CN115222538A - 行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115222538A CN115222538A CN202210973595.3A CN202210973595A CN115222538A CN 115222538 A CN115222538 A CN 115222538A CN 202210973595 A CN202210973595 A CN 202210973595A CN 115222538 A CN115222538 A CN 115222538A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- transaction
- period
- target
- market
- matching
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Technology Law (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明公开了一种行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质,包括以下步骤:主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU;DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。本发明通过将主机CPU的行情快照数据计算工作转移到DPU中进行,减少了行情服务器CPU的计算负载,提高了行情数据的计算速度,从而提高证券交易所行情快照信息的更新频率。
Description
技术领域
本发明涉及一般数据处理领域,尤其涉及一种行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
证券交易所按照一定时间周期发布行情快照信息,常见的行情快照信息发布时间是0.5s,就是行情服务系统每0.5s接收证券交易所发布的各类行情数据,包括0.5s内证券的最高价、最低价、成交量、成交额等行情数据,然后将上述行情数据再直接转发给各个证券交易应用(用户侧电子设备端、高频交易终端等),用户侧可及时获悉实时行情,例如,了解到逐笔委托、逐笔成交等信息。
由于证券交易所的特殊需求,行情服务器需要在极短的时间内完成大量的数据计算,仅依靠行情服务器CPU的计算能力无法完全满足证券交易所对计算量和计算速度的需求。
发明内容
针对上述问题,本申请实例提供了一种基于行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质,通过主机CPU结合DPU计算获得交易标的的第一周期行情快照。减少了行情服务器CPU的计算负载,提高了行情数据的计算速度,从而提高证券交易所行情快照信息的更新频率。
为实现上述目的,第一方面,本申请实施例提供了一种行情快照数据计算方法,应用于行情服务器主机,行情服务器主机包括主机中央处理器CPU,数据处理器DPU,该方法包括:
主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU;
DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。
可见,在本申请实施例中,主机CPU获取交易撮合数据集合,将该交易撮合数据集合提交给DPU,将本由主机CPU负责的计算工作转移到DPU中进行,减少了行情服务器主机CPU的计算负载;通过专用于数据计算的处理器分散处理单元DPU处理行情快照的计算工作提高了行情数据的计算速度,保证了高证券交易所行情快照信息的及时性。
结合第一方面,在一种可能的实施例中第一周期交易委托撮合数据子集包括交易委托价格变化,以及第一周期撮合记录;第二周期交易撮合处理数据包括第二周期行情快照,根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,包括:
根据交易委托价格变化,以及第二周期行情快照中的交易价格确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价;
根据第一周期撮合记录确定交易标的在第一周期的成交量和成交总额;
根据交易标的在第一周期的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,生成交易标的的第一周期行情快照。
结合第一方面,在一种可能的实施例中,第二周期交易撮合处理数据包括历史撮合记录,历史撮合记录为在第一周期之前的周期对应的所有撮合记录,在确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价之后,该方法还包括:
根据历史撮合记录和第一周期撮合记录确定交易标的的整体成交量和成交总额;
交易标的的第一周期行情快照中包括整体成交量和成交总额。
结合第一方面,在一种可能的实施例中在计算获得交易标的的第一周期行情快照之后,该方法还包括:
DPU将第一周期行情快照发送给主机CPU;
主机CPU接收第一周期行情快照,并将第一周期行情快照更新至硬件数据库;和/或主机CPU将第一周期行情快照发送至终端设备。
可见,在本申请实施例中,主机CPU将得到的至少一个交易撮合数据集合发送至DPU,由专用于数据计算的处理器分散单元DPU对至少一个交易撮合数据集合进行处理,将CPU的计算负荷卸载到DPU上,减少了CPU的计算负荷,释放CPU的计算能力用于上层处理上层应用,提高了行情快照的计算速度,进而提高了行情快照的更新频率。
结合第一方面,在一种可能的实施例中主机CPU包括多个第一主机CPU,多个主机CPU中的单个主机CPU用于获取至少一个交易撮合数据集合中的一个交易撮合数据集合;在DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照之前,该方法还包括:
单个主机CPU根据获取的一个交易撮合数据集合对应的第一交易标的,从硬件数据库中获取第一交易标的对应的第二周期交易撮合处理数据;
单个主机CPU将第一交易标的对应的第二周期交易撮合数据提交给DPU。
本申请实施例中,通过设置多个主机CPU,并且每个主机CPU用于获取交易标的的撮合数据集,以及从硬件数据库获取对应的撮合处理数据,使得不同交易标的的处理流程通过不同的主机CPU进行隔离,降低CPU处理不同交易标的时可能造成的相互影响,提升数据处理效率。
结合第一方面,在一种可能的实施例中DPU包括多个第一DPU,多个第一DPU中的每个第一DPU包括一个控制模块,以及与控制模块对应的一个处理流表,处理流表对应于计算获得一个交易标的的第一周期行情快照的过程。
结合第一方面,在一种可能的实施例中主机CPU包括多个第一主机CPU,第一DPU与第一主机CPU一一对应。
可见,在本申请实施例中,通过设置多个DPU,使得每个DPU通过单独对应的处理流表完成一个交易标的的第一周期行情快照计算过程,降低DPU处理不同交易标的时可能造成的相互影响,保障获取数据处理结果的准确性。
第二方面,本申请实施例提供了一种行情快照数据计算装置,该行情快照数据计算装置包括:
获取单元:用于主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
提交单元:用于主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU;
计算单元:用于DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器、存储器、通信接口,以及一个或多个程序,一个或多个程序被存储在存储器中,并且被配置由处理器执行,一条或多条指令适用于由处理器加载并执行如下步骤:
主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU;
DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种行情快照数据计算方法的应用场景示意图;
图2为本申请实施例提供的一种行情快照数据计算方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的一种行情服务器主机集群架构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种DPU结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种行情服务器集群结构示意图;
图6为本申请实施例提供的一种行情快照数据计算装置的结构示意图;
图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
首先对本申请实施例涉及的术语进行解释。
DPU(Data Processing Unit):数据处理器DPU是继CPU(中央处理器)、GPU(图像处理器)之后,数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片,为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。
行情快照:行情服务系统在每个周期接收证券交易所发布的各类行情数据,包括一个周期内交易标的物的最高价、最低价、成交量、成交额等数据。
下面结合附图对本申请的实施例进行描述。
请参见图1,图1为本申请实施例提供的一种行情快照数据计算方法的应用场景示意图;该应用场景100包括行情服务器主机101,主机CPU1011,存储区间1012,DPU1013,撮合服务器102和用户终端103,撮合服务器102用于接收交易委托报价,撮合接收到的交易委托报价达成交易,并将交易信息记录为撮合数据集合,向行情服务器主机101发送交易撮合数据集合;行情服务器主机101中的主机CPU1011用于获取交易撮合数据集合,将交易撮合数据集合提交给DPU1013,DPU1013根据交易撮合数据集合计算对应交易标的物的行情快照,并将对应标的物的行情快照发送回主机CPU1011,主机CPU1011将对应交易标的物的行情快照存储在该交易标的物专属的存储区间1012中;用户终端103向行情服务器主机101发送查询指令时,主机CPU1011将对应的交易标的物行情快照发送给用户终端103。
请参见图2,图2为本申请实施例提供的一种行情快照数据计算方法的流程示意图,可基于图1所示的应用环境实施,如图2所示,包括步骤S201-S203:
S201: 主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集。
在本申请实施例中,第一周期为第二周期的下一个周期,行情服务器在一个周期内计算一次所有交易标的物的行情快照,这里的周期根据需求可以设置为0.5秒,1秒等。撮合服务器将交易委托数据集合发送给行情服务器主机,这里的交易委托数据集合为至少一个交易标的物在一个周期内完成的撮合交易记录和订单记录,具体可以包括成交的数量,价格,订单的最高价,最低价等数据。交易委托数据集合也可以为多个交易标的物在一个周期内分别完成的撮合交易记录和订单记录。
在一种可能的实施例中,第一周期交易委托撮合数据子集包括交易委托价格变化,以及第一周期撮合记录;第二周期交易撮合处理数据包括第二周期行情快照,根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,包括:根据交易委托价格变化,以及第二周期行情快照中的交易价格确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价;根据第一周期撮合记录确定交易标的在第一周期的成交量和成交总额;根据交易标的在第一周期的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,生成交易标的的第一周期行情快照。
具体地,用户通过向撮合服务器发送交易报价进行交易,当撮合服务器接收到的卖出委托报价的最高价不高于买入委托报价的最低价时,撮合服务器则撮合该卖出委托报价和买入委托报价进行交易,交易价可在卖出价和买入价之间取中位数或者以卖出价或者买入价作为成交价。每经过一个交易周期,撮合服务器就将本周期内达成的交易产生的交易数据发送给行情服务器计算在该撮合服务器上达成交易的交易标的物的行情快照。在本实施例中的行情快照包括目标交易标的在一个周期的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,这里的买入委托最高价、卖出委托最低价指在本更新周期还未达成交易的买入委托最高价和卖出委托最低价,最高价高于最低价。这里的整体成交量指目标交易标的物自有行情快照以来所有周期的订单成交数量的总和,这里的成交总额是指目标交易标的物自有行情快照以来所有周期的成交金额总和。
S202:主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU。
在本申请实施例中,交易撮合数据集合用于计算交易标的物的行情快照,在本申请实施例中,交易标的物的行情快照的计算任务从主机CPU卸载至DPU上进行,主机CPU的计算能力用于上层的应用。
S203:DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。
在本申请实施例中,第一周期是第二周期的下一个周期,行情服务器获取第一周期交易委托撮合数据子集包括交易委托价格变化,以及第一周期撮合记录,即本周期内撮合服务器内完成的撮合交易记录和尚未完成撮合交易的订单记录。除了本周期的交易委托撮合数据子集外,行情服务器还获取第二周期交易撮合处理数据,即上一个周期的行情快照。通过本周期的交易委托撮合数据子集和上一个周期的行情快照计算出本周期的目标交易标的物的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,即本周期的行情快照。
在一种可能的实施例中,第二周期交易撮合处理数据包括历史撮合记录,历史撮合记录为在第一周期之前的周期对应的所有撮合记录,在确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价之后,方法还包括:根据历史撮合记录和第一周期撮合记录确定交易标的的整体成交量和成交总额;交易标的的第一周期行情快照中包括整体成交量和成交总额。
具体地,请参见表1,表1为本申请实施例提供的一种第二周期的行情快照,其中包括交易标的物A,交易标的物B和交易标的物C的买入委托最高价,卖出委托最低价,成交量和成交总额,此处仅例举三种交易标的物的情形,在本申请实施例的实际应用将涵盖更多数量的交易标的物。请参见表2,表2为本申请实施例提供的一种第一周期的行情快照,这里的第一周期是第二周期的下一个周期。在第二周期后的一个周期内交易标的物达成了一笔成交量为10000笔,成交价为155.26元的交易,交易标的物B为撮合成交易但新增了一件委托价为165元的卖出委托,交易标的物C新增了一件委托价格为50元的买入委托。上述所有撮合记录由撮合服务器发送给行情服务器,行情服务器主机接收到上述所有撮合记录后调取交易标的物A,交易标的物B,交易标的物C的第二周期的行情快照,即表1,合并后发送给DPU,DPU根据所有的撮合记录和第二周期的行情快照计算得到所有目标标的物的第一周期行情快照。请参见表2,根据第一周期内的撮合记录DPU可以计算得到交易标的物A的买入价为155.26元的买入委托已经达成交易,交易标的物A新的买入委托最高价变更为155.16元(也即是说本申请实施例中的买入委托最高价是指未成交委托的买入委托最高价),成交量变更为1521W,成交总额变更为23.47亿元。交易标的物B新增一件委托价为165元的卖出委托,因此交易标的物B的卖出委托最低价变更为165元(也即是说本申请实施例中的卖出委托最低价是指未成交委托的卖出委托最低价)。交易标的物C仅新增一件委托价格为50元的买入委托,因此交易标的物C的行情快照无变化。
表1
表2
可见,在本申请实施例中,主机CPU将得到的至少一个交易撮合数据集合发送至DPU,由专用于数据计算的处理器分散单元DPU对至少一个交易撮合数据集合进行处理,将CPU的计算负荷卸载到DPU上,减少了CPU的计算负荷释放CPU的算力到上层应用,提高了行情快照的计算速度,进而提高了行情快照的更新频率。
在一种可能的实施例中,在计算获得交易标的的第一周期行情快照之后,该方法还包括:DPU将第一周期行情快照发送给主机CPU;主机CPU接收第一周期行情快照,并将第一周期行情快照更新至硬件数据库;和/或主机CPU将第一周期行情快照发送至终端设备。
具体的,这里的硬件数据库包括数个与交易标的物一一对应的一个硬件存储区间,该存储区间只用于存储目标交易标的物的各个周期的行情快照。DPU计算出目标交易标的为最新的行情快照后发送至主机CPU,主机CPU再将行情快照存储至硬件数据库中。若行情服务器接收到用户终端向行情服务器发送的查询指令,则将对应的行情快照发送给用户终端,用于目标用户查阅行情快照信息。
在一种可能的实施例中,主机CPU包括多个第一主机CPU,多个主机CPU中的单个主机CPU用于获取至少一个交易撮合数据集合中的一个交易撮合数据集合;在DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照之前,该方法还包括:单个主机CPU根据获取的交易撮合数据集合对应的第一交易标的,从硬件数据库中获取第一交易标的对应的第二周期交易撮合处理数据;单个主机CPU将第一交易标的对应的第二周期交易撮合数据提交给DPU。
具体地,请参见图3,图3为本申请实施例提供的一种行情服务器主机集群架构示意图,此时行情服务器的构架为多个主机集群,各个行情服务器主机分别与一个撮合服务器对应,一个撮合服务器用于一个交易标的物的交易撮合,因此行情服务器主机也专用于计算与该行情服务器主机对应的撮合服务器进行交易撮合的一个交易标的物的行情快照。撮合服务器也可用于进行多个交易标的物的交易撮合,例如撮合服务器用于进行交易标的物A,交易标的物B和交易标的物C的交易撮合,则该撮合服务器对应的行情服务器主机用于计算交易标的物A,交易标的物B和交易标的物C的行情快照。各个行情服务器主机分别配置有一个主机CPU,主机CPU分别与DPU中配置的多个虚拟V(Virtual)DPU一一连接,行情服务器主机接收到交易撮合数据集合后,若交易撮合数据集合中包括多个交易标的物的数据则查询各个交易标的物在存储区间中存储的历史行情快照即第二周期交易撮合处理数据,与该交易标的物的第一周期交易委托撮合数据子集发送至DPU。各个行情服务器主机的硬件存储区间中分别配置有本行情服务器主机负责计算的至少一个交易标的物的存储区间。DPU计算得到第二周期的行情快照后再发送回行情服务器主机CPU。主机CPU将各个交易标的物的行情快照存储在硬件储存区间中各个交易标的物对应的位置中。
本申请实施例中,通过设置多个主机CPU,并且每个主机CPU用于获取一个交易标的的撮合数据集,以及从硬件数据库获取对应的撮合处理数据,使得不同交易标的的处理流程通过不同的主机CPU进行隔离,降低主机CPU处理不同交易标的时可能造成的相互影响,提升数据处理效率。
在一种可能的实施例中,DPU包括多个第一DPU,所述多个第一DPU中的每个第一DPU包括一个控制模块,以及与所述控制模块对应的一个处理流表,所述处理流表对应于计算获得一个交易标的的第一周期行情快照的过程。
具体地,本实施例中的DPU为PCIE插卡形态,通过PCIE插槽安装于服务器主机内运行。请参见图4,图4为本申请实施例提供的一种DPU结构示意图,如图所示在一个独立的DPU内部包括至少一个控制模块,至少一个的处理流表和至少一个处理模块。控制模块用于接收对应的主机CPU发送的交易撮合数据集合和历史行情快照等数据;当行情服务器主机CPU发送的交易撮合数据集合中存在与处理流表不匹配的数据时,处理模块则将该不存在的数据删除后再将剩余的交易撮合数据集合发送至处理模块。处理流表对应于计算获得一个交易标的的第一周期行情快照的过程,包括:根据交易委托价格变化,以及第二周期行情快照中的交易价格确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价;根据第一周期撮合记录确定交易标的在第一周期的成交量和成交总额等条目。处理模块用于查找处理流表中对应的处理任务,计算第一周期的行情快照。DPU可配置为与多个虚拟V(Virtual)DPU,每个VDPU分别包括一个控制模块对应一个处理流表和一个处理模块,如图4所示的实施例中仅展示DPU中包括三个VDPU的情况,每个VDPU负责一个交易标的物的第一周期行情快照计算;DPU硬件中包括一个控制芯片和一个处理芯片,控制芯片根据VDPU的数量虚拟出多个控制模块,控制模块为运行于控制芯片中的虚拟机,该虚拟机可以通过轻量级虚拟化技术实现,例如Kata、Docker、Multipuss等。
可见,在本申请实施例中,通过设置多个DPU,使得每个DPU通过单独对应的处理流表完成一个交易标的物的第一周期行情快照计算过程,降低DPU处理不同交易标的时可能造成的相互影响,保障获取数据处理结果的准确性。
具体地,当行情服务器为多个行情服务器主机集群时,行情服务器主机CPU可以分别对应一个DPU,即每个行情服务器主机内都通过PCIE插口安装一个独立的DPU,每个DPU只接收和处理对应的一个行情服务器主机发送的交易撮合数据集合和第一周期交易委托撮合数据子集。
在一种可能的实施例中DPU包括多个第一DPU,主机CPU在将交易撮合数据集合提交给DPU之前,该方法还包括:获取多个第一DPU的计算负荷;将历史行情快照与撮合数据子集发送给计算负荷最小的云服务器主机。
具体地,若多个第一DPU没有与交易标的物或者撮合服务器存在一一对应的关系,则主机CPU在向各个第一DPU发送交易撮合数据集合和第一周期交易委托撮合数据子集前,获取各个第一DPU的计算负荷,DPU的计算负荷代表第一DPU当前的计算任务数量,计算任务数量越多DPU的计算负荷越大,计算任务数量越少DPU的计算负荷越小。
在一种可能的实施例中,行情服务器包括数个行情服务器主机集群,行情服务器主机集群中包括:与唯一重要交易物的标的绑定的专用云服务器主机和不与交易标的物绑定的普通行情服务器主机,专用行情服务器主机用于计算对应的唯一重要标的的行情快照;行情服务器的中心主机获取各个普通行情服务器主机的计算负荷,并根据普通行情服务器主机的计算负荷自小到大对普通行情服务器进行排序;获取交易物的交易标的数量,按照交易物的交易标的数量多少与普通行情服务器主机排序先后的对应关系,将交易物的交易标的输入普通行情服务器主机计算交易物的行情快照;若专用行情服务器主机的用于处理唯一重要标的的计算负荷低于预设阈值,按照专用行情服务器主机用于处理唯一重要标的的计算负荷低于预设阈值的时长确定专用行情服务器主机在普通行情服务器主机中的排序,每增加预设时长,则专用行情服务器的排序向前一位;根据专用行情服务器的排序先后与交易物的交易标的数量多少的对应关系,将交易物的交易标的交易输入专用服务器计算交易物的行情快照。
则将该专用行情服务器主机与普通行情服务器主机进行排序;优先使用排序第一的普通行情服务器主机或专用行情服务器主机计算目标交易物的行情快。
具体地,请参见图5,图5为本申请实施例提供的一种行情服务器集群结构示意图。如图所示该行情服务器集群包括一个中心行情服务器主机和数个从属服务器主机。中心行情服务器主机用于接收撮合服务器发送的交易撮合数据集合,获取从属服务器主机的计算负荷并将交易撮合数据集合转发给合适的从属服务器主机。从属服务器包括为了保证重要交易标的物的行情快照更新及时性,只用于计算重要交易标的物行情快照的专用行情服务器主机,以及可用于计算任意交易标的物行情快照的普通行情服务器主机,从属服务器主机的数量可根据实际需求进行配置。专用行情服务器主机只用于计算与其绑定的重要交易标的物的行情快照,但在实际的交易过程中,该重要交易标的物并非每个周期都有新增或减少的交易委托此时专用行情服务器主机在本周期内就会闲置;或者在本周期内专用行情服务器主机的计算负荷低于预设阈值,行情服务器主机还有多余的计算能力完成重要交易标的物的行情快照以外的计算工作,中心行情服务器主机则将闲置的或者有多余计算能力的专用行情服务器主机与普通行情快照服务器主机进行排序,选择计算负荷最低的行情服务器主机计算当前目标交易标的物的行情快照。
在本申请实施例中,通过为重要交易标的物的配置一个专用的行情服务器主机的方法,满足了重要交易标的物对行情快照更新的实时性需求,在专用行情服务器主机不存在计算负荷和计算负荷低于预设阈值时将专用行情服务器主机和普通行情服务器主机一同进行排序,选择计算负荷最小的行情服务器主机计算当前目标交易标的物的行情快照保证了行情云服务器主机的使用率。
通过实施本发明实施例的方法,主机CPU获取交易撮合数据集合,将该交易撮合数据集合提交给DPU,将本由主机CPU负责的计算工作转移到DPU中进行,减少了行情服务器CPU的计算负载;通过专用于数据计算的处理器分散处理单元DPU处理行情快照的计算工作提高了行情数据的计算速度,进而提高证券交易所行情快照信息的更新频率,保证了高证券交易所行情快照信息的及时性。
基于上述配置方法实施例的描述,本申请还提供一种行情快照数据计算装置600,该行情快照数据计算装置600可以是运行于终端中的一个计算机程序(包括程序代码)。该行情快照数据计算装置600可以执行图2所示的方法。请参见图6,该装置包括:
获取单元601:用于主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
提交单元602:用于主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU;
计算单元603:用于DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。
在一种可能的实施例中,在计算第一周期行情快照方面计,计算单元603还具体用于执行以下步骤的指令:
根据交易委托价格变化,以及第二周期行情快照中的交易价格确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价;
根据第一周期撮合记录确定交易标的在第一周期的成交量和成交总额;
根据交易标的在第一周期的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,生成交易标的的第一周期行情快照。
在一种可能的实施例中,在计算第一周期行情快照方面,计算单元603还具体用于执行以下步骤的指令:
根据历史撮合记录和第一周期撮合记录确定交易标的的整体成交量和成交总额;
交易标的的第一周期行情快照中包括整体成交量和成交总额。
在一种可能的实施例中,在计算第一周期行情快照方面,计算单元603还具体用于执行以下步骤的指令:
DPU将第一周期行情快照发送给主机CPU;
主机CPU接收第一周期行情快照,并将第一周期行情快照更新至硬件数据库;和/或主机CPU将第一周期行情快照发送至终端设备。
在一种可能的实施例中,在计算第一周期行情快照方面,计算单元603还具体用于执行以下步骤的指令:
单个主机CPU根据获取的交易撮合数据集合对应的第一交易标的,从硬件数据库中获取第一交易标的对应的第二周期交易撮合处理数据;
单个主机CPU将第一交易标的对应的第二周期交易撮合数据提交给DPU。
在一种可能的实施例中,在方面计算第一周期的行情快照方面,计算单元603还具体用于执行以下步骤的指令:
DPU包括多个第一DPU,多个第一DPU中的每个第一DPU包括一个控制模块,以及与控制模块对应的一个处理流表,处理流表对应于计算获得一个交易标的的第一周期行情快照的过程。
在一种可能的实施例中,在获取交易撮合数据集合方面,获取单元601还具体用于执行以下步骤的指令:
主机CPU包括多个第一主机CPU,第一DPU与第一主机CPU一一对应。
基于上述方法实施例和装置实施例的描述,请参见图7,图7为本申请实施例提供的一种电子设备700的结构示意图,本实施例中所描述的电子设备700,如图7所示,该电子设备700包括处理器701、存储器702、通信接口703以及一个或多个程序,上述一个或多个程序通过应用程序代码的形式被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,本申请实施例中,上述程序包括用于执行以下步骤的指令:
主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
主机CPU将交易撮合数据集合提交给DPU;
DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,其中,第一周期为第二周期的下一个周期。
结合第一方面,在一种可能的实施例中第一周期交易委托撮合数据子集包括交易委托价格变化,以及第一周期撮合记录;第二周期交易撮合处理数据包括第二周期行情快照,根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照,包括:
根据交易委托价格变化,以及第二周期行情快照中的交易价格确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价;
根据第一周期撮合记录确定交易标的在第一周期的成交量和成交总额;
根据交易标的在第一周期的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,生成交易标的的第一周期行情快照。
结合第一方面,在一种可能的实施例中,第二周期交易撮合处理数据包括历史撮合记录,历史撮合记录为在第一周期之前的周期对应的所有撮合记录,在确定交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价之后,该方法还包括:
根据历史撮合记录和第一周期撮合记录确定交易标的的整体成交量和成交总额;
交易标的的第一周期行情快照中包括整体成交量和成交总额。
结合第一方面,在一种可能的实施例中在计算获得交易标的的第一周期行情快照之后,该方法还包括:
DPU将第一周期行情快照发送给主机CPU;
主机CPU接收第一周期行情快照,并将第一周期行情快照更新至硬件数据库;和/或主机CPU将第一周期行情快照发送至终端设备。
结合第一方面,在一种可能的实施例中主机CPU包括多个第一主机CPU,多个主机CPU中的单个主机CPU用于获取至少一个交易撮合数据集合中的一个交易撮合数据集合;在DPU根据交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得交易标的的第一周期行情快照之前,该方法还包括:
单个主机CPU根据获取的交易撮合数据集合对应的第一交易标的,从硬件数据库中获取第一交易标的对应的第二周期交易撮合处理数据;
单个主机CPU将第一交易标的对应的第二周期交易撮合数据提交给DPU。
结合第一方面,在一种可能的实施例中DPU包括多个第一DPU,多个第一DPU中的每个第一DPU包括一个控制模块,以及与控制模块对应的一个处理流表,处理流表对应于计算获得一个交易标的的第一周期行情快照的过程。
结合第一方面,在一种可能的实施例中主机CPU包括多个第一主机CPU,第一DPU与第一主机CPU一一对应。
示例性地,上述电子设备可包括但不仅限于处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,还可以包括内存、电源、应用客户端模块等。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是电子设备的示例,并不构成对电子设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质(Memory),所述计算机存储介质是信息处理设备或信息发送设备或信息接收设备中的记忆设备,用于存放程序和数据。可以理解的是,此处的计算机存储介质既可以包括终端中的内置存储介质,当然也可以包括终端所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间,该存储空间存储了终端的操作系统。并且,在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或多条的指令,这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是,此处的计算机存储介质可以是高速RAM存储器,也可以是非不稳定的存储器(Non-volatile Memory),例如至少一个磁盘存储器;可选的,还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。在一个实施例中,可由处理器加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令,以实现上述行情快照数据计算方法的相应步骤。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种行情快照数据计算方法,其特征在于,应用于行情服务器主机,所述行情服务器主机包括主机中央处理器CPU,数据处理器DPU,所述方法包括:
所述主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,所述至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和所述交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
所述主机CPU将所述交易撮合数据集合提交给所述DPU;
所述DPU根据所述交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及所述交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得所述交易标的的第一周期行情快照,其中,所述第一周期为所述第二周期的下一个周期。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一周期交易委托撮合数据子集包括交易委托价格变化,以及第一周期撮合记录;所述第二周期交易撮合处理数据包括第二周期行情快照,所述根据所述交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及所述交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得所述交易标的的第一周期行情快照,包括:
根据所述交易委托价格变化,以及所述第二周期行情快照中的交易价格确定所述交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价;
根据所述第一周期撮合记录确定所述交易标的在第一周期的成交量和成交总额;
根据所述交易标的在第一周期的买入委托最高价、卖出委托最低价、成交量和成交总额,生成所述交易标的的第一周期行情快照。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第二周期交易撮合处理数据包括历史撮合记录,所述历史撮合记录为在所述第一周期之前的周期对应的所有撮合记录,在确定所述交易标的在第一周期的买入委托最高价和卖出委托最低价之后,所述方法还包括:
根据所述历史撮合记录和所述第一周期撮合记录确定所述交易标的的整体成交量和成交总额;
所述交易标的的第一周期行情快照中包括所述整体成交量和成交总额。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,在计算获得所述交易标的的第一周期行情快照之后,所述方法还包括:
所述DPU将所述第一周期行情快照发送给所述主机CPU;
所述主机CPU接收所述第一周期行情快照,并将所述第一周期行情快照更新至硬件数据库;和/或所述主机CPU将所述第一周期行情快照发送至终端设备。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述主机CPU包括多个第一主机CPU,所述多个第一主机CPU中的单个主机CPU用于获取所述至少一个交易撮合数据集合中的一个交易撮合数据集合;在所述DPU根据所述交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及所述交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得所述交易标的的第一周期行情快照之前,所述方法还包括:
所述单个主机CPU根据获取的交易撮合数据集合对应的第一交易标的,从硬件数据库中获取所述第一交易标的对应的第二周期交易撮合处理数据;
所述单个主机CPU将所述第一交易标的对应的第二周期交易撮合数据提交给所述DPU。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述DPU包括多个第一DPU,所述多个第一DPU中的每个第一DPU包括一个控制模块,以及与所述控制模块对应的一个处理流表,所述处理流表对应于计算获得一个交易标的的第一周期行情快照的过程。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述主机CPU包括多个第一主机CPU,所述第一DPU与所述第一主机CPU一一对应。
8.一种行情快照数据计算装置,应用于行情服务器主机,所述行情服务器主机包括主机中央处理器CPU,数据处理器DPU,其特征在于,包括:
获取单元:用于通过所述主机CPU获取至少一个交易撮合数据集合,所述至少一个交易撮合数据集合中的每个交易数据集合包括交易标的和所述交易标的对应的第一周期交易委托撮合数据子集;
提交单元:用于通过所述主机CPU将所述交易撮合数据集合提交给所述DPU;
计算单元:用于通过所述DPU根据所述交易标的的第一周期交易委托撮合数据子集,以及所述交易标的的第二周期交易撮合处理数据,计算获得所述交易标的的第一周期行情快照,其中,所述第一周期为所述第二周期的下一个周期。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口,以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法中的步骤的指令。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210973595.3A CN115222538B (zh) | 2022-08-15 | 2022-08-15 | 行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210973595.3A CN115222538B (zh) | 2022-08-15 | 2022-08-15 | 行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115222538A true CN115222538A (zh) | 2022-10-21 |
CN115222538B CN115222538B (zh) | 2022-12-13 |
Family
ID=83616749
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210973595.3A Active CN115222538B (zh) | 2022-08-15 | 2022-08-15 | 行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115222538B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116228424A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-06-06 | 深圳市深弈科技有限公司 | 基于迁移学习优化的模拟撮合方法 |
CN116301663A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-06-23 | 新华三技术有限公司 | 一种数据存储方法、装置及主机 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20010034711A1 (en) * | 2000-03-01 | 2001-10-25 | Tashenberg Bradley A. | Distributed operating network and method for using and implementing same |
US20020035533A1 (en) * | 2000-09-19 | 2002-03-21 | Niels Mache | System and method for processing like-kind exchange transactions |
US20130138548A1 (en) * | 2011-11-28 | 2013-05-30 | Motaavi, Llc | Method, apparatus, and computer program product for implementing an exchange for fungible assets |
CN111708637A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-09-25 | 深圳市金斧子网络科技有限公司 | 一种数据处理方法、装置及计算机可读介质 |
CN112000675A (zh) * | 2019-05-27 | 2020-11-27 | 招商证券股份有限公司 | 行情数据更新方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN113193974A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-07-30 | 深圳华云信息系统有限公司 | 基于组播的行情信息推送方法、系统、设备及介质 |
CN114065990A (zh) * | 2020-08-03 | 2022-02-18 | 北京国电智深控制技术有限公司 | 一种火电厂中给水泵的监测方法、存储介质和电子装置 |
CN114175076A (zh) * | 2019-03-27 | 2022-03-11 | 澳大利亚商速卡集团有限公司 | 数字交易处理单元的应用选择 |
CN114422367A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-04-29 | 阿里云计算有限公司 | 报文处理方法及装置 |
CN114490056A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理的方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114528083A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-24 | 珠海星云智联科技有限公司 | 数据处理单元dpu业务数据的调度处理方法及相关产品 |
CN114553635A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-27 | 珠海星云智联科技有限公司 | Dpu网络设备中的数据处理方法、数据交互方法及产品 |
-
2022
- 2022-08-15 CN CN202210973595.3A patent/CN115222538B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20010034711A1 (en) * | 2000-03-01 | 2001-10-25 | Tashenberg Bradley A. | Distributed operating network and method for using and implementing same |
US20020035533A1 (en) * | 2000-09-19 | 2002-03-21 | Niels Mache | System and method for processing like-kind exchange transactions |
US20130138548A1 (en) * | 2011-11-28 | 2013-05-30 | Motaavi, Llc | Method, apparatus, and computer program product for implementing an exchange for fungible assets |
CN114175076A (zh) * | 2019-03-27 | 2022-03-11 | 澳大利亚商速卡集团有限公司 | 数字交易处理单元的应用选择 |
CN112000675A (zh) * | 2019-05-27 | 2020-11-27 | 招商证券股份有限公司 | 行情数据更新方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN111708637A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-09-25 | 深圳市金斧子网络科技有限公司 | 一种数据处理方法、装置及计算机可读介质 |
CN114065990A (zh) * | 2020-08-03 | 2022-02-18 | 北京国电智深控制技术有限公司 | 一种火电厂中给水泵的监测方法、存储介质和电子装置 |
CN113193974A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-07-30 | 深圳华云信息系统有限公司 | 基于组播的行情信息推送方法、系统、设备及介质 |
CN114490056A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理的方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114528083A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-24 | 珠海星云智联科技有限公司 | 数据处理单元dpu业务数据的调度处理方法及相关产品 |
CN114553635A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-27 | 珠海星云智联科技有限公司 | Dpu网络设备中的数据处理方法、数据交互方法及产品 |
CN114422367A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-04-29 | 阿里云计算有限公司 | 报文处理方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
杜平: "加强基础制度体系建设加快构建全国一体化数据交易市场体系", 《数据》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116228424A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-06-06 | 深圳市深弈科技有限公司 | 基于迁移学习优化的模拟撮合方法 |
CN116301663A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-06-23 | 新华三技术有限公司 | 一种数据存储方法、装置及主机 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115222538B (zh) | 2022-12-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115222538B (zh) | 行情快照数据计算方法、装置、电子设备和存储介质 | |
US11625738B2 (en) | Methods and systems that generated resource-provision bids in an automated resource-exchange system | |
US11665105B2 (en) | Policy-based resource-exchange life-cycle in an automated resource-exchange system | |
US20180063235A1 (en) | Automated resource-price calibration and recalibration by an automated resource-exchange system | |
CN101163133B (zh) | 一种多机虚拟环境下实现资源共享的通信系统及通信方法 | |
CN105684020B (zh) | 硬件平台中的订单账簿管理设备 | |
CN101403978A (zh) | 用于机器集群的并行编程的基础构造 | |
WO2015013954A1 (en) | Near-duplicate filtering in search engine result page of an online shopping system | |
CN106326243B (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
CN109191233A (zh) | 一种秒杀下单请求处理方法、装置和存储介质 | |
CN110737747A (zh) | 一种数据操作方法、装置及系统 | |
US20190362309A1 (en) | Splitting and/or grouping items in an order based on rules | |
Patel et al. | Truthful online double auction based dynamic resource provisioning for multi-objective trade-offs in IaaS clouds | |
CN110275767A (zh) | 一种批量数据处理方法及装置 | |
CN105426119A (zh) | 一种存储设备及数据处理方法 | |
CN114140252A (zh) | 一种目标对象的资源分配方法及相关装置 | |
US20210208948A1 (en) | System and method for operating a service to arrange automatic resource capacity marketplace between Kubernetes clusters. | |
CA2948404A1 (en) | System and method for running application processes | |
US11887068B2 (en) | Transaction settlement method and apparatus | |
CN115168280B (zh) | 行情快照的处理方法及相关装置 | |
US7870032B2 (en) | Method of and system for processing transactions | |
US11687451B2 (en) | Memory allocation manager and method performed thereby for managing memory allocation | |
US20210233129A1 (en) | Machine learning based intelligent parts catalog | |
CN111144975A (zh) | 一种订单匹配方法、服务器及计算机可读存储介质 | |
CN112199191A (zh) | 用于虚拟交易的数据撮合方法、装置及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |