实时流数据对各行业应用场景具有重要价值。对纽约证券交易所（NYSE）而言，流数据就是真金白银。
作为全球最大金融交易所之一，NYSE拥有悠久的金融市场数据共享历史。
百年前它依靠电报行情带传递信息。如今已自主研发部署低延迟、高性能的本地化技术供机构对接。
现在NYSE正迈向新阶段——采用基于开源Apache Kafka流技术的方案，将最优报价交易（BQT）数据推送至AWS云平台。
为此，NYSE与流数据平台供应商Redpanda合作，后者使用C++语言重构了Kafka实现。
NYSE部署Redpanda的C++流平台后性能提升4-5倍，暴露出传统Kafka方案在突发流量处理上的根本缺陷。
随着企业扩展需要稳定低延迟的AI应用，这种性能差距变得至关重要。基于Kafka的数据流还能实现代理间通信，媲美谷歌A2A方案，并可扩展支持模型上下文协议（MCP）。
"市场共识是所有大模型都已充分索引公开数据集，下一战场是私有数据集。Redpanda真正开启了代理访问私有数据的大门。"Redpanda创始人兼CEO Alex Gallego表示。
NYSE的云平台布局
NYSE构建云流平台服务无法直连数据中心的客户，主要面向需要AWS实时行情访问的金融科技公司和零售经纪商。
"并非所有数据用户都有能力直连我们数据中心获取数据流，"NYSE云与全栈工程主管Vinil Bhandari解释，"但香港的小型机构只需AWS账户即可接入，这正是我们的目标客群。"
NYSE的BQT数据流整合了旗下七家交易所的实时数据，该部署需要全新基础设施而非扩展现有系统。
技术选型关键：编程语言的决定性作用
NYSE每日处理超5000亿条消息，市场波动时消息量可在微秒级激增1000倍。
传统Java实现难以应对这种模式，垃圾回收会导致不可预测的延迟峰值。
"原生Kafka用Java编写，其垃圾回收机制不适合突发流量场景，"Bhandari指出，"Redpanda用C++重写Kafka协议，使我们能从容应对市场波动带来的流量洪峰。"
正是编程语言选择促使NYSE放弃Confluent等方案而采用Redpanda。
这一技术决策带来显著性能提升："使用Redpanda的数据传输速度比采用Kafka的竞品快4-5倍。"
这对企业选型的启示在于：Java流方案在流量峰值时可能崩溃，而C++方案能保持稳定性能。
可观测性：关键任务部署的生命线
Bhandari强调可观测性对生产环境至关重要。Redpanda内置遥测功能提供了即时运维价值。
"部署环境的可观测性越强，数据生产者和消费者的体验就越好。"这种能力可在问题影响客户前实现主动监测与修复。
架构哲学转变：流式数据作为AI基石
NYSE初期将以传统方式使用流数据，即向用户提供交易所数据。
但Redpanda的发展方向指向更智能的AI未来。其CEO Gallego认为企业应重新思考AI时代的流架构：
"流式架构的价值不在于速度，而在于它是响应式与代理式应用的理想范式。"
除解决传统性能问题外，Redpanda通过MCP协议封装数据连接器，使AI代理能直接访问企业数据源。
这解决了企业部署多AI代理时的计算复杂度问题："采用Kafka API可将代理间通信的计算复杂度从n²降为线性级。"
据透露，已有银行部署数百个代理，某客户计划两年内构建1000个代理，另一客户正开发130个生产级代理。这种规模需求使代理协调架构成为AI战略成败关键。
对企业数据战略的启示
实时流数据正成为企业运营的核心要素。NYSE的选型过程揭示了关键决策标准：
Java版Kafka在突发流量下存在性能瓶颈。处理不可预测负载的企业应优先评估C++方案，4-5倍的性能差异不是优化而是能力代差。
云优先流策略可实现生产级性能。这打破了延迟限制带来的全球数据访问壁垒，为数据驱动型业务开辟新市场。
代理协调必须依赖流架构。当AI部署超越单一代理时，流平台就从性能优化项进化为核心基础设施，其计算复杂度优势将在规模效应中凸显。
计划AI实施的企业应优先选择支持MCP集成与代理协调的流平台。初期正确的架构设计比后期改造事半功倍。尚未部署AI的企业更需意识到：今天的流架构决策将深度制约未来的AI能力边界。
