在分析 SecDB、Athena、Quartz 几个实时金融与风险分析平台的时候,发现了 Perspective —— 一个 FinTech 开源基金会 FinOS 旗下开源的交互式分析和可视化组件库,由摩根大通(J.P. Morgan Chase)公司开源出去的流式数据可视化组件库。所以,从某种意义上来说也是《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》 的后续展开,也可以算是低延迟架构的后续探索。
几年前,在通信领域的技术咨询经历,让我初步了解到预分配内存管理对于性能的改善是多么的明显。最近,也从点点滴滴的金融科技的技术里,看到了高频交易所需要的低延时架构技术(国内受限于特有国情),也有点如出一辙的味道。而在未来,“元宇宙” 可能会换个新的名词,但是呢,它依旧也需要一系列的低延迟架构设计。
最近,在研究国外的金融科技公司,他们如何构建他们的平台战略?机缘巧合之间,刚好看到一篇关于Bank Python 相关的文章《An oral history of Bank Python》。在这篇文章里,介绍了 Bank Python 的四种基础构建块: