第四章 實驗數據 析
第一節 速度測試與 析
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 實驗數據 析
第一節 速度測試與 析
本章節將實際測試在即時交易環境中，交易室策略監控模組在一台機器與多台機 器的測試環境中運算速度的差異 本研究採用Amdahl’s law做為平行運算效能的衡量指 標
圖 19.Amdahl’s law 速度與處理器數量關係圖 (資料來源：H. Shen and F. Pétrot, 2011)
Amdahl’s law常用來預測在多處理器的平行運算中理論下的速度最大化，因其 表了處理器平行運算之後效率提升的能力，由於平行運算的速度受限於程式中的僅能 序列化處理的片段，因此系統僅有一部 可以經由平行運算改善效率，其餘則無法 其公式為：
T n = T 1 B + 1 − B
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如KBar Pattern因其計算特性在任何模式下，運算速度改善之情形極微；反之計算 時間越長之技術指標，如KD，在群集模式下運算時間縮短幅度越顯著；扣除KBar
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1408.048 1078.954 732.276 544.082
11種技術指標平均運算時間(毫秒)
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在圖14中觀察，要找到Amdahl’s law所述平行運算之理論加速最大值，群集
之處理器數量需1000台以上，才能觀察到趨近理論最大值之曲線；本研究在有限 資源情況下，24台處理器之叢集環境中計算台灣期貨市場八種商品之市場狀態，較單台處理器得到11倍以上之加速比，足見本研究所設計之平行運算架構極為有 效提升運算效能，尤其適合需要大量運算之期貨交易平台 及其他金融商品之交 易平台 根據圖17之曲線，此次測試結果亦能得出，如擴大本研究設計之平行運 算架構之群集規模，能更有效提升平行運算之效能
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量投資者使用需求，結合HBase雲端分散式資料庫 JMX應用程式管理架構 JMS訊息交 換中介軟體，並使用JBoss企業級伺服器管理平台建立平行運算的管理機制 同時運用‧
以加一層in-memory Database，作為資料暫存之用 同時配合在硬體層級進行平行運算 的程式語言，如Scala，以期能改善平行運算的效能 而在JBoss框架底下，server instance 需要逐一在管理介面啟動，耗時且成本高，未來希望可以找到能動態開啟server instance 的方法
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中文部分
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管理學系碩士學位論文
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管理學系碩士學位論文
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