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在這個以資料為核心的世界，對於各種規模的企業來說，確保資料適時送達正確的接收者都是關鍵。為了實現最佳的網路效能和業務表現，企業需要觀察、辨識與監控每筆穿越基礎架構流量的狀況。

「資料可觀測性就是在確保資料系統的狀況、可靠性和品質，包括你的資料管道、資料庫和資料湖。這涉及到監測資料的品質、來源、效能和使用情況，主動辨識和解決問題，讓企業依賴的資料準確又可靠。」全球金融科技、網路安全與政府基礎架構解決方案供應商 Telesoft Technologies Ltd. 技術長 Matt Dangerfield 表示。

資料可觀測性在高速金融交易的領域尤為重要，資料以每秒數 TB 的速度不斷流經技術堆疊。一個資料封包遺失，數百萬美元的交易即有可能面臨風險。

「我們提供給金融機構完整的資料可觀測性，改善終端客戶體驗、辨識網路問題，還有確保符合法規跟管理要求。我們的解決方案可以完美整合現有的基礎架構，提供全方位又協調一致的解決方案。」Telesoft 產品管理總監 Jenna Smith 表示。

解決金融科技可觀測性挑戰

確保資料能跟上業務快速發展是金融科技業最重大的挑戰之一。

Dangerfield 解釋道：「很多對衝基金跟高頻率演算都要靠幾奈秒之內做出決策。市場參與者產生的大量資料只會讓挑戰更難。一天裡面都有好幾 PB 的資料在傳輸，重點不只是要快速處理這些資料，還要透過對的技術擷取能用來採取行動的深入解析。」

Telesoft 提供了全方位資料可觀測性套件這樣的「合適技術」。

為了收集網路指標，Telesoft 部署了流量探測器，擷取、分析並標記每個線上封包的時間戳記，擷取流量資料的網路遙測資訊，包括傳送者、接收者、資料量以及丟包或延遲等潛在問題。這項技術可以監控，並於偵測到突發網路流量暴增，可能會使路由器超過負荷，造成瓶頸的微秒脈衝發出警示。對於分發市場資料的金融科技實體，探測器能監控關鍵資料封包的序列，辨識顯示丟失的封包間隙。Smith 表示：「每位客戶都一定要收到每個封包，丟一個就可能會錯過關鍵的交易。」

Telesoft 提供了下行封包擷取裝置，能以全面而非抽樣的方式紀錄網路流量，協助客戶符合法規要求，並提供價格資料傳輸公平性的證據。每個資料封包都會標有時間戳記，確定來源並提供發送證據。這些紀錄對解決爭至至關重要。舉例來說，如果有兩位客戶中斷連線，帶時間戳記的資料就能協助金融機構確定問題是出在經紀人、交易所還是客戶身上。自動化資料擷取深受這類機構的重視，以作為證據和報告，大大減少分析師在調查過程中花費的時間。

為了提供全面的觀測，Telesoft 提供了資料湖，儲存部署於網路的探測器擷取的資料、提取其他網路遙測（如核心基礎架構的紀錄檔案），並為資料提供額外內容。擁有這樣的資料湖，即可實現最高級的功能，也就是 AI 和機器學習作為可觀測性平台的關鍵要素，進行自動分析、預測，並於潛在的網路問題出現前發出警示。

Telesoft 平台在最新的 Intel CPU 上執行，並利用 Intel FPGA 技術的威力帶來極速、密集的解決方案。公司由內部設計並製造 PCIe 介面卡，全面掌控支援產品的核心技術。

Telesoft 也將永續運算視為關鍵優先考量。Dangerfield 談到：「我們透過工程技術，幫客戶把五個機架的金融技術壓縮到一個裡面，降低資料中心的營運成本跟耗電量。」Intel 技術使這項目標成為可能。

資料可觀測性的使用案例：容量規劃與客戶體驗

容量規劃是金融機構的重要任務，確保網路基礎架構能處理當前和未來的交易量，並維持最佳效能，同時將停機時間降至最低。機構必須有信心能應對市場活動期間的交易激增。

Smith 解釋：「我們的解決方案能夠監控跟基準化每條網路連結的頻寬使用率。機器學習和 AI 技術會隨著時間變化追蹤這些使用率，還能夠預測未來的傳輸量需求，在事件發生前警告網路管理員。如果有連結被流量淹沒，流量裡面增加的微秒脈衝可能會讓網路基礎架構過載、緩衝溢位，最後變成丟包。丟包就可能會讓客戶錯過交易的機會。」

協助金融機構預測、調查並修復潛在網路問題能提升客戶滿意度與留存率、吸引新客戶，並在競爭激烈的市場中推動業務成長。

AI 在金融服務業的未來

除了提升資料可觀測性，Dangerfield 也熱衷於 AI 與機器學習為金融市場中所帶來的「知識原力」。傳統上來說，對衝和市場期貨的決策通常依賴基於經驗、分析的預測，例如熱浪和供應鏈中斷等因素會如何影響價格。AI 與 ML 則帶來了智慧，能辨識資料中的模式，進而提供更準確的預測。

無論 AI 未來在金融服務領域會如何發展，基礎都將是資料可觀測性。Smith 表示：「確保穩健的可觀測性能讓技術基礎架構順暢運作，滿足高風險金融市場的要求。」

本文由 insight.tech 編輯總監妮．貝內施（Georganne Benesch）編輯。