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      9月8日，“地心引力 · 2023 DolphinDB 年度峰會(huì)”在杭州舉辦。DolphinDB 創(chuàng)始人、CEO 周小華博士進(jìn)行了“引領(lǐng)數(shù)字金融時(shí)代的基礎(chǔ)軟件創(chuàng)新”主題演講。

      周博士講述了自己的創(chuàng)業(yè)故事，從時(shí)代發(fā)展視角為大家分享選擇金融領(lǐng)域基礎(chǔ)軟件進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的初衷。DolphinDB 作為一款基于高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，支持復(fù)雜分析和流數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)，其根本定位始終是開(kāi)放的企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)軟件。與金融行業(yè)深度融合的差異化策略，讓 DolphinDB 在短短六七年的發(fā)展時(shí)間中，收獲了大量用戶(hù)的認(rèn)可。

      以下是周博士在峰會(huì)分享的全文內(nèi)容：

      尊敬的各位來(lái)賓，DolphinDB 的用戶(hù)和合作伙伴，

      大家早上好！歡迎大家來(lái)到杭州參加 DolphinDB 2023年度用戶(hù)峰會(huì)！

      我今天要分享的題目是，“引領(lǐng)數(shù)字金融時(shí)代的基礎(chǔ)軟件創(chuàng)新”。

      DolphinDB 是國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的，針對(duì)金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求而研發(fā)的基礎(chǔ)軟件。未來(lái)我們也會(huì)繼續(xù)深耕金融領(lǐng)域，為大家提供優(yōu)質(zhì)高效的基礎(chǔ)軟件，不斷提升金融行業(yè)的生產(chǎn)力。

      接下來(lái)，我想以問(wèn)答的形式來(lái)展開(kāi)今天的分享：為什么創(chuàng)業(yè)？為什么選擇金融領(lǐng)域的基礎(chǔ)軟件創(chuàng)業(yè)？DolphinDB的定位是什么？相比其它基礎(chǔ)軟件，解決了哪些問(wèn)題？給金融行業(yè)帶來(lái)了什么變化？接下來(lái)會(huì)朝什么方向努力？

      希望通過(guò)短短的20幾分鐘，讓大家對(duì)我們的團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品，有一個(gè)快速的了解。

      01 創(chuàng)業(yè)故事

      熟悉我們創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的人都知道，DolphinDB 的三位創(chuàng)始人在創(chuàng)業(yè)之前都有華爾街的工作背景，曾經(jīng)一起共事過(guò)。我和張博士是搞技術(shù)的，初總是做金融業(yè)務(wù)的。十幾年前，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在華爾街應(yīng)用就很廣泛了，可以存儲(chǔ)與分析海量的金融數(shù)據(jù)，但是使用難度非常高，而且當(dāng)時(shí)還沒(méi)有分布式的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。更重要的是，當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)金融領(lǐng)域還沒(méi)有海量數(shù)據(jù)的高性能存儲(chǔ)與分析的解決方案。我們看到這個(gè)機(jī)會(huì)以后，就決定做一款易于使用的分布式高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，去推動(dòng)這個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

      2016年的時(shí)候，我們?nèi)巳毻度氲搅?DolphinDB。2018年底的時(shí)候，我們收獲了第一個(gè)付費(fèi)客戶(hù)。截至8月份，我們已經(jīng)有超過(guò)130位員工，付費(fèi)客戶(hù)超過(guò)100個(gè)，國(guó)內(nèi)外社區(qū)用戶(hù)的數(shù)量以每周300多的人數(shù)在快速增加，DB-ENGINES 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)榜單的排名也上升到了國(guó)際第6，國(guó)內(nèi)第1。DolphinDB 的快速成長(zhǎng)，離不開(kāi)國(guó)內(nèi)大資管行業(yè)規(guī)模的高速增長(zhǎng)，更離不開(kāi)在座的各位用戶(hù)對(duì) DolphinDB 的支持與厚愛(ài)， 謝謝大家！

      02 選擇基礎(chǔ)軟件創(chuàng)業(yè)

      基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)雖然極為困難，周期漫長(zhǎng)，但可以創(chuàng)造更大的價(jià)值。

      在過(guò)去幾十年里，國(guó)內(nèi)金融行業(yè)的 IT 供應(yīng)商，層出不窮，百花齊放，很多應(yīng)用系統(tǒng)都達(dá)到了很高的水平。唯獨(dú)在基礎(chǔ)軟件，尤其是針對(duì)金融行業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算引擎、實(shí)時(shí)計(jì)算引擎方面，沒(méi)有一家出色的廠(chǎng)商。而這些恰恰是一個(gè)金融機(jī)構(gòu)差異化競(jìng)爭(zhēng)的 IT 基礎(chǔ)。

      首先，不斷增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)需要一套高性能數(shù)據(jù)庫(kù)；其次，不斷變化的業(yè)務(wù)邏輯需要快速開(kāi)發(fā)的能力；再次，永無(wú)止境的對(duì)性能的追求要求高性能的批計(jì)算系統(tǒng)與低延時(shí)的流計(jì)算系統(tǒng)。

      如果我們的系統(tǒng)可以做好這三點(diǎn)，我們相信，這個(gè)系統(tǒng)就可以為金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析相關(guān)的業(yè)務(wù)提供一個(gè)良好的基座來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，讓用戶(hù)把精力聚焦于核心業(yè)務(wù)。

      03 DolphinDB自畫(huà)像：三位一體的自主式實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)

      DolphinDB 是一個(gè)企業(yè)級(jí)的基礎(chǔ)軟件，是一個(gè)基于高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，支持復(fù)雜分析與流處理的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)，賦予用戶(hù)強(qiáng)大的自主開(kāi)發(fā)的能力。

      3.1   DolphinDB的定位：基礎(chǔ)軟件

      DolphinDB 是一個(gè)基礎(chǔ)軟件。它首先是一個(gè)分布式的多模數(shù)據(jù)庫(kù)，可以存儲(chǔ)金融行業(yè)的各類(lèi)數(shù)據(jù)，包括多檔的快照數(shù)據(jù)，逐筆的委托和交易數(shù)據(jù)，各類(lèi)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以及另類(lèi)的新聞、向量、JSON 等異構(gòu)數(shù)據(jù)，可以用于實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、行情中心、數(shù)據(jù)中臺(tái)等場(chǎng)景。其次，它提供了功能全面、性能強(qiáng)悍的批計(jì)算引擎，可以高效完成復(fù)雜的批計(jì)算，例如因子挖掘，量化投研，風(fēng)險(xiǎn)控制，指標(biāo)計(jì)算、估值定價(jià)等場(chǎng)景。再次，DolphinDB 提供了一套流計(jì)算系統(tǒng)，支持流批一體，并且內(nèi)置10余個(gè)流計(jì)算引擎，開(kāi)發(fā)便利，時(shí)延低，適合實(shí)時(shí)交易、算法交易、做市業(yè)務(wù)、實(shí)時(shí)風(fēng)控這些場(chǎng)景。

      DolphinDB 還內(nèi)置了一個(gè)多范式編程語(yǔ)言，以及1500多個(gè)內(nèi)置函數(shù)，用于操控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、批計(jì)算引擎和流計(jì)算引擎。此外，DolphinDB 提供了插件機(jī)制和各種語(yǔ)言的 SDK。通過(guò)插件開(kāi)發(fā)，DolphinDB可以訪(fǎng)問(wèn)外部生態(tài)如消息中間件、行情源、各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、第三方計(jì)算庫(kù)、模擬撮合引擎等。通過(guò)各種語(yǔ)言的 SDK，Dashboard、因子開(kāi)發(fā)和管理平臺(tái)、監(jiān)控系統(tǒng)等外部系統(tǒng)可以連接到 DolphinDB。

      3.2   企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)軟件

      DolphinDB 定位一個(gè)企業(yè)級(jí)的基礎(chǔ)軟件，可以作為整個(gè)機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施。首先，DolphinDB 可以納入一個(gè)機(jī)構(gòu)IT部門(mén)全局的用戶(hù)管理體系、應(yīng)用監(jiān)控體系、安全監(jiān)控體系以及運(yùn)維管理體系。其次，DolphinDB 可以融入企業(yè)的數(shù)據(jù)治理體系，數(shù)據(jù)安全策略，以及彈性的存儲(chǔ)和計(jì)算資源管理體系。再次，DolphinDB 可以滿(mǎn)足一個(gè)大型機(jī)構(gòu)海內(nèi)外分支機(jī)構(gòu)的部署需要，以及異地多中心的部署。最后，一個(gè)企業(yè)級(jí)的基礎(chǔ)軟件，必須配套企業(yè)級(jí)的服務(wù)。DolphinDB 正在建設(shè)一個(gè)全方位的從生態(tài)、售前、售中到售后的專(zhuān)業(yè)的技術(shù)支持體系。DolphinDB 也正在完善從用戶(hù)手冊(cè)、教程案例、白皮書(shū)，最佳實(shí)踐到用戶(hù)問(wèn)答的多層次的文檔體系，并提供統(tǒng)一的搜索界面。我們也在和第三方合作開(kāi)發(fā)私有的垂直大模型，在不久的將來(lái)提供更智能化、更高效的服務(wù)體系。

      3.3   賦予用戶(hù)自主開(kāi)發(fā)能力

      DolphinDB 是一個(gè)高度模塊化、參數(shù)化、可編程的、開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)軟件?？膳c金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)部門(mén)、IT 部門(mén)、或第三方生態(tài)等合作，快速二次開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用解決方案。換句話(huà)說(shuō)，DolphinDB 希望賦予我們的用戶(hù)開(kāi)發(fā)的自主性，使用 DolphinDB 之后，您可以在上面自由的開(kāi)發(fā)因子，開(kāi)發(fā)策略，開(kāi)發(fā)生態(tài)或算法插件，開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序與 DolphinDB 對(duì)接，完全不用擔(dān)心受制于廠(chǎng)商昂貴的開(kāi)發(fā)服務(wù)。在您的二次開(kāi)發(fā)過(guò)程中，DolphinDB 會(huì)提供優(yōu)質(zhì)的技術(shù)支持服務(wù)予以保障。這些服務(wù)包括用戶(hù)培訓(xùn)、解決方案的咨詢(xún)服務(wù)，PoC 評(píng)估服務(wù)，技術(shù)問(wèn)題解答，生產(chǎn)問(wèn)題排查和解決，公共軟件模塊開(kāi)發(fā)等等。

      04 DolphinDB 解決了什么問(wèn)題？

      DolphinDB 比其它國(guó)產(chǎn)的基礎(chǔ)軟件得到了金融機(jī)構(gòu)更多的認(rèn)可，最核心的原因在于 DolphinDB 團(tuán)隊(duì)對(duì)金融業(yè)務(wù)有深刻的認(rèn)識(shí)，充分理解金融IT的價(jià)值點(diǎn)。

      4.1   差異化策略，“對(duì)著釘子造錘子”

      我們從設(shè)計(jì)產(chǎn)品的第一天開(kāi)始，就明確一定要把基礎(chǔ)軟件與金融行業(yè)的需求深度的融合起來(lái)，真正去釋放金融 IT 的生產(chǎn)力。有人是拿著錘子到處找釘子，我們是對(duì)著釘子造錘子。我還記得當(dāng)年團(tuán)隊(duì)討論的一些結(jié)論：一定要充分利用金融數(shù)據(jù)的時(shí)序特性來(lái)提升存儲(chǔ)效率，一定要做高可用來(lái)解決金融可靠性的強(qiáng)需求。一定要強(qiáng)化計(jì)算來(lái)提升業(yè)務(wù)價(jià)值，一定要提供豐富的函數(shù)庫(kù)來(lái)適配金融業(yè)務(wù)，一定要有編程語(yǔ)言來(lái)滿(mǎn)足金融計(jì)算的復(fù)雜性要求，一定要做流式增量計(jì)算來(lái)降低實(shí)盤(pán)業(yè)務(wù)的時(shí)延。

      4.2   數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的本質(zhì)，數(shù)據(jù)-投研-生產(chǎn)

      隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，越來(lái)越多的金融業(yè)務(wù)開(kāi)始啟用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的模式。譬如量化交易、算法交易、做市業(yè)務(wù)、衍生品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)控制、指標(biāo)計(jì)算等都采用了這種模式。雖然具體業(yè)務(wù)不同，但本質(zhì)上都是遵循了 數(shù)據(jù)-投研-生產(chǎn) 這個(gè)模式：收集和清洗大量歷史數(shù)據(jù)，用歷史數(shù)據(jù)建模，最后在生產(chǎn)實(shí)盤(pán)中進(jìn)行模型推理和決策。這個(gè)模式背后對(duì)應(yīng)的技術(shù)，則分別是數(shù)據(jù)庫(kù)，批計(jì)算和流計(jì)算。與其它的基礎(chǔ)軟件只關(guān)注存儲(chǔ)不同，DolphinDB 理解存儲(chǔ)和計(jì)算并重對(duì)金融的重要性。DolphinDB 把這三個(gè)技術(shù)糅合在一個(gè)系統(tǒng)里，可以大大提升金融業(yè)務(wù)推進(jìn)的效率。

      4.3   不斷擁抱新技術(shù)，提升系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行效率

      金融 IT 非常關(guān)注兩個(gè)效率：系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率與運(yùn)行效率。DolphinDB 提拱了很多技術(shù)，來(lái)提升這兩種效率。我們先來(lái)看 DolphinDB 如何提升系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率：DolphinDB 引入了多范式編程語(yǔ)言，向量式、函數(shù)式、SQL 編程可以大大縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間；流批一體的技術(shù)，也可以大大縮短從研發(fā)到生產(chǎn)的時(shí)間。我們即將推出的 Python Parser，可以讓用戶(hù)將存量的 Python 代碼無(wú)縫切換或稍加修改后快速切換到 DolphinDB 平臺(tái)。

      我們?cè)賮?lái)看看 DolphinDB 如何提升運(yùn)行時(shí)效率：DolphinDB 的內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行了充分優(yōu)化，運(yùn)行速度極快；通過(guò)流式增量計(jì)算，縮短時(shí)延；引入了 JIT 技術(shù)，讓腳本運(yùn)行的更快；推出了嵌入式版本 Swordfish，內(nèi)存存取和實(shí)時(shí)計(jì)算的時(shí)延達(dá)到微秒級(jí)；正在研發(fā)的 CPU-GPU 異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)，可以讓 DolphinDB 腳本無(wú)縫切換到 GPU 進(jìn)行并行計(jì)算，性能提升一個(gè)數(shù)量級(jí)。

      DolphinDB 希望通過(guò)提升系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率來(lái)提升金融機(jī)構(gòu)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升運(yùn)行時(shí)效率贏得實(shí)盤(pán)博弈中的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

      05 DolphinDB 給金融行業(yè) IT 帶來(lái)了什么變化？

      DolphinDB 是一個(gè)新的生產(chǎn)力工具，大幅提升了處理金融大數(shù)據(jù)的效率，加快了業(yè)務(wù)對(duì)金融市場(chǎng)變化的響應(yīng)速度，金融 IT 從早期的各自為政，慢慢形成行業(yè)的最佳實(shí)踐和技術(shù)棧。

      5.1   從各自為政到形成行業(yè)最佳實(shí)踐

      在 DolphinDB 出現(xiàn)之前，非銀金融的IT基礎(chǔ)設(shè)施，可謂五花八門(mén)。存儲(chǔ)層面，有用 csv 文件的，二進(jìn)制文件的，有用 MongoDB 的，有用 oracle ，sql server 或 mysql 的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，有用開(kāi)源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的如Greenplum和ClickHouse。計(jì)算層面Python，C++，Matlab， R， SQL，Spark 等各種工具都有。簡(jiǎn)單說(shuō)，各家都在搭建自己獨(dú)特的技術(shù)棧，行業(yè)內(nèi)很難把一些共性的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐積累下來(lái)。

      DolphinDB 推出之后，不僅僅成為了大家都在用的一個(gè)基礎(chǔ)軟件，更間接成為了行業(yè)最佳實(shí)踐分享、反饋和改進(jìn)的平臺(tái)。過(guò)去幾年中，眾多的 DolphinDB 付費(fèi)用戶(hù)和社區(qū)用戶(hù)，反饋了大量的需求和改進(jìn)建議給 DolphinDB。行情數(shù)據(jù)解決方案，因子開(kāi)發(fā)和管理，投研數(shù)據(jù)中臺(tái)，私募產(chǎn)研一體化這4個(gè)領(lǐng)域是意見(jiàn)較為集中的大領(lǐng)域。DolphinDB 通過(guò)新的軟件版本和教程等形式，將我們積累的行業(yè)最佳實(shí)踐，反饋給了用戶(hù)和社區(qū)。

      這種正向的交流和積累，對(duì)一個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要。DolphinDB 愿意繼續(xù)做好這個(gè)中間角色，后面推出更多的線(xiàn)下交流活動(dòng)，讓行業(yè)中的各位大咖有更多火花碰撞的機(jī)會(huì)。

      5.2   把寶貴的精力聚焦到業(yè)務(wù)上來(lái)

      懂業(yè)務(wù)的不懂技術(shù)，懂技術(shù)的不懂業(yè)務(wù)，這一直是金融行業(yè)中的一個(gè)痛點(diǎn)。有時(shí)候業(yè)務(wù)方和技術(shù)方聯(lián)合起來(lái)做項(xiàng)目，溝通成本會(huì)很高。DolphinDB 的出現(xiàn)，其實(shí)給出了一個(gè)方案，IT 部門(mén)用 DolphinDB 做好大的工程框架，業(yè)務(wù)部門(mén)用 DolphinDB 腳本去編寫(xiě)日常的核心業(yè)務(wù)代碼。這樣的組合，大大降低了業(yè)務(wù)人員對(duì)技術(shù)的要求，實(shí)際上是賦予了業(yè)務(wù)人員更大的自主性，把寶貴的精力聚焦到業(yè)務(wù)上來(lái)。以因子投研平臺(tái)為例，構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)，非常復(fù)雜。但核心業(yè)務(wù)，技術(shù)上其實(shí)比較簡(jiǎn)單，寫(xiě)一下因子的表達(dá)式或自定義函數(shù)即可。

      原先業(yè)務(wù)人員使用 Python 其實(shí)也是這個(gè)邏輯，因?yàn)?Python 簡(jiǎn)單易學(xué)，技術(shù)門(mén)檻低。但是 Python 的性能不夠好，不能滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)處理或生產(chǎn)環(huán)境的需要。DolphinDB 出色的性能彌補(bǔ)了 Python 的短板，能兼顧到業(yè)務(wù)方和技術(shù)方的需求。

      5.3   大數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單更高效

      大數(shù)據(jù)分析是金融行業(yè)中的一個(gè)普遍需求。金融行業(yè)的數(shù)據(jù)分析的一個(gè)特點(diǎn)就是業(yè)務(wù)復(fù)雜度高，因此對(duì)功能、性能以及易用性都有較高的要求。DolphinDB 支持分布式存儲(chǔ)和計(jì)算，內(nèi)置強(qiáng)大的金融函數(shù)庫(kù)，支持多范式編程，不同背景的人可以選擇自己熟悉的編程方式，把性能、功能和易用性很好的結(jié)合起來(lái)了。

      在 DolphinDB 之前，金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析大致有3個(gè)生態(tài)，DolphinDB 與之相比，至少在性能、功能和易用性中的某一個(gè)維度有了大幅提升。Python 是用的最多的一個(gè)生態(tài)。Python 的 pandas 和 numpy 能夠滿(mǎn)足金融復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的功能要求，但處理大數(shù)據(jù)時(shí)性能不夠高，DolphinDB 的性能通常超越Python 1～2個(gè)數(shù)量級(jí)。第二個(gè)生態(tài)使用類(lèi)似 Hadoop、ClickHouse 等大數(shù)據(jù)工具來(lái)解決。這類(lèi)方案的主要是缺點(diǎn)是運(yùn)維和部署的復(fù)雜度較高，對(duì)金融業(yè)務(wù)的適配比較有限。第三個(gè)生態(tài)主要來(lái)自于早期的量化私募。他們直接將金融數(shù)據(jù)存為私有的二進(jìn)制文件格式，然后直接寫(xiě) C++ 程序?qū)崿F(xiàn)每一個(gè)數(shù)據(jù)分析。這種方式的缺點(diǎn)非常明顯，開(kāi)發(fā)和調(diào)試的成本太高；優(yōu)點(diǎn)是性能優(yōu)異。但在很多 PoC 測(cè)試過(guò)程中我們也發(fā)現(xiàn)，這些定制的分析程序，性能上并沒(méi)有超越 DolphinDB 這種通用化的方案。

      06 一起創(chuàng)造未來(lái)

      再先進(jìn)的生產(chǎn)力工具，如果沒(méi)有人會(huì)用，沒(méi)有配套的應(yīng)用，沒(méi)有工程化的落地方案，那也是空中樓閣。

      6.1   培養(yǎng)行業(yè)IT人才

      DolphinDB 才7歲，在金融生態(tài)中屬于一個(gè)新產(chǎn)品。目前市場(chǎng)上沒(méi)有足夠多的 DolphinDB 專(zhuān)家來(lái)滿(mǎn)足行業(yè)快速增長(zhǎng)的需求。DolphinDB 正在跟越來(lái)越多的頭部高校合作，培養(yǎng)金融科技人才，培養(yǎng) DolphinDB 的優(yōu)秀工程師。DolphinDB 的社區(qū)也在茁成長(zhǎng)，每周約新增300個(gè)社區(qū)版本安裝。我們也即將推出 DolphinDB 技能認(rèn)證。

      除了社區(qū)和 DolphinDB 自己培養(yǎng)，我們更愿意與我們的客戶(hù)一起培養(yǎng)人才。在任何時(shí)候，如果您的部門(mén)需要給員工培訓(xùn)，請(qǐng)聯(lián)系我們，我們有專(zhuān)職的講師團(tuán)隊(duì)。如果您需要在1～2個(gè)星期之內(nèi)速成 DolphinDB 工程師，歡迎把你的員工送到 DolphinDB 總部，跟著我們的工程師一起快速成長(zhǎng)！我們的 HR 部門(mén)也十分樂(lè)意和我們的客戶(hù)推出聯(lián)合培養(yǎng)實(shí)習(xí)生項(xiàng)目?？傊囵B(yǎng)行業(yè) IT 人才，我們是認(rèn)真的。

      6.2   孵化插件市場(chǎng)

      一個(gè)好的生態(tài)需要大量?jī)?yōu)質(zhì)的應(yīng)用。在 DolphinDB 上開(kāi)發(fā)一個(gè)好的應(yīng)用就是開(kāi)發(fā)一個(gè)插件。DolphinDB 內(nèi)部有專(zhuān)門(mén)的插件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，幫助我們的客戶(hù)開(kāi)發(fā)在行業(yè)內(nèi)有共同需要的插件。截至8月份，這個(gè)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)幫客戶(hù)開(kāi)發(fā)了近百個(gè)各種類(lèi)型的插件，現(xiàn)在平均每周新推出一個(gè)插件。

      DolphinDB 的每一個(gè)插件幾乎都是開(kāi)放源代碼的。最近我們?cè)絹?lái)越感受到社區(qū)用戶(hù)參與的意愿。接下來(lái)，我們會(huì)推出 DolphinDB 的插件市場(chǎng)，把開(kāi)發(fā)的插件分享給更多的用戶(hù)。我們非常歡迎您把您的插件需求告訴我們，讓 DolphinDB 和社區(qū)一起來(lái)滿(mǎn)足您的需要。

      6.3   工程化落地

      金融系統(tǒng)對(duì)穩(wěn)定性、正確性和連續(xù)性有著苛刻的要求。尤其在生產(chǎn)環(huán)境中，我們需要一整套工程化的方法去部署，去優(yōu)化配置，去測(cè)試，去監(jiān)控。在初期，DolphinDB 更關(guān)注功能和性能，現(xiàn)在這個(gè)階段，我們更關(guān)注工程化落地。我們非常愿意跟金融機(jī)構(gòu)的IT部門(mén)合作，尤其是運(yùn)維部門(mén)，一起探討規(guī)范和流程，去打造一個(gè)個(gè)切實(shí)可行的工程化落地方案。

      寄語(yǔ)

      產(chǎn)品和服務(wù)是 DolphinDB 的生存之本，為行業(yè)客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值是 DolphinDB 的一貫?zāi)繕?biāo)。我們將始終如一為大家提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)，共同前進(jìn)，希望一如既往的得到您的支持！謝謝！