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大家好,我是小圓!在量化交易這個行當里,時間真的就是金錢。今天咱們來看一個實戰案例:一家叫Ariste AI的交易公司,他們手里有超過500TB的行情和因子數據,每天還在增加幾百個GB。
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搞量化投資,簡單說就是用數學模型和歷史數據來指導交易。這個流程可以用三個詞概括:規模大、速度快、管得好。首先是數據量實在太大。這家公司積累了近500TB的歷史數據,每天還要新增數百GB。
這可不是普通電腦硬盤能裝下的,相當于幾十萬臺高配筆記本電腦的存儲量總和。其次是訪問速度要快。做研究、測策略,經常需要高頻、隨機地讀取海量數據中的某一部分。如果讀取慢了,整個研究迭代就卡殼了,效率大打折扣。
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最后是管理和協作問題。公司里多個團隊同時在用數據,既要保證他們能方便地共享公共數據,又得做好隔離,防止互相干擾,還得能追蹤誰動了什么。
所以,他們的理想目標是:單臺機器讀寫速度要超過每秒500MB(比很多本地固態硬盤還快),存儲能輕松擴容,并且有一套精細的權限管理和審計日志。傳統的辦法,很難同時滿足這幾點。
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這家公司的存儲系統不是一步到位的,而是走了四個階段,挺有代表性。最初,大家用本地硬盤。好處是快,隨手就用。但壞處也明顯:數據分散,每個人重復下載,浪費帶寬和存儲;硬盤空間有限,很快就滿了;團隊之間想互相參考數據,非常麻煩。
第二階段,他們引入了MinIO對象存儲。這相當于建了一個集中式的大圖書館(MinIO),所有數據都存進去,統一管理,解決了共享和容量問題。但是新問題來了:直接從遙遠的“圖書館”書架上取書(高頻隨機讀取數據),延遲比較高,速度不夠理想,影響了研究效率。
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第三階段:請來了一位“貼身管家”JuiceFS。JuiceFS可以在研究員的本地機器上建立一個智能緩存層。經常用的數據會自動緩存在本地,下次再需要時,直接從本地高速讀取,不用每次都跑回遙遠的“中心圖書館”。但本地緩存空間也有不夠用和難擴容的問題。
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這套組合拳打出來,效果是立竿見影的。最顯著的提升就是速度:之前處理1億條高頻交易數據(Tick數據)的回測任務需要數小時,現在縮短到了數十分鐘,效率提升了一個數量級。除了快,還更省錢了。
他們設計了一套數據生命周期管理策略,將不常訪問的冷數據自動轉移到更便宜的存儲介質上。這樣一來,整體存儲成本下降了40%以上。這證明好的技術方案不是一味堆砌最貴的硬件,而是通過架構設計優化成本。
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在管理和運維上,他們也總結了一套心法。通過清晰的目錄命名空間,實現了不同團隊數據的邏輯隔離。權限管理精細到人、團隊和項目,并且所有訪問操作都有審計日志,一目了然。
運維監控則聚焦幾個核心指標:緩存命中率、輸入輸出吞吐量和延遲等,一旦異常就自動告警,確保系統穩定運行。他們的回測系統還采用了類似流水線的DAG(有向無環圖)設計,實現了高效的增量更新,避免了重復勞動。
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Ariste AI通過將JuiceFS與MinIO相結合,成功應對了量化研究中海量數據存儲與極速訪問的挑戰。
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未來,隨著元數據高可用、混合云冷熱分層等技術的進一步融入,這類架構的潛力和可靠性還將不斷拓展。
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