อัตโนมัติ Trading ระบบ โอเพนซอร์ส

06172013 TraderCode เวอร์ชันล่าสุด (v5.6) ประกอบด้วยตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคแบบใหม่การทำแผนภูมิแบบจุดและรูปและการทดสอบย้อนหลังของกลยุทธ์ 06172013 NeuralCode รุ่นล่าสุดสำหรับการซื้อขายเครือข่ายประสาทเทียม (v1.3) 06172013 ConnectCode Barcode Font Pack - ช่วยให้สามารถใช้บาร์โค้ดในแอพพลิเคชั่นสำนักงานและรวม add-in สำหรับ Excel ที่รองรับการสร้างบาร์โค้ดได้เป็นจำนวนมาก 06172013 InvestmentCode เครื่องคิดเลขการเงินและโมเดลสำหรับ Excel พร้อมใช้งานแล้ว 09012009 การเปิดตัวการลงทุนฟรีและเครื่องคิดเลขการเงินสำหรับ Excel 0212008 Release of SparkCode Professional - add-in สำหรับการสร้างแดชบอร์ดใน Excel ด้วย sparklines 12152007 ประกาศ ConnectCode Duplicate Remover - มีประสิทธิภาพเพิ่มในการค้นหาและลบรายการที่ซ้ำกันใน Excel 09082007 เปิดตัว TinyGraphs - โอเพนซอร์ส add-in สำหรับสร้าง sparklines และขนาดเล็ก แผนภูมิใน Excel การสร้างระบบซื้อขายหลักทรัพย์อัตโนมัติโดยใช้ Microsoft Excel หลักสูตรการฝึกอบรมฟรีนี้ซึ่งจะแสดงวิธีใช้ดัชนีชี้วัดทางเทคนิคการซื้อขายหลักทรัพย์เพื่อสร้างระบบการซื้อขายหุ้นอัตโนมัติโดยใช้ Microsoftreg Excelreg เราสมมติว่าคุณมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Excel และสนใจที่จะนำแนวคิดทางการเงินของระบบการซื้อขายหุ้นทางเทคนิคมาใช้ เราจะเริ่มต้นจากการดาวน์โหลดข้อมูลหุ้นและเข้าสู่การคำนวณตัวชี้วัดทางเทคนิคที่แตกต่างกัน ตัวบ่งชี้ทางเทคนิครวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การเคลื่อนที่ของทิศทางการเคลื่อนที่ของทิศทางทิศทางดัชนีการเคลื่อนที่ของทิศทางเฉลี่ยและช่วงเฉลี่ยที่แท้จริง โฟกัสอยู่สองประการ ประการแรกคือความเข้าใจในตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเฉพาะและประการที่สองคือการใช้ตัวชี้วัดใน Excel ราคา. ใช้งานร่วมกับ Excel 2003-2010 (พร้อมทั้งเอกสารการฝึกอบรมและสมุดงานประกอบ) ตัวอย่างแผนภูมิจากการฝึกอบรมหัวข้อที่ได้รับจากการฝึกอบรม Download Stock Trading Prices - ใช้ Excel เพื่อดาวน์โหลดราคาซื้อขายหลักทรัพย์โดยอัตโนมัติ Moving Average - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยลดความผันผวนของราคาในระยะสั้น ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหว 10 วันของราคาปิดคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยของราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมา True Range - ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของต่อไปนี้ ความแตกต่างระหว่างปัจจุบันสูงและต่ำปัจจุบันความแตกต่างระหว่างความสูงปัจจุบันกับปิดก่อนหน้านี้และความแตกต่างระหว่างความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงระหว่าง Low ปัจจุบันกับก่อนหน้านี้ปิดเฉลี่ยทิศทางการเคลื่อนไหวดัชนีดัชนี Directional (DX) คำนวณเป็นอัตราส่วนของความแตกต่างแน่นอน ระหว่างค่าของสองตัวบ่งชี้การเคลื่อนไหวทิศทางกับผลรวมของทั้งสองตัวบ่งชี้การเคลื่อนไหวทาง Directional Movement Indicators ค่าเฉลี่ย DX สามารถคำนวณได้โดยใช้ Wilders Moving Average สถาปัตยกรรมการวางแนวการซื้อขายหลักทรัพย์ชั้นธุรกิจภาพรวมการบริหารจัดการการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นปริมาณข้อมูลตลาดที่สูงขึ้นและความต้องการด้านกฎระเบียบใหม่ ๆ เป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรม บริษัท กำลังพยายามที่จะรักษาความสามารถในการแข่งขันโดยการเปลี่ยนกลยุทธ์การซื้อขายและเพิ่มความเร็วในการซื้อขายอย่างต่อเนื่อง สถาปัตยกรรมที่ทำงานได้ต้องมีเทคโนโลยีล่าสุดจากทั้งเครือข่ายและโดเมนแอ็พพลิเคชัน จะต้องมีการแยกส่วนเพื่อให้เป็นเส้นทางที่สามารถจัดการได้เพื่อพัฒนาส่วนประกอบต่างๆโดยมีการหยุดชะงักโดยสิ้นเชิงต่อระบบโดยรวม ดังนั้นสถาปัตยกรรมที่เสนอโดยบทความนี้ขึ้นอยู่กับกรอบการให้บริการ เราตรวจสอบบริการต่างๆเช่นการส่งข้อความแฝงต่ำพิเศษการตรวจสอบแอบแฝง multicast การประมวลผลการจัดเก็บข้อมูลและการประยุกต์ใช้ระบบเสมือนจริงการซื้อขายความคล่องตัวการซื้อขายและไคลเอ็นต์บางเครื่อง การแก้ปัญหาความต้องการที่ซับซ้อนของแพลตฟอร์มการซื้อขายยุคหน้าต้องสร้างขึ้นด้วยแนวคิดแบบองค์รวมข้ามพรมแดนของไซโลดั้งเดิมเช่นธุรกิจและเทคโนโลยีหรือแอพพลิเคชันและระบบเครือข่าย เอกสารฉบับนี้มีเป้าหมายหลักคือเพื่อให้แนวทางในการสร้างแพลตฟอร์มการซื้อขายแบบแอบแฝงต่ำสุดในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการส่งผ่านข้อมูลดิบและอัตราการส่งข้อความสำหรับข้อมูลการตลาดและคำสั่งซื้อขาย FIX เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราขอเสนอเทคโนโลยีการลดเวลาในการรับส่งข้อมูลดังต่อไปนี้: การเชื่อมต่อแบบ inter-connectionInfiniBand ความเร็วสูงหรือการเชื่อมต่อ 10 Gbps สำหรับสตอเรจการส่งข้อความความเร็วสูงการเร่งแอพพลิเคชันผ่าน RDMA โดยไม่ต้องใช้แอพพลิเคชันอีกครั้งการตรวจสอบเวลาแฝงในเวลาจริง การค้าขายกับเส้นทางที่มีความล่าช้าขั้นต่ำแนวโน้มและความท้าทายของอุตสาหกรรมสถาปัตยกรรมการค้ายุคหน้าจำเป็นต้องตอบสนองต่อความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับความเร็วระดับเสียงและประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นปริมาณข้อมูลตลาดแบบเลือกคาดว่าจะเพิ่มเป็นสองเท่าหลังการเปิดตัวการซื้อขายเงินดอลต่อปีในปี 2550 นอกจากนี้ยังมีข้อเรียกร้องด้านกฎระเบียบสำหรับการดำเนินการที่ดีที่สุดซึ่งจำเป็นต้องมีการปรับปรุงราคาตามอัตราที่ใกล้เคียงกับ 1 ms msgsec สำหรับการแลกเปลี่ยน นอกจากนี้ยังต้องมีการเปิดเผยข้อมูลที่สดใหม่และพิสูจน์ว่าลูกค้ามีการดำเนินการที่ดีที่สุด ในระยะสั้นความเร็วในการซื้อขายและนวัตกรรมเป็นปัจจัยที่มีความแตกต่าง จำนวนการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นจะได้รับการจัดการโดยแอพพลิเคชั่นการค้าแบบอัลกอริธึมซึ่งอยู่ใกล้กับสถานที่ดำเนินการทางการค้ามากที่สุด ความท้าทายที่เกิดขึ้นกับเครื่องมือการซื้อขายในกล่องข้อความเหล่านี้คือการรวมปริมาณเพิ่มขึ้นโดยการออกคำสั่งเพื่อยกเลิกและส่งใหม่เท่านั้น สาเหตุของพฤติกรรมนี้คือการขาดการมองเห็นในสถานที่ใดที่มีการดำเนินการที่ดีที่สุด พ่อค้าคนปัจจุบันเป็นวิศวกรทางการเงิน quotquantquot (นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ) ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมซึ่งสามารถปรับรูปแบบการซื้อขายได้ทันที บริษัท ต่างๆพัฒนาเครื่องมือทางการเงินใหม่ ๆ เช่นตราสารอนุพันธ์ด้านสภาพอากาศหรือการค้าข้ามสินทรัพย์และจำเป็นต้องปรับใช้แอพพลิเคชั่นใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็วและปรับขนาดได้ ในระยะยาวความแตกต่างในการแข่งขันควรมาจากการวิเคราะห์ไม่ใช่แค่ความรู้เท่านั้น ผู้ค้าดาวฤกษ์ในวันพรุ่งนี้คาดหวังว่าจะได้รับความเสี่ยงบรรลุความเข้าใจที่แท้จริงของลูกค้าและพยายามเอาชนะตลาดอย่างต่อเนื่อง (source IBM: www-935.ibmservicesusimcpdfge510-6270-trader. pdf) ความยืดหยุ่นในการดำเนินธุรกิจนับเป็นความกังวลหลักของ บริษัท การค้าตั้งแต่วันที่ 11 กันยายน พ. ศ. 2544 โซลูชั่นในบริเวณนี้มีตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลซ้ำซ้อนซึ่งตั้งอยู่ในภูมิประเทศที่ต่างกันและเชื่อมต่อกับศูนย์ซื้อขายหลายแห่งเพื่อแก้ปัญหาผู้ประกอบการค้าเสมือนที่เสนอผู้ค้าไฟฟ้ารายใหญ่ที่สุดในการทำงานของชั้นการซื้อขาย ในสถานที่ห่างไกล อุตสาหกรรมบริการทางการเงินเป็นหนึ่งในความต้องการที่มากที่สุดในแง่ของความต้องการด้านไอที อุตสาหกรรมกำลังประสบกับการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมที่มีต่อสถาปัตยกรรมบริการเชิงบริการ (SOA) บริการทางเว็บและการทำงานแบบเสมือนของทรัพยากรด้านไอที SOA ใช้ประโยชน์จากความเร็วเครือข่ายที่เพิ่มขึ้นเพื่อให้สามารถใช้งานคอมโพเนนต์ซอฟต์แวร์แบบไดนามิกและแบบเสมือนได้ ช่วยให้สามารถสร้างแอพพลิเคชันใหม่โดยไม่เสียเงินลงทุนในระบบและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ แนวคิดนี้มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการรวมเข้าด้วยกันทำให้สามารถลดความซับซ้อนและต้นทุนของการรวมกันได้อย่างมีนัยสำคัญ (gigaspacesdownloadMerrilLynchGigaSpacesWP. pdf) แนวโน้มอีกประการหนึ่งคือการรวมเซิร์ฟเวอร์เข้ากับเซิร์ฟเวอร์ฟาร์มของศูนย์ข้อมูลในขณะที่โต๊ะทำงานของผู้ค้าปลีกมีเฉพาะส่วนขยาย KVM และเครื่องไคลเอนต์ที่บางเฉียบ (เช่นโซลูชั่น SunRay และ HP blade) เครือข่าย Metro ความเร็วสูงช่วยให้ข้อมูลตลาดเป็นแบบหลายคั่นระหว่างสถานที่ต่างกันทำให้สามารถใช้งานเวอร์ช่วลไลเซชั่นของชั้นการซื้อขายได้ สถาปัตยกรรมระดับสูงรูปที่ 1 แสดงสถาปัตยกรรมระดับสูงของสภาพแวดล้อมการค้า โรงงานสัญลักษณ์และเครื่องมือซื้อขายแบบ algorithmic ตั้งอยู่ในกลุ่มการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพสูงในศูนย์ข้อมูลของ บริษัท หรือที่ศูนย์ซื้อขายหลักทรัพย์ ผู้ค้ามนุษย์ตั้งอยู่ในพื้นที่ใช้งานของผู้ใช้ปลายทาง มีองค์ประกอบของแอ็พพลิเคชันสองอย่างในสภาวะแวดล้อมการค้าผู้เผยแพร่โฆษณาและสมาชิก บัสข้อความจะเป็นเส้นทางการติดต่อสื่อสารระหว่างผู้จัดพิมพ์และผู้ติดตาม มีสองประเภทของการเข้าชมที่เฉพาะเจาะจงสำหรับสภาพแวดล้อมการซื้อขาย: Market DataCarries ข้อมูลการกำหนดราคาสำหรับเครื่องมือทางการเงินข่าวและข้อมูลที่มีมูลค่าเพิ่มอื่น ๆ เช่นการวิเคราะห์ มีความละเอียดอ่อนแบบแชนแนลแบบเดียวและแบบแฝงมากโดยปกติแล้วจะส่งผ่าน multicast UDP มันวัดได้ใน updatessec และ Mbps ข้อมูลการตลาดไหลออกจากฟีดข้อมูลภายนอกอย่างน้อยหนึ่งรายการซึ่งมาจากผู้ให้บริการข้อมูลตลาดเช่นตลาดหุ้นเจ้าหน้าที่รวบรวมข้อมูลและ ECNs ผู้ให้บริการแต่ละรายมีรูปแบบข้อมูลการตลาดของตนเอง ข้อมูลจะได้รับจากตัวให้อาหารซึ่งเป็นโปรแกรมประยุกต์เฉพาะที่ทำให้ปกติและทำความสะอาดข้อมูลแล้วส่งให้ผู้บริโภคข้อมูลเช่นเครื่องมือการกำหนดราคาแอพพลิเคชันการค้าแบบอัลกอริทึมหรือผู้ค้ามนุษย์ บริษัท ด้านการขายยังส่งข้อมูลการตลาดให้กับลูกค้า บริษัท ที่ซื้อด้านต่างๆเช่นกองทุนรวมกองทุนป้องกันความเสี่ยงและผู้จัดการสินทรัพย์อื่น ๆ บริษัท ด้านการซื้อบางรายอาจเลือกที่จะรับฟีดข้อมูลโดยตรงจากการแลกเปลี่ยนซึ่งจะช่วยลดเวลาแฝง รูปที่ 1 สถาปัตยกรรมการซื้อขายสำหรับ บริษัท SideSell ด้านการซื้อไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับรูปแบบข้อมูลการตลาด การแลกเปลี่ยนแต่ละรูปแบบเป็นกรรมสิทธิ์ ผู้ให้บริการเนื้อหาด้านการเงินเช่นรอยเตอร์และบลูมเบิร์กรวมแหล่งข้อมูลตลาดต่างๆเข้าด้วยกันทำให้เป็นเรื่องปกติและเพิ่มข่าวสารหรือการวิเคราะห์ ตัวอย่างฟีดข้อมูลรวมคือ RDF (ข้อมูลการให้บริการข้อมูล Reuters), RWF (Reuters Wire Format) และ Bloomberg Professional Services Data เพื่อให้ได้ข้อมูลตลาดที่มีความล่าช้าน้อยลงผู้จัดจำหน่ายทั้งสองรายได้เปิดตัวฟีดข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ที่ไม่ได้ประมวลผลและมีการวิเคราะห์น้อยลง: Bloomberg B-Pipe ด้วย B-Pipe Bloomberg ยกเลิกการให้ฟีดข้อมูลตลาดของตนจากแพลตฟอร์มการจัดจำหน่าย ไม่จำเป็นสำหรับการรับ B-Pipe Wombat และ Reuters Feed Handlers ได้ประกาศสนับสนุน B-Pipe บริษัท อาจตัดสินใจรับฟีดข้อมูลจากการแลกเปลี่ยนโดยตรงเพื่อลดความหน่วง ความเร็วในการรับส่งข้อมูลอาจอยู่ระหว่าง 150 มิลลิวินาทีถึง 500 มิลลิวินาที ฟีดเหล่านี้มีความซับซ้อนและมีราคาแพงมากขึ้นและ บริษัท ต้องสร้างและดูแลโรงงานของตัวเอง (financetechfeaturedshowArticle. jhtmlarticleID60404306) Trading Orders ประเภทการเข้าชมนี้มีการซื้อขายที่เกิดขึ้นจริง มีความละเอียดอ่อนแบบสองทิศทางและแฝงอยู่มาก มีการวัดเป็น Messagessec และ Mbps ใบสั่งซื้อมาจากฝั่งซื้อหรือ บริษัท ด้านการขายและจะถูกส่งไปยังสถานที่ซื้อขายเช่น Exchange หรือ ECN เพื่อดำเนินการ รูปแบบที่พบมากที่สุดสำหรับการส่งคำสั่งซื้อคือ FIX (ข้อมูลทางการเงิน eXchangefixprotocol. org) แอ็พพลิเคชันที่จัดการข้อความ FIX เรียกว่าเครื่องยนต์ FIX และเชื่อมต่อกับระบบการจัดการคำสั่ง (OMS) การเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อการแก้ไขจะเรียกว่า FAST (Fix Adapted for Streaming) ซึ่งใช้ schema การบีบอัดเพื่อลดความยาวของข้อความและมีผลลดเวลาแฝง FAST มีเป้าหมายในการส่งข้อมูลตลาดมากขึ้นและมีศักยภาพในการเป็นมาตรฐาน FAST สามารถใช้เป็นรูปแบบการบีบอัดข้อมูลสำหรับรูปแบบข้อมูลตลาดที่เป็นกรรมสิทธิ์ได้ เพื่อลดความหน่วง บริษัท ต่างๆอาจเลือกที่จะจัดตั้งการเข้าถึงตลาดแบบตรง (DMA) DMA เป็นกระบวนการอัตโนมัติในการจัดเส้นทางคำสั่งซื้อหลักทรัพย์ไปยังสถานที่ดำเนินการโดยอัตโนมัติดังนั้นจึงหลีกเลี่ยงการแทรกแซงโดยบุคคลที่สาม (towergroupresearchcontentglossary. jsppage1ampglossaryId383) DMA ต้องเชื่อมต่อโดยตรงกับสถานที่ดำเนินการ บัสข้อความเป็นซอฟต์แวร์มิดเดิลแวร์จากผู้ขายเช่น Tibco, 29West, Reuters RMDS หรือแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สเช่น AMQP รถรับส่งข้อความใช้กลไกที่เชื่อถือได้ในการส่งข้อความ การขนส่งสามารถทำได้ผ่าน TCPIP (TibcoEMS, 29West, RMDS และ AMQP) หรือ UDPmulticast (TibcoRV, 29West และ RMDS) แนวคิดหนึ่งที่สำคัญในการเผยแพร่ข้อความคือกระแสข้อมูลที่เป็นข้อความซึ่งเป็นส่วนย่อยของข้อมูลการตลาดที่กำหนดโดยเกณฑ์เช่นสัญลักษณ์สัญลักษณ์อุตสาหกรรมหรือตะกร้าเครื่องมือทางการเงินบางประเภท ผู้สมัครเข้าร่วมกลุ่มหัวข้อที่แม็พกับหัวข้อย่อยหนึ่งหรือหลายหัวข้อเพื่อรับเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ในอดีตผู้ค้าทั้งหมดได้รับข้อมูลตลาดทั้งหมด ในปริมาณการเข้าชมปัจจุบันปริมาณการเข้าชมจะต่ำกว่าที่ควร เครือข่ายมีบทบาทสำคัญในสภาพแวดล้อมการซื้อขาย ข้อมูลการตลาดจะถูกนำไปยังชั้นการซื้อขายหลักทรัพย์ที่ผู้ค้ามนุษย์ตั้งอยู่ผ่านเครือข่ายความเร็วสูงของ Campus หรือ Metro Area ความพร้อมใช้งานสูงและความหน่วงต่ำรวมทั้งการรับส่งข้อมูลที่สูงเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุด สภาพแวดล้อมการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพสูงมีองค์ประกอบส่วนใหญ่ในฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ Data Center เพื่อลดความล่าช้าเครื่องยนต์ซื้อขายอัลกอริธึมจะต้องอยู่ในบริเวณใกล้เคียงกับตัวจัดการให้อาหาร, เครื่องยนต์ FIX และระบบการจัดการใบสั่ง รูปแบบการปรับใช้แบบอื่นมีระบบการซื้อขายแบบอัลกอรินทึมอยู่ที่ผู้แลกเปลี่ยนหรือผู้ให้บริการโดยสามารถเชื่อมต่อกับการแลกเปลี่ยนข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว โมเดลการปรับใช้มีสองรูปแบบการปรับใช้สำหรับแพลตฟอร์มการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพสูง บริษัท อาจเลือกที่จะผสมผสานทั้งสองแบบ: ศูนย์ข้อมูลของ บริษัท การค้า (รูปที่ 2) นี่คือรูปแบบดั้งเดิมที่มีการพัฒนาและดูแลรักษาแพลตฟอร์มการซื้อขายเต็มรูปแบบโดย บริษัท ที่เชื่อมโยงการสื่อสารกับสถานที่ซื้อขายทั้งหมด ความล่าช้าแตกต่างกันไปตามความเร็วของการเชื่อมโยงและจำนวนการกระโดดระหว่าง บริษัท กับสถานที่ต่างๆ รูปที่ 2 รูปแบบการปรับใช้แบบดั้งเดิมสถานที่ร่วมในสถานที่จัดจำหน่าย (Exchange, Financial Services Provider หรือ FSP) (รูปที่ 3) บริษัท การค้าใช้แพลตฟอร์มการเทรดอัตโนมัติอัตโนมัติให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้เพื่อลดเวลาในการดำเนินงาน รูปที่ 3 รูปแบบการปรับใช้ที่เป็นที่รู้จักสถาปัตยกรรมการค้าที่มุ่งเน้นบริการ - เราขอเสนอกรอบการให้บริการสำหรับการสร้างสถาปัตยกรรมการค้ายุคหน้า วิธีนี้มีกรอบแนวคิดและเส้นทางการใช้งานโดยอาศัย modularization และลดการพึ่งพาระหว่างกัน กรอบการทำงานนี้จะช่วยให้ บริษัท มีวิธีการในการ: ประเมินสถานะปัจจุบันของพวกเขาในแง่ของบริการจัดลำดับความสำคัญของบริการตามมูลค่าของธุรกิจพัฒนาแพลตฟอร์มการซื้อขายให้อยู่ในสถานะที่ต้องการโดยใช้วิธีแบบแยกส่วนสถาปัตยกรรมการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพสูงอาศัยบริการต่อไปนี้ กำหนดโดยสถาปัตยกรรมบริการสถาปัตยกรรมที่แสดงในรูปที่ 4 รูปที่ 4 สถาปัตยกรรมบริการสถาปัตยกรรมสำหรับการค้าบริการที่มีประสิทธิภาพสูงบริการส่งข้อความแบบแฝงต่ำบริการนี้มีให้โดยบัสการส่งข้อความซึ่งเป็นระบบซอฟต์แวร์ที่ช่วยแก้ปัญหาการเชื่อมต่อแบบ multi - หลายโปรแกรม ระบบประกอบด้วย: ชุดของ schema ข้อความที่กำหนดไว้ล่วงหน้าชุดคำสั่งทั่วไปโครงสร้างพื้นฐานโปรแกรมประยุกต์ที่ใช้ร่วมกันสำหรับการส่งข้อความไปยังผู้รับ โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันได้ขึ้นอยู่กับโบรกเกอร์ข้อความหรือรูปแบบ publishsubscribe ข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับบัสส่งข้อความยุคหน้าคือ (แหล่งที่มา 29 เวสท์): ความล่าช้าที่เป็นไปได้ต่ำสุด (เช่นน้อยกว่า 100 microseconds) ความเสถียรภายใต้ภาระหนัก (เช่นมากกว่า 1.4 ล้าน msgsec) การควบคุมและความยืดหยุ่น (การควบคุมอัตราและการขนส่งที่กำหนด) เป็นความพยายามในอุตสาหกรรมเพื่อสร้างมาตรฐานบัสการรับส่งข้อความ Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) เป็นตัวอย่างของมาตรฐานเปิดโดย J. P Morgan Chase และได้รับการสนับสนุนจากกลุ่มผู้ขายเช่น Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West และ iMatix สองเป้าหมายหลักคือเพื่อให้เป็นเส้นทางที่ง่ายกว่าสำหรับการใช้งานระหว่างกันสำหรับแอ็พพลิเคชันที่เขียนบนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันและโมดูลเพื่อให้ตัวกลางสามารถพัฒนาได้ง่าย ในแง่ทั่วไปมากเซิร์ฟเวอร์ AMQP จะเหมือนกับเซิร์ฟเวอร์อีเมลที่มีการแลกเปลี่ยนทำหน้าที่เป็นตัวแทนการถ่ายโอนข้อความและแต่ละคิวข้อความเป็นกล่องจดหมาย การผูกกำหนดตารางเส้นทางในแต่ละตัวแทนการถ่ายโอน ผู้จัดพิมพ์ส่งข้อความไปยังตัวแทนการโอนแต่ละรายซึ่งจะส่งข้อความไปยังกล่องจดหมาย ผู้บริโภคใช้ข้อความจากกล่องจดหมายซึ่งสร้างรูปแบบที่มีประสิทธิภาพและมีความยืดหยุ่นที่ง่าย (แหล่งที่มา: amqp. orgtikiwikitiki-index. phppageOpenApproachWhyAMQP) บริการตรวจสอบความล่าช้าข้อกำหนดหลักสำหรับบริการนี้คือการวัดย่อยย่อยของมิลลิวินาทีมิลลิวินาทีของการวัดการมองเห็นแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเพิ่มความหน่วงในการซื้อขายความสามารถในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างเวลาในการประมวลผลแอปพลิเคชันจากความล่าช้าในการรับส่งข้อมูลเครือข่ายความสามารถในการจัดการอัตราการส่งข้อความสูงให้อินเตอร์เฟซ programmatic สำหรับ แอ็พพลิเคชันการซื้อขายเพื่อรับข้อมูลแฝงจึงช่วยให้เครื่องยนต์เทรดดิ้งอัลกอริทึมสามารถปรับให้เข้ากับสภาวะที่เปลี่ยนแปลงได้เชื่อมโยงเหตุการณ์ในเครือข่ายกับเหตุการณ์แอพพลิเคชันเพื่อแก้ปัญหาได้แฝงสามารถกำหนดเป็นช่วงเวลาระหว่างเวลาที่มีการส่งคำสั่งซื้อขายและเมื่อได้รับการยอมรับและปฏิบัติตามคำสั่งเดียวกัน เมื่อบุคคลที่ได้รับ การแก้ปัญหาแฝงเป็นปัญหาที่ซับซ้อนโดยต้องใช้วิธีการแบบองค์รวมเพื่อระบุแหล่งที่มาของเวลาในการตอบสนองและใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกันในแต่ละชั้นของระบบ รูปที่ 5 แสดงถึงความหลากหลายของส่วนประกอบที่สามารถนำเสนอ latency ได้ในแต่ละชั้นของสแต็ค OSI นอกจากนี้ยังมีการแม็ปแต่ละแชนแนลด้วยโซลูชันที่เป็นไปได้และโซลูชันการตรวจสอบ วิธีการแบบชั้นนี้สามารถทำให้ บริษัท มีวิธีที่มีโครงสร้างมากขึ้นในการโจมตีปัญหาด้านเวลาแฝงโดยที่แต่ละองค์ประกอบสามารถคิดได้ว่าเป็นบริการและได้รับการปฏิบัติอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้ง บริษัท การรักษาความแม่นยำในการวัดสถานะแบบไดนามิกของช่วงเวลานี้ในเส้นทางอื่นและจุดหมายปลายทางอาจเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจในการซื้อขายยุทธวิธี ความสามารถในการระบุตำแหน่งที่แน่นอนของความล่าช้าไม่ว่าจะเป็นในเครือข่ายลูกค้าศูนย์กลางการประมวลผลกลางหรือระดับแอ็พพลิเคชันการทำธุรกรรมจะกำหนดความสามารถของผู้ให้บริการในการตอบสนองข้อตกลงระดับบริการการค้าของพวกเขา (SLAs) สำหรับรูปแบบการซื้อและการขายรวมทั้งผู้รวบรวมข้อมูลตลาดการระบุอย่างรวดเร็วและการกำจัดปัญหาคอขวดทำให้สามารถสร้างโอกาสทางการค้าและรายได้ที่เพิ่มขึ้นได้โดยตรง รูปที่ 5 สถาปัตยกรรมการจัดการความล่าช้า Cisco Low-Latency Monitoring Tools เครื่องมือตรวจสอบเครือข่ายแบบดั้งเดิมทำงานได้ทุกนาทีหรือเป็นวินาที แพลตฟอร์มการซื้อขายยุคถัดไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งการสนับสนุนการซื้อขายแบบอัลกอริธึมต้องมีเวลาน้อยกว่า 5 มิลลิวินาทีและมีระดับการสูญเสียหีบห่อต่ำมาก บน Gigabit LAN การระเบิดด้วยความเร็ว 100 มิลลิวินาทีอาจทำให้การทำธุรกรรมสูญหายหรือเกิดความล่าช้าเกินกว่า 10,000 รายการ Cisco ให้บริการเครื่องมือวัดระยะเวลาแฝงในสภาพแวดล้อมการซื้อขาย: เครื่องมือจัดการคุณภาพแบนด์วิดท์ (BQM) (OEM จาก Corvil) โซลูชันการตรวจสอบเวลาในการให้บริการทางการเงินของ Cisco AON (FSMS) แบนด์วิดธ์ Quality Manager ผู้จัดการแบนด์วิดท์คุณภาพ (BQM) 4.0 คือ ผลิตภัณฑ์จัดการประสิทธิภาพของแอ็พพลิเคชันเครือข่ายยุคหน้าที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถตรวจสอบและจัดเตรียมเครือข่ายเพื่อควบคุมระดับความล่าช้าและประสิทธิภาพการสูญเสียได้ ในขณะที่ BQM ไม่ได้กำหนดเป้าหมายเฉพาะที่เครือข่ายการค้าการแสดงผลแบบ microsecond พร้อมกับคุณสมบัติการจัดสรรแบนด์วิดท์อัจฉริยะทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่ต้องการใช้งานเหล่านี้ Cisco BQM 4.0 นำเสนอชุดการจดจำข้อมูลจราจรและเทคโนโลยีการวิเคราะห์เครือข่ายที่จดสิทธิบัตรและจดสิทธิบัตรไว้เพื่อให้ผู้ใช้มองเห็นได้อย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนและเข้าใจวิธีเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ขณะนี้ Cisco BQM ได้รับการสนับสนุนในตระกูลผลิตภัณฑ์ของ Cisco Application Deployment Engine (ADE) ตระกูลผลิตภัณฑ์ Cisco ADE เป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะสำหรับแอ็พพลิเคชันการจัดการเครือข่ายของ Cisco ข้อดีของ BQM การรับรู้ความสามารถในการมองเห็นในขนาดเล็กของ BQM ของ Cisco คือความสามารถในการตรวจจับวัดและวิเคราะห์ความล่าช้าการกระวนกระวายใจและการสูญเสียที่ทำให้เกิดเหตุการณ์การจราจรลงไปถึงระดับความละเอียดที่มีความละเอียดต่อหนึ่งแพ็คเก็ต ซึ่งจะช่วยให้ Cisco BQM สามารถตรวจจับและกำหนดผลกระทบของเหตุการณ์การจราจรบนแฝงตัวของเครือข่ายการกระวนกระวายใจและการสูญเสีย สำคัญสำหรับสภาพแวดล้อมการซื้อขายคือ BQM สามารถรองรับการแอบแฝงการสูญเสียและการวัดกระวนกระวายใจแบบทางเดียวสำหรับทั้งการรับส่งข้อมูล TCP และ UDP (แบบหลายผู้รับ) ซึ่งหมายความว่ารายงานจะได้รับการรายงานอย่างราบรื่นสำหรับการเข้าชมการซื้อขายและข้อมูลข้อมูลตลาด BQM ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุชุดเกณฑ์ที่ครอบคลุม (กับกิจกรรม microburst ความล่าช้าการสูญเสีย jitter การใช้ ฯลฯ ) บนอินเทอร์เฟซทั้งหมด จากนั้น BQM จะจับภาพการจับแพ็กเก็ตที่พื้นหลัง เมื่อมีการละเมิดเกณฑ์หรือเหตุการณ์การย่อยสลายประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นอื่น ๆ ระบบจะเรียกใช้ Cisco BQM เพื่อเก็บข้อมูลการจับ packet ไปยังดิสก์เพื่อการวิเคราะห์ในภายหลัง ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบรายละเอียดได้อย่างครบถ้วนทั้งปริมาณการใช้งานแอพพลิเคชันที่ได้รับผลกระทบจากการลดประสิทธิภาพการทำงาน (performance victim) และการจราจรที่ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง (culpritsquot) ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพของเครือข่ายได้อย่างมาก BQM ยังสามารถให้รายละเอียดเกี่ยวกับแบนด์วิดท์และคุณภาพของบริการ (QoS) แนะนำการจัดเตรียมนโยบายซึ่งผู้ใช้สามารถใช้โดยตรงเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพของเครือข่ายที่ต้องการ การวัด BQM ภาพประกอบเพื่อทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างเทคนิคการวัดแบบเดิม ๆ และการมองเห็นของ BQM เราสามารถดูกราฟเปรียบเทียบได้ ในชุดแรกของกราฟ (รูปที่ 6 และรูปที่ 7) เราจะเห็นความแตกต่างระหว่างเวลาแฝงที่วัดโดย BQMs Passive Network Quality Monitor (PNQM) และเวลาแฝงที่วัดได้โดยการฉีด ping packets ทุกๆ 1 วินาทีในสตรีมการเข้าชม ในรูปที่ 6 เราจะดู latency ที่รายงานโดยแพ็คเก็ต ping ICMP 1 วินาทีสำหรับการรับส่งข้อมูลเครือข่ายจริง (หารด้วย 2 เพื่อประมาณค่าความล่าช้าหนึ่งทาง) มันแสดงให้เห็นความล่าช้าอย่างสะดวกสบายด้านล่างประมาณ 5ms เกือบตลอดเวลา รูปที่ 6 ความล่าช้าที่รายงานโดย ICMP Ping Packets 1 วินาทีสำหรับการรับส่งข้อมูลเครือข่ายจริงในรูปที่ 7 เราจะดู latency ที่รายงานโดย PNQM สำหรับการรับส่งข้อมูลเดียวกันในเวลาเดียวกัน ที่นี่เราจะเห็นว่าโดยการวัดความหน่วงทางเดียวของแพ็คเก็ตแอพพลิเคชันที่เกิดขึ้นจริงเราจะได้ภาพที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง เวลาแฝงอยู่ที่ประมาณ 20 มิลลิวินาทีโดยมีระเบิดเป็นครั้งคราว คำอธิบายก็คือเนื่องจาก ping กำลังส่งแพ็คเก็ตเพียงอย่างน้อยทุกวินาทีมันจะหายไปอย่างสิ้นเชิงส่วนใหญ่ของ latency การรับส่งข้อมูลแอ็พพลิเคชัน ในความเป็นจริงผลลัพธ์ของ ping มักจะบ่งบอกถึงความล่าช้าในการเผยแพร่ข้อมูลการเดินทางไปรอบ ๆ แทนที่จะใช้เวลาแฝงของแอพพลิเคชันที่แท้จริงในเครือข่าย รูปที่ 7 ความล่าช้าที่ PNQM รายงานสำหรับการเข้าชมเครือข่ายจริงในตัวอย่างที่สอง (รูปที่ 8) เราจะเห็นความแตกต่างในการโหลดหรือระดับความอิ่มตัวของข้อมูลที่รายงานระหว่างมุมมองเฉลี่ย 5 นาทีและมุมมองการแผ่รังสี 5 มิลลิวินาที (BQM สามารถรายงานเกี่ยวกับการเกิดกระแสไฟลงได้ ความละเอียดประมาณ 10-100 นาโนวินาที) เส้นสีเขียวแสดงการใช้งานโดยเฉลี่ยที่ระดับเฉลี่ย 5 นาทีต่ำสุดอาจถึง 5 Mbitss พล็อตสีน้ำเงินเข้มแสดงกิจกรรมการกระเจี๊ยบ 5 มิลลิวินาทีซึ่งเข้าถึงระหว่าง 75 Mbitss และ 100 Mbitss ความเร็ว LAN อย่างมีประสิทธิภาพ BQM แสดงระดับรายละเอียดนี้สำหรับแอ็พพลิเคชันทั้งหมดและยังมีกฎการจัดเตรียมที่ชัดเจนเพื่อให้ผู้ใช้สามารถควบคุมหรือต่อต้านการเกิดคราบจุลินทรีย์เหล่านี้ได้ รูปที่ 8 ความแตกต่างในการโหลดการเชื่อมโยงรายงานระหว่างมุมมองค่าเฉลี่ย 5 นาทีและการใช้งาน Bulletin Microburst View ขนาด 5 ms ในเครือข่ายการซื้อขายรูปภาพ 9 แสดงการปรับใช้ BQM โดยทั่วไปในเครือข่ายการซื้อขาย รูปที่ 9 การปรับใช้ BQM ทั่วไปในเครือข่ายการซื้อขาย BQM สามารถใช้เพื่อตอบคำถามประเภทนี้ได้: มีการเชื่อมโยงแกนหลัก Gigabit LAN ของฉันอิ่มตัวนานกว่ามิลลิวินาที X อันนี้ทำให้สูญเสียลิงก์ใดที่จะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการอัปเกรดเป็น Etherchannel หรือ ความเร็ว 10 กิกะไบต์ปริมาณการใช้งานแอ็พพลิเคชันใดที่ก่อให้เกิดความอิ่มตัวของการเชื่อมต่อ 1 กิกะบิทของฉันข้อมูลตลาดใดที่ประสบปัญหาการสูญเสียแบบ end-to-end ความล่าช้าเพิ่มเติมในการใช้งานศูนย์ข้อมูล failover มีขนาดเท่าไหร่เพื่อจัดการกับ microbursts ผู้ค้าของฉันมีขนาดเท่าไหร่ ได้รับการปรับปรุงความล่าช้าต่ำจากตลาดชั้นการกระจายข้อมูลพวกเขาเห็นความล่าช้าใด ๆ ที่มากกว่ามิลลิวินาที X ความสามารถในการตอบคำถามเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพช่วยประหยัดเวลาและเงินในการทำงานเครือข่ายการค้า BQM เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการมองเห็นข้อมูลตลาดและสภาพแวดล้อมการซื้อขาย มีการวัดค่าแฝงแบบ end-to-end แบบละเอียดในโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนซึ่งมีการเคลื่อนไหวข้อมูลที่มีปริมาณมาก การตรวจจับ microburst อย่างมีประสิทธิภาพในระดับย่อยมิลลิวินาทีและได้รับการวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับเหตุการณ์หนึ่ง ๆ เป็นสิ่งล้ำค่าสำหรับสถาปนิกชั้นแนวหน้า ข้อเสนอแนะการจัดสรรแบนด์วิดท์อัจฉริยะเช่นการวิเคราะห์ขนาดและสิ่งที่ถ้าให้ความคล่องตัวมากขึ้นเพื่อตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่ผันผวน เนื่องจากการระเบิดของการซื้อขายอัลกอริธึมและอัตราการส่งข้อความที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง BQM รวมกับเครื่องมือ QoS ทำให้สามารถใช้นโยบาย QoS ที่สามารถปกป้องแอพพลิเคชันการซื้อขายที่สำคัญได้ โซลูชันการตรวจสอบเวลาในการให้บริการทางการเงินของ Cisco โซลูชัน Cisco และ Trading Metrics ได้ร่วมมือกับโซลูชันการตรวจสอบความล่าช้าสำหรับการสั่งซื้อ FIX และการตรวจสอบข้อมูลตลาด เทคโนโลยี Cisco AON เป็นรากฐานสำหรับผลิตภัณฑ์และโซลูชั่นแบบฝังตัวเครือข่ายใหม่ที่จะช่วยให้สามารถผสมผสานเครือข่ายอัจฉริยะกับโครงสร้างพื้นฐานแอพพลิเคชันโดยอาศัยสถาปัตยกรรมที่มุ่งเน้นการให้บริการหรือแบบดั้งเดิม เมตริกเมคเตอร์เป็นผู้ให้บริการชั้นนำด้านซอฟต์แวร์การวิเคราะห์สำหรับโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายและจุดประสงค์ในการตรวจสอบแอบแฝงแอพพลิเคชัน (tradingmetrics) โซลูชันการตรวจสอบเวลาในการให้บริการทางการเงินของ Cisco AON เกี่ยวกับบริการทางการเงิน (FSMS) มีความสัมพันธ์กับเหตุการณ์สองประเภทเมื่อมีการสังเกตการณ์: เหตุการณ์เครือข่ายสัมพันธ์โดยตรงกับการจัดการข้อความแอ็พพลิเคชันสอดคล้องกันการประมวลผลใบสั่งทางการค้าและการจับคู่เหตุการณ์การอัพเดตของตลาดโดยใช้แสตมป์เวลาที่ถูกกล่าวหาว่าอยู่ในจุดจับภาพใน การวิเคราะห์เครือข่ายเรียลไทม์ของข้อมูลที่มีความสัมพันธ์เหล่านี้ช่วยให้สามารถระบุปัญหาคอขวดทั่วโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างแม่นยำขณะกำลังดำเนินการซื้อขายหรือมีการเผยแพร่ข้อมูลทางการตลาด โดยการตรวจสอบและวัดความแฝงในช่วงต้นของวงจร บริษัท ทางการเงินสามารถตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นเกี่ยวกับบริการเครือข่ายใดและตัวกลางตลาดหรือ counterpartyto เลือกสำหรับการกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อทางการค้า ในทำนองเดียวกันความรู้นี้ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลการตลาดล่าสุด (ราคาหุ้นข่าวเศรษฐกิจ ฯลฯ ) ซึ่งเป็นพื้นฐานที่สำคัญในการเริ่มต้นถอนหรือติดตามโอกาสทางการตลาด ส่วนประกอบของโซลูชันคือฮาร์ดแวร์ AON ในรูปแบบ 3 แบบ ได้แก่ AON Network Module สำหรับ Cisco 2600280037003800 routers AON Blade สำหรับ Cisco Catalyst 6500 series AON 8340 เครื่องวัดการซื้อขายเครื่องใช้ไฟฟ้า MampA 2.0 ซึ่งเป็นแอพพลิเคชันการตรวจสอบและแจ้งเตือนจะแสดงกราฟความล่าช้าใน แดชบอร์ดและแจ้งเตือนเมื่อมีการชะลอตัว (tradingmetricsTMbrochure. pdf) รูปที่ 10 การตรวจสอบแอบแฝง FIX แบบ AON Cisco IP SLA Cisco IP SLA เป็นเครื่องมือการจัดการเครือข่ายแบบฝังตัวใน Cisco IOS ซึ่งอนุญาตให้เราเตอร์และสวิทช์สร้างกระแสข้อมูลการจราจรแบบสังเคราะห์ซึ่งสามารถวัดความล่าช้าการกระวนกระวายใจการสูญเสียแพ็กเก็ตและเงื่อนไขอื่น ๆ ได้ (ciscogoipsla ) แนวคิดหลักสองข้อคือแหล่งที่มาของการเข้าชมที่สร้างขึ้นและเป้าหมาย ทั้งสองแบบนี้ใช้ IP SLA quotresponder ซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในการจับเวลาการเข้าชมการควบคุมก่อนที่จะมาและส่งกลับตามเป้าหมาย (สำหรับการวัดเที่ยวรอบ) ประเภทการรับส่งข้อมูลต่างๆสามารถจัดหาได้จาก IP SLA และมีจุดมุ่งหมายเพื่อวัดและกำหนดเป้าหมายบริการต่างๆและแอพพลิเคชันต่างๆ การทำงานแบบกระวนกระวายใจของ UDP ใช้เพื่อวัดความล่าช้าแบบทางเดียวและแบบ round-trip และรายงานรูปแบบต่างๆ เนื่องจากการเข้าชมเป็นเวลาที่ประทับบนอุปกรณ์ส่งและอุปกรณ์เป้าหมายโดยใช้ความสามารถในการตอบกลับความล่าช้าในการเดินทางไปกลับมีลักษณะเป็นเดลต้าระหว่าง timestamps คุณลักษณะใหม่ได้รับการแนะนำใน IOS 12.3 (14) T, การรายงานย่อยมิลลิวินาทีของ IP SLA ซึ่งจะช่วยให้ timestamps สามารถแสดงผลได้ด้วยความละเอียดในหน่วยวินาทีซึ่งจะให้ระดับความละเอียดที่ไม่เคยมีมาก่อน คุณลักษณะใหม่นี้ได้ทำ IP SLA ที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายภายในมหาวิทยาลัยซึ่งโดยทั่วไปความหน่วงของเครือข่ายอยู่ในช่วง 300-800 microseconds และความสามารถในการตรวจจับแนวโน้มและแนวโน้ม (แนวโน้มสั้น ๆ ) ขึ้นอยู่กับตัวนับเม็ดข้อมูลขนาดเล็กเป็นข้อกำหนดสำหรับลูกค้าที่มีส่วนร่วมในเวลา - สภาพแวดล้อมการค้าอิเล็กทรอนิกส์ที่อ่อนไหว ด้วยเหตุนี้ IP SLA จึงได้รับการพิจารณาโดยองค์กรทางการเงินจำนวนมากเนื่องจากต้องเผชิญกับข้อกำหนดดังต่อไปนี้: รายงานความล่าช้าตามระยะเวลาพื้นฐานให้กับผู้ใช้ของตน Trend latency ตามช่วงเวลาตอบสนองต่อการแพร่กระจายของการเข้าชมที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงความล่าช้าที่รายงานไว้ได้อย่างรวดเร็ว Sub - การรายงานเป็นมิลลิวินาทีเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับลูกค้าเหล่านี้เนื่องจากหลายวิทยาเขตและแบ็คโบนกำลังส่งมอบภายใต้ช่วงแฝงตัวที่สองในสวิตช์สลับหลายชุด สภาพแวดล้อมการค้าอิเล็กทรอนิกส์ทำงานโดยทั่วไปเพื่อลดหรือลดพื้นที่ทั้งหมดของอุปกรณ์และความล่าช้าในเครือข่ายเพื่อให้บรรลุผลตามสั่งอย่างรวดเร็วสำหรับธุรกิจ การรายงานว่าเวลาตอบกลับของเครือข่ายอยู่ภายใต้ millisecondquot หนึ่งมิลลิวินาทีไม่เพียงพอที่ความละเอียดของการตรวจวัดความหน่วงของรายงานในเซ็กเมนต์เครือข่ายหรือกระดูกสันหลังจะต้องใกล้เคียงกับ 300-800 micro วินาทีที่มีความละเอียดถึง 100 ครั้งต่อวินาที IP SLA เพิ่งเพิ่มการรองรับ IP multicast test streams ซึ่งสามารถวัดความแฝงของข้อมูลตลาดได้ โทโพโลยีเครือข่ายทั่วไปจะแสดงในรูปที่ 11 พร้อมกับเราเตอร์เงา IP SLA แหล่งที่มาและระบบตอบรับ รูปที่ 11 บริการการให้บริการการปรับใช้ IP SLA บริการด้านคอมพิวเตอร์ครอบคลุมเทคโนโลยีหลากหลายประเภทโดยมีเป้าหมายเพื่อขจัดปัญหาความจำและปัญหาคอขวดของ CPU ที่เกิดจากการประมวลผลแพ็คเก็ตเครือข่าย แอ็พพลิเคชันการซื้อขายใช้ปริมาณข้อมูลตลาดสูงและเซิร์ฟเวอร์ต้องทุ่มเททรัพยากรเพื่อประมวลผลการรับส่งข้อมูลในระบบเครือข่ายแทนการประมวลผลแอพพลิเคชัน การประมวลผลการประมวลผลด้วยความเร็วสูงการประมวลผลแพ็คเก็ตเครือข่ายสามารถใช้ซีพียูเซิร์ฟเวอร์และหน่วยความจำจำนวนมากได้ กฎข้อบังคับที่กำหนดไว้ระบุว่า 1Gbps ของแบนด์วิดท์เครือข่ายต้องใช้ความจุของโปรเซสเซอร์ 1GHz (เอกสารข้อมูล Intel ที่เป็นต้นฉบับเกี่ยวกับการเร่งความเร็วในการรับส่งข้อมูล IO เร่งการถ่ายทอดเทคโนโลยีอัจฉริยะ 306517.pdf) การคัดลอกบัฟเฟอร์ระดับกลางในการใช้งานกองซ้อนเครือข่ายทั่วไปข้อมูลจะต้องมีการคัดลอกโดย CPU ระหว่างบัฟเฟอร์เครือข่ายและบัฟเฟอร์แอ็พพลิเคชัน ค่าใช้จ่ายนี้แย่ลงเนื่องจากความเร็วหน่วยความจำไม่ได้เพิ่มขึ้นตามความเร็วของซีพียู ตัวอย่างเช่นโปรเซสเซอร์เช่น Intel Xeon กำลังใกล้ 4 GHz ในขณะที่ชิป RAM จะเลื่อนไปมาที่ 400MHz (สำหรับหน่วยความจำ DDR3200) (แหล่ง Intel inteltechnologyioacceleration306517.pdf) การสลับบริบททุกครั้งที่มีการประมวลผลแพ็กเก็ตแต่ละตัว CPU จะสลับบริบทจากบริบทของแอปพลิเคชันไปยังบริบทการรับส่งข้อมูลเครือข่าย ค่าโสหุ้ยนี้อาจลดลงหากสวิทซ์เกิดขึ้นเฉพาะเมื่อบัฟเฟอร์แอ็พพลิเคชันทั้งหมดเสร็จสมบูรณ์ รูปที่ 12 แหล่งที่มาของค่าโสหุ้ยในเซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูล TCP Offload Engine (TOE) ปิดวงจรโปรเซสเซอร์การขนส่งไปยัง NIC ย้ายชุดสำเนาโปรโตคอล TCPIP stack buffer จากหน่วยความจำระบบไปยังหน่วยความจำ NIC การเข้าถึงหน่วยความจำโดยตรงจากระยะไกล (RDMA) ช่วยให้อะแดปเตอร์เครือข่ายสามารถถ่ายโอนข้อมูลได้โดยตรงจากแอพพลิเคชันไปยังแอพพลิเคชั่นโดยไม่เกี่ยวข้องกับระบบปฏิบัติการ กำจัดสำเนาบัฟเฟอร์กลางและแอพพลิเคชัน (การใช้แบนด์วิธของหน่วยความจำ) Kernel bypass การเข้าถึงฮาร์ดแวร์ระดับผู้ใช้โดยตรง ลดสวิตช์บริบทแอ็พพลิเคชันได้อย่างมาก รูปที่ 13 RDMA และ Kernel Bypass InfiniBand เป็นลิงค์สื่อสารแบบสองทิศทางแบบจุดต่อจุด (switched fabric) ซึ่งใช้งานกับ RDMA รวมถึงคุณสมบัติอื่น ๆ Cisco มีสวิตช์ InfiniBand, Server Fabric Switch (SFS): ciscoapplicationpdfenusguestnetsolns500c643cdccont0900aecd804c35cb. pdf รูปที่ 14 แอพพลิเคชัน SFS Deployment Trading ทั่วไปได้รับประโยชน์จากการลดความแปรปรวนของ latency และ latency ซึ่งพิสูจน์โดยการทดสอบกับ Cisco SFS และ Wombat Feed Handlers โดย Stac Research: Application Virtualization Service De-coupling แอ็พพลิเคชันจากระบบปฏิบัติการและฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์ ช่วยให้พวกเขาสามารถใช้บริการเครือข่ายได้ แอ็พพลิเคชันหนึ่งสามารถทำงานแบบขนานได้บนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องหรือสามารถเรียกใช้แอพพลิเคชันหลายตัวบนเซิร์ฟเวอร์เดียวกันได้เนื่องจากเป็นการจัดสรรทรัพยากรที่ดีที่สุด การแบ่งเบานี้ทำให้สามารถสร้างสมดุลภาระและการกู้คืนระบบได้ดีขึ้นสำหรับกลยุทธ์การต่อเนื่องทางธุรกิจ กระบวนการจัดสรรทรัพยากรในเครื่องให้กับแอพพลิเคชันเป็นแบบไดนามิก การใช้ระบบเสมือนจริงของแอพพลิเคชันเช่น Data Synapses GridServer แอพพลิเคชันสามารถโยกย้ายโดยใช้นโยบายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่มีการใช้งานต่ำในกระบวนการจัดหาที่ตรงกับความต้องการ (wwwworkworldsupp2005ndc1022105virtual. htmlpage2) มีข้อได้เปรียบทางธุรกิจมากมายสำหรับ บริษัท ทางการเงินที่ใช้ระบบเสมือนแอพพลิเคชัน: เวลาที่รวดเร็วขึ้นในการทำการตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ การรวมกิจการเร็วขึ้นหลังจากการควบรวมและการเข้าซื้อกิจการความพร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้นการกระจายภาระงานที่ดีขึ้นซึ่งสร้างห้องว่างขนาดใหญ่สำหรับการประมวลผลปริมาณการซื้อขาย ประสิทธิภาพและการควบคุมการลดความซับซ้อนด้านไอทีขณะนี้ไม่มีการใช้การจำลองเสมือนแอ็พพลิเคชันในการซื้อขายหน้าสำนักงาน หนึ่งกรณีการใช้งานคือการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงเช่นการจำลอง Monte Carlo เป็นเทคโนโลยีที่วิวัฒนาการก็เป็นที่นึกคิดว่าบางแพลตฟอร์มการค้าจะใช้มัน บริการข้อมูลเสมือนจริงเพื่อให้สามารถใช้ทรัพยากรร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านแอพพลิเคชั่นแบบกระจายองค์กร บริษัท ต้องสามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งได้แบบเรียลไทม์และมั่นใจได้ถึงความสมบูรณ์ของข้อมูล ด้วยโซลูชั่นจากผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ virtualization ข้อมูลเช่น Gemstone หรือ Tangosol (ปัจจุบันคือ Oracle) บริษัท ทางการเงินสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันเป็นภาพระบบเดียวที่ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อระหว่างกระบวนการทางธุรกิจและการเข้าถึงแอพพลิเคชันที่ไม่มีข้อ จำกัด ในการกระจายแคช ผลสุทธิคือผู้ใช้ทุกคนสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลเหล่านี้ได้ทันทีผ่านเครือข่ายแบบกระจาย (gridtoday030210101061.html) นี่เรียกว่าตารางข้อมูลและเป็นขั้นตอนแรกในการสร้างสิ่งที่ Gartner เรียกว่า Extreme Transaction Processing (XTP) (gartnerDisplayDocumentrefgsearchampid500947) Technologies such as data and applications virtualization enable financial firms to perform real-time complex analytics, event-driven applications, and dynamic resource allocation. One example of data virtualization in action is a global order book application. An order book is the repository of active orders that is published by the exchange or other market makers. A global order book aggregates orders from around the world from markets that operate independently. The biggest challenge for the application is scalability over WAN connectivity because it has to maintain state. Todays data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limitsthey have been developed without the WAN in mind. Figure 15 GemStone GemFire Distributed Caching Before data virtualization, applications used database clustering for failover and scalability. This solution is limited by the performance of the underlying database. Failover is slower because the data is committed to disc. With data grids, the data which is part of the active state is cached in memory, which reduces drastically the failover time. Scaling the data grid means just adding more distributed resources, providing a more deterministic performance compared to a database cluster. Multicast Service Market data delivery is a perfect example of an application that needs to deliver the same data stream to hundreds and potentially thousands of end users. Market data services have been implemented with TCP or UDP broadcast as the network layer, but those implementations have limited scalability. Using TCP requires a separate socket and sliding window on the server for each recipient. UDP broadcast requires a separate copy of the stream for each destination subnet. Both of these methods exhaust the resources of the servers and the network. The server side must transmit and service each of the streams individually, which requires larger and larger server farms. On the network side, the required bandwidth for the application increases in a linear fashion. For example, to send a 1 Mbps stream to 1000recipients using TCP requires 1 Gbps of bandwidth. IP multicast is the only way to scale market data delivery. To deliver a 1 Mbps stream to 1000 recipients, IP multicast would require 1 Mbps. The stream can be delivered by as few as two serversone primary and one backup for redundancy. There are two main phases of market data delivery to the end user. In the first phase, the data stream must be brought from the exchange into the brokerages network. Typically the feeds are terminated in a data center on the customer premise. The feeds are then processed by a feed handler, which may normalize the data stream into a common format and then republish into the application messaging servers in the data center. The second phase involves injecting the data stream into the application messaging bus which feeds the core infrastructure of the trading applications. The large brokerage houses have thousands of applications that use the market data streams for various purposes, such as live trades, long term trending, arbitrage, etc. Many of these applications listen to the feeds and then republish their own analytical and derivative information. For example, a brokerage may compare the prices of CSCO to the option prices of CSCO on another exchange and then publish ratings which a different application may monitor to determine how much they are out of synchronization. Figure 16 Market Data Distribution Players The delivery of these data streams is typically over a reliable multicast transport protocol, traditionally Tibco Rendezvous. Tibco RV operates in a publish and subscribe environment. Each financial instrument is given a subject name, such as CSCO. last. Each application server can request the individual instruments of interest by their subject name and receive just a that subset of the information. This is called subject-based forwarding or filtering. Subject-based filtering is patented by Tibco. A distinction should be made between the first and second phases of market data delivery. The delivery of market data from the exchange to the brokerage is mostly a one-to-many application. The only exception to the unidirectional nature of market data may be retransmission requests, which are usually sent using unicast. The trading applications, however, are definitely many-to-many applications and may interact with the exchanges to place orders. Figure 17 Market Data Architecture Design Issues Number of GroupsChannels to Use Many application developers consider using thousand of multicast groups to give them the ability to divide up products or instruments into small buckets. Normally these applications send many small messages as part of their information bus. Usually several messages are sent in each packet that are received by many users. Sending fewer messages in each packet increases the overhead necessary for each message. In the extreme case, sending only one message in each packet quickly reaches the point of diminishing returnsthere is more overhead sent than actual data. Application developers must find a reasonable compromise between the number of groups and breaking up their products into logical buckets. Consider, for example, the Nasdaq Quotation Dissemination Service (NQDS). The instruments are broken up alphabetically: This approach allows for straight forward networkapplication management, but does not necessarily allow for optimized bandwidth utilization for most users. A user of NQDS that is interested in technology stocks, and would like to subscribe to just CSCO and INTL, would have to pull down all the data for the first two groups of NQDS. Understanding the way users pull down the data and then organize it into appropriate logical groups optimizes the bandwidth for each user. In many market data applications, optimizing the data organization would be of limited value. Typically customers bring in all data into a few machines and filter the instruments. Using more groups is just more overhead for the stack and does not help the customers conserve bandwidth. Another approach might be to keep the groups down to a minimum level and use UDP port numbers to further differentiate if necessary. The other extreme would be to use just one multicast group for the entire application and then have the end user filter the data. In some situations this may be sufficient. Intermittent Sources A common issue with market data applications are servers that send data to a multicast group and then go silent for more than 3.5 minutes. These intermittent sources may cause trashing of state on the network and can introduce packet loss during the window of time when soft state and then hardware shorts are being created. PIM-Bidir or PIM-SSM The first and best solution for intermittent sources is to use PIM-Bidir for many-to-many applications and PIM-SSM for one-to-many applications. Both of these optimizations of the PIM protocol do not have any data-driven events in creating forwarding state. That means that as long as the receivers are subscribed to the streams, the network has the forwarding state created in the hardware switching path. Intermittent sources are not an issue with PIM-Bidir and PIM-SSM. Null Packets In PIM-SM environments a common method to make sure forwarding state is created is to send a burst of null packets to the multicast group before the actual data stream. The application must efficiently ignore these null data packets to ensure it does not affect performance. The sources must only send the burst of packets if they have been silent for more than 3 minutes. A good practice is to send the burst if the source is silent for more than a minute. Many financials send out an initial burst of traffic in the morning and then all well-behaved sources do not have problems. Periodic Keepalives or Heartbeats An alternative approach for PIM-SM environments is for sources to send periodic heartbeat messages to the multicast groups. This is a similar approach to the null packets, but the packets can be sent on a regular timer so that the forwarding state never expires. S, G Expiry Timer Finally, Cisco has made a modification to the operation of the S, G expiry timer in IOS. There is now a CLI knob to allow the state for a S, G to stay alive for hours without any traffic being sent. The (S, G) expiry timer is configurable. This approach should be considered a workaround until PIM-Bidir or PIM-SSM is deployed or the application is fixed. RTCP Feedback A common issue with real time voice and video applications that use RTP is the use of RTCP feedback traffic. Unnecessary use of the feedback option can create excessive multicast state in the network. If the RTCP traffic is not required by the application it should be avoided. Fast Producers and Slow Consumers Today many servers providing market data are attached at Gigabit speeds, while the receivers are attached at different speeds, usually 100Mbps. This creates the potential for receivers to drop packets and request re-transmissions, which creates more traffic that the slowest consumers cannot handle, continuing the vicious circle. The solution needs to be some type of access control in the application that limits the amount of data that one host can request. QoS and other network functions can mitigate the problem, but ultimately the subscriptions need to be managed in the application. Tibco Heartbeats TibcoRV has had the ability to use IP multicast for the heartbeat between the TICs for many years. However, there are some brokerage houses that are still using very old versions of TibcoRV that use UDP broadcast support for the resiliency. This limitation is often cited as a reason to maintain a Layer 2 infrastructure between TICs located in different data centers. These older versions of TibcoRV should be phased out in favor of the IP multicast supported versions. Multicast Forwarding Options PIM Sparse Mode The standard IP multicast forwarding protocol used today for market data delivery is PIM Sparse Mode. It is supported on all Cisco routers and switches and is well understood. PIM-SM can be used in all the network components from the exchange, FSP, and brokerage. There are, however, some long-standing issues and unnecessary complexity associated with a PIM-SM deployment that could be avoided by using PIM-Bidir and PIM-SSM. These are covered in the next sections. The main components of the PIM-SM implementation are: PIM Sparse Mode v2 Shared Tree (spt-threshold infinity) A design option in the brokerage or in the exchange. Forex trading with Alpari: dependability and innovation in trading Why choose Alpari Today Alpari is one of the world39s largest Forex brokers. ด้วยประสบการณ์ที่ บริษัท ได้รับมาพร้อมกับการทำงานเป็นเวลาหลายปี Alpari สามารถให้บริการที่มีคุณภาพหลากหลายสำหรับการซื้อขายทางอินเทอร์เน็ตในยุคสมัยใหม่บนตลาดเงินตราต่างประเทศ ลูกค้ากว่าหนึ่งล้านรายเลือก Alpari เป็นซัพพลายเออร์ที่เชื่อถือได้ของบริการ Forex Forex คืออะไรตลาด Forex (FOREIGN EXchange) ปรากฏตัวขึ้นเมื่อปลายปี 1970 หลังจากที่หลายประเทศตัดสินใจที่จะยกเลิกค่าสกุลเงินของตนจากค่าเงินดอลลาร์หรือทองคำ สิ่งนี้นำไปสู่การจัดตั้งตลาดต่างประเทศขึ้นในสกุลเงินที่สามารถแลกเปลี่ยนและซื้อขายได้อย่างเสรี วันนี้ Forex เป็นตลาดการเงินที่ใหญ่ที่สุดในโลก ไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ไหนหรือแม้แต่ตอนที่คุณอยู่ในขณะนี้ตราบเท่าที่คุณสามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้, terminal การค้า (โปรแกรมพิเศษสำหรับการซื้อขาย Forex) และบัญชีกับโบรกเกอร์ Forex, เครื่องมือทั้งหมดและโอกาสของ Forex เป็น เปิดให้คุณ ใครเป็นพ่อค้าพ่อค้าเป็นคนที่ทำงานในตลาด Forex พยายามที่จะตรวจสอบทิศทางที่ราคาของสกุลเงินจะไปและทำการค้าสำหรับการซื้อหรือขายสกุลเงินนั้น ด้วยการซื้อสกุลเงินที่ถูกกว่าและขายได้มากขึ้นผู้ค้าจะได้รับเงินในตลาด Forex ผู้ค้าตัดสินใจของพวกเขาขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ปัจจัยทั้งหมดที่อาจส่งผลกระทบต่อราคาทำให้พวกเขาสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำในทิศทางที่ราคากำลังเคลื่อนไป กำไรสามารถทำค้า Forex เมื่อตกอยู่ในราคาของสกุลเงินเช่นเดียวกับกำไรสามารถทำขึ้นจากการเพิ่มขึ้นของราคาของสกุลเงินหนึ่ง นอกจากนี้ผู้ค้าสามารถทำธุรกิจการค้าในตลาด Forex จากที่ใดก็ได้ในโลกไม่ว่าจะเป็นลอนดอนหรือทิมบุคตู คุณสามารถเรียนรู้วิธีการค้า Forex สำหรับสามเณรที่เพิ่งทำขั้นตอนแรกสู่ตลาด Forex เราขอแนะนำให้คุณลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรการศึกษาด้านการลงทุน Academys หลักสูตรจะสอนคุณไม่เพียง แต่พื้นฐานของตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ แต่ยังมีวิธีการวิเคราะห์ตลาด Forex และวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป ด้วยการศึกษาจาก Academy การลงทุนคุณจะได้รับความรู้ทางทฤษฎีที่มีค่าซึ่งคุณจะสามารถใช้งานได้เมื่อทำการซื้อขาย นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการเงินเรียนรู้การควบคุมอารมณ์ของคุณและค้นพบว่าหุ่นยนต์การค้ามีประโยชน์อย่างไรและอีกมากมาย คุณสามารถเข้าร่วมหลักสูตรได้จากความสะดวกสบายของบ้านของคุณเองออนไลน์ การวิเคราะห์ทางการเงินรายสัปดาห์ความพร้อมในการใช้งานความคิดการค้าและบริการวิเคราะห์ฟรีในเว็บไซต์ของ Alpari จะช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องเมื่อซื้อขาย Forex หากคุณไม่เคยทำงานกับ Forex มาก่อนคุณสามารถทดสอบโอกาสทั้งหมดในการซื้อขายสกุลเงินในบัญชีสาธิตด้วยเงินเสมือนได้ ด้วยบัญชีสาธิตคุณจะสามารถสำรวจตลาด Forex จากภายในและพัฒนากลยุทธ์การค้าของคุณเองได้ คุณสามารถใช้ประโยชน์จากโซลูชันสำเร็จรูปได้เสมอโดยการให้ความเห็นจากผู้ค้ารายอื่น ๆ หลังจากที่คุณเปิดบัญชีแล้วไม่ว่าจะเป็นบัญชีสาธิตหรือบัญชีสดคุณจะต้องดาวน์โหลดโปรแกรมพิเศษเพื่อทำงานในตลาด Forex ในเทอร์มินัลที่คุณสามารถติดตามราคาของตลาดให้ทำธุรกิจการค้าโดยการเปิดและปิดตำแหน่งและติดตามข่าวสารทางการเงิน คุณสามารถเลือกเครื่องเทอร์มินัลการค้าสำหรับเครื่องพีซีรวมทั้งอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้ทุกอย่างที่คุณต้องการเพื่อให้การทำงานของคุณง่ายขึ้น คุณสามารถเริ่มซื้อขายในตลาด Forex กับ Alpari ที่มีจำนวนเงินในบัญชีของคุณ หากต้องการซื้อขาย Forex ในบัญชีออนไลน์ แต่เพื่อให้ความเสี่ยงต่ำที่สุดให้ลองซื้อขายกับบัญชี nano. mt4 ซึ่งสกุลเงินซื้อขายอยู่ในสกุลเงินยูโรและดอลลาร์สหรัฐฯ