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极点宏观|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 10: Nasdaq:为全球金融服务构建弹性基础设施 (HMC327)

讲者: AWS re:Invent 2025

场次: 10

场次
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 把架构写成 Steering,引导 AI Agent
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness 才是真正的工程护城河
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 用白话询问可观测性数据
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 以 Bedrock AgentCore 打造 Serverless AR 游戏
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上的多 Agent 量化回测
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 三分钟用 Kiro 把博客变成幻灯片
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 使用 Terraform 实现 AWS 合规
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 从初学者到构建者:一段精彩的 AWS 云之旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 以团队为先:使用 Laravel 与 Bref 开展无服务器工程
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 活动开幕式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 智能体到智能体:在 AWS 上构建可互操作的 AI
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 利用另一类遥测数据,借助 AI 智能体更快改进
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 告别氛围编程:使用 Kiro 进行规格驱动开发
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 使用 MCP 与 AI 智能体进行自动化测试
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 使用机器学习方法实现电信安全现代化
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 重新思考生成式 AI 智能体:RAG 与 MCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 使用 TAK 和 AWS 开展灾难与应急响应
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 从测试视角重新思考无服务器应用程序工作流
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 Practical AWS FinOps for Cloud Success
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 基于 AWS 的 AI 驱动全球纯 Alpha 宏观交易:重塑风险调整后资产收益
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 现代交易生命周期:从交易到结算
FSI Recap
02 Goldman Sachs:通过 Fast Track 加速应用程序上云 - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group:在 AWS 上构建高效的日志管理解决方案
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 年第四季度 - Brex 数据库灾难恢复
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - Graviton 迁移成功案例
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel 现代数据平台
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - PayPal 金融交易数据对账系统
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - 规模化提升韧性
FSI Recap
09 最大限度提高 AI 推理成本效益:战略性采用 AWS GPU 实例
FSI Recap
10 高级智能体 AI 设计模式
FSI Recap
11 在 AWS 上构建全新的现代化应用
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent 回顾 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 利用 AI 和 AWS 构建未来交易平台
AWS re:Invent 2025
03 交易创新:Jefferies 基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 助手 (IND3315)
AWS re:Invent 2025
04 FSI 如何通过 Agentic AI (GBL302) 彻底改变 HFT 分析
AWS re:Invent 2025
05 使用 Amazon Time Sync 改进分布式系统(采用 Nasdaq)
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA 和 DR 全球弹性设计模式 (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 构建智能体式 AI:Amazon Nova Act 与 Strands Agents 实践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 深入探讨 Amazon Aurora 及其创新 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 深入探讨 Amazon S3(STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:为全球金融服务构建弹性基础设施 (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda 新功能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 使用 Kiro 进行规范驱动开发 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon 的 FinOps:全球电商巨头的云成本管理经验 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上交易平台的 Tick-to-Trade 延迟
AWS re:Invent 2025
政务数据
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
政务数据
02 端侧多模态 AI 与智慧城市实践
政务数据
03 大模型能力评测与 AI 项目落地方法论
政务数据
04 基于云代理的政府开发全链路受控自动化
政务数据
05 从多智能体看 Agent 时代软件新生态
政务数据
06 AI 驱动的宏观量化研究与智慧治理
政务数据
07 公共数据授权运营与智慧政务实践
政务数据
08 数据资产化落地实践:确权合规、工程治理与数字政府案例
政务数据
09 AI技术赋能心理健康公益:可信平台的治理、架构与实践
政务数据
Amarathon 2025 回顾
01 开发者的智能体架构设计路线图
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock 数据自动化
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上的多智能体
Tan Xin
04 实践中构建智能体式 AI:Nova Act 与 Strands Agents
Haowen Huang
04 使用规格驱动开发,通过 Kiro 加速迁移项目
Sanchit Dilip Jain
06 从「匹配」到「理解」:由 AgentCore Memory 驱动的个性化 AI 搜索实践
Liu Cao
07 从观察到优化:从 LLM 可观测性迈向 AIOps,将实时洞察转化为智慧自动化
Jimmy Soh
08 部署 TEAM 并打造最佳工程团队
Yuji Oshima
09 五年来所谓无服务器数据库带来的五个惨痛教训
Renato Losio
14 如果 AI 替我工作会怎样:Q Developer CLI 与 Kiro 如何改变我的日常工作
Miguel Angel Muñoz
16 兼顾速度与警觉:Amazon Bedrock Agent 开发的安全要点
Brian Tarbox
26 在单张 H100 上运行 OSS LLM:更智能、更便宜、更快速
Adit Modi Adit Modi
28 现代统一元数据架构:打破数据孤岛的新方法
Shaofeng Shi
29 无服务器 MediaOps:使用 Amazon Web Services 上的 AI 自动化视频工作流
Luis Valdivia
30 通过大规模性能测试构建兼具效率与可靠性的架构
Luis Guirigay
31 通过开源连接世界:技术、社区与全球开发者关系的实践历程
Richard Lin
33 构建流式 Iceberg 表以进行实时物流分析
Fahad Shah
34 加速大规模机器人策略训练:基于 Kiro、Trainium 和 EKS 的自动化闭环架构
Junjie Tang
35 通过规格驱动开发,从 Vibe 走向可行方案
Ricardo Sueiras
36 让云成本分析更智能:使用 Strands 和 AgentCore 构建 FinOps 智能体
Xiaofei Li
37 使用 CNCF Kagent、K8sGPT 和 Nova Sonic 转型 K8s 对话式智能体 AIOps
Shaoyi Li

NASDAQ 的云之旅与弹性系统架构

● 为金融服务构建弹性、高性能系统。

● 概述 NASDAQ 的云之旅、灾难恢复策略、混合基础设施解决方案、架构考量和未来展望。

● NASDAQ 背景:

● 电子交易所领域的先驱,在全球运营超过 30 家交易所。

● 为超过 130 个市场提供软件,包括交易、清算、风险管理和反金融犯罪解决方案。

● 以传统托管软件、托管服务和 SaaS 的形式提供解决方案。

● 云之旅:

● 始于 15 年前,逐步迁移撮合引擎和市场系统等关键系统。

● 从 T+1 备份发展到处理超低延迟事务的硬实时系统。

● 从关键性较低的系统转向对国家经济具有系统重要性的系统。

● 挑战:

● 超低延迟事务以微秒和纳秒计量。

● 由于邻近性和延迟方面的考量,对特定物理位置有要求。

灾难恢复策略与混合基础设施

弹性与监管要求

● 极高的弹性目标,客户期望达到 100% 正常运行时间。

● 在全球多个司法管辖区受到监管监督。

● 灾难恢复范围:

● 从备份和恢复到多站点、主动-主动、多区域系统。

● 必须就 RPO 和 RTO 目标达成一致,并了解系统如何应对灾难。

● 聚焦关键系统:

● 重点关注必须持续运行、不能停机的系统。

● 使用 Outposts 的混合计算、故障域、静态稳定性和断连运行。

● 使用 Outposts 的混合计算:

● 使用 Outposts 将工作负载放置在数据中心,同时通过 EC2 API 和 Amazon 基础设施进行管理。

● 使用 Direct Connect 线路连接区域与数据中心。

● 在数据中心机架中使用 EC2 服务器,并将其作为服务进行管理。

● 为市场系统添加超低延迟网卡。

● 实施裸机服务器和网络,实现物理上完全分离的数据平面。

● 裸机服务器

● 一种物理单租户服务器,使客户能够直接、独占地访问所有硬件资源;这不同于通过虚拟机监控程序共享硬件的虚拟服务器。这种设置可提供最高性能、稳定一致的 I/O 以及对软件栈的完全控制,因此非常适合高性能计算、游戏或 AI/ML 等高要求应用,以及需要物理隔离或特定硬件配置的工作负载。

故障域与静态稳定性

故障域

● 使用故障域概念来理解系统组件之间的共同命运。

● 运行软件的 EC2 服务器具有多个实例和热备(预置的 EC2 实例),以实现冗余。

● 每个软件组件都采用 AB 配对,确保备份组件不会共置于同一实例。

● 机架级故障域:

● 考虑潜在的机架级故障(例如断电)。

● 机架级故障:整个服务器机架因断电、冷却故障、网络交换机故障或物理损坏而离线,影响其中的所有服务器。

● 使用多个机架,并将软件组件的 AB 配对分散在不同机架上,以避免两个组件同时丢失。

● 站点级故障域:

● 数据中心采用多个物理站点以确保弹性。

● 美国市场的主站点位于新泽西州,辅助站点位于芝加哥。

● 静态稳定性:

● 使用热备(预置的 EC2 实例),确保备份资源立即可用。

● 将软件组件的 AB 配对分散在不同机架和站点,以便在发生故障时维持系统完整性。

● 热备:

● AWS 上的预置 EC2 实例主要通过 EC2 Auto Scaling warm pools 功能实现。此功能允许您维护一个实例池,在应用程序需要横向扩展时立即投入服务。

● 灾难恢复 (DR) 策略:warm pools 是“温备”或“指示灯”灾难恢复策略不可或缺的一部分

● 更快扩展:warm pool 中的实例已经预初始化,这意味着耗时的应用程序启动和配置流程已经运行完毕。

静态稳定性与断连运行

静态稳定性

● 使用静态稳定性概念确保系统在中断期间保持弹性。

● 使用热备(预置的 DC2 实例),避免故障期间依赖 EC2 控制平面。

● 目标是在中断期间无需变更即可维持系统功能,并依靠预配置的资源。

● 断连运行:

● 为与 AWS 服务的连接可能中断的场景(例如光缆损坏)做好准备。

● 确保市场系统在此类事件期间无需依赖外部服务也能继续运行。

● 使用热备和预配置资源,在断连场景中维持功能。

● 运维运行手册:

● 必须为各级故障域制定明确的运维运行手册。

● 应对服务器、机架和站点级故障的程序应经过编排,并为运维人员所熟悉。

● 目标是以可预测且经过充分演练的方式应对灾难,尽量减少实际事件中的意外。

断连运行与测试

断连运行

● 为失去 AWS 服务连接的场景(例如网络线路被切断)做好准备。

● 使用本地网关进行紧急访问,以便在不依赖外部服务的情况下本地管理系统。

● 了解可能需要外部连接的内部依赖项和操作,确保对其进行处理或规避。

● 测试故障模式:

● 通过长时间断开 Outposts 连接进行全面测试,以观察系统行为。

● 识别并处理停机期间可能失败的操作(例如 SSL 检查、IAM 交互)。

● 确保即使出现区域或服务链路问题,本地网关仍可访问。

● 策略总结:

● 在数据中心使用 Outposts 实现混合计算。

● 分析故障域,以了解组件的相互依赖关系和共同命运。

● 针对静态稳定性进行设计和测试,以便在中断期间无需变更即可维持系统功能。

● 专注于断连运行,确保系统在与 AWS 服务断开连接时仍可在本地继续运行。

● 强调通过周密规划、明确的运维运行手册和广泛测试来实现弹性,并避免灾难期间出现意外。

● 紧急访问

● 一种安全措施,允许获授权人员绕过正常访问控制,紧急访问关键系统、数据或功能。该术语源自打破玻璃以使用火灾报警器等应急设备的概念。它是一种故障安全协议,在因安全漏洞、系统故障或密码锁定等事件导致标准方法失效时使用。紧急访问账户已预先配置高权限,但在紧急情况发生前会受到安全保护并保持休眠;其使用应受到严格监控并记录。

● 紧急访问:发生危机且标准访问方法不可用时。

● 绕过控制:这些账户旨在绕过正常的身份和访问管理 (IAM)。

● 高级权限:这些账户已预先配置提升的权限。

● 严格管理:为防止滥用,紧急访问凭证受到极其谨慎的管理。

未来方向与增强

动态部署

● 规划使用基于规则的设置进行更动态的部署。

● 使用亲和性和反亲和性模式来平衡性能与弹性。

● 反亲和性模式是云/虚拟化环境(如 Kubernetes、VMware、OpenStack)中的规则,可防止特定工作负载(VM、Pod)共同运行在同一物理主机或同一故障域中。它通过分散工作负载来确保高可用性、容错能力和负载均衡;与此相对,亲和性会尝试将对象共置以提升性能。

● 目标是随着市场迁移到公有云,在不停机的情况下扩展系统。

● 高级硬件实验:

● 使用 Graviton 4 的体验良好,并与 Amazon 合作开发下一代 CPU。

● 测试适用于 Graviton 的超低延迟网卡及其他进展。

● 探索使用 FPGA 和 GPU 进行实时风险分析的加速计算。

● FPGA(现场可编程门阵列)是一种可重新配置的集成电路,制造后可通过编程执行广泛的数字逻辑功能。

● 扩展 Outposts 能力:

● 希望将更多高级组件(定制芯片、FPGA、GPU)引入 Outposts。

● 向第三方销售系统,旨在提供更多功能和服务。

● 谨慎集成服务:

● 谨慎地为 Outposts 添加更多服务,并与服务团队进行深入研究。

● 专注于了解故障模式,并确保高服务可用性和功能完备性。

● 结论:

● 持续努力增强系统弹性、性能和可用性。

● 强调通过细致规划、测试以及与 AWS 协作来实现未来目标。

● 感谢观众的参与,并鼓励填写表单以获取更多信息。

位于 Nasdaq 数据中心内的 AWS Outposts,用于支持超低延迟交易操作。其

主要组件及其功能如下

● AWS Cloud 和 Region:标准 AWS 环境,在多个相互隔离的 Availability Zone (AZ) 中提供服务。

● AWS Direct Connect:将 Nasdaq 数据中心连接到主要 AWS 区域的专用私有网络连接,用于控制平面和服务链路连接,以管理 Outposts。

● Nasdaq Data Center(本地):托管 AWS Outposts 的物理位置,使工作负载能够在本地运行,以满足低延迟和监管合规要求。

● AWS Outposts:部署在 Nasdaq 数据中心内,是完全托管的 AWS 计算和存储容量,将 AWS 基础设施、服务和 API 扩展到本地环境。

● 配备 Nitro 和 ULL NIC 的 Amazon EC2 Instances:运行交易应用程序的计算实例。它们利用 AWS Nitro System 提升性能和安全性,并使用超低延迟 (ULL) Network Interface Card (NIC) 来满足金融交易的严格延迟要求。

● Local Gateway:Outpost 的这一组件将本地网络连接到 Outpost VPC 子网内的实例,促进与现有 Nasdaq 基础设施的通信。

Nasdaq 网络

● ULL 交易网络:专为超低延迟设计的物理独立网络,直接与 EC2 实例上的 ULL NIC 连接,以便快速处理事务。