🌐 MongoDB在金融行业: 向量搜索和ACID事务 💰

Danny Chan - Aug 10 - - Dev Community

主题1: MongoDB向量搜索的应用场景

  • 🏦 Kronos Research (台北)
  • 💳 交易数十亿美元的加密货币
  • 📊 分析和改进算法模型
  • 🚀 高频加密货币交易 (HFT) 的量化研究
  • 🤖 执行每秒大量订单的计算机程序
  • 🌍 分析多个市场并执行订单
  • 🔗 衍生品交易
  • 🤖 使用大量专有市场数据训练的机器学习/AI模型
  • 🔍 识别有利可图且可重复的市场现象
  • 🛡️ 广泛的操作套件来控制风险并防止交易错误
  • 🔬 即使在严重动荡的市场中也能确保正确的行为


预测智能: 🔮

  • 🏢 尽可能靠近实际交易所的数据中心来限制延迟
  • 🌩️ 加密货币交易所天生就在云端,允许高频交易员在物理上靠近交易所


数据格式的灵活性: 📂

  • 🗃️ 数据并非结构化严格,如市场数据(买一/卖一价格、成交)
  • 🤖 机器人可能有20个配置或键值对,而其他只有6个
  • 💾 高效存储数据,分析配置如何随时间变化,以及数据如何更新和选择


Atlas数据联合: 📊

  • 📊 图表:数据可视化,易于创建和共享
  • 🔍 针对特定策略和仿真结果
  • 🔍 可视化不同关系
  • 🔍 调整交易机器人的参数


亮点: 💡

  • '🤔 在给定的某一天,不同配置的盈亏分布是什么样的?'



主题2: MongoDB与机器学习



MongoDB机器学习功能: 📊

  • 💻 处理数据分析、可扩展性和分布式处理
  • ⚡️ 通过提供实时洞见来加速洞察
  • 🗃️ 管理从摄取到事务再到退役的数据生命周期
  • 🚫 消除数据重复
  • ⏱️ 针对实时处理进行优化
  • 🔍 灵活的模型部署和模型监控(漂移检测)
  • 🐍 集成的Python环境


MongoDB机器学习应用场景: 🚀

  • 🚫 欺诈预防
  • 🔧 预测性维护 - 预测和防止故障的模式
  • 🎯 实时推荐引擎
  • 🏭 流程优化 - 最小化成本



MongoDB中的ACID兼容事务: 💹



解决的挑战:

  1. 🔍 跨系统检索实时和归档数据,并合并结果 - 对开发人员来说是一个痛苦。
  2. 🔒 在不同方之间维护事务数据完整性,需要对多文档事务进行全有或全无的执行。


ACID兼容示例:

  • 💳 银行 - 在账户、支付处理、交易平台之间转账,更新"系统记录"和实时仪表板。
  • 🏥 医疗保健 - 确保患者记录准确更新且最新,防止数据异常。
  • 🏪 库存管理 - 订单是原子性的,支付交易安全且准确,更新可用库存。



节省成本的功能: 💰
在线归档:

  • 🗂️ 在保持数据可访问性的同时优化成本
  • 📂 自定义规则,将不常访问的数据自动归档到云对象存储
  • 🔍 保留通过单一端点查询归档数据的能力



Reference:

https://www.mongodb.com/products/capabilities/transactions
ACID Transactions with MongoDB

https://www.mongodb.com/blog/post/simplifying-data-science-iguazio-mongodb
IoT & IIoT — generating insights to identify patterns

https://www.mongodb.com/solutions/customer-case-studies/kronos
MongoDB Atlas Charts Enables Kronos to Trade Billions on Crypto Markets Every Day

https://www.mongodb.com/products/platform/atlas-online-archive
Online Archive. Tier your MongoDB Atlas data, query it in place.

https://www.mongodb.com/library/vector-search/vector-search-quick-start?lb-mode=overlay
Atlas Vector Search Quick Start

https://www.mongodb.com/developer/products/atlas/agent-fireworksai-mongodb-langchain/
Building an AI Agent With Memory Using MongoDB, Fireworks AI, and LangChain

https://www.mongodb.com/developer/products/mongodb/langchain-vector-search/
Introduction to LangChain and MongoDB Atlas Vector Search


Editor

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Danny Chan, specialty of FSI and Serverless

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Kenny Chan, specialty of FSI and Machine Learning

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