2024年12月11日，DolphinDB 携手华锐技术与 Azul 联合举办了“多语言突破”线上研讨会，汇聚近百位券商、私募、银行等金融科技领域的专家和技术开发者参会，共同探讨了 C++、Java 以及 Python 在高性能交易投研中的应用与优化，探索交易技术的无限可能。
RUDP 可靠传输的实现方式和
C++ 高性能框架实践
华锐技术基础软件部 C++ 技术专家李杰，以“RUDP 可靠传输的实现方式和 C++ 高性能框架实践”为主题，介绍了华锐技术自主研发的 AMI 低时延消息中间件的应用框架，利用统一架构、丰富功能、多低时延协议等方式解决不同的分布式应用场景复杂难题，相较传统框架拥有低时延、高吞吐、高可用和易扩展等优势。AMI 针对强一致、定序等场景在框架设计上采用高可用方案，保障数据不丢不乱，并针对脉冲和高频交易进行优化，大幅提升了性能。在 RUDP（可靠传输协议）层面，华锐技术通过软硬协同设计，可基于部署环境灵活适配不同的底层协议，对上层开发透明，提供交易零成本最优性能表现！
Java 性能优化的有效方法和
高性能 JVM 的典型应用
Azul 大中华区技术总监 Gavin Yu，以“Java 性能优化的有效方法和高性能 JVM 的典型应用”为主题，他表示 Azul Platform Prime 是 OpenJDK 的增强版本，具有卓越的性能、一致性和承载能力，其利用基于 LLVM 的 Falcon 编译代码执行更快，Java 应用程序更快；C4 弹性堆栈技术一致性更高，利用率更高；ReadyNow!预热改善，弹性增加。Azul JDK 在量化交易、金融风控等场景中的卓越表现，尤其是在开盘阶段的低延迟和高稳定性，为金融行业提供了强有力的技术支持。目前 Azul 已与大中华区20多家券商、期货、银行等头部金融机构合作，未来期待为更多金融客户提供 Java 生态系统全景优化解决方案！
Python 在大数据量分析场景的局限和提效探讨
DolphinDB 产品经理毛忻玥，以“Python 在大数据量分析场景的局限和提效探讨”为主题，深入探讨了 Python 在处理海量数据时的挑战与解决方案。她指出，Python 在数据处理和分析方面虽然灵活，但在面对海量数据时，性能瓶颈尤为明显。DolphinDB 通过高效的数据管理、深度挖掘能力、高性能函数库以及中高频策略回测引擎，显著提升了大数据量的金融数据分析中的性能。通过对比实验，DolphinDB 在因子计算和策略回测中的表现远超传统 Python +数据库/文件存储方案，为金融科技领域提供了全新的技术路径。DolphinDB 在券商、私募、公募、银行理财等海内外众多金融细分行业均拥有广泛应用及头部客户合作经验，并提供《DolphinDB 从入门到精通之数据分析》学习资源，可为客户提供周全高效服务！
本次线上研讨会为金融技术开发者提供了一场纯技术交流盛宴，展示了 C++、Java和 Python 在高性能投研交易领域的最新应用与优化方案。未来华锐技术将继续深耕交易技术，为客户提供更高性能、可靠和易用的解决方案。
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