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确保所有关键活动的网络可用性并改进风险管理
风险管理、监管和金融合规、成本效益、能力以及提供市场洞察力是每个金融服务提供商必须面对的一些传统挑战。然而,新的数字化转型层–如技术颠覆(即 DLT–分布式账本技术)、API(应用程序编程接口)、AI(人工智能)、加密货币的出现、数据即服务(DaaS)的增长–导致了重大的行业变革,但也带来了新的独特风险,所有金融服务提供商都必须意识到这些风险。
在这种情况下,风险管理意味着安全的数据管理,因为数据是金融服务业所有关键活动的核心资产。数据必须可靠、快速,尤其是涉及股票交易或任何其他金融交易时。数据必须在安全的网络中进行流式传输和汇总,以避免中断并符合新的金融法规。数据必须受到保护,以防网络威胁造成数据泄露甚至网络中断。因此,在数据包层面监控访问网络的数据流极为重要。丢弃的数据包可能导致错误、不正确的交易,甚至是合规问题。
监控金融服务网络基础设施本身就是一系列挑战:
金融和银行网络系统架构还必须面对一个特殊的挑战:延迟。作为系统和网络性能的重要因素之一,延迟表示用户在发出请求后获得响应的速度。当商业交易和银行业务在网上执行时,较低的延迟意味着更多的收入,尤其是对于采用高频交易来赚取利润的公司而言。如今,需要高速分析的数据量非常巨大,根据美国金融业监管局(FINRA)的数据,单个常规日大约有 300 亿个事件,特殊日则高达 750 亿个操作。这种数据量也被称为 “大数据问题”,意味着收集到的数据集变得过于庞大和复杂,无法通过传统的数据处理应用程序或传统的网络系统架构进行高速处理。而在银行业,旧数据就是无用数据,这就证明了保持低延迟和可靠稳定的网络作为业务基础的重要性。
多层次的网络系统解决方案将有助于实现更加快速和智能的交易,从而获得巨大的竞争优势。从哪里开始?
通过放置在战略要点的物理和虚拟 TAP 以及旁路 TAP,可靠、实时地了解网络概况,从而获得额外的安全保障。
借助网络数据包代理(NPB)构建可视性架构,为监控和安全工具提供可操作的网络数据。
不留盲点:获取专用工具,实现现场监控、远程监控和实时分析。特别是,深度数据包检测(DPI)可以深入挖掘从网络数据包中提取的元数据,以确定正在使用哪些协议和应用程序、谁在使用它们以及来自哪些设备。通过这种级别的网络流量分析,可以检测到客户端对话中涉及的实际数据包,并找出技术或安全问题的根本原因。