都將是資料可觀測性。Smith 表示:「確保穩健的可觀測性能讓技術基礎架構順暢運作,滿足高風險金融市場的要求。」

 

本文由 insight.tech 編輯總監妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯。

作者簡介

Poornima Apte is a trained engineer turned technology writer. Her specialties run a gamut of technical topics from engineering, AI, IoT, to automation, robotics, 5G, and cybersecurity. Poornima's original reporting on Indian Americans moving to India in the wake of the country's economic boom won her an award from the South Asian Journalists’ Association. Follow her on LinkedIn.

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