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社交/复制交易的好处

基于 Amazon DynamoDB 流对 Amazon DynamoDB 表进行跨区复制实践

目前在中国境内区域(北京区域和宁夏区域),Amazon DynamoDB 暂不支持全局表。因此无法通过较便捷的方法实现 DynamoDB 表的跨区复制。另一方面,在许多应用场景以及客户具体实践中,对数据跨区复制的需求是旺盛和迫切的。最直观的一个好处是,跨区复制可以有效提高数据的高可用性,使得当某一区域隔离或者降级时,可以及时快速切换至备份区域,确保系统平稳运行,把干扰降至最低。因此至少在全局表功能推出以前,本文探索的复制技术可以在某种程度上弥补缺失。

Amazon DynamoDB 流(以下简称)是Amazon DynamoDB 表(以下简称)项目变更信息的有序记录。一条流记录则包含表的单个项目的数据变更信息。流是表的附加特性,可以开启和关闭。开启后,流会按序捕获表数据项的每一次变更。变更信息会储存在日志中最多二十四小时。对于每一次变更,都可以近乎实时地知晓变更前后的新旧数据内容。流有以下两个基本特性:

  • 每条流记录在流中出现且仅出现一次;
  • 对表项目的每一次变更,其对应的流记录出现的顺序与实际变更顺序一致。
  • 在社交场景下,一个好友发布朋友圈后,他的其他好友即时得到该发布对通知。
  • 表的跨区复制:应用一在甲区域更改某表,应用二在乙区域读取这些更改并写入另一个表。如此,即构建了一个跨区域表复制的机制。本文会就此在中国区域进行探索实践。

目前(2019年10月)Amazon DynamoDB 在中国区尚不支持全局表。故本文探索的跨区域表复制实践,可以在一定程度上,弥补不足。

本文主要使用 Java 进行跨区域复制的开发,用 Go 进行测试开发进行技术实践。但是其他语言和平台也可以搭建同样的实践,达到同样的效果。

复制机制总览

表和流有不同的终端节点,所以一个典型的复制场景大体上是这样的:

  1. 产生数据的应用连接源表的节点,进行更改;
  2. 复制器连接源表的流节点读取更改信息;
  3. 复制器同时连接目的表的节点,进行更改。

  • 左图是复制应用与源表在同一区域的情况
  • 中图是复制应用与目标表在同一区域的情况
  • 右图是复制应用在云下的情况
    社交/复制交易的好处
  • 键值:仅传输更改表项的键值信息
  • 新印象:传输更改表项的键值和更改后的信息
  • 旧印象:传输更改表项的键值和更改前的信息
  • 新旧印象:传输更改表项的键值和更改前后的信息

流由流记录构成。一条流记录包含该流所属表的一个数据项的更改。按组来组织流记录,又称为分区。分区类似于容器,包含多条流记录以及读取和遍历这些记录的必要信息。分区中的流记录会在二十四小时后删除。

流结构不是简单的线性结构。分区会按需被自动创建、拆分和删除。一个分区有可能有一个或者数个子分区,形成父子结构。访问时,必须按先父后子的顺序来处理流,以保证其正确性。在此,推荐使用 DynamoDB 流 Kinesis 适配器(以下简称流适配器)来简化流处理的复杂性。该适配器还可以正确处理新的或者过期的分区。本文不讨论如何使用更初级的流函数接口来处理流。

流函数接口的设计与 Kinesis 的函数接口很相似,例如下述四个关键函数: ListStreams, DescribeStream, GetShards 和 GetShardIterator。因此,在使用了流适配器后, Kinesis 客户端(以下简称流客户端)就可以匹配及处理流信息。该客户端就顺理成章的可以用来进一步简化流处理操作,如下图所示。

本节基于 Java 语言和 Dagger 依赖注入机制,罗列相关源代码片段,构建一个跨区域 DynamoDB 表复制的应用程序。请注意,现阶段只支持单表的复制,未来可以拓展至多表的复制,其实现核心与机制是类似的。此外,囿于篇幅,以下仅罗列关键代码片段,省略了譬如异常处理、日志记录等代码片段。具体来说,主要依赖关系如下:

社交/复制交易的好处
组件 版本
Java 8
Dagger 2.x
Amazon 社交/复制交易的好处 Kinesis Client Library For Java 1.11.x
DynamoDB Streams Adapter For Java 1.5.x
DynamoDBLocal 1.11.x

首先注册 AWS 账号,拿到相应用户的访问密钥。然后构建密钥供应器 AWSCredentialsProvider

关于数据模型,由于DynamoDB表是无结构的存储,为了简化测试,假定该表只有一个字符串类型的主键 id 。用户可以根据实际表结构及主键信息,对代码做相应修改。事实上,这个表可以存储任意数据。

本文构造的复制器基于 Kinesis 流复制工作器进行复制,即具体的复制工作,是有该工作器完成的。具体实现类是:

amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.Worker

  1. 目的 DynamoDB 客户端
  2. 目的 CloudWatch 客户端
  3. 流记录处理器
  4. Kinesis 客户端配置信息
  5. DynamoDB 流适配器客户端

以下创建流记录处理器。这里对于 DynamoDB 流的处理方法和对于 Kinesis 流的处理方法是一样的。当修改和删除信息事件发生时,调用目的表客户端对目的表进行相应修改,以达到复制的目的。注意这里只列出关键功能代码。

中国的数字渠道如何改变消费者的消费方式

尽管疫情推动了数字消费行为加速发展,但在此之前中国消费者在数字技术的接纳程度方面就已领先于全球消费者。早在新冠肺炎疫情爆发前,中国在数字化发展和应用方面就已超越世界其他国家和地区。2020年,中国大约四分之一的零售销售是在线上完成。预计其中约48%的消费人群未来还将增加其体验支出,这一比率远高于全球平均水平。对于数字技术的这种信任也扩展到购买奢侈品方面,24%的中国消费者愿意主要通过在线零售商购买奢侈品。企业同样没有忽视数字化转型。安永资本信心晴雨表(Capital Confidence Barometer)²调查发现,50%接受调查的中国高管认同,其企业增加了对于数字化转型领域的战略关注和投资。

如何在二元期权平台上通过复制交易赚钱

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社交/复制交易的好处

所谓的 复制交易 是指投资者在外汇的买卖过程中, 可以根据社区内其他投资者的真实收益率来进行复制交易, 复制之后可以做到复制对象真实资金账户在买卖的同时自己的资金账户也无延迟地进行跟单操作。

自20世纪90年代起,在线交易开始在个人投资者中流行开来,至今已有几十年的发展历史,随着科技的发展,这种交易模式也在不断地革新,这其中最大的变化莫过于投资者和市场之间的互动方式。

研究表明:外汇交易从决定执行到交易终止大致在0.1秒内完成,人类的天性以及情绪、加之专业知识的缺乏都会导致交易者犯错。

正是由于上述原因,有越来越多的金融机构正在使用自动化交易取代人的参与。 人工智能(AI)是一种在金融领域变得越来越重要的科学。 理论上,AI可以消除人为错误决定。目前来看,AI并不能完全用于外汇交易,因为AI对一些影响市场走势的因素无法判断,如地震、干旱、战争、政治动荡以及国家政变等。因此,在AI更加完善前,人类将主要依赖他们的分析技能交易市场—至少一段时间内是如此。

外汇经纪商已经认识到,潜在的交易者有交易愿望,但是他们往往缺乏交易经验和交易信心,正是由于这个原因,他们已经开发了智能交易( Expert Advisors ),简称EA,他们的本质是基于自动化交易算法,允许交易者对其交易策略的参数进行编码。这些非常复杂但易于使用的工具可帮助交易者改进其交易策略,并获得比市场更大的潜在优势。

它对于刚开始理解编码参数、建仓、平仓策略以及其他各种技术术语的投资者而言比较有难度。 这就是为什么复制交易(Copy Trading)程序变得非常受欢迎, 因为复制交易为经验不足的交易者提供跟随合适交易者交易的机会。

复制交易平台受欢迎的另一个原因是它有利于双方。 策略经理(交易高手)将其交易策略公开,跟单者复制这些策略(赚取成功交易),策略经理则可以得到跟单者的佣金。

复制交易的优势

从一个投资者的角度来看,复制交易有诸多好处。 最为明显的好处估计就是复制交易较低的门槛, 投资者无需过多的专业知识,也不用花费大量的时间来学习研究交易策略,只需跟着社区内的那些成功的交易高手进行交易即可。 这也是复制交易的魅力所在,这种简单易懂的操作方式吸引着很多的投资者。

复制交易和那种传统基金投资模式一样,投资者将资金转交给交易高手,然后期望这些交易高手通过交易给自己带来高额利润。 不同于基金的是,投资者可以在复制交易的过程中实施监控自己的资金动向,如果投资者对某一个交易高手的交易策略不满意或者怀疑他们所承受的风险能力,完全可以随时终止复制交易。

因此,复制交易有着较高的透明度, 投资者可以通过那些成功的交易高手学习交易技术,也可以将学到技术应用到自己的交易中去。投资者在进行复制交易时,选择一个合适的复制对象,或者交易高手尤为重要,选择不慎的话极有可能损失资金,因此,投资者在复制交易的过程中实际上也加速了对交易技术的学习。

应该复制谁?

选择一个合适的复制对象较为困难, 但是提供复制交易的社交网站将这一切变得易于操作。例如投资者通过一些专注于社交交易的网站,投资者可以在排名列表中选出最受关注或者最为成功的交易高手。

每家平台所给出排名标准不尽相同,有一些看中近期收益率,还有一些看中风险的控制等因素。 投资者可以根据自己的实际情况做出选择。