本文作者為廣發(fā)證券首席架構師梁啟鴻恕酸，他講結合自己的經(jīng)歷，分享他在在傳統(tǒng)券商環(huán)境引入與推動容器化技術的思考歷程胯陋，嘗試陳述為什么云計算對證券業(yè)甚至整個金融業(yè)重要，而容器化技術的出現(xiàn)又帶來何種契機袱箱。整個文章比較長遏乔，聊聊架構將拆分為多篇分時發(fā)送，如果你對這個話題感興趣发笔，請根據(jù)文末指引掃碼入群交流盟萨。
廣發(fā)證券是一家本土的券商公司，于2014年Docker等容器技術尚未盛行之時開始投入容器化技術的研究了讨，并于2015年開始大規(guī)模投入應用 - 成交量六百億（2015年）規(guī)模的金融電商平臺捻激、消息推送日均數(shù)千萬條級別的社會化投顧問答平臺以及日均流經(jīng)交易量峰值近五十億的交易總線均被容器化；投入生產(chǎn)的容器化云服務包括行情前计、資訊胞谭、消息推送、自選股男杈、統(tǒng)一認證丈屹、實時事件處理等等。
2016年并開始基于Docker、Kubernetes旺垒、Rancher等技術研發(fā)運維機器人投顧（已投產(chǎn)）、極速交易系統(tǒng)先蒋、社會化CRM，構建容器化的混合云解決方案眯搭〕氩洌可能是為數(shù)不多把容器化技術大規(guī)模用到“真金白銀”的金融業(yè)務中的案例叨襟。容器化技術幫助一家傳統(tǒng)券商在云計算領域“彎道超車”。
在此分享本人在這兩年里的在傳統(tǒng)券商環(huán)境引入與推動容器化技術的思考歷程梳玫，嘗試陳述為什么云計算對證券業(yè)甚至整個金融業(yè)重要右犹、而容器化技術的出現(xiàn)又帶來何種契機提澎。
歷史學家黃仁宇在其被認為是“大歷史觀”典范之作的《萬歷十五年》序言中提到兩個觀點，一是對一件歷史事件的評價盼忌，要把時間坐標推到三四百年的范圍，才能看清楚該事件的來龍去脈绊率；另一是“可以數(shù)目字上管理”是區(qū)分社會現(xiàn)代化與非現(xiàn)代化的分水嶺。
借這個角度看跨嘉，我們現(xiàn)在的技術發(fā)展，是物理世界不可逆轉的日益數(shù)字化虛擬化的過程 – 一切都為了更高效更“數(shù)目字可管理”吃嘿，數(shù)字化進程也許可以追溯到電子計算機出現(xiàn)前并因技術革命而以指數(shù)級別加速推進祠乃，而云計算的出現(xiàn)，是這一進程里的關鍵事件之一兑燥，對于未來的IT系統(tǒng)技術與架構有著深遠的影響亮瓷。
在此之前，我們以物理世界的硬件（服務器與網(wǎng)絡設備）承載著一個虛擬世界贪嫂，這個物理載體很大程度上依然靠人肉運維（最多加上一些半自動化的工具寺庄，然而稱不上“智能”）；在此之后，物理載體本身被數(shù)字化 – 虛擬機（Virtual Machine）斗塘、容器（Container）赢织、軟件定義網(wǎng)絡（SDN），物理設施固然還在馍盟，但是它上面的軟件棧（stack）卻越來越關鍵于置。
數(shù)字世界像一個黑洞，它把一切線下的贞岭、非數(shù)字化的東西都席卷進來八毯。連基礎設施（infrastructure）都數(shù)字化的IT系統(tǒng) – 所謂Infrastructure As Code（基礎設施即代碼、可編程基礎設施）瞄桨，一旦結合大數(shù)據(jù)话速、機器學習，智能化芯侥、自動化的運維逐漸成為可能泊交；一個因應突發(fā)事件而彈性自伸縮、自愈柱查、自適應的軟件系統(tǒng)廓俭，“自己運維自己”的“無人值守”運維，相信到今天對于一部分IT人而言唉工，并不是科幻電影研乒。
開場白引用黃仁宇先生，乃因為個人深受其“大歷史觀”（macro history）之影響淋硝，傾向于認同事物在“歷史上長期的合理性”雹熬，這對于金融業(yè)這個受高度監(jiān)管的行業(yè)有特別寓意。 目前金融業(yè)大部分機構谣膳，未能積極擁抱與利用云技術橄唬，原因之一恐怕是因為監(jiān)管方面就“信息安全”尚有顧慮，原因之二是金融業(yè)相對傳統(tǒng)之IT参歹，對云計算本身缺乏深刻認識。云計算是數(shù)字化進程里一個必然環(huán)節(jié)隆判，被本身即已高度數(shù)字化的金融業(yè)以合理合規(guī)的方式采用是早晚的事情犬庇，“歷史潮流”是無法阻擋的。
而我們作為高性能交易系統(tǒng)侨嘀、互聯(lián)網(wǎng)金融平臺之研發(fā)者臭挽，對于云計算、尤其是容器化技術咬腕，有著特別的觸覺欢峰。自從2013年Docker這種容器技術出現(xiàn)后，我們仿佛嗅到了些什么。在經(jīng)過兩年的研究與投產(chǎn)應用后纽帖，我們反省采用云技術的動機宠漩，總結得益好處、落實手段懊直、技術關鍵扒吁，以饗同好。
我們研究和應用云技術的動機室囊，來源于對“黑天鵝”事件的應對雕崩。“黑天鵝”這一概念融撞，是在美國學者盼铁、風險分析師、前量化交易員尝偎、前對沖基金經(jīng)理塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）的《黑天鵝》（The Black Swan – The impact of the highly improbable）一書發(fā)表后在全球被得以高度認知饶火。在發(fā)現(xiàn)澳大利亞之前，17世紀之前的歐洲人認為天鵝都是白色的冬念。但隨著第一只黑天鵝的出現(xiàn)趁窃，這個不可動搖的信念崩潰了。黑天鵝的存在寓意著不可預測的重大稀有事件急前，它在意料之外并且后果非常嚴重醒陆。
一個黑天鵝事件，具有這三個特點：（1）稀缺裆针、通常史無前例（rarity）刨摩，（2）影響很極端（extreme impact），（3）雖然它具有意外性世吨，但人的本性促使我們在事后為它的發(fā)生找到理由 – “事后諸葛亮”澡刹，并且或多或少認為它是可解釋和可預測的（introspective）。IT系統(tǒng)耘婚、尤其是資本市場里的交易系統(tǒng)罢浇，所發(fā)生的各種重大問題，其實是很符合黑天鵝事件的特點的沐祷。
塔勒布用“感恩節(jié)的火雞”很形象的解釋了黑天鵝的概念 – 直到被宰掉成為感恩節(jié)火雞晚餐前的每一天嚷闭，火雞都應該是活的很不錯的，它的一生里沒有任何過去的經(jīng)驗供它預測到自己未來的結果赖临，而后果是致命的胞锰。
一套復雜的IT系統(tǒng)，很有可能就是那只火雞兢榨，例如就個人近年所遭遇的類似事件最典型的兩次嗅榕，一是與某機構對接的技術接口顺饮，據(jù)稱已經(jīng)存在并穩(wěn)定使用近10年 – 雖然技術古老但是從未出現(xiàn)問題，然而在過去兩年持續(xù)創(chuàng)新高的交易量壓力之下凌那，問題終究以最無法想象到的方式出現(xiàn)并形成系統(tǒng)性風險（因為對接者不僅一兩家）兼雄；另一，則是老舊的系統(tǒng)因對市場可交易股票數(shù)目作了假設（而從未被發(fā)現(xiàn)）案怯，某天新股上市數(shù)量超過一定值而導致部分交易功能無法正常進行君旦。
這兩個例子都符合黑天鵝特征，一是“史無前例” （如果以前發(fā)生過嘲碱，問題早就被處理了）金砍，二是可以“事后諸葛亮”（所有IT系統(tǒng)問題，最后不都可以歸結為“一個愚蠢的bug” 麦锯？因為開發(fā)時需求不清楚恕稠、因為開發(fā)者粗心、因為技術系統(tǒng)所處的生態(tài)環(huán)境已經(jīng)發(fā)生變化導致原假設無效…）扶欣，三是“后果嚴重”（如果技術系統(tǒng)本身是一個廣被采購的第三方的商業(yè)軟件鹅巍，則整個行業(yè)都有受災可能；如果是自研發(fā)的技術料祠，則最起碼對交易投資者造成災難性損失）骆捧。
事實上，資本市場乃至金融業(yè)整體髓绽，可能都是黑天鵝最愛光顧的地方敛苇。甚至連普羅大眾都聽過的例子諸如：2010年5月6日的Flash Crash – 在三十分鐘內道瓊斯指數(shù)狂瀉近千點、1987年10月19日的Black Monday顺呕、國內著名的“烏龍指”事件導致的市場劇動… 不一而足枫攀。
導致黑天鵝降臨的原因，事后分析五花八門株茶，可能是量化交易導致的来涨、可能是市場流動性不足引起的、也可能是市場心理（例如恐慌拋售）觸發(fā)的… 無論何者启盛，IT系統(tǒng)幾乎都是最后被壓垮的那只駱駝蹦掐。正如塔勒布文章中提到，高盛在2007年8月的某天突然經(jīng)歷的為平常24倍的交易量僵闯，如果到了29倍笤闯，系統(tǒng)是否就已經(jīng)坍塌了？
事實上棍厂，在這個日益數(shù)字化的世界，本身就高度數(shù)字化的證券市場超陆，面臨的黑天鵝事件會越來越多牺弹，出于但不僅限于以下一些因素：
增長的交易規(guī)模浦马。
更高頻、更復雜的交易算法（《高頻交易員》一書里指出张漂，股票市場已經(jīng)變成機器人之間的戰(zhàn)爭）晶默。
更全球化更加波動 – 海內外政治經(jīng)濟情況引起的突發(fā)變化。
更快速更先進的技術 – 已經(jīng)出現(xiàn)數(shù)百納秒內完成交易處理的專門性硬件芯片航攒，快到人類根本無法響應磺陡。
據(jù)一篇科技論文（Financial black swans driven by ultrafast machine ecology） 的數(shù)據(jù)，人類國際象棋大師對棋盤上局勢危機的判斷大概需要650毫秒漠畜，而日常人類活動中通常的反應起碼是秒級的币他；但是在一個高頻交易的世界里，一筆交易可能在極速硬件的支持下只需要萬分之幾毫秒完成憔狞。人類蝴悉，已經(jīng)無法輕易掌控自己的交易算法在極速之下帶來的問題、更無法了解自己的算法和他人的算法在交易市場上相互作用的集合帶來的后果瘾敢、甚至無法預測突發(fā)性政治經(jīng)濟事件對自身算法拍冠、技術、系統(tǒng)會觸發(fā)何種反應簇抵。
數(shù)字世界庆杜，尤其是金融業(yè)的數(shù)字世界，正好是塔勒布筆下所謂的”極端斯坦“（Extremistan）碟摆，它完全不受物理世界的規(guī)律影響 – 一切極端皆有可能晃财。例如在物理世界常識告訴我們，一個數(shù)百斤的超級胖子的體重加到1000人里面比重依然是可以忽略不計的焦履；但在金融世界拓劝，一個比爾蓋茨級別的富豪的財產(chǎn)數(shù)字，富可敵國嘉裤。
金融IT郑临，正好生存在這么一個”極端斯坦“ – 這里復雜系統(tǒng)內部充滿難以察覺的相互依賴關系和非線性關系，這里概率分布屑宠、統(tǒng)計學的”預測“往往不再生效厢洞。塔勒布稱之為”第四象限“，我們典奉，作為證券交易的IT躺翻，剛好在這個象限里謀生。
（塔勒布《黑天鵝》第四象限圖）
上述這一切卫玖，和云計算有什么關系呢公你？ 我們覺得非常緊密，邏輯如下：
世界越來越數(shù)字化假瞬、更加“數(shù)目字可管理”- 一切效率更高陕靠。
本來就數(shù)字化的金融世界迂尝，日益是個“極端斯坦”，只能更快剪芥、更復雜垄开，面臨更多黑天鵝事件。
應對數(shù)字世界的黑天鵝税肪，只能用數(shù)字世界的手段（而不是“人肉”手工方法）溉躲，就像《黑客帝國》，你必須進入Matrix益兄，用其中的武器和手段锻梳，去解決里面的問題（并影響外面）。
云計算偏塞，不過是世界數(shù)字化進程里的一步 – 把承載數(shù)字世界的物理載體也進一步數(shù)字化唱蒸，但是它剛好是我們應對數(shù)字黑天鵝的基本工具 – 運算資源本身也是“數(shù)目字可管理”，并且正因為如此而可以是自動的和智能的灸叼。
即便到了今天神汹，相信很多企業(yè)、機構的機房里的運算資源古今，依然不是“數(shù)目字可管理” – 這本身真是一個諷刺屁魏。但直到云技術出現(xiàn)，才解決這個問題捉腥。結合云計算的技術氓拼，交易系統(tǒng)不再是“your grandmother‘s trading system”。
黑天鵝事件是不可預測的抵碟，但是并非不可應對桃漾。《黑天鵝》的作者塔勒布拟逮，在其另一本有巨大影響力的著作《反脆弱》（Anti-Fragile）里撬统，提到了如何在不確定中獲益。這本閃爍著智慧之光的著作敦迄，早已超越了金融而進入到政治恋追、經(jīng)濟、宗教罚屋、社會學的思考范疇苦囱，對IT系統(tǒng)技術架構的設計，同樣具有啟發(fā)意義脾猛。想想撕彤，一個經(jīng)常被黑天鵝事件光顧的交易系統(tǒng)，如果不僅沒有坍塌猛拴、還隨著每一次的考驗而技術上變的越來越周全和強壯喉刘，這對于任何開發(fā)工程師瞧柔、運維工程師來說，是不是一個夢想成真睦裳？
實際上，這個過程對于任何IT工程師而言都是非常熟悉的撼唾，因為我們中很多人每天的工作廉邑，可能就是在不斷的以各種應急手段緊急救援不堪重負的生產(chǎn)系統(tǒng)、或者在線彌補技術缺陷倒谷，在這過程中我們發(fā)現(xiàn)一個又一個在開發(fā)和測試時沒有發(fā)現(xiàn)的問題蛛蒙、一次又一次推翻自己在開發(fā)時的各種假設、不斷解決所遭遇到的此前完全沒有想象過的場景渤愁。如果項目牵祟、系統(tǒng)活下來了，顯然它變得更加健壯強韌抖格。
只不過诺苹，這一切是被動的、低效的雹拄、“人肉”的收奔，而且視系統(tǒng)架構和技術而定，變強韌有時是相對容易的滓玖、有時則是不可能的 – 正如一艘結構設計有嚴重缺陷的船坪哄，打更多的補丁也總會遇到更大的浪把它打沉。
如果基于《反脆弱》的三元論势篡，也許大部分IT系統(tǒng)大致上可以這么看：
脆弱類：絕大部分企業(yè)IT系統(tǒng)翩肌，依賴于大量技術假設與條件，不喜歡無序和不穩(wěn)定環(huán)境禁悠，暴露于負面“黑天鵝”中念祭。
強韌類：小部分大規(guī)模分布式系統(tǒng)（也許通常是互聯(lián)網(wǎng)應用），適應互聯(lián)網(wǎng)相對不可控的環(huán)境（如網(wǎng)絡延遲與穩(wěn)定性绷蹲、客戶端設備水平和瀏覽器版本棒卷、用戶量及并發(fā)請求變化），經(jīng)受過海量用戶與服務請求的磨練祝钢，相對健壯比规。
反脆弱類：能捕捉到正面“黑天鵝”- 系統(tǒng)不僅在沖擊中存活，并且變的更加強韌拦英，甚至在這過程中獲益蜒什。
這里所謂的“脆弱”，并不是指系統(tǒng)不可靠疤估、單薄灾常、技術不堪一擊霎冯，而是指這類系統(tǒng)厭惡變化、厭惡不穩(wěn)定不可控環(huán)境钞瀑、本身架設在基于各種穩(wěn)定性假設前提的精巧設計上沈撞，無法對抗突如其來的、此前無法循證的事件（黑天鵝）雕什，更無法從中自適應和壯大缠俺。就這個角度看，證券行業(yè)甚至整個金融業(yè)里贷岸，大部分的系統(tǒng)可能都是脆弱系統(tǒng)壹士。傳統(tǒng)IT系統(tǒng)有以下一些常見的技術特點，例如：
一切以關系型數(shù)據(jù)庫為中心（RDBMS-centric）偿警。
很多歷史遺留系統(tǒng)（legacy system）有數(shù)以百計的表躏救、數(shù)以千計的存儲過程。
業(yè)務邏輯高度依賴數(shù)據(jù)庫螟蒸。
中間層與數(shù)據(jù)層高度緊耦合盒使。
多層架構（multi-tiered architecture），層與層之間依賴于高度的約定假設（協(xié)議-protocol尿庐、接口- API忠怖、數(shù)據(jù)格式 – data format 等等），并且這些約定經(jīng)常來不及同步（例如某個團隊改變了維護的接口而沒有通知其他團隊抄瑟、或者數(shù)據(jù)庫的表結構改變了但是中間層的對象庫因為疏忽而沒有及時步調一致的重構）凡泣，有些約定甚至只存在于協(xié)作的開發(fā)者腦海中而沒有形成文檔（即便形成文檔也經(jīng)常因需求變化頻繁而無法及時更新）。
應用程序依賴于某些第三方的代碼庫皮假，而這些代碼庫很有可能依賴于某個版本的操作系統(tǒng)及補丁包鞋拟，并且這種依賴關系是傳遞的 – 例如某個第三方代碼庫依賴于另一個第三方代碼庫而該庫依賴于某個版本的操作系統(tǒng)…
系統(tǒng)設計，往往沒有考慮足夠的失敗場景（因此可能完全沒有容錯機制）惹资，沒有考慮例如不穩(wěn)定網(wǎng)絡延遲對業(yè)務邏輯的影響（例如大部分企業(yè)系統(tǒng)都假設了一個穩(wěn)定的LAN）贺纲。
組件、模塊褪测、代碼庫猴誊、操作系統(tǒng)、應用程序侮措、運維工具各版本之間具有各種線性懈叹、非線性依賴關系，形成一個巨大的復雜系統(tǒng)分扎。
然而澄成，以下這些變化是任何IT系統(tǒng)所不喜歡卻無法回避的，例如：
多層架構里，任何一個環(huán)節(jié)的約定獨立發(fā)生細微改變墨状，必定導致系統(tǒng)出錯（只是嚴重性大小的差別）卫漫，這幾乎無法很好的避免 – 研發(fā)團隊的素質不夠高、軟件工程的水平低肾砂、瞬息萬變的市場導致的頻繁更改等等列赎，總是客觀存在。
因為安全原因镐确，需要對操作系統(tǒng)進行打補丁或者升級粥谬，導致應用程序所依賴的代碼庫發(fā)生兼容性問題 – 在打補丁或升級后通過測試及時發(fā)現(xiàn)兼容問題已經(jīng)算是幸運的，最怕是在生產(chǎn)環(huán)境運行過程中才觸發(fā)非線性關系的模塊中的隱患辫塌。
跨系統(tǒng)（尤其是不同團隊、部門派哲、組織負責的系統(tǒng)）的調用協(xié)議與接口發(fā)生變化臼氨，是一個常態(tài)性的客觀事實。
互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境芭届、甚至企業(yè)內部的網(wǎng)絡環(huán)境储矩，并不是一成不變的，網(wǎng)絡拓撲出于安全褂乍、合規(guī)隔離持隧、性能優(yōu)化而變化，可能導致延遲逃片、吞吐等性能指標的變化屡拨，應用系統(tǒng)本來沒有出現(xiàn)的一些問題，有可能因為運行環(huán)境的變化而浮現(xiàn)褥实，而系統(tǒng)內部容錯機制往往沒有考慮到這些問題呀狼。
業(yè)務需求永遠在變，以數(shù)據(jù)庫為中心的系統(tǒng)损离，不可避免產(chǎn)生表結構（schema）調整哥艇，系統(tǒng)升級需要做數(shù)據(jù)遷移，而這總是有風險的（例如data integrity需要保證萬無一失）僻澎。
于是貌踏，傳統(tǒng)IT對于這些系統(tǒng)的運維，最佳實踐往往不得不這樣：
在使用壓力增大的情況下窟勃，最安全的升級手段是停機祖乳、換機器、加CPU拳恋、加內存凡资，直到硬件升級、垂直擴容（vertical scale、or scale-up）手段用光隙赁。
維護一個龐大的運維團隊垦藏，隨時救火。
試圖通過軟件工程的管理伞访，例如制定規(guī)章制度掂骏，讓協(xié)作人員、團隊之間在接口升級前走流程厚掷、互相通知弟灼，來避免隨意的系統(tǒng)變化導致的風險。
加大測試力度 – 通常很有可能是投入更多的人肉測試資源冒黑，以保證較高的測試覆蓋率和回歸測試（regression test）能力田绑。
強調“紀律”，以犧牲效率為代價抡爹，通過“流程”掩驱、“審核”設置重重關卡以達到“維穩(wěn)”效果。
重度隔離運維與研發(fā)冬竟，禁止研發(fā)人員觸碰生產(chǎn)環(huán)境欧穴，減少誤操作 – 例如隨意升級操作系統(tǒng)、對應用邏輯抱著僥幸心理打補丁等等泵殴。
不可否定涮帘，這些“套路”在以往的時代可能是最佳實踐，也體現(xiàn)了一個IT組織的管理水平笑诅。但是毫無疑問调缨，這樣研發(fā)、運維和管理的系統(tǒng)苟鸯，是一個典型的“脆弱系統(tǒng)”同蜻，它依賴于很多的技術、工具早处、環(huán)境湾蔓、流程、紀律砌梆、管理制度默责、組織結構，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題咸包，都可能導致輕重不一的各種問題桃序。最重要一點，這樣的系統(tǒng)烂瘫，厭惡變化媒熊、喜好穩(wěn)定奇适，無法在一個“只有變化才是唯一不變”（并且是變化越來越頻繁）的世界里強韌存活，更無所謂擁抱變化而生長芦鳍。
強韌類的技術系統(tǒng)嚷往，情況要好的多，起碼能“響應”變化（如后文所論述）柠衅。但是注意皮仁，在塔勒布的定義里，“強韌”并非“脆弱”的反面菲宴，“強韌系統(tǒng)”只是能相對健壯的對抗更大的壓力贷祈、更苛刻的環(huán)境，它并不能從變化喝峦、不確定中獲益势誊。“脆弱”的反面谣蠢，塔勒布在現(xiàn)有語言里找不到一個合適的詞語键科，所以他發(fā)明了一個新概念，“反脆弱”（Anti-Fragile）漩怎。問題是，接受“變化是一種常態(tài)”嗦嗡、擁抱變化并從中獲益的“反脆弱”的技術系統(tǒng)勋锤，能被構建出來嗎？
云計算的出現(xiàn)侥祭，有利于幫助IT構建強韌系統(tǒng)叁执，并且讓“反脆弱”系統(tǒng)成為可能。其最根本原因在于矮冬，云計算本身是機房物理設施數(shù)字化的過程谈宛，如上文所述，數(shù)字世界的黑天鵝 – 微秒胎署、納秒內發(fā)生的極端事件吆录，只能通過數(shù)字化手段才能高效解決。伴隨云計算出現(xiàn)的是DCOS（Data Center Operating System）琼牧、APM（Application Performance Monitoring）恢筝、Infrastructure As Code（基礎設施即代碼、可編程運維巨坊、可編程基礎設施…）撬槽、DevOps等等技術方案、技術產(chǎn)品趾撵、技術理念和方法論侄柔。這些都是構建強韌系統(tǒng)的有力武器，而在云計算時代之前，它們嚴格意義上不曾存在過暂题。
到此為止移剪，本文想立論的，是云計算相關技術的出現(xiàn)敢靡，對于金融類尤其是交易系統(tǒng)意義重大挂滓，技術架構必須調整以利用之，對于構建強韌的啸胧、甚至潛在有“反脆弱”能力的系統(tǒng)赶站，有極大幫助。云技術纺念、尤其是容器化技術出現(xiàn)后贝椿，金融軟件系統(tǒng)的研發(fā)與運維面貌將被極大的改變。
云計算也許是目前為止對于證券交易系統(tǒng)陷谱、甚至對于更廣義的金融技術系統(tǒng)而言最適合應對黑天鵝的技術手段烙博。監(jiān)管機構不應該見到“云”字就敏感的與“公有云”、信息安全烟逊、交易可監(jiān)管性等問題聯(lián)系起來渣窜；金融機構則需要與時俱進的學習掌握“云化”的技術手段、架構思維 – 至于系統(tǒng)是運行在公有云宪躯、私有云還是混合云乔宿，都已經(jīng)是另一個故事。
未完待續(xù)访雪。
梁啟鴻详瑞，哥倫比亞大學計算機科學系畢業(yè)，出道于紐約IBM T.J. Watson研究院臣缀，后投身華爾街坝橡，分別在紐約Morgan Stanley、Merrill Lynch和JP Morgan等投行參與交易系統(tǒng)研發(fā)精置。本世紀初加入IT界计寇，在Sun Microsystems大中華區(qū)專業(yè)服務部負責金融行業(yè)技術解決方案。此后創(chuàng)建游戲公司并擔任CTO職位5年脂倦。后作為雅虎Senior Principal Architect加入雅虎擔任北京研究院首席架構師角色饲常。
三年前開始厭倦了框架、純技術的研發(fā)狼讨，開始尋找互聯(lián)網(wǎng)前沿技術與線下世界贝淤、傳統(tǒng)行業(yè)的結合；目前回歸金融業(yè)負責前端技術政供、大數(shù)據(jù)播聪、云計算在互聯(lián)網(wǎng)金融朽基、股票交易系統(tǒng)的應用。
個人興趣是把前沿的互聯(lián)網(wǎng)技術應用到垂直行業(yè)中离陶，做一點能改變傳統(tǒng)面貌的稼虎、最重要是有趣好玩又有用的事情；緊跟Go招刨、Docker霎俩、Node.js、AngularJS這些技術但更關注如何把技術用到應用場景里，從中獲得樂趣。
