Market Observatory: optimización del cálculo de patrones bursátiles

Google Cloud y Edosoft ayudan a Market Observatory a optimizar el uso de recursos de computación y mejorar el cálculo de patrones bursátiles mediante el uso de Google Compute Engine.

Market Observatory es una compañía europea en el que colabora un equipo multidisciplinar compuesto por agentes comerciales, especialistas en finanzas con dilatada experiencia práctica y expertos tecnólogos. 

Market Observatory vende una suscripción de acceso a patrones estacionales de activos bursátiles a través de su aplicación web. Dichos patrones se calculaban a través de un sistema de métodos estadísticos que se iba complicando y encareciendo según se añadían nuevos mercados y tipos de activos.

Así pues, se encuentra con que su arquitectura monolítica no le permitía escalar en base a las peticiones de sus clientes. Además el proceso de generación de patrones estacionales era de alto consumo de CPU y RAM y se veía limitado al hardware on-premise que lo ejecutaba, por lo que la finalización de la ejecución se alargaba entre 15 y 20 días.

Nuestra plataforma está basada en el análisis masivo de datos. Con Google Cloud hemos mejorado los tiempos de procesado de millones de cotizaciones en más de 50 % y hemos ahorrado costes de infraestructura en más del 30 %

Market Observatory

Market Observatory vende una suscripción de acceso a patrones estacionales de activos bursátiles a través de su aplicación web. Dichos patrones se calculaban a través de un sistema de métodos estadísticos que se iba complicando y encareciendo según se añadían nuevos mercados y tipos de activos.

Así pues, se encuentra con que su arquitectura monolítica no le permitía escalar en base a las peticiones de sus clientes. Además el proceso de generación de patrones estacionales era de alto consumo de CPU y RAM y se veía limitado al hardware on-premise que lo ejecutaba, por lo que la finalización de la ejecución se alargaba entre 15 y 20 días.

Nuestra plataforma está basada en el análisis masivo de datos. Con Google Cloud hemos mejorado los tiempos de procesado de millones de cotizaciones en más de 50 % y hemos ahorrado costes de infraestructura en más del 30 %

Market Observatory

En datos

60 % reducción de costes en IT

50 % ahorro en tiempo de ejecución

Como solución, Edosoft plantea, en primer lugar, una arquitectura orientada a microservicios que mejora la gestión de la elasticidad en base a la demanda. También plantea el uso de máquinas de Google Compute Engine para el cálculo de patrones estacionales, ya que se trata de máquinas mucho más potentes que las de la opción on-premise, y permiten finalizar antes los cálculos.

Edosoft llevó a cabo el cambio de arquitectura a un sistema de microservicios describiendo interfaces entre cada una de las partes que tenían entidad suficiente para ser, en cierta medida, autónomas. Éstas se encapsularon en contenedores y se realizó un deployment en Kubernetes Service, sobre el que posteriormente se realizaron las pruebas funcionales necesarias para verificarlo y pasarlo a producción.

Con todo, se reducen los costes de IT en un 60 %, permitiendo además ofrecer un mejor servicio en los picos de tráfico. Todo gracias a la facturación por minutos de las máquinas de Google Compute Engine y al despliegue en microservicios.

Google Compute Engine ofrece máquinas virtuales que se ejecutan directamente en centros de datos de Google, permitiendo a sus usuarios escalar tanto instancias individuales como entornos de Cloud Computing Globales. Entre sus ventajas destacan:

  • Se inician rápidamente, con almacenamiento de disco persistente y un rendimiento uniforme
  • Ofrecen gran variedad de configuraciones sobre las que se puede trabajar en función de las necesidades de cada empresa
  • Ofrecen flexibilidad, coste y rendimientos líderes en el sector
  • Utiliza una red global respetuosa con el medio ambiente

Como solución, Edosoft plantea, en primer lugar, una arquitectura orientada a microservicios que mejora la gestión de la elasticidad en base a la demanda. También plantea el uso de máquinas de Google Compute Engine para el cálculo de patrones estacionales, ya que se trata de máquinas mucho más potentes que las de la opción on-premise, y permiten finalizar antes los cálculos.

Edosoft llevó a cabo el cambio de arquitectura a un sistema de microservicios describiendo interfaces entre cada una de las partes que tenían entidad suficiente para ser, en cierta medida, autónomas. Éstas se encapsularon en contenedores y se realizó un deployment en Kubernetes Service, sobre el que posteriormente se realizaron las pruebas funcionales necesarias para verificarlo y pasarlo a producción.

Con todo, se reducen los costes de IT en un 60 %, permitiendo además ofrecer un mejor servicio en los picos de tráfico. Todo gracias a la facturación por minutos de las máquinas de Google Compute Engine y al despliegue en microservicios.

Google Compute Engine ofrece máquinas virtuales que se ejecutan directamente en centros de datos de Google, permitiendo a sus usuarios escalar tanto instancias individuales como entornos de Cloud Computing Globales. Entre sus ventajas destacan:

  • Se inician rápidamente, con almacenamiento de disco persistente y un rendimiento uniforme
  • Ofrecen gran variedad de configuraciones sobre las que se puede trabajar en función de las necesidades de cada empresa
  • Ofrecen flexibilidad, coste y rendimientos líderes en el sector
  • Utiliza una red global respetuosa con el medio ambiente

En datos

60 % reducción de costes en IT

50 % ahorro en tiempo de ejecución

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