实时风险集合
功能和优点
在快节奏的资本市场中，了解市场状况并先于他人采取行动的能力非常重要。这不单单是更快速地将当前市场数据输入到应用程序中。真正的挑战在于，通过将历史数据与实时市场数据相结合，构建一个市场和/或您的头寸与风险敞口的全面视图。数据通常被拆分到多个孤岛中，时至今日，将数据整合到能够满足多个分析要求（从实时交易分析到多年历史定量分析）的统一数据集中仍然极其困难。Sybase RAP 提供的单一平台可以提供高速数据吸取、使多个用户群同时、快速地访问共同需要的数据（这些用户群包括定量分析人员、交易人员和风险经理）、向交易应用程序提供数据，并支持日内风险管理和市场分析。
分析
加快应用程序开发
丰富的集合、评级、统计和数学函数，包括标准偏差、方差、协方差、相关性、加权平均值、线性回归等
能够使用 GROUP BY 和窗口化将集合函数应用到数据子集
为时序分析提供丰富的可扩展函数
提供时序数据并预测未来值
对丢失的数据进行基于模型的评估
检测异常值并调整其影响模型
使用自动相关和偏自动相关函数查找数据中的相关性结构
可扩展的用户定义函数
提高效率和一致性
以基于 SQL 的方法提高开发人员的效率
在服务器中创建共同使用的模型并在团队成员中共享，以提供一致结果
整合服务器中的常用数据准备函数，确保所有分析人员可以一致地预处理数据
显著提高响应能力
为分析负载而优化的列级存储；为混合负载和 OLTP 负载优化了内存高速缓存
先进的专利数据压缩减少了 I/O
通过增加更多的读节点来扩大查询负载
高级索引
企业级
卓越的可靠性、可伸缩性和可用性
通过低成本的商品硬件集群轻松进行扩展，以处理日益增加和/或不断变化的负载
确保为所有组件提供高可用性
低总体拥有成本 (TCO)
通过压缩、索引和分层存储管理，经济高效地在线维护 PB 级历史数据
自动化数据管理，能够将派生数据从高速缓存传输至历史存储库，以及优化存储在内存中的数据量
有选择性的数据放置、分区和管理功能优化了不同存储层的存储和访问模式，并降低了管理大型数据库的管理费用
一个供应商
为分析和流数据管理提供了一个解决方案
集成的 CEP 和事件存储为实时的日内和历史事件存储中的原始、已清理和/或丰富的市场数据流提供了分析和持久性
事件流处理
响应快，延迟低
通过低延迟流输出支持连续分析和警报
本地的 C/C++ 引擎、适配器和分析仍然提供低延迟和高吞吐量
有效的发布-订阅体系结构可实现企业可伸缩性
针对现代的多核、多线程 64 位硬件进行了优化
集成速度更快
内置分析函数
大量的现成适配器
完整的 SDK，包括 C/C++、C# 和 Java
可扩展的用户定义函数 (UDF)
Processing...
实时风险集合
