ОБЛАЧНАЯ ОЦЕНКА БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДАННЫХ ФОНДОВОГО РЫНКА

Abstract

Около 20 лет назад компания Instinet в США представила первую в мире полностью автоматизированную систему для торговли ценными бумагами. С тех пор в мире торговли произошла революция благодаря внедрению электронных рынков и автоматического исполнения ордеров. В настоящее время финансовые учреждения используют связанный с этим поток ежедневных данных с помощью все более и более продвинутой аналитики, чтобы получить ценную информацию о рынках и обосновать свои инвестиционные решения. В частности, особый интерес представляют временные ряды цен Open High Low Close и данные об объемах, поскольку они позволяют выявить торговые модели, полезные для прогнозирования как цен, так и объемов акций. Традиционно для хранения этих данных использовались реляционные базы данных, однако постоянно растущий объем этих данных, принятие гибридной облачной модели и доступность новых нереляционных баз данных, которые утверждают, что они более масштабируемы и отказоустойчивы, ставят вопрос о том, являются ли реляционные базы данных по-прежнему наиболее подходящими. В данном исследовании будет определен набор критериев для оценки производительности различных баз данных в гибридной облачной среде. Результаты показывают, что переход на базу данных MongoDB будет наиболее выгодным с точки зрения стоимости, места для хранения и пропускной способности. Кроме того, организациям, желающим воспользоваться преимуществами автомасштабирования и сервисной мощности облака, следует выбрать решение на базе облака.