Arquitectura Del Sistema De Comercio De Energía

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QuantRisk utiliza un nuevo paradigma en el análisis de riesgos de trading Sistema de activos y optimización Servicios en la nube o implementación en sitio Nuestras soluciones por industrias y mercados Verticales Nuestras soluciones por módulos de sistemas y módulos Análisis de datos como soluciones en nube Plataforma Web única Trading, Risk, Analytics and Asset Optimization for Todos los mercados e industrias: Electricidad, Energía, Mercancía, Banca, Gestión de Activos y Tesorería Una Única Plataforma Web de Alto Rendimiento de Alto Rendimiento Integrando Completamente y Transparentemente las Oficinas Frontal, Media y Trasera Captura de Comercio Flexible, Análisis Avanzado y Soluciones Integrales de Riesgo Optimización de Activos Físicos, Logística y Carteras Financieras Análisis de Datos como una Solución Cloud Service 24/7, no requiere implementación de software Predicción de Precios de Carga de Electricidad, Curvas Directivas, Volatilidad Simulación Monte Carlo y Plataforma de Optimización de Activos Lo que nuestros clientes dicen Buscábamos una plataforma Con lo que podríamos optimizar aún más nuestros patrones de nominación, automatizar los asentamientos, acomodar el mercado cambiante que es el resultado de la desregulación del mercado de la electricidad, todo ello con información en tiempo real. QuantRisk ha sido capaz de cumplir con todas nuestras expectativas. Los beneficios para nosotros y nuestros clientes son inmensos. - Jefe de Operaciones de Large Asian Utility Estamos muy satisfechos con la funcionalidad y características que el sistema QR proporciona a nuestros servicios en el comercio y la gestión de la energía. El sistema nos ha dado mucho más control y confianza en la gestión de nuestra cartera de energía y ha dado lugar a tasas más bajas para nuestros clientes. Anteriormente en este blog he escrito sobre la arquitectura conceptual de un sistema de comercio algorítmico inteligente así como sobre los requisitos funcionales y no funcionales de un sistema de trading algorítmico de producción. Desde entonces he diseñado una arquitectura de sistema que creo que podría satisfacer los requisitos arquitectónicos. En este post describiré la arquitectura siguiendo las directrices de los estándares ISO / IEC / IEEE 42010 y el estándar de descripción de arquitectura de ingeniería de software. De acuerdo con esta norma, una descripción de la arquitectura debe: • Contener múltiples vistas estandarizadas de arquitectura (por ejemplo, en UML) y • Mantener la trazabilidad entre las decisiones de diseño y los requisitos arquitectónicos Definición de la arquitectura de software Todavía no hay consenso sobre lo que es una arquitectura de sistemas. En el contexto de este artículo, se define como la infraestructura dentro de la cual se pueden especificar, desplegar y ejecutar componentes de aplicación que satisfacen requisitos funcionales. Los requisitos funcionales son las funciones esperadas del sistema y sus componentes. Los requisitos no funcionales son medidas a través de las cuales se puede medir la calidad del sistema. Un sistema que satisface plenamente sus requisitos funcionales puede todavía no satisfacer las expectativas si los requisitos no funcionales se dejan insatisfechos. Para ilustrar este concepto, considere el siguiente escenario: un sistema de negociación algorítmico que acaba de adquirir / construye hace excelentes decisiones comerciales, pero es completamente inoperable con las organizaciones de gestión de riesgos y sistemas de contabilidad. Este sistema satisface sus expectativas Arquitectura Conceptual Una visión conceptual describe conceptos y mecanismos de alto nivel que existen en el sistema en el nivel más alto de granularidad. A este nivel, el sistema de comercio algorítmico sigue una arquitectura impulsada por eventos (EDA) dividida en cuatro capas, y dos aspectos arquitectónicos. Para cada capa y aspecto se utilizan arquitecturas y patrones de referencia. Los patrones arquitectónicos son estructuras probadas y genéricas para lograr requisitos específicos. Los aspectos arquitectónicos son preocupaciones transversales que abarcan múltiples componentes. Arquitectura impulsada por eventos: una arquitectura que produce, detecta, consume y reacciona ante eventos. Los eventos incluyen movimientos del mercado en tiempo real, eventos o tendencias complejas y eventos comerciales, p. Presentar una orden. Este diagrama ilustra la arquitectura conceptual del sistema de comercio algorítmico. Arquitectura de referencia Para utilizar una analogía, una arquitectura de referencia es similar a los planos para una pared portante. Esta impresión azul puede ser reutilizada para diseños de edificios múltiples, independientemente de qué edificio se está construyendo, ya que satisface un conjunto de requisitos comunes. De manera similar, una arquitectura de referencia define una plantilla que contiene estructuras genéricas y mecanismos que pueden usarse para construir una arquitectura de software concreta que satisface requisitos específicos. La arquitectura para el sistema de comercio algorítmico utiliza una arquitectura basada en el espacio (SBA) y un controlador de vista de modelo (MVC) como referencias. También se utilizan buenas prácticas, como el almacén de datos operativos (ODS), el patrón de transformación y carga de extracciones (ETL) y un almacén de datos (DW). Controlador de vista de modelo: un patrón que separa la representación de la información de la interacción del usuario con ella. Arquitectura basada en el espacio: especifica una infraestructura en la que las unidades de procesamiento ligeramente acopladas interactúan entre sí a través de una memoria asociativa compartida llamada espacio (se muestra a continuación). Vista estructural La vista estructural de una arquitectura muestra los componentes y subcomponentes del sistema de negociación algorítmica. También muestra cómo se implementan estos componentes en la infraestructura física. Los diagramas UML utilizados en esta vista incluyen diagramas de componentes y diagramas de implementación. A continuación se muestra la galería de los diagramas de despliegue del sistema de negociación algorítmica global y las unidades de procesamiento en la arquitectura de referencia SBA, así como diagramas de componentes relacionados para cada una de las capas. Tácticas arquitectónicas Según el instituto de ingeniería de software una táctica arquitectónica es un medio de satisfacer un requisito de calidad mediante la manipulación de algunos aspectos de un modelo de atributos de calidad a través de decisiones de diseño arquitectónico. Un ejemplo sencillo utilizado en la arquitectura del sistema de negociación algorítmica es la manipulación de un almacén de datos operativos (ODS) con un componente de consulta continua. Este componente analizaría continuamente las ODS para identificar y extraer eventos complejos. Las siguientes tácticas se utilizan en la arquitectura: El patrón disruptor en el evento y las colas de orden Memoria compartida para el evento y las colas de orden Lenguaje de consulta continua (CQL) en el ODS Filtrado de datos con el patrón de diseño del filtro en los datos entrantes Algoritmos de evitación de congestión en todos (AQM) y notificación de congestión explícita Recursos de computación de productos básicos con capacidad de actualización (escalable) Redundancia activa para todos los puntos de fallo individuales Indexación y estructuras de persistencia optimizadas en el ODS Programar scripts regulares de copia de seguridad y limpieza de datos ODS Historial de transacciones en todas las bases de datos Checksums para todos los pedidos para detectar fallos Anotar eventos con marcas de tiempo para omitir eventos antiguos Reglas de validación de orden, por ejemplo Cantidades máximas de comercio Componentes automatizados de comerciantes utilizan una base de datos en memoria para el análisis Autenticación de dos etapas para interfaces de usuario que se conectan a los ATs Cifrado en interfaces de usuario y conexiones a los ATs Patrón de diseño de observador para MVC para gestionar vistas La lista anterior son sólo unos pocos diseño Decisiones que identifiqué durante el diseño de la arquitectura. No es una lista completa de tácticas. A medida que se está desarrollando el sistema, se deben emplear tácticas adicionales a través de múltiples niveles de granularidad para satisfacer requisitos funcionales y no funcionales. A continuación se muestran tres diagramas que describen el patrón de diseño del disruptor, el patrón de diseño del filtro y el componente de consulta continua. Vista de Comportamiento Esta vista de una arquitectura muestra cómo los componentes y las capas deben interactuar entre sí. Esto es útil cuando se crean escenarios para probar diseños de arquitectura y para entender el sistema de extremo a extremo. Esta vista consiste en diagramas de secuencia y diagramas de actividad. Los diagramas de actividad que muestran el proceso interno de los sistemas de negociación algorítmica y cómo se supone que los comerciantes interactúan con el sistema de comercio algorítmico se muestran a continuación. Tecnologías y marcos El paso final en el diseño de una arquitectura de software es identificar posibles tecnologías y marcos que podrían ser utilizados para realizar la arquitectura. Como principio general es mejor aprovechar las tecnologías existentes, siempre que satisfagan adecuadamente los requisitos tanto funcionales como no funcionales. Un marco es una arquitectura de referencia realizada, p. JBoss es un framework que realiza la arquitectura de referencia JEE. Las siguientes tecnologías y marcos son interesantes y deben ser considerados al implementar un sistema de trading algorítmico: CUDA - NVidia tiene una serie de productos que soportan el modelado de finanzas computacionales de alto rendimiento. Uno puede lograr hasta 50x mejoras de rendimiento en la ejecución de simulaciones de Monte Carlo en la GPU en lugar de la CPU. Apache River - River es un kit de herramientas usado para desarrollar sistemas distribuidos. Se ha utilizado como un marco para la construcción de aplicaciones basadas en el patrón SBA Apache Hadoop - en el caso de que el registro generalizado es un requisito, entonces el uso de Hadoop ofrece una solución interesante para el problema de los grandes datos. Hadoop se puede implementar en un entorno de clúster que admita tecnologías CUDA. AlgoTrader - una plataforma de trading algorítmica de código abierto. AlgoTrader podría potencialmente ser desplegado en el lugar de los componentes automatizados del comerciante. FIX Engine - una aplicación independiente que admite los protocolos de intercambio de información financiera (FIX) incluyendo FIX, FAST y FIXatdl. Aunque no es una tecnología o un marco, los componentes deben ser construidos con una interfaz de programación de aplicaciones (API) para mejorar la interoperabilidad del sistema y sus componentes. Conclusión La arquitectura propuesta ha sido diseñada para satisfacer requisitos muy genéricos identificados para los sistemas de negociación algorítmica. En general, los sistemas de negociación algorítmica se complican por tres factores que varían con cada implementación: Dependencias de la empresa externa y sistemas de intercambio Desafiar los requisitos no funcionales y Evolucionar restricciones arquitectónicas Por lo tanto, la arquitectura de software propuesta debe adaptarse caso por caso para Para satisfacer requisitos organizativos y normativos específicos, así como para superar las limitaciones regionales. La arquitectura del sistema de trading algorítmico debe ser visto como un punto de referencia para individuos y organizaciones que desean diseñar sus propios sistemas de trading algorítmicos. Para obtener una copia completa y las fuentes utilizadas, descargue una copia de mi informe. Gracias. El aumento de la competencia, el mayor volumen de datos del mercado y las nuevas demandas regulatorias son algunas de las fuerzas que impulsan los cambios en la industria. Las empresas están tratando de mantener su ventaja competitiva mediante el constante cambio de sus estrategias comerciales y el aumento de la velocidad de la negociación. Una arquitectura viable tiene que incluir las últimas tecnologías tanto de la red como de los dominios de aplicación. Tiene que ser modular para proporcionar una ruta manejable para evolucionar cada componente con la interrupción mínima al sistema total. Por lo tanto, la arquitectura propuesta por este documento se basa en un marco de servicios. Examinamos servicios como mensajería de latencia ultrabaja, supervisión de latencia, multidifusión, computación, almacenamiento, virtualización de datos y aplicaciones, capacidad de negociación, movilidad comercial y cliente ligero. La solución a los complejos requisitos de la plataforma comercial de próxima generación debe ser construida con una mentalidad holística, cruzando los límites de los silos tradicionales como el negocio y la tecnología o aplicaciones y redes. Este objetivo principal de los documentos es proporcionar directrices para la construcción de una plataforma de negociación de latencia ultra baja, mientras que la optimización de la velocidad de procesamiento y de mensajes sin procesar para los datos de mercado y las órdenes de comercio FIX. Para ello, proponemos las siguientes tecnologías de reducción de latencia: Conectividad de alta velocidadInfiniBand o conectividad de 10 Gbps para el cluster de negociación Bus de mensajería de alta velocidad Aceleración de aplicaciones a través de RDMA sin re-código de aplicación Monitorización de latencia en tiempo real y re-dirección de Comercio de tráfico a la ruta con una latencia mínima Tendencias y desafíos de la industria Las arquitecturas comerciales de última generación tienen que responder a las crecientes demandas de velocidad, volumen y eficiencia. Por ejemplo, se espera que el volumen de datos de mercado de opciones se duplique después de la introducción de las opciones de comercio de peniques en 2007. También hay exigencias regulatorias para la mejor ejecución, que requieren actualizaciones de precios de manipulación a tasas que se acercan a 1M msg / s. Para intercambios. También requieren visibilidad de la frescura de los datos y la prueba de que el cliente tiene la mejor ejecución posible. A corto plazo, la velocidad de la negociación y la innovación son factores clave de diferenciación. Un número creciente de transacciones se manejan mediante aplicaciones de negociación algorítmica situadas lo más cerca posible del lugar de ejecución del comercio. Un desafío con estos motores de negociación de caja negra es que se compone el aumento de volumen mediante la emisión de órdenes sólo para cancelarlos y volver a presentarlos. La causa de este comportamiento es la falta de visibilidad en qué lugar ofrece la mejor ejecución. El comerciante humano es ahora un ingeniero quotfinancial, quotquantquot (analista cuantitativo) con habilidades de programación, que puede ajustar los modelos de comercio sobre la marcha. Las empresas desarrollan nuevos instrumentos financieros como los derivados del tiempo o las operaciones de clase de activos cruzados y necesitan implementar las nuevas aplicaciones de forma rápida y escalable. A largo plazo, la diferenciación competitiva debe proceder del análisis, no sólo del conocimiento. Los comerciantes estrella de mañana asumen el riesgo, logran la verdadera percepción del cliente y constantemente superan el mercado (fuente IBM: www-935.ibm/services/us/imc/pdf/ge510-6270-trader. pdf). La resiliencia del negocio ha sido una de las principales preocupaciones de las empresas comerciales desde el 11 de septiembre de 2001. Las soluciones en esta área abarcan desde centros de datos redundantes situados en diferentes geografías y conectados a múltiples centros de negociación a soluciones de comerciante virtual que ofrecen a los comerciantes de energía la mayor parte de la funcionalidad de una planta comercial En una ubicación remota. El sector de servicios financieros es uno de los más exigentes en términos de requisitos de TI. La industria está experimentando un cambio arquitectónico hacia la arquitectura orientada a servicios (SOA), los servicios Web y la virtualización de los recursos de TI. SOA aprovecha el aumento de la velocidad de red para permitir la vinculación dinámica y la virtualización de componentes de software. Esto permite la creación de nuevas aplicaciones sin perder la inversión en sistemas e infraestructura existentes. El concepto tiene el potencial de revolucionar la forma en que se realiza la integración, permitiendo reducciones significativas en la complejidad y costo de tal integración (gigaspaces / download / MerrilLynchGigaSpacesWP. pdf). Otra tendencia es la consolidación de servidores en las granjas de servidores de centros de datos, mientras que las mesas de comerciantes sólo tienen extensiones KVM y clientes ultrafinos (por ejemplo, soluciones blade de SunRay y HP). Las redes de área metropolitana de alta velocidad permiten que los datos de mercado se difundan entre diferentes ubicaciones, lo que permite la virtualización del mercado. Arquitectura de alto nivel La Figura 1 muestra la arquitectura de alto nivel de un entorno comercial. La planta ticker y los motores de negociación algorítmica se encuentran en el cluster de alto rendimiento en el centro de datos de las empresas o en el intercambio. Los comerciantes humanos se encuentran en el área de aplicaciones de usuario final. Funcionalmente hay dos componentes de aplicación en el entorno empresarial de comercio, editores y suscriptores. El bus de mensajería proporciona la ruta de comunicación entre editores y suscriptores. Existen dos tipos de tráfico específicos para un entorno comercial: Información de precios de Market DataCarries para instrumentos financieros, noticias y otra información de valor agregado como análisis. Es unidireccional y muy sensible a la latencia, normalmente entregado a través de UDP multicast. Se mide en actualizaciones / seg. Y en Mbps. Los datos de mercado fluyen de uno o varios feeds externos, procedentes de proveedores de datos de mercado como bolsas de valores, agregadores de datos y ECN. Cada proveedor tiene su propio formato de datos de mercado. Los datos son recibidos por manipuladores de alimentación, aplicaciones especializadas que normalizan y limpian los datos y luego los envían a los consumidores de datos, como motores de fijación de precios, aplicaciones de negociación algorítmica o comerciantes humanos. Las firmas de venta también envían los datos de mercado a sus clientes, las firmas de buy-side tales como fondos mutuos, hedge funds y otros gestores de activos. Algunas firmas compradoras pueden optar por recibir alimentos directos de los intercambios, lo que reduce la latencia. Figura 1 Arquitectura de comercio para una empresa de lado de compra / de venta No hay un estándar de la industria para formatos de datos de mercado. Cada intercambio tiene su formato propietario. Los proveedores de contenido financiero como Reuters y Bloomberg agregan diferentes fuentes de datos de mercado, lo normalizan y agregan noticias o análisis. Ejemplos de feeds consolidados son RDF (Feed de Datos de Reuters), RWF (Formato de Wire de Reuters) y Datos de Servicios Profesionales de Bloomberg. Para entregar datos de mercado de menor latencia, ambos proveedores han lanzado datos de mercado en tiempo real que son menos procesados ​​y tienen menos análisis: Bloomberg B-Pipe Con B-Pipe, Bloomberg desacopla su feed de datos de mercado de su plataforma de distribución porque un terminal Bloomberg No es necesario para obtener B-Pipe. Wombat y Reuters Feed Handlers han anunciado su apoyo a B-Pipe. Una empresa puede decidir recibir alimentos directamente de un intercambio para reducir la latencia. Las ganancias en velocidad de transmisión pueden estar entre 150 milisegundos a 500 milisegundos. Estos alimentos son más complejos y más caros y la empresa tiene que construir y mantener su propia planta de ticker (financetech / featured / showArticle. jhtmlarticleID60404306). Órdenes de compra Este tipo de tráfico lleva los oficios reales. Es bidireccional y muy sensible a la latencia. Se mide en mensajes / seg. Y Mbps. Las órdenes se originan de un lado de la compra o de la firma lateral de la venta y se envían a los lugares de negociación como un intercambio o ECN para la ejecución. El formato más común para el transporte de pedidos es FIX (Información Financiera eXchangefixprotocol. org/). Las aplicaciones que manejan mensajes FIX se denominan motores FIX e interactúan con sistemas de gestión de pedidos (OMS). Una optimización de FIX se llama FAST (Fix Adapted for Streaming), que utiliza un esquema de compresión para reducir la longitud del mensaje y, en efecto, reducir la latencia. FAST se orienta más a la entrega de datos de mercado y tiene el potencial de convertirse en un estándar. FAST también puede utilizarse como un esquema de compresión para formatos de datos de mercado propietarios. Para reducir la latencia, las empresas pueden optar por establecer acceso directo al mercado (DMA). DMA es el proceso automatizado de encaminamiento de una orden de valores directamente a un lugar de ejecución, evitando así la intervención de un tercero (towergroup / research / content / glossary. jsppage1ampglossaryId383). DMA requiere una conexión directa con el lugar de ejecución. El bus de mensajería es software middleware de proveedores como Tibco, 29West, Reuters RMDS o una plataforma de código abierto como AMQP. El bus de mensajería utiliza un mecanismo confiable para entregar mensajes. El transporte se puede realizar a través de TCP / IP (TibcoEMS, 29West, RMDS y AMQP) o UDP / multicast (TibcoRV, 29West y RMDS). Un concepto importante en la distribución de mensajes es el flujo quototópico, que es un subconjunto de datos de mercado definido por criterios tales como símbolo de ticker, industria o una cierta canasta de instrumentos financieros. Los suscriptores se unen a grupos de temas asignados a uno o varios subtemas para recibir sólo la información relevante. En el pasado, todos los comerciantes recibieron todos los datos del mercado. En los volúmenes actuales de tráfico, esto sería subóptimo. La red desempeña un papel crítico en el entorno comercial. Los datos de mercado se llevan a la planta de negociación donde los comerciantes humanos están ubicados a través de una red de alta velocidad del Campus o Metro Area. La alta disponibilidad y la baja latencia, así como el alto rendimiento, son las métricas más importantes. El entorno comercial de alto rendimiento tiene la mayoría de sus componentes en la granja de servidores del Centro de datos. Para minimizar la latencia, los motores de negociación algorítmica necesitan ubicarse en la proximidad de los controladores de alimentación, motores FIX y sistemas de gestión de pedidos. Un modelo de despliegue alternativo tiene los sistemas de negociación algorítmicos ubicados en un intercambio o un proveedor de servicios con conectividad rápida a múltiples intercambios. Modelos de implementación Hay dos modelos de implementación para una plataforma de negociación de alto rendimiento. Las empresas pueden optar por tener una mezcla de los dos: Centro de datos de la empresa comercial (Figura 2) Este es el modelo tradicional, donde una plataforma de comercio de pleno derecho es desarrollado y mantenido por la empresa con enlaces de comunicación a todas las sedes de negociación. La latencia varía con la velocidad de los enlaces y el número de saltos entre la empresa y los lugares. Figura 2 Modelo tradicional de implantación Co-ubicación en el lugar de negociación (intercambios, proveedores de servicios financieros (FSP)) (Figura 3) La empresa comercial implementa su plataforma de negociación automatizada lo más cerca posible de los lugares de ejecución para minimizar la latencia. Figura 3 Arquitectura de comercio orientada a servicios de modelo de despliegue alojado Estamos proponiendo un marco orientado a servicios para construir la arquitectura comercial de próxima generación. Este enfoque proporciona un marco conceptual y una ruta de implementación basada en la modularización y la minimización de las interdependencias. Este marco proporciona a las empresas una metodología para: Evaluar su estado actual en términos de servicios Priorizar los servicios basados ​​en su valor para el negocio Evolucionar la plataforma de negociación al estado deseado utilizando un enfoque modular La arquitectura de alto rendimiento comercial se basa en los siguientes servicios, Definido por el marco de arquitectura de servicios representado en la Figura 4. Figura 4 Arquitectura de la arquitectura de servicio para el servicio de mensajería de latencia ultrabaja de servicio de alto rendimiento Este servicio es proporcionado por el bus de mensajería, que es un sistema de software que soluciona el problema de conectar, Muchas aplicaciones. El sistema consta de: Un conjunto de esquemas de mensajes predefinidos Un conjunto de mensajes de comandos comunes Una infraestructura de aplicación compartida para enviar los mensajes a los destinatarios. La infraestructura compartida puede basarse en un intermediario de mensajes o en un modelo de publicación / suscripción. Los requisitos clave para el bus de mensajería de próxima generación son (fuente 29West): La menor latencia posible (por ejemplo, menos de 100 microsegundos) Estabilidad bajo carga pesada (por ejemplo, más de 1,4 millones de msg / s) Control y flexibilidad (control de velocidad y transportes configurables ) Hay esfuerzos en la industria para estandarizar el bus de mensajería. Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) es un ejemplo de un estándar abierto defendido por J. P. Morgan Chase y apoyado por un grupo de vendedores como Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West e iMatix. Dos de los objetivos principales son proporcionar un camino más simple a la interoperabilidad para las aplicaciones escritas en diferentes plataformas y modularidad para que el middleware pueda evolucionar fácilmente. En términos muy generales, un servidor AMQP es análogo a un servidor de correo electrónico con cada intercambio actuando como un agente de transferencia de mensajes y cada cola de mensajes como un buzón. Los enlaces definen las tablas de enrutamiento en cada agente de transferencia. Los editores envían mensajes a agentes de transferencia individuales que, a continuación, encaminan los mensajes a buzones. Los consumidores toman mensajes de buzones, lo que crea un modelo potente y flexible que es simple (fuente: amqp. org/tikiwiki/tiki-index. phppageOpenApproachWhyAMQP). Latencia Servicio de monitoreo Los requisitos principales para este servicio son: Granulometría de milisegundos de mediciones Visibilidad casi en tiempo real sin agregar latencia al tráfico comercial Capacidad para diferenciar latencia de procesamiento de aplicaciones de latencia de tránsito de red Capacidad para manejar altas tasas de mensajes Proporcionar una interfaz programática para Intercambiar aplicaciones para recibir datos de latencia, permitiendo así que los motores de negociación algorítmicos se adapten a las condiciones cambiantes. Correlación de eventos de red con eventos de aplicación para propósitos de resolución de problemas. Latencia se puede definir como el intervalo de tiempo entre cuándo se envía una orden comercial y cuándo se reconoce y actúa el mismo pedido Por la parte receptora. Abordar el problema de latencia es un problema complejo, que requiere un enfoque holístico que identifica todas las fuentes de latencia y aplica diferentes tecnologías en diferentes capas del sistema. La Figura 5 representa la variedad de componentes que pueden introducir latencia en cada capa de la pila OSI. También mapea cada fuente de latencia con una posible solución y una solución de monitoreo. Este enfoque en capas puede dar a las empresas una forma más estructurada de atacar el problema de latencia, por lo que cada componente puede ser pensado como un servicio y tratado de forma coherente en toda la empresa. El mantenimiento de una medida precisa del estado dinámico de este intervalo de tiempo en rutas alternativas y destinos puede ser de gran ayuda en las decisiones comerciales tácticas. La capacidad de identificar la ubicación exacta de los retrasos, ya sea en la red de bordes de clientes, en el centro de procesamiento central o en el nivel de aplicación de transacciones, determina de manera significativa la capacidad de los proveedores de servicios para cumplir con sus acuerdos de nivel de servicio comercial (SLA). Para los formularios buy-side y sell-side, así como para los sindicadores de datos de mercado, la rápida identificación y eliminación de cuellos de botella se traduce directamente en mayores oportunidades de comercio e ingresos. Figura 5 Arquitectura de gestión de latencia Herramientas de supervisión de baja latencia de Cisco Las herramientas de supervisión de red tradicionales funcionan con granularidad de minutos o segundos. Las plataformas de negociación de próxima generación, especialmente las que soportan el comercio algorítmico, requieren latencias inferiores a 5 ms y niveles extremadamente bajos de pérdida de paquetes. En una LAN Gigabit, una microburst de 100 ms puede causar que 10.000 transacciones se pierdan o se retrasen excesivamente. Cisco ofrece a sus clientes una variedad de herramientas para medir la latencia en un entorno comercial: BQM (OEM from Corvil) Administrador de calidad de ancho de banda (BQM) 4.0 de Cisco AON Un producto de gestión de rendimiento de aplicaciones de red de próxima generación que permite a los clientes supervisar y suministrar a su red niveles controlados de latencia y rendimiento de pérdidas. Aunque BQM no está dirigido exclusivamente a las redes comerciales, su visibilidad de microsegundos combinada con características inteligentes de aprovisionamiento de ancho de banda lo hacen ideal para estos entornos exigentes. Cisco BQM 4.0 implementa un amplio conjunto de tecnologías de medición de tráfico y de análisis de tráfico patentadas y pendientes de patente que proporcionan al usuario una visibilidad y una comprensión sin precedentes de cómo optimizar la red para obtener el máximo rendimiento de la aplicación. Cisco BQM ahora es compatible con la familia de productos de Cisco Application Deployment Engine (ADE). La familia de productos ADE de Cisco es la plataforma preferida para las aplicaciones de administración de redes de Cisco. BQM Beneficios La micro-visibilidad de Cisco BQM es la capacidad de detectar, medir y analizar la latencia, el jitter y la pérdida que inducen eventos de tráfico hasta niveles de microsegundo de granularidad con resolución por paquete. Esto permite a Cisco BQM detectar y determinar el impacto de los eventos de tráfico en la latencia de la red, la fluctuación de fase y la pérdida. Es fundamental para los entornos comerciales que BQM pueda soportar mediciones de latencia, pérdida y jitter de una sola vía para el tráfico TCP y UDP (multicast). Esto significa que informa de forma transparente tanto para el tráfico comercial como para los feeds de datos del mercado. BQM permite al usuario especificar un conjunto completo de umbrales (contra la actividad de microburst, latencia, pérdida, fluctuación, utilización, etc.) en todas las interfaces. BQM entonces opera una captura de paquete de rodaje de fondo. Cada vez que se produce una violación de umbral u otro evento de degradación de rendimiento potencial, activa el Cisco BQM para almacenar la captura de paquetes en el disco para su análisis posterior. Esto permite al usuario examinar en detalle tanto el tráfico de la aplicación que se ve afectado por la degradación del rendimiento (quotthe víctimas) como el tráfico que causó la degradación del rendimiento (quotthe culpritsquot). Esto puede reducir significativamente el tiempo dedicado a diagnosticar y resolver problemas de rendimiento de la red. BQM también es capaz de proporcionar detalladas ancho de banda y calidad de servicio (QoS) recomendaciones de aprovisionamiento de políticas, que el usuario puede aplicar directamente para lograr el rendimiento de la red deseada. Mediciones de BQM ilustradas Para entender la diferencia entre algunas de las técnicas de medición más convencionales y la visibilidad proporcionada por BQM, podemos ver algunos gráficos de comparación. En el primer conjunto de gráficos (Figura 6 y Figura 7), vemos la diferencia entre la latencia medida por BQMs Passive Network Quality Monitor (PNQM) y la latencia medida inyectando paquetes ping cada 1 segundo en el flujo de tráfico. En la Figura 6 vemos la latencia reportada por paquetes de ping de ICMP de 1 segundo para el tráfico de red real (se divide por 2 para dar una estimación para el retardo unidireccional). Muestra el retardo cómodamente por debajo de aproximadamente 5ms durante casi todo el tiempo. Figura 6 Latencia reportada por paquetes de ping de 1 segundo de ICMP para tráfico de red real En la Figura 7 vemos la latencia reportada por PNQM para el mismo tráfico al mismo tiempo. Aquí vemos que al medir la latencia unidireccional de los paquetes de aplicación reales, obtenemos una imagen radicalmente diferente. Aquí se observa que la latencia fluctúa alrededor de 20 ms, con ráfagas ocasionales mucho más altas. La explicación es que debido a que ping está enviando paquetes sólo cada segundo, está perdiendo completamente la mayor parte de la latencia del tráfico de la aplicación. De hecho, los resultados de ping normalmente sólo indican retardo de propagación de ida y vuelta en lugar de latencia real de aplicación en la red. En el segundo ejemplo (Figura 8), vemos la diferencia en la carga de enlace o niveles de saturación entre una vista promedio de 5 minutos y una vista de microburst de 5 ms (BQM puede informar sobre los microbursts hacia abajo A aproximadamente 10-100 nanosecond exactitud). La línea verde muestra que la utilización media en promedios de 5 minutos es baja, tal vez hasta 5 Mbits / s. La trama azul oscuro muestra la actividad de microburst de 5 ms que alcanza entre 75 Mbits / s y 100 Mbits / s, la velocidad LAN de forma eficaz. BQM muestra este nivel de granularidad para todas las aplicaciones y también proporciona reglas claras de aprovisionamiento para permitir al usuario controlar o neutralizar estos microbursts. Figura 8 Diferencia en la carga de enlace reportada entre una vista promedio de 5 minutos y una vista de microburst de 5 ms Despliegue BQM en la red comercial La Figura 9 muestra un despliegue BQM típico en una red comercial. Figura 9 Despliegue típico de BQM en una red comercial BQM se puede utilizar para responder a este tipo de preguntas: Alguno de mis enlaces LAN de Gigabit saturados durante más de X milisegundos Esto está causando pérdidas Qué enlaces se beneficiarían más de una actualización a Etherchannel o 10 Gigabit velocidades Qué tráfico de la aplicación está causando la saturación de mis enlaces de 1 Gigabit Alguno de los datos de mercado experimentando pérdida de extremo a extremo Cuánta latencia adicional hace la experiencia de centro de datos de conmutación por error Es este enlace correctamente clasificado para hacer frente a micro - Obtener actualizaciones de baja latencia de la capa de distribución de datos de mercado Están viendo cualquier retraso mayor de X milisegundos Ser capaz de responder a estas preguntas de forma sencilla y eficaz ahorra tiempo y dinero en el funcionamiento de la red comercial. BQM es una herramienta esencial para obtener visibilidad en los mercados de datos y entornos comerciales. Proporciona mediciones de latencia de extremo a extremo granular en infraestructuras complejas que experimentan movimientos de datos de alto volumen. La detección eficaz de microburbujas en niveles de sub-milisegundos y la recepción de análisis de expertos sobre un evento en particular es invaluable para los arquitectos de la planta comercial. Las recomendaciones de aprovisionamiento de ancho de banda inteligente, como el dimensionamiento y el análisis de análisis, proporcionan mayor agilidad para responder a condiciones volátiles del mercado. A medida que la explosión del comercio algorítmico y el aumento de las tasas de mensajes continúan, BQM, combinado con su herramienta QoS, proporciona la capacidad de implementar políticas QoS que pueden proteger aplicaciones comerciales críticas. Solución de supervisión de latencia de Cisco Financial Services Cisco y Trading Metrics han colaborado en soluciones de monitoreo de latencia para el flujo de órdenes FIX y el monitoreo de datos de mercado. La tecnología AON de Cisco es la base para una nueva clase de productos y soluciones integradas en red que ayudan a combinar redes inteligentes con infraestructura de aplicaciones basadas en arquitecturas orientadas al servicio o tradicionales. Trading Metrics es un proveedor líder de software analítico para la infraestructura de red y fines de monitoreo de latencia de aplicaciones (tradingmetrics /). La Solución de Monitoreo de Latencia de Servicios Financieros Cisco AON (FSMS) correlacionó dos tipos de eventos en el punto de observación: Los eventos de red correlacionados directamente con el manejo de mensajes de aplicación coincidentes. El análisis en tiempo real de estos flujos de datos correlacionados permite una identificación precisa de los cuellos de botella en toda la infraestructura mientras se está ejecutando un comercio o se están distribuyendo datos de mercado. Mediante el monitoreo y la medición de la latencia a principios del ciclo, las compañías financieras pueden tomar mejores decisiones sobre qué servicio de red y qué intermediario, mercado o contraparte seleccionar para encaminamiento de órdenes comerciales. Asimismo, este conocimiento permite un acceso más racional a datos actualizados del mercado (cotizaciones bursátiles, noticias económicas, etc.), que es una base importante para iniciar, retirarse o buscar oportunidades de mercado. Los componentes de la solución son: Hardware AON en tres factores de forma: Módulo de red AON para routers Cisco 2600/2800/3700/3800 AON Blade para Cisco Catalyst 6500 serie AON 8340 Appliance Trading Metrics El software MampA 2.0, que proporciona el monitoreo y alerta , Muestra gráficos de latencia en un panel de control y emite alertas cuando se producen desaceleraciones (tradingmetrics / TMbrochure. pdf). Cisco IP SLA es una herramienta de gestión de red integrada en Cisco IOS que permite a los enrutadores y conmutadores generar flujos de tráfico sintéticos que pueden medirse para la latencia, la fluctuación de fase, la pérdida de paquetes y otros criterios (cisco / Go / ipsla). Dos conceptos clave son la fuente del tráfico generado y el objetivo. Ambos ejecutan un quotresponder IP SLA, que tiene la responsabilidad de registrar la hora del tráfico de control antes de que sea obtenido y devuelto por el destino (para una medición de ida y vuelta). Varios tipos de tráfico se pueden obtener dentro de SLA IP y están dirigidos a métricas diferentes y los servicios de destino diferentes y aplicaciones. La operación de fluctuación UDP se usa para medir retardo de ida y vuelta y reportar variaciones. Dado que el tráfico está marcado en el tiempo en los dispositivos de envío y destino utilizando la capacidad de respuesta, el retardo de ida y vuelta se caracteriza como el delta entre las dos marcas de tiempo. Se ha introducido una nueva característica en IOS 12.3 (14) T, IP SLA Sub Millisecond Reporting, que permite que las marcas de tiempo se muestren con una resolución en microsegundos, proporcionando así un nivel de granularidad no disponible anteriormente. Esta nueva característica ahora ha hecho IP SLA relevante a las redes del campus donde la latencia de la red está típicamente en el rango de 300-800 microsegundos y la capacidad de detectar tendencias y picos (tendencias breves) basadas en microsecond granularidad contadores es un requisito para los clientes dedicados a tiempo - los entornos de comercio electrónico sensibles. Como resultado, el SLA IP ahora está siendo considerado por un número significativo de organizaciones financieras, ya que todas se enfrentan con requisitos para: Reportar la latencia de base a sus usuarios. Latencia de línea de base de tendencia en el tiempo Responder rápidamente a los estallidos de tráfico que causan cambios en la latencia reportada Sub - Milisegundo es necesario para estos clientes, ya que muchos campus y backbones están entregando actualmente en un segundo de latencia a través de varios saltos de conmutación. Los entornos de comercio electrónico han trabajado generalmente para eliminar o minimizar todas las áreas de latencia del dispositivo y de la red para ofrecer un cumplimiento rápido de pedidos al negocio. El hecho de informar que los tiempos de respuesta de la red son exactamente iguales a un milisegundo ya no es suficiente que la granularidad de las mediciones de latencia comunicadas a través de un segmento de red o columna vertebral tenga que estar más cerca de 300-800 microsegundos con un grado de resolución de 100 igrave segundos. IP SLA ha añadido recientemente soporte para los flujos de prueba de multidifusión IP, que pueden medir la latencia de los datos de mercado. En la Figura 11 se muestra una topología de red típica con los enrutadores, fuentes y respondedores de sombra IP SLA. Figura 11 Servicios de computación de despliegue IP SLA Los servicios de computación cubren una amplia gama de tecnologías con el objetivo de eliminar la memoria y los cuellos de botella de la CPU creados por el procesamiento de paquetes de red. Las aplicaciones comerciales consumen grandes volúmenes de datos de mercado y los servidores tienen que dedicar recursos al procesamiento del tráfico de red en lugar del procesamiento de aplicaciones. Procesamiento de transporte A altas velocidades, el procesamiento de paquetes de red puede consumir una cantidad significativa de ciclos de CPU y memoria del servidor. Una regla establecida establece que 1 Gbps de ancho de banda de red requiere 1 GHz de capacidad de procesador (fuente de Intel sobre la aceleración de E / S intel / technology / ioacceleration / 306517.pdf). Copia de búfer intermedia En una implementación de pila de red convencional, la CPU debe copiar los datos entre los búferes de red y los búferes de la aplicación. Esta sobrecarga se agrava por el hecho de que las velocidades de memoria no han seguido los aumentos en las velocidades de la CPU. Por ejemplo, procesadores como el Intel Xeon se acercan a 4 GHz, mientras que los chips de RAM flotan alrededor de 400MHz (para la memoria DDR 3200) (fuente Intel intel / technology / ioacceleration / 306517.pdf). Cambio de contextoCada ​​vez que un paquete individual necesita ser procesado, la CPU realiza un cambio de contexto del contexto de la aplicación al contexto de tráfico de la red. Esta sobrecarga podría reducirse si el conmutador se produjera sólo cuando se completa el búfer de la aplicación completa. Figura 12 Fuentes de gastos indirectos en servidores de centros de datos Motor de descarga TCP (TOE) Descarga los ciclos del procesador de transporte en la NIC. Mueve copias del búfer de la pila del protocolo TCP / IP de la memoria del sistema a la memoria NIC. Acceso remoto a memoria directa (RDMA) Permite a un adaptador de red transferir datos directamente de la aplicación a la aplicación sin implicar el sistema operativo. Elimina copias intermedias y de buffer de aplicaciones (consumo de ancho de banda de memoria). Kernel bypass Acceso directo al nivel de usuario al hardware. Reduce drásticamente los cambios de contexto de aplicación. Figura 13 RDMA y Kernel Bypass InfiniBand es un enlace de comunicación serie bidireccional punto a punto (tejido conmutado) que implementa RDMA, entre otras características. Cisco offers an InfiniBand switch, the Server Fabric Switch (SFS): cisco/application/pdf/en/us/guest/netsol/ns500/c643/cdccont0900aecd804c35cb. pdf. Figure 14 Typical SFS Deployment Trading applications benefit from the reduction in latency and latency variability, as proved by a test performed with the Cisco SFS and Wombat Feed Handlers by Stac Research: Application Virtualization Service De-coupling the application from the underlying OS and server hardware enables them to run as network services. One application can be run in parallel on multiple servers, or multiple applications can be run on the same server, as the best resource allocation dictates. This decoupling enables better load balancing and disaster recovery for business continuance strategies. The process of re-allocating computing resources to an application is dynamic. Using an application virtualization system like Data Synapses GridServer, applications can migrate, using pre-configured policies, to under-utilized servers in a supply-matches-demand process (networkworld/supp/2005/ndc1/022105virtual. htmlpage2 ). There are many business advantages for financial firms who adopt application virtualization: Faster time to market for new products and services Faster integration of firms following merger and acquisition activity Increased application availability Better workload distribution, which creates more quothead roomquot for processing spikes in trading volume Operational efficiency and control Reduction in IT complexity Currently, application virtualization is not used in the trading front-office. One use-case is risk modeling, like Monte Carlo simulations. As the technology evolves, it is conceivable that some the trading platforms will adopt it. Data Virtualization Service To effectively share resources across distributed enterprise applications, firms must be able to leverage data across multiple sources in real-time while ensuring data integrity. With solutions from data virtualization software vendors such as Gemstone or Tangosol (now Oracle), financial firms can access heterogeneous sources of data as a single system image that enables connectivity between business processes and unrestrained application access to distributed caching. The net result is that all users have instant access to these data resources across a distributed network (gridtoday/03/0210/101061.html ). This is called a data grid and is the first step in the process of creating what Gartner calls Extreme Transaction Processing (XTP) (gartner/DisplayDocumentrefgsearchampid500947 ). Technologies such as data and applications virtualization enable financial firms to perform real-time complex analytics, event-driven applications, and dynamic resource allocation. One example of data virtualization in action is a global order book application. An order book is the repository of active orders that is published by the exchange or other market makers. A global order book aggregates orders from around the world from markets that operate independently. The biggest challenge for the application is scalability over WAN connectivity because it has to maintain state. Todays data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limitsthey have been developed without the WAN in mind. Figure 15 GemStone GemFire Distributed Caching Before data virtualization, applications used database clustering for failover and scalability. This solution is limited by the performance of the underlying database. Failover is slower because the data is committed to disc. With data grids, the data which is part of the active state is cached in memory, which reduces drastically the failover time. Scaling the data grid means just adding more distributed resources, providing a more deterministic performance compared to a database cluster. Multicast Service Market data delivery is a perfect example of an application that needs to deliver the same data stream to hundreds and potentially thousands of end users. Market data services have been implemented with TCP or UDP broadcast as the network layer, but those implementations have limited scalability. Using TCP requires a separate socket and sliding window on the server for each recipient. UDP broadcast requires a separate copy of the stream for each destination subnet. Both of these methods exhaust the resources of the servers and the network. The server side must transmit and service each of the streams individually, which requires larger and larger server farms. On the network side, the required bandwidth for the application increases in a linear fashion. For example, to send a 1 Mbps stream to 1000recipients using TCP requires 1 Gbps of bandwidth. IP multicast is the only way to scale market data delivery. To deliver a 1 Mbps stream to 1000 recipients, IP multicast would require 1 Mbps. The stream can be delivered by as few as two serversone primary and one backup for redundancy. There are two main phases of market data delivery to the end user. In the first phase, the data stream must be brought from the exchange into the brokerages network. Typically the feeds are terminated in a data center on the customer premise. The feeds are then processed by a feed handler, which may normalize the data stream into a common format and then republish into the application messaging servers in the data center. The second phase involves injecting the data stream into the application messaging bus which feeds the core infrastructure of the trading applications. The large brokerage houses have thousands of applications that use the market data streams for various purposes, such as live trades, long term trending, arbitrage, etc. Many of these applications listen to the feeds and then republish their own analytical and derivative information. For example, a brokerage may compare the prices of CSCO to the option prices of CSCO on another exchange and then publish ratings which a different application may monitor to determine how much they are out of synchronization. Figure 16 Market Data Distribution Players The delivery of these data streams is typically over a reliable multicast transport protocol, traditionally Tibco Rendezvous. Tibco RV operates in a publish and subscribe environment. Each financial instrument is given a subject name, such as CSCO. last. Each application server can request the individual instruments of interest by their subject name and receive just a that subset of the information. This is called subject-based forwarding or filtering. Subject-based filtering is patented by Tibco. A distinction should be made between the first and second phases of market data delivery. The delivery of market data from the exchange to the brokerage is mostly a one-to-many application. The only exception to the unidirectional nature of market data may be retransmission requests, which are usually sent using unicast. The trading applications, however, are definitely many-to-many applications and may interact with the exchanges to place orders. Figure 17 Market Data Architecture Design Issues Number of Groups/Channels to Use Many application developers consider using thousand of multicast groups to give them the ability to divide up products or instruments into small buckets. Normally these applications send many small messages as part of their information bus. Usually several messages are sent in each packet that are received by many users. Sending fewer messages in each packet increases the overhead necessary for each message. In the extreme case, sending only one message in each packet quickly reaches the point of diminishing returnsthere is more overhead sent than actual data. Application developers must find a reasonable compromise between the number of groups and breaking up their products into logical buckets. Consider, for example, the Nasdaq Quotation Dissemination Service (NQDS). The instruments are broken up alphabetically: This approach allows for straight forward network/application management, but does not necessarily allow for optimized bandwidth utilization for most users. A user of NQDS that is interested in technology stocks, and would like to subscribe to just CSCO and INTL, would have to pull down all the data for the first two groups of NQDS. Understanding the way users pull down the data and then organize it into appropriate logical groups optimizes the bandwidth for each user. In many market data applications, optimizing the data organization would be of limited value. Typically customers bring in all data into a few machines and filter the instruments. Using more groups is just more overhead for the stack and does not help the customers conserve bandwidth. Another approach might be to keep the groups down to a minimum level and use UDP port numbers to further differentiate if necessary. The other extreme would be to use just one multicast group for the entire application and then have the end user filter the data. In some situations this may be sufficient. Intermittent Sources A common issue with market data applications are servers that send data to a multicast group and then go silent for more than 3.5 minutes. These intermittent sources may cause trashing of state on the network and can introduce packet loss during the window of time when soft state and then hardware shorts are being created. PIM-Bidir or PIM-SSM The first and best solution for intermittent sources is to use PIM-Bidir for many-to-many applications and PIM-SSM for one-to-many applications. Both of these optimizations of the PIM protocol do not have any data-driven events in creating forwarding state. That means that as long as the receivers are subscribed to the streams, the network has the forwarding state created in the hardware switching path. Intermittent sources are not an issue with PIM-Bidir and PIM-SSM. Null Packets In PIM-SM environments a common method to make sure forwarding state is created is to send a burst of null packets to the multicast group before the actual data stream. The application must efficiently ignore these null data packets to ensure it does not affect performance. The sources must only send the burst of packets if they have been silent for more than 3 minutes. A good practice is to send the burst if the source is silent for more than a minute. Many financials send out an initial burst of traffic in the morning and then all well-behaved sources do not have problems. Periodic Keepalives or Heartbeats An alternative approach for PIM-SM environments is for sources to send periodic heartbeat messages to the multicast groups. This is a similar approach to the null packets, but the packets can be sent on a regular timer so that the forwarding state never expires. S, G Expiry Timer Finally, Cisco has made a modification to the operation of the S, G expiry timer in IOS. There is now a CLI knob to allow the state for a S, G to stay alive for hours without any traffic being sent. The (S, G) expiry timer is configurable. This approach should be considered a workaround until PIM-Bidir or PIM-SSM is deployed or the application is fixed. RTCP Feedback A common issue with real time voice and video applications that use RTP is the use of RTCP feedback traffic. Unnecessary use of the feedback option can create excessive multicast state in the network. If the RTCP traffic is not required by the application it should be avoided. Fast Producers and Slow Consumers Today many servers providing market data are attached at Gigabit speeds, while the receivers are attached at different speeds, usually 100Mbps. This creates the potential for receivers to drop packets and request re-transmissions, which creates more traffic that the slowest consumers cannot handle, continuing the vicious circle. The solution needs to be some type of access control in the application that limits the amount of data that one host can request. QoS and other network functions can mitigate the problem, but ultimately the subscriptions need to be managed in the application. Tibco Heartbeats TibcoRV has had the ability to use IP multicast for the heartbeat between the TICs for many years. However, there are some brokerage houses that are still using very old versions of TibcoRV that use UDP broadcast support for the resiliency. This limitation is often cited as a reason to maintain a Layer 2 infrastructure between TICs located in different data centers. These older versions of TibcoRV should be phased out in favor of the IP multicast supported versions. Multicast Forwarding Options PIM Sparse Mode The standard IP multicast forwarding protocol used today for market data delivery is PIM Sparse Mode. It is supported on all Cisco routers and switches and is well understood. PIM-SM can be used in all the network components from the exchange, FSP, and brokerage. There are, however, some long-standing issues and unnecessary complexity associated with a PIM-SM deployment that could be avoided by using PIM-Bidir and PIM-SSM. These are covered in the next sections. The main components of the PIM-SM implementation are: PIM Sparse Mode v2 Shared Tree (spt-threshold infinity) A design option in the brokerage or in the exchange.