替换 kdb+，DolphinDB 为国际私募解决多任务阻塞难题

客户背景

某全球知名私募基金管理机构，业务覆盖跨资产量化交易。面对海量高频数据增长与复杂计算需求，其原有基于kdb+构建的数据处理系统频繁出现多任务阻塞问题，严重制约策略研发效率。

核心挑战

• 系统架构局限：单机版kdb+难以承载1PB级历史行情数据（涵盖股票、期货、期权及数字货币）
• 任务处理瓶颈：500+并发计算任务频繁引发系统阻塞，策略回测周期被迫延长
• 运维复杂度高：高频数据存储检索效率不足，计算因子全流程管理成本居高不下

解决方案

通过多轮严格POC测试验证，该机构选择以DolphinDB分布式时序数据库替代传统kdb+方案，构建新一代数据处理平台：
√ 基于分布式架构重构数据存储层，支撑行情数据毫秒级检索
√ 内置并行计算引擎实现计算任务无阻塞并发执行
√ 提供可视化因子管理模块，优化从开发、回测到生产部署的全流程

实施成效

• 架构升级：单机系统演进为弹性分布式集群
• 性能突破：彻底消除多任务阻塞问题，计算资源利用率提升
• 运维提效：学习成本降低

客户说...

在选购下一代时序数据库的过程中，我们进行了4轮 POC，DolphinDB 每轮都保持了技术领先的测试结果，所以我们选择了它。