Moc analizy ciągłej w czasie rzeczywistym (Real-time Continuous Intelligence ) dostępnej w ESP

Transkrypt

1 DOKUMENT BIZNESOWY Moc analizy ciągłej w czasie rzeczywistym (Real-time Continuous Intelligence ) dostępnej w ESP Korzystanie z technologii CEP do uzyskiwania informacji o rynku z dużych ilości danych oraz reagowania na nie I

2 SPIS TREŚCI 1 Moc analizy w czasie rzeczywistym lub analizy ciągłej 3 Jak uzyskać korzyści z analizy ciągłej 3 Walidacja danych rynkowych 4 Transakcje, monitorowanie algorytmów i analiza 5 Agregacja ryzyka w czasie rzeczywistym 5 Zgodność z przepisami i nadzór 6 Platforma Sybase CEP jest sercem aplikacji nadzoru o wysokiej szybkości 6 Rachunek zysków i strat w czasie rzeczywistym 6 Tworzenie danych połączonych 6 Ciągły proces ETL w czasie rzeczywistym 7 Moduł pośredniczący integrujący węzeł i komunikaty 7 Wydajność sieci i monitorowanie opóźnień 7 Wycena papierów wartościowych 8 Sybase ESP 9 Wnioski II

3 WSTĘP Nowoczesne operacje wywiadu wojskowego mogą być przydatną lekcją dla przedsiębiorstw. Warto bowiem koncentrować się na schematach zdarzeń, nawet na przestrzeni kilku lat, aby stwierdzić, czy podjęcie danego działania jest warte ryzyka. W dzisiejszych czasach wszystkie redakcje informacyjne na świecie muszą reagować w czasie rzeczywistym. Podobnie przedsiębiorstwa, które chcą być konkurencyjne, muszą chwytać się urywków informacji używanych przez np. agencje prasowe i wywiadowcze do przekazywania takiego, a nie innego obrazu świata. Oznacza to radzenie sobie z dużą ilością danych to jest danych przychodzących w sposób nieuporządkowany zewsząd i ze zróżnicowanych źródeł funkcjonujących w czasie rzeczywistym, takich jak smartfony, sieci, czujniki, posty na twitter, wiadomości , transakcje giełdowe i listy obserwowanych papierów wartościowych, a nawet używając terminologii wojskowej osoby z pierwszej linii frontu. MOC ANALIZY W CZASIE RZECZYWISTYM LUB ANALIZY CIĄGŁEJ Wolumen danych gromadzonych przez organizacje wzrasta, a wzrost ten z ledwością daje się ogarnąć. Opublikowany wskaźnik Visual Networking Index firmy Cisco sugeruje, że do 2015 r. sam tylko globalny ruch danych w urządzeniach mobilnych sięgnie rozmiaru 6,3 eksabajta miesięcznie, czyli 75 eksabajtów rocznie. Żeby uzmysłowić sobie skalę tej wielkości, trzeba wiedzieć, że zapis wszystkich dotąd wypowiedzianych przez ludzkość słów zająłby 5 eksabajtów. 75 eksabajtów rocznego globalnego ruchu danych w urządzeniach mobilnych stanowi równowartość 19 miliardów płyt DVD lub 536 biliardów wiadomości tekstowych. Umieszczając te olbrzymie wielkości w kontekście obrotu papierami wartościowymi, Aite Group twierdzi, że dane o transakcjach i notowaniach na giełdzie nowojorskiej (gdzie miesięcznie rejestruje się około pół biliona transakcji) gwałtownie wzrósł ze średniej liczby 6-7 mln transakcji dziennie w 2000 r. do mln w 2010 r. W praktyce oznacza to, że branża usług finansowych ma interes w spieniężaniu informacji, aby generować nowe źródła wartości. Według niedawnego badania MIT Sloan Management Review, najbardziej inteligentne firmy z sektora usług finansowych już zaakceptowały ten fakt, a 22,1% z nich wdrożyło narzędzia analityczne do przekształcania informacji na wgląd w sytuację biznesową i działania. W kluczowym wniosku raportu wskazano, że organizacje z sektora finansowego osiągające gorsze wyniki stosują metody analityczne w stopniu mniejszym niż średnia wielkość 5,5%, a w niektórych z nich sięga ona zaledwie 4,75%. Według Boston Consulting Group organizacje te mają problemy z uaktualnianiem i łączeniem złożonych przestarzałych systemów, mających zarządzać zalewem danych przychodzących. W efekcie mimo wzrostu budżetów działów informatycznych szereg badań wykazał, że wydawanie coraz większych sum w poszukiwaniu rozwiązania problemu nie przyczyniło się do stymulowania różnic w wydajności. Jak wykazało pierwsze roczne badanie New Intelligent Enterprise Global Executive przeprowadzone przez MIT Sloan Management Review, dynamiczni konkurenci, którzy wiedzą, o co chodzi w dziedzinie informacji, już zostawiają w tyle spółki o słabych wynikach, które nie eksplorują wartości posiadanych danych, aby je gromadzić, weryfikować i analizować w czasie rzeczywistym oraz wykrywać wysoce wartościowe z biznesowego punktu widzenia wzorce zwiększające ich wydajność. Te z badanych organizacji, które osiągają najlepsze wyniki, dwukrotnie częściej korzystają z analizy do kierowania rutynowymi działaniami i przyszłymi strategiami niż firmy z gorszymi wynikami. I na odwrót: najlepsze firmy tworzą i wykorzystują systemy analizy ciągłej lub analizy w czasie rzeczywistym, które są w stanie wykrywać dynamiczne okazje i zagrożenia biznesowe oraz przedstawiać kontekst wystarczający do podjęcia natychmiastowych działań. Popyt na bardziej inteligentne aplikacje dla szeregu branż od usług finansowych, handlu elektronicznego, telekomunikacji do rządowych resortów podatkowych, obronnych i wywiadowczych eksploatuje zdolności konwencjonalnych przedsiębiorstw do granic możliwości. Potrzebując dostosować się do nieustannych zmian, organizacje te korzystają z funkcji analizy ciągłej, aby analizować lawiny danych o zdarzeniach w czasie rzeczywistym i generować natychmiastowy wgląd w sytuację oraz umożliwiać błyskawiczne, często zautomatyzowane, reakcje na zmiany okoliczności. CO TO SĄ DUŻE ILOŚCI DANYCH? Grupa badawcza w firmie konsultingowej The McKinsey Global Institute definiuje duże ilości danych jako zbiory danych, których rozmiar przekracza możliwości gromadzenia, przechowywania i analizowania oferowane przez typowe oprogramowanie bazodanowe. Autorzy raportu McKinsey zatytułowanego The challenge and opportunity of big data ( Wyzwania i szanse związane z dużymi ilościami danych ) wyjaśniają, że definicja ta celowo unika ujmowania dużych ilości danych liczbą terabajtów (tysięcy gigabajtów), ponieważ wielkość dużych zbiorów danych będzie rosnąć w czasie. Odnotowano również, że może ona różnić się w poszczególnych branżach w zależności od użytego oprogramowania i rozmiarów zbiorów danych powszechnych w danej branży. Wyzwaniem jest tu przechwytywanie, filtrowanie, oczyszczanie, organizowanie, analizowanie i przetwarzanie strumienia informacji w czasie rzeczywistym w celu stworzenia wszechogarniającej perspektywy czasu rzeczywistego, pomagającej inicjować lepsze, szybsze decyzje i działania. Inteligentne firmy już podnoszą poprzeczkę konkurencji w branży usług finansowych i innych poprzez zainteresowanie dużymi ilościami danych i korzystanie z innowacyjnej technologii zwanej przetwarzaniem złożonych zdarzeń (CEP) lub przetwarzaniem strumienia danych (ESP), dającej im możliwość szybkiego przechwytywania, interpretowania i reagowania na sygnały zebrane z aktywnych, produktywnych danych. Jest to skomplikowana postać technologii, łącząca strumienie informacji z agencji Reuters, Comstock, giełd bezpośrednich, innych dostawców informacji zagregowanych, sieci komunikacji elektronicznych, usług transakcji pakietowych listy pozornie nieograniczonej ze specjalistami od transakcji. Możliwość powołania się na wiadomości, serwisy społecznościowe takie jak Twitter, dane rynkowe, najnowsze notowania, księgi zleceń, transakcje wewnętrzne oraz skorelowanie tych informacji ze wszystkich tych strumieni w czasie rzeczywistym jest ogromnie wartościowa. Z uwagi na niewiarygodne postępy w szybkości przetwarzania technologia ESP sprawia, że korzystanie z danych dogania już sam moment transakcji. 1

4 W tych okolicznościach określenie czas rzeczywisty nabiera nowego znaczenia. Reakcja po kilku godzinach lub minutach jest często spóźniona. W niektórych przypadkach nawet kilka sekund to zbyt długo. Zamiast tego czas rzeczywisty coraz częściej oznacza okresy krótsze od sekundy: kilka milisekund lub jeszcze mniej. Ograniczenia czasowe w wielu organizacjach wyeliminowały z akceptowalnych parametrów operacyjnych czas przeszły i przyszły. Obecnie liczy się tylko teraz teraz lub czas rzeczywisty. Podmioty dokonujące transakcji z dużą częstotliwością (HFT), które stale optymalizują swoje systemy i infrastrukturę, mają tendencję do skracania opóźnień transakcji o choćby milisekundę w nadziei zgarnięcia zysku dzięki analizie ciągłej. Od czasu załamania rynku kredytowego na Wall Street, które doprowadziło do wielkiego kryzysu, dzisiejsza branża usług finansowych korzysta z analizy ciągłej do analizy i łagodzenia ryzyka. Firmy z branży handlu elektronicznego, mając do czynienia z klientami podejmującymi decyzję o zakupie lub odwiedzeniu innej strony kliknięciem myszy, badają zachowania konsumentów i ich reakcje na oferty marketingowe w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć liczbę i rentowność transakcji. Firmy telekomunikacyjne, działające w konkurencyjnym środowisku o nieustannym przepływie klientów, korzystają z analizy ciągłej, aby monitorować ruch sieciowy i zarządzać nim w celu optymalizacji przepustowości łącza i utrzymania zadowolenia klientów. W wojskowości i obronności kraju, gdzie zdolność dostrzeżenia niepokojących trendów lub nagłych zagrożeń może decydować o czyimś życiu lub śmierci, analiza ciągła jest czynnikiem bardzo istotnym. W miarę rozwoju technologii umożliwiającej szybszą analizę danych a przynajmniej dopóki niska płynność rynku akcji ogranicza zdolność inwestorów do zarobienia na ruchach rynku niektórzy fachowcy przewidują jeszcze większy popyt na ujawnianie przez analizę rynku w czasie rzeczywistym wglądu w sytuację pozwalającego firmom wyprzedzać o krok zachowania rynku. Twierdzą oni, że wysoka częstotliwość transakcji może być zjawiskiem słabnącym, gdyż szeregi jej wyznawców zaczynają się przerzedzać, mimo to jednak inwestorzy nadal muszą wykonywać szybkie ruchy. Co istotne, może dojść do przesilenia, choćby niewielkiego, w którym inteligencja dorówna szybkości i będzie traktowana na równi z nią. Nawet bowiem w HFT szybkość nie jest jedynym istotnym czynnikiem. System maksymalnie szybki i inteligentniejszy może odkryć więcej zyskownych okazji niż system zaprojektowany jedynie pod kątem szybkości. Posłużmy się przykładem ze świata Formuły 1. Minęło już kilkanaście lat od czasów, kiedy receptą na wygraną stajni było posiadanie jak najlepszego kierowcy i samochodu. W dzisiejszych czasach setki czujników wbudowanych w bolid Formuły 1 stale przechwytują wielorakie parametry, w tym liczbę obrotów silnika na sekundę, pogodę, warunki na torze, kąt zakrętów, zużycie opon oraz decyzję o zjeździe do pitstopu na obecnym czy na następnym okrążeniu, i przetwarzają je na dane dla aktywnych modeli symulacji stojących za natychmiastowymi decyzjami kierowcy. W wyścigach Formuły 1 dokonywanie analizy ciągłej i podejmowanie decyzji liczy się tak samo jak moc silnika i talent kierowcy. Bardziej przemyślane podejście firm do transakcji może przynieść korzyści w przypadkach, w których opóźnień nie da się uniknąć. Złożone strategie transakcji coraz częściej obejmują decyzje dotyczące różnych klas aktywów, często obejmujące wiele transakcji na różnych forach transakcyjnych. Firmy mogą więc produktywnie wykorzystywać zwłokę wynikającą z problemu opóźnień spowodowanych limitem prędkości światła. 2

5 JAK UZYSKAĆ KORZYŚCI Z ANALIZY CIĄGŁEJ Czołowe firmy z sektora usług finansowych już dziś uzyskują korzyści z analizy ciągłej, dzięki której mogą skupiać się na właściwej informacji, doprecyzowywać istotne sygnały i szybko podejmować działania na ich podstawie. Rozważmy na przykład następujące kroki podejmowane przez użytkowników analizy ciągłej: Walidacja danych rynkowych Mitsubishi UFJ Securities International plc (MUSI) z siedzibą w Londynie, powodowana koniecznością przechwytywania i przetwarzania danych o zmianach notowań w ramach strumienia sesyjnego rejestrującego każdą transakcję na rynku (zakupu i sprzedaży) i łączenia jej z bogatą historyczną bazą danych rynkowych oraz tworzenia modeli umożliwiających inwestorom korzystanie z okazji rynkowych, przesyła strumień wzbogaconych danych do pamięci podręcznej czasu rzeczywistego i repozytorium historycznego, korzystając z analizy ciągłej. MUSI jest aktywna na światowych rynkach kapitałowych jako firma specjalizująca się w rynkach instrumentów o stałym przychodzie, akcji, instrumentów pochodnych i strukturyzowanych, a mierząc wielkością aktywów, jest jedną z największych instytucji finansowych na świecie. Spółka świadczy szeroki wachlarz usług w dziedzinie międzynarodowych papierów wartościowych i instrumentów pochodnych rządom, ich instytucjom monetarnym i bankom centralnym, organizacjom ponadnarodowym i regionalnym, prywatnym bankom, firmom ubezpieczeniowym i korporacjom. MUSI zatrudnia około 600 pracowników i ściśle współpracuje z grupą Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) oraz jej bankiem korporacyjnym Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ. MUSI wykorzystuje pakiet wytworzonych przez Sybase produktów, w tym skalowalną elastyczną platformę przetwarzania złożonych zdarzeń (CEP) obsługującą szeroką gamę aplikacji analizy ciągłej, służącą firmowym decydentom do szybszego prowadzenia działalności. Wykorzystując technologię CEP opracowaną przez Sybase MUSI zarządza dużym wolumenem źródeł danych o dużej szybkości, analizuje je i spełnia krytyczne wymagania dotyczące zarządzania danymi i ich analizy, które umożliwiają stosowanie analizy ciągłej. Zadaniem platformy CEP jest zbieranie danych ze zdarzeń, stosowanie do tych zdarzeń w czasie rzeczywistym zestawów reguł przetwarzania oraz, po przetworzeniu, ustalanie, które ze złożonych zdarzeń wymagają podjęcia odpowiednich działań. Przykładem w branży finansowej może być powstrzymanie utraty wartości portfela. W takim scenariuszu portfel akcji klienta składa się z dowolnej liczby akcji wycenianych w dolarach lub w funtach. Wycena portfela dokonywana jest dynamicznie po każdym zgłoszeniu przez urządzenie odbierające notowania zdarzenia, które powoduje zmianę w wartości akcji z danego portfela. Jeśli łączna wycena portfela ulegnie zmianie o ponad 10 procent w ciągu danej sesji, na panelu kontrolnym lub w automatycznej aplikacji transakcyjnej zgłaszany jest alert i następuje automatyczna sprzedaż całości lub części monitorowanych akcji. Kolejny przykład to warunek limitów górnych i dolnych, za pomocą których giełda ustala maksymalny wzrost lub spadek wartości akcji albo ceny towaru w ciągu jednego dnia. W przypadku gdy na rynku transakcji terminowych na towary wzrost ceny przekroczy ustalony limit 30 centów w ciągu dnia, alert sygnalizuje giełdzie możliwość zamknięcia rynku. Na przykład gdy cena na zamknięciu poprzedniego dnia transakcji terminowych na towar z dostawą w kwietniu wynosiła 4,30 USD, po wzroście ceny do 4,60 USD lub jej spadku do 4,00 USD w ciągu sesji następnego dnia wywoływany jest alert. Zwykle giełda nie zamyka wtedy rynku, lecz po osiągnięciu limitu pozwala sprzedającym oferować cenę graniczną, a kupującym pozwala płacić taką cenę. Okazjonalnie rynek zamknięty z powodu przekroczenia górnej lub dolnej granicy na początku sesji może zostać ponownie otwarty w wyniku odejścia ceny od limitu w reakcji na informacje z zewnątrz i zamówienia. W każdym jednak przypadku pracę za giełdę wykonuje platforma CEP. 3

6 Platforma CEP przenosi punkt skupiania się na wzorcach ze zdarzeń przeszłych do teraźniejszych. Inwestorzy mogą więc natychmiast podejmować decyzje o transakcji lub jej braku, funkcjonariusze organów bezpieczeństwa mogą wszcząć obserwację potencjalnego terrorysty, a pracownicy bankowości detalicznej mogą wstrzymać podejrzaną transakcję kartą kredytową. Korzyści wynikające z CEP w porównaniu z tradycyjną analizą można pokrótce zilustrować przykładem koncertu popularnego zespołu. Gdy na widowni zaczynają się pojawiać pierwsi z dziesięciu tysięcy fanów, wokalista zaczyna pytać ich, jakie utwory chcieliby dziś usłyszeć, aby z góry ustalić listę piosenek do zagrania. Podejście stosowane w tradycyjnych bazach danych polega na odczekaniu, aż wszyscy fani dotrą na widownię, a następnie poproszeniu każdego z nich o wyrażenie swoich preferencji, zebraniu danych i podliczeniu wyników. Taka metoda jest oczywiście czasochłonna. Korzystanie ze schematu strumieniowego platformy CEP można przedstawić następująco: widzowie przekazują swoje preferencje w momencie przybycia na widownię lub uczestniczą w mobilnej ankiecie na żywo, podobnej do głosowania w programach telewizyjnych. Przy zastosowaniu jednej z tych metod ulubione piosenki fanów widoczne są jak na dłoni jeszcze przed zakończeniem głosowania. Wyniki częściowe podawane są natychmiast, dzięki czemu wokalista może ułożyć sobie listę, zanim jeszcze wszyscy zasiądą na miejscach. Różnica między obydwoma podejściami leży w natychmiastowości. Wykorzystywana przez MUSI technologia CEP przechwytuje dane strumieniowe ze strumieni o wysokim tempie komunikatów, sprawdza je pod kątem anomalii (np. ceny zakupu wyższej od ceny sprzedaży) i filtruje pod kątem istotności, a następnie dodaje je do zestawu danych w innym produkcie pakietu SAP RAP-The Trading Edition w celu analizy i przechowywania. Produkt ten umożliwia wielu współbieżnym użytkownikom dostęp do rozległych historii danych rynkowych na poziomie tzw. liścia, przechowywanych w kolumnowym repozytorium zapewniającym większą szybkość i wydajniejszą kompresję danych niż w tradycyjnych bazach danych opartych na wierszach. RAP The Trading Edition łączy krótsze opóźnienia z przetwarzaniem w pamięci w celu przeprowadzania symulacji, prognoz i analiz w czasie rzeczywistym w środowisku dużej ilości danych. W konsekwencji MUSI odnosi korzyści dzięki szybciej podejmowanym decyzjom. Od momentu wdrożenia technologii Sybase MUSI podwoiła liczbę śledzonych walut, co zapewnia jej bogatszy wgląd w okazje rynkowe bez konieczności zwiększania pamięci dyskowej. Organizacje, które planowały stworzenie aplikacji analizy w czasie rzeczywistym od podstaw, poinformowały, że korzystając z platformy CEP, były w stanie skrócić okres tworzenia i wdrażania z oczekiwanych 18 miesięcy do mniej niż czterech. Inne organizacje poinformowały, że platformy CEP pozwoliły im zmniejszyć czas i koszty poświęcone na tworzenie aplikacji o nawet 85 procent. Transakcje, monitorowanie algorytmów i analiza Amerykański oddział dużego niemieckiego banku doszedł do wniosku, że w czasach szybko zmieniającej się sytuacji na rynku konieczne jest monitorowanie ruchów na rynku i bieżących pozycji z użyciem danych czasu rzeczywistego i analizy historycznej, co pomoże mu podejmować decyzje o strategiach realizowanych o określonych porach w ciągu każdej sesji. Oddział ten chciał ponadto zmaksymalizować skuteczność i rentowność transakcji i algorytmów. W ramach pakietu technologii Sybase bank korzysta z platformy CEP i rozwiązań na niej opartych, które stanowią rozwiązanie określonych wyzwań i umożliwiają bankowi szybszą reakcję na zmieniającą się sytuację oraz podejmowanie lepszych decyzji dzięki najnowszym informacjom. Owa połączona rodzina produktów oferuje kompleksowy pakiet oprogramowania do rozwijania, wdrażania i wykonywania analizy w czasie rzeczywistym i analizy ciągłej dla kluczowych czasowo decyzji biznesowych, a także zapewnia następujące korzyści: Całościowe zarządzanie w czasie rzeczywistym aktywami pieniężnymi i płynnymi w celu zmniejszenia ryzyka płynności w krótkim okresie i zapewnienia optymalnego finansowania; Konsolidację i analizę wielu strumieni ksiąg zleceń z wielu giełd, zapewniające wszechstronne narzędzie do dokonywania transakcji na rynkach pofragmentowanych; Szablon szybkiego wdrożenia dostosowanego do firmy, kompleksowego rozwiązania do konsolidacji pozycji, limitów i zagrożeń w różnych klasach aktywów w czasie rzeczywistym, pozwalającego zarządzać ryzykiem zarówno kredytowym, jak i rynkowym; Elastyczne środowisko testów obciążeniowych płynności, umożliwiające bankom modelowanie zdarzeń obciążających i uzyskanie wglądu w sposób, w jaki różne scenariusze wpływają na ryzyko utraty płynności przez dany bank. 4

7 Agregacja ryzyka w czasie rzeczywistym Od czasów krachu kredytowego na Wall Street w 2008 r. rośnie skala inwestycji w systemy zarządzania ryzykiem. Jednocześnie w miarę wzrostu niestabilności rynku coraz większego znaczenia nabiera ryzyko kontrahenta. Kolejnym czynnikiem przyciągającym uwagę inwestorów jest niewystarczalność poprzednich modeli ryzyka, wskutek czego konieczna jest inwestycja w narzędzia dające bardziej kompleksowy widok zagrożeń. Dodatkowo naciski organów kontrolnych w połączeniu z obowiązkiem spełnienia wymogów uchwalonej w USA ustawy Dodda-Franka, mającej wzmocnić rynki kapitałowe, oraz dalsze zabezpieczenia stosowane do transakcji giełdowych w Europie na mocy trzeciej Nowej Umowy Kapitałowej (Bazylea III) poszerzają wymóg stosowania technologii zapewniającej stale optymalną płynność. Wszystkie firmy dysponują na froncie i zapleczu operacyjnym systemami ryzyka przeprowadzającymi analizę ryzyka rynkowego, kredytowego i kontrahenta w momencie dokonywania transakcji albo wsadowo na dużych partiach danych w godzinach nocnych. Inwestorzy potrzebują dziś całościowego widoku swoich ekspozycji w czasie trwania sesji. Wymaga to gromadzenia danych z systemów frontu i agregowania ich w skonsolidowany widok. Brytyjski Barclays Bank wykorzystuje pakiet narzędzi Sybase, w tym Sybase IQ analityczny serwer danych zaprojektowany specjalnie do dostarczania szybszych wyników rozwiązań, kluczowej dla powodzenia przedsiębiorstwa inteligencji biznesowej, hurtowni danych i raportowania na dowolnym standardowym sprzęcie i systemie operacyjnym. Serwer ten działa z różnorodnymi danymi, w tym nieposiadającymi struktury, i różnorodnymi źródłami danych, zapewniając wydajne wykonywanie zapytań przy niskim stosunku ceny do wydajności. Za pomocą kombinacji Sybase IQ i Sybase CEP bank Barclays dokładnie i terminowo opracowuje i przeprowadza analizę ryzyka w czasie rzeczywistym. Personel banku zyskuje natychmiastowy wgląd w pozycje i ekspozycje w ślad za ich zmianami, a także ma możliwość konsolidacji danych transakcyjnych i rynkowych z wielu źródeł, aby podejmować decyzje w oparciu o pełną wiedzę o wydarzeniach bieżących, zamiast o wczorajszych. Po wyposażeniu w pakiet Sybase bank Barclays dysponuje skalowalnym silnikiem CEP, analizującym duży wolumen danych na żywo z wysoką przepustowością 400 tys. komunikatów na sekundę na jeden rdzeń procesora. Kluczowe znaczenie dla banku mają oczywiście opóźnienia, a Sybase zapewnia analizę o niskich opóźnieniach, poniżej jednej milisekundy. Zgodność z przepisami i nadzór Kombinacja prostoty i wszechstronności języka CCL oraz obecne w Sybase CEP możliwości szybkiej integracji zapewniają programistom tureckiej giełdy Turkish Derivative Exchange Inc. narzędzia niezbędne do tworzenia złożonych aplikacji spełniających potrzeby korporacji i organów nadzoru w wysoce konkurencyjnym środowisku. Turkish Derivatives Exchange Inc. (TurkDEX) jest pierwszą prywatną giełdą w Turcji. Aby skutecznie zarządzać ryzykiem rynkowym i transakcyjnym, giełda poszukiwała kompleksowego systemu transakcyjnego zdolnego wykrywać schematy nadużyć w transakcjach przy wysokim tempie rynku. TurkDEX przeszła na oprogramowanie CEP, aby przyspieszyć tworzenie i wdrażanie swoich aplikacji nadzoru. Po dokonaniu rozległej oceny platform CEP giełda TurkDEX wybrała Sybase CEP jako kamień węgielny swojej aplikacji nadzoru. Za pomocą Sybase CEP TurkDEX wdrożyła podstawową aplikację nadzoru w znacznie krótszym czasie, niż gdyby tworzyła ją, korzystając z innych rozwiązań. Wynik tego działania zmniejszył koszty operacyjne dzięki aplikacji pozwalającej obsługiwać niezbędne wolumeny danych, również w kontekście spodziewanego rozwoju giełdy. W miarę zyskiwania silnej pozycji jako giełdy instrumentów pochodnych i platformy transakcyjnej, TurkDEX musiała zmierzyć się z trzema wyzwaniami. Po pierwsze, TurkDEX potrzebowała utrzymać sprawiedliwe i uczciwe środowisko transakcyjne, chroniące inwestorów i pomagające podtrzymywać wiarygodność firmom. Po drugie, musiała ona również zapewnić wysoce konkurencyjną platformę transakcyjną podobną do innych giełd instrumentów pochodnych i rynków pozagiełdowych (OTC). Po trzecie i ostatnie, TurkDEX stanęła przed koniecznością integracji z rynkami międzynarodowymi, aby stać się giełdą o wymiarze rzeczywiście globalnym. To ostatnie wyzwanie było kluczowym elementem całej strategii TurkDEX. Aby uczynić ofertę TurkDEX w zakresie obrotu instrumentami pochodnymi atrakcyjną, giełda potrzebowała skutecznego rozwiązania nadzoru, zdolnego szybko wykrywać próby nadużyć na rynku i reagować na nie. 5

8 PLATFORMA SYBASE CEP JEST SERCEM APLIKACJI NADZORU O WYSOKIEJ SZYBKOŚCI Silnik Sybase CEP wyposażony jest we wszechstronny, SQL-podobny język CCL (Continuous Computation Language), oferujący szybkie, dające się łatwo przystosować metody pisania aplikacji. Zapewnia on również funkcję zaawansowanego dopasowywania wzorców, będącą najbardziej elastycznym sposobem definiowania i monitorowania wymaganych wzorców transakcji. Rozwiązanie to zapewnia giełdzie TurkDEX łatwe integrowanie dużej liczby źródeł danych wymaganych przez aplikacje. Wreszcie dynamiczny, konfigurowalny model wdrażania oferowany przez serwer Sybase CEP oznacza, że TurkDEX może łatwo wdrożyć i wzajemnie połączyć nowe wzorce i funkcje aplikacji. Szeroka dostępność edycji Developer Edition i elastyczny model licencji Sybase dodatkowo ułatwiają TurkDEX przejście na ten produkt. Potrzeby zarządu TurkDEX i organu kontrolnego rynku przełożyły się na niezwykle napięty harmonogram opracowania aplikacji nadzoru. Korzystając z Sybase CEP, zespół TurkDEX dostarczył aplikację nadzoru na czas, z wszystkimi wymaganymi funkcjami. W opinii Abdullaha Akoglu, kierującego zespołem programistów w TurkDEX: Z powodu napiętego terminarza nie bylibyśmy w stanie dostarczyć projektu na czas, gdybyśmy nie zdecydowali się skorzystać z Sybase CEP. Nowa aplikacja nadzoru przynosi TurkDEX wiele korzyści. Skuteczny monitoring w czasie rzeczywistym zapewnia uproszczony mechanizm nadzoru dzięki wykrywaniu wzorców oznaczających nieprawidłowości na rynku. Korzystanie z aplikacji nadzoru bazującej na CEP przyczynia się do stworzenia niezawodnego i bezpiecznego środowiska transakcji. Mimo iż wolumen obrotów i inwestycji na rynku instrumentów pochodnych stale rośnie, TurkDEX zdołała zmniejszyć koszty operacyjne nadzoru i monitorowania transakcji. Rachunek zysków i strat w czasie rzeczywistym Branża usług finansowych stoi obecnie w obliczu licznych wyzwań, jednym z których jest radzenie sobie z problemem generowania rachunku zysków i strat w czasie rzeczywistym. Dane transakcji, którymi dysponują firmy, rozrzucone są po wielu systemach, działach lub lokalizacjach, w związku z czym firmy mają problem ze zobrazowaniem ogólnego widoku rachunku zysków i strat ze wszystkich działań transakcyjnych. W niektórych wypadkach część danych może znajdować się nawet w arkuszach excelowych. Aby rozwiązać ten problem, stworzono pakiet oprogramowania Sybase łączący platformę CEP i serwer Replication Server, pozwalający bez zakłócania bieżących działań łączyć dane z wielu źródeł, takich jak działy transakcji i strumienie danych rynkowych, następnie integrowanych i normalizowanych przez Sybase CEP w czasie rzeczywistym, co pozwala otrzymać połączony widok rachunku zysków i strat. Tworzenie danych połączonych Firma potrzebująca zintegrować transakcje wewnętrzne i dane powiązane oraz połączyć je z danymi rynkowymi w czasie rzeczywistym, a także dodać wartość do usług świadczonych na rzecz klientów może polegać na Sybase jako dostawcy całego pakietu rozwiązań. Łącząc technologię Sybase CEP z serwerem Replication Server firmy mogą gromadzić i integrować dane z wielu źródeł w czasie rzeczywistym, odnosząc korzyści z analizy korelacji, profilowania ryzyka lub przewidywanych trendów. Ciągły proces ETL w czasie rzeczywistym Działalność biznesowa organizacji zagrożona jest ryzykiem poważnej utraty danych z uwagi na niewystarczające procesy wsadowe dokonywane w nocy bądź potencjalne zwiększenie presji wskutek integracji z inną spółką lub rozszerzenia działalności na inne branże lub obszary geograficzne. Firmy korzystające z silnika Sybase CEP, takie jak Mitsubishi UFJ Securities (MUSI, patrz wyżej) w Wielkiej Brytanii, są w stanie zapewnić mobilność danych w czasie rzeczywistym niezależnie od czasu i źródła. Dodatkowe produkty takie jak Sybase Replication Server i Sybase PowerDesigner umożliwiają firmom spełnienie tego wymogu w sposób szybki i sprawny dzięki ulepszonej technologii mapowania danych. 6

9 Moduł pośredniczący integrujący węzeł i komunikaty Integracja spółek dodająca kolejne systemy lub redukująca umowy poziomu usług do przenoszenia danych z systemu źródłowego na docelowy stawia wyzwania przed firmami, w których istnieją już liczne systemy źródłowe dystrybuujące dane na system docelowy. Technologia Sybase CEP umożliwia takim firmom zintegrowanie w niezbędnym zakresie systemów najlepszych w swojej klasie, a z czasem dodanie większej liczby funkcji i źródeł poprzez wdrożenie innych technologii Sybase. Wydajność sieci i monitorowanie opóźnień Wąskie gardła wydajności w systemach transakcyjnych firmy, zwłaszcza na rynku walutowym i innych o dużym ruchu, skutkują utratą klientów i przychodów. Całkiem inaczej wygląda sytuacja firm, których wydajność konkurencyjna jest w stanie sprostać presji. Niektóre firmy będą wprawdzie monitorować swoje sieci i systemy, trudno jest jednak monitorować wszystko i identyfikować przyczyny powstawania wąskich gardeł, zwłaszcza w okresach dużej aktywności na rynku. Korzystając z technologii Sybase CEP, firmy mogą monitorować wydajność względem rynków i zapewniać zdolność sprostania przez zasoby systemu pojawiającym się żądaniom. Dostępna w platformie CEP analiza w czasie rzeczywistym odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu nagłymi wahaniami stabilności rynku, które mogą wymagać dziesięciokrotnie większej przepustowości chwilowej. Wycena papierów wartościowych W warunkach niestabilności rynku przewagę konkurencyjną zyskują te firmy, które dokonują wycen elastycznie, zwłaszcza na pozagiełdowych rynkach walut, instrumentów pochodnych i instrumentów o stałym przychodzie. Większość firm pierwszego szczebla (Tier 1) tworzy własne silniki, których rozwijanie następuje powoli, a z kolei dostępne rozwiązania komercyjne posiadają często ograniczoną funkcjonalność. Technologia Sybase CEP pozwala natomiast firmom pierwszego szczebla znacząco skracać czas opracowywania modeli cenowych i szybko z nich korzystać. Dla firm drugiego szczebla (Tier 2) korzyścią jest wyższa funkcjonalność i brak ograniczeń. Organizacje, które planowały stworzenie aplikacji analizy w czasie rzeczywistym od podstaw, poinformowały, że korzystając z technologii Sybase CEP były w stanie skrócić okres tworzenia z oczekiwanych 18 miesięcy do mniej niż czterech. Niektóre firmy informują, że czas i koszty opracowywania aplikacji są dzięki wdrożeniu platformy Sybase CEP nawet o 85 procent niższe. 7

10 SYBASE ESP Przetwarzanie strumienia zdarzeń (ESP) modeluje informacje w czasie rzeczywistym jako rzeczywisty, ruchomy strumień zdarzeń. Zdarzeniem może być jedna nanosekunda, zmiana kursu, wykonanie transakcji, realizacja zlecenia lub kombinacja zdarzeń taka jak wywołaj alert, gdy cena akcji Intela wzrośnie o więcej niż 3% w ciągu mniej niż godziny. ESP działa na zasadzie ironicznego tekstu często słyszanego na castingach: proszę nie dzwonić, zadzwonimy do pana. Jest to sytuacja inna niż w tradycyjnych bazach danych i technologii przechowywania plików, w których użytkownik wysyła zapytania o informacje. Aby uzyskać odpowiedź z tradycyjnej bazy danych, użytkownik pyta na przykład o wszystkie transakcje opcjami na akcje Apple jako bazowym papierem wartościowym wykonane w ciągu ostatniego dnia. Odpowiedź nadchodzi wkrótce. Jeśli użytkownik chce zagregować lub skorelować informacje uzyskane z tradycyjnej bazy danych, musi zadawać kolejne pytania. ESP normalizuje wszystkie dane przychodzące w strumienie zrozumiałe dla procesora. Zdarzenia z kolei są korelowane między strumieniami i momentami w czasie, nie ma zatem potrzeby odpytywania bazy, gdyż dane konkretnej żądanej informacji są stale aktualizowane. Proces ten stanowi podstawę analizy ciągłej. W połączeniu ze znaczącym wzrostem szybkości sieci przewodowych i bezprzewodowych Sybase ESP zapewnia istotną moc informatyczną zdolną poradzić sobie z dużą ilością danych. Technologia ta wykorzystuje również gospodarczy punkt przegięcia w postaci spadku cen głównych elementów konstrukcyjnych systemu informatycznego, takich jak wysokiej klasy pamięci dyskowe i pamięci DRAM. Dzisiejsze firmy mogą zdecydować się na obserwację o wiele większych zbiorów danych bezpośrednio w pamięci z uwagi na spadek cen pamięci DRAM, porównywalnych dzisiaj z kosztami wysokiej klasy pamięci masowej sprzed trzech lat. Przy tym poziomie oszczędności firmy mogą zacząć rozważać obliczenia w pamięci jako najważniejszą platformę tworzenia aplikacji o wysokiej częstotliwości lub niskich opóźnieniach, które obsługują duże ilości danych. Obliczenia w pamięci dostępne w Sybase ESP stanowią krok naprzód w stosunku do tradycyjnych architektur aplikacji, które do przetwarzania danych wykorzystywały dyskowe pamięci masowe. Owe starsze systemy podkreślały znaczenie optymalnego przechowywania danych i dostępu do nich kosztem elastyczności i wydajności przetwarzania informacji. Korzyść płynąca z nowych aplikacji to krótsze opóźnienia obliczeń w pamięci z jednoczesną symulacją, prognozowaniem i analizą w czasie rzeczywistym w środowisku dużej ilości danych. W konsekwencji firmy odnoszą korzyści dzięki szybciej podejmowanym decyzjom. Wszystkie te rozwiązania przekształciły się w nowy pakiet technologii Sybase ESP obsługujący duże ilości danych, jakkolwiek by ten termin definiować. Przyglądając się bardziej szczegółowo technologiom Sybase skutecznie obsługującym duże ilości danych, należy zwrócić uwagę na magazyny kolumnowe Sybase IQ, zwiększające wydajność aplikacji i jednocześnie zmniejszające wydatki na pamięć masową ponoszone przy zarządzaniu takimi bardzo dużymi środowiskami. Analiza w czasie rzeczywistym jest możliwa, ponieważ sercem nowej infrastruktury, obsługującym dane wejściowe przekazywane z maszyny do maszyny lub dowolne środowisko wysokiej częstotliwości, w którym generowane są duże ilości danych, jest platforma Sybase CEP. Silnik CEP przekazuje analizę danych do miejsca, w którym są one faktycznie przechowywane i wydobywane, to jest bliżej lokalizacji użytkownika. Powyższe rozwiązanie wykorzystuje również technologię siatek danych i przetwarzanie w chmurze. W wyzwaniach związanych z dużą ilością danych nieistotna jest forma, jak udowadnia Sybase CEP, wyposażona w sojusz różnych technologii tworzących wspólnie oferowaną platformę informacyjną następnej generacji. 8

11 WNIOSKI Jak stwierdził Stephen Bruel, dyrektor ds. badań z działu rynków kapitałowych Tower Group: Głównym problemem spowalniającym postęp w zarządzaniu ryzykiem i systemach transakcyjnych jest dostęp do danych i ich jakość. Ograniczenie to stwarza również pilną potrzebę usprawnienia zarządzania ryzykiem przez instytucje z sektora finansowego w drodze konsolidacji danych w czasie rzeczywistym w wielu systemach oraz połączenie tych systemów z aplikacją zdolną oczyścić, wyposażyć w odesłania i wzbogacić dane w wielu klasach aktywów i lokalizacji. Rozwiązanie zaprojektowane do wyeliminowania opóźnień i problemów z wydajnością, często spotykanych przy próbach ciągłego gromadzenia i analizowania danych zapisanych w silosach, pomoże instytucjom z sektora finansowego podejmować bardziej inteligentne decyzje w wysoce konkurencyjnej branży rynków kapitałowych. Niektóre przedsiębiorstwa z rynku finansowego korzystają już z Sybase ESP do analizowania w czasie rzeczywistym transakcji i ekspozycji na ryzyko różnych klas aktywów. W wielu przypadkach dane o transakcjach i pozycjach są zdefragmentowane, tj. przechowywane w szeregu relacyjnych baz danych zlokalizowanych w wielu miejscach na całym świecie. Użytkownicy Sybase ESP mogą poradzić sobie z fragmentacją i konsolidować różnorodne dane w czasie rzeczywistym. Szczególnie interesujący jest fakt, że podejście takie jest podejściem dyskretnym, umożliwiającym silnikowi ESP zajrzenie do istniejących systemów bez żądania wprowadzania w nich zmian. Czołowe rozwiązania finansowe opracowane przez Sybase, z których korzysta wszystkie 50 największych globalnych banków i biur maklerskich, obejmują zaawansowane zarządzanie danymi i ich analizę, usprawniające dokonywanie transakcji, zarządzanie ryzykiem, zgodność z przepisami i zarządzanie danymi rynkowymi w całym przedsiębiorstwie. Oczywistym jest, że samo posiadanie informacji już nie wystarcza. Przewagę coraz częściej mają dziś te firmy, które zapewniły sobie możliwość przetwarzania zdarzeń strumieniowych w celu szybkiego interpretowania sygnałów i podejmowania działań na ich podstawie. 9

12 Sybase, Inc. Worldwide Headquarters One Sybase Drive Dublin, CA U.S.A SYBASE 10 Sybase Products Poland Sp. z o.o. Al. Jerozolimskie 133/ Warszawa Copyright 2011 Sybase, an SAP Company. Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieujawnione prawa zastrzeżone na podstawie amerykańskich przepisów o prawach autorskich. Sybase i logo Sybase są znakami towarowymi Sybase, Inc. lub jego spółek zależnych. wskazuje na rejestrację w Stanach Zjednoczonych Ameryki. SAP i logo SAP są znakami towarowymi lub zarejestrowanymi znakami towarowymi SAP AG w Niemczech oraz w kilku innych krajach. Wszystkie inne znaki towarowe są własnością ich właściwych właścicieli. 06/11