金融业要重视数据管理的速度和敏捷度

实现高速的技术
　　在大会上，Halfon就技术话题谈论了很长时间。在处理数据和潜在风险响应上，有哪些技术可以帮助金融企业变得更加高速和敏捷呢？

　　其中一类技术被称为"预置的工程系统":数据仓库一体机、数据网格、R（统计计算分析中的开源程序语言）、Hadoop分布式文件系统和相关开源工具等都属于这类技术。

　　Halfon说道，应对不断增长的数据量的关键在于并行化，其常用的方法是增建大型计算机网格。然而，编写并行代码对于大多数程序员来说都是一个不小的挑战。"目前最大的难点就是对数据管理进行并行化。计算机在正常运行时，一些网格对数据的存取会变得受阻，网络数据吞吐速度会跟不上计算机的处理速度。"

　　Oracle注意到，越来越多的客户都更关注"数据并行化",都想把计算引入数据，而不是把数据带向计算。数据网格技术就能帮助金融企业实现这一愿望。

　　Halfon指出，许多技术开发者发现，数据网格分布式计算的技术与Hadoop分布式文件系统及其相关技术十分相像，主要区别在于Hadoop通过一个文件系统进行运算，而数据网格则通过内存完成所有运算。

　　那么数据网格技术是怎样加强金融企业的敏捷度和响应能力的呢？举个例子，某个公司想要扩张业务范围，提升业内地位；在使用数据网格技术以后，公司的纽约分部和香港分部就可以获取最近更新的同样信息，遇到问题时就能相应地作出响应。

　　"通过使用数据网格，他们可以复制整套数据，同步到整个广域网。当然了，数据网格与工程系统是兼容的。"Halfon说道："我们有专门为数据网格预制的设备，也就是Exalogic.但我保证不会一直只谈论我们自己的技术。"

（文章来源：TechTarget）
 

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