亚博和贝博哪个好

  据了解,企业在数据传输过程中,除了从上游不同业务数据库中实时、定时传输到下游系统之外,还需要从外部合作商、供应商中获取业务数据。RDP 具有大数据级别的行业数据,那么,它是如何帮助金融从业者以较低的成本便捷地访问和使用这些数据?

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  目前金融机构大部分可利用的数据依然是传统业务产生的数据,而外部数据源拓展不足,缺乏更高层面的统筹协调来支持全面的数据分析和使用。

  简单来讲,元数据是对数据本身进行描述的数据,如描述数据的格式、映射关系、语义、权限等。元数据管理具有以下三方面的价值:

  数据来源复杂,且在不同部门、不同业务系统以及不同领域的机构间,数据缺乏流动性和共享性。

  科技带给金融行业的影响显而易见,在金融机构进行各种互联网创新的同时,也将金融科技的重要性提升到了战略高度,通过AI、大数据、云计算、区块链等新兴技术不断提升金融效率和竞争力,建立新的金融生态。

  据了解,企业在数据传输过程中,除了从上游不同业务数据库中实时、定时传输到下游系统之外,还需要从外部合作商、供应商中获取业务数据。RDP 具有大数据级别的行业数据,那么,它是如何帮助金融从业者以较低的成本便捷地访问和使用这些数据?

  科技带给金融行业的影响显而易见,在金融机构进行各种互联网创新的同时,也将金融科技的重要性提升到了战略高度,通过AI、大数据、云计算、区块链等新兴技术不断提升金融效率和竞争力,建立新的金融生态。

  可以说,RDP 相当于一个全球金融行业数据的统筹协调中心,其目的是方便金融从业者获取更全面的行业数据,同时尽可能减少用户成本,增加数据价值。



  嘉宾丨路孚特 RDP 研发总监董玉栋,路孚特高级研发经理赵仪,路孚特企业架构总监陈强

  在大数据时代,数据的容量、多样性等在持续扩充,元数据管理也面临着挑战。目前,元数据仍然没有统一的标准,如何用一套统一的语义去描述种类繁多的金融数据间的特征,并且真正和数据管理系统 / 微服务之间紧密集成而不是割裂的存在,是行业中普遍存在的问题。

  可以说,RDP 相当于一个全球金融行业数据的统筹协调中心,其目的是方便金融从业者获取更全面的行业数据,同时尽可能减少用户成本,增加数据价值。

  API 网关处于客户端与各个微服务之间,担任着反向代理的角色,负责将不同的请求路由到相对应的微服务中去。API 网关可以解决客户端需求和每个微服务暴露的细粒度 API 不匹配、部分服务使用的协议非 Web 友好协议等问题。

  从用户角度来看,基于元数据的访问大大简化了客户对数据的使用。但是,数据访问越便捷意味着开发难度越高。董玉栋也提到,统一的 API 背后,需要理解客户不同类型的请求,并能够高效执行,但云原生的 API 网关并不能完全实现这种特性。

  批量数据请求分为“定制批量请求”和“随机批量请求”两种情况。对于定制批量请求,RDP 按照约定时间定时打包推送给用户;对于随机批量请求,则采用异步打包,然后将数据提取位置发送给用户的方式处理。

  从用户角度来看,基于元数据的访问大大简化了客户对数据的使用。但是,数据访问越便捷意味着开发难度越高。董玉栋也提到,统一的 API 背后,需要理解客户不同类型的请求,并能够高效执行,但云原生的 API 网关并不能完全实现这种特性。

  科技带给金融行业的影响显而易见,在金融机构进行各种互联网创新的同时,也将金融科技的重要性提升到了战略高度,通过AI、大数据、云计算、区块链等新兴技术不断提升金融效率和竞争力,建立新的金融生态。

  除了在技术上不断精益求精,路孚特也在积极推动金融科技的生态发展。11 月 29 日,由路孚特主办,以“引领科技变革,洞见金融未来”为主题的 ReFinTech 金融科技峰会将在北京举行。本次大会邀请了金融界知名专家和金融科技企业技术专家,深度探讨行业发展思路和技术演进趋势,分享最前沿创新实践,共同打造“创新、聚力、发展、共赢”的金融科技生态平台。

  那么,如何应对诸如跨洋实时交易这类对时效性要求非常高的超低时延数据访问?

  批量数据请求分为“定制批量请求”和“随机批量请求”两种情况。对于定制批量请求,RDP 按照约定时间定时打包推送给用户;对于随机批量请求,则采用异步打包,然后将数据提取位置发送给用户的方式处理。

  在大数据时代,数据的容量、多样性等在持续扩充,元数据管理也面临着挑战。目前,元数据仍然没有统一的标准,如何用一套统一的语义去描述种类繁多的金融数据间的特征,并且真正和数据管理系统 / 微服务之间紧密集成而不是割裂的存在,是行业中普遍存在的问题。

  RDP 的解决思路是:将其核心数据存储在 AWS 上,为用户提供基于元数据驱动的统一的 API 接口。RDP 的数据和 API 接口可以通过所有主流的公有云产品、私有云设施,以及企业自有数据中心访问。

  数据本身并不产生价值,基于数据的计算才能带来价值。为了保证上层计算的有效性,通常将数据放在距离计算最近的地方,否则会带来传输的延迟。数据的统一存储并非是将数据都放在同一个地方,这里的统一存储其实是一个逻辑概念。不同的数据应该放在不同的存储中,才能使数据上层的计算最有效,并将数据延迟降到最低。RDP 会针对不同的访问请求提供不同的数据访问缓存,并辅以共享计算的方式对数据传输进行优化。

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  RDP 的解决思路是:将其核心数据存储在 AWS 上,为用户提供基于元数据驱动的统一的 API 接口。RDP 的数据和 API 接口可以通过所有主流的公有云产品、私有云设施,以及企业自有数据中心访问。

  那么,如何应对诸如跨洋实时交易这类对时效性要求非常高的超低时延数据访问?

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