Alpha Vertex是一家刚成立一年的纽约初创公司，它有一个雄心勃勃的计划:创建一个全球金融知识的图表数据库。
首席技术官迈克尔·毕晓普(Michael Bishop)说，其目标是利用预测模型帮助企业判断风险，帮助投资者了解市场的驱动因素。为了做到这一点，该公司需要建立一个庞大的技术后台，使用一些最热门的新兴技术。其中最重要的两个是谷歌基于云的机器学习算法和IBM的OpenWhisk，一个无服务器或功能即服务平台。
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Alpha Vertex的定制机器接收了大量原始数据。任何可能影响股市走势的信息都是潜在的数据来源——包括新闻文章、政府文件、市场数据等。在基本层面上，它为IBM的OpenWhisk平台创建了系统来自动收集数据，以Alpha Vertex的机器可以使用的方式重新格式化数据，并将其发送到谷歌的云进行分析。
Bishop说，在这种情况下，无服务器计算是一种理想的解决方案。股市数据非常难以预测。在股市开盘前和收盘后，该公司会获得大量数据。地缘政治(英国脱欧)或地球物理(地震)事件会产生意想不到的峰值。
在过去的几年里，可以使用IaaS公共云。但是毕晓普说，花钱让虚拟机一天24小时、一周7天运行是没有意义的。相反，通过使用一个无服务器的计算平台，Alpha Vertex能够在事件被触发时执行某个功能——比如公司提交监管通知。该平台自动执行程序设定的操作——例如，将PDF文件转换为Word文件，并自动剥离潜在的相关信息，然后将其转移到谷歌的TensorFlow平台进行分析。
无论有多少数据点被输入到系统中，IBM的OpenWhisk都会执行它被编程来执行的功能。Bishop不需要启动虚拟机、负载平衡器或块存储卷。他解释说:“在应用程序的越来越细的层次上弹性伸缩的能力很好，因为我们有各种高度专业化的功能，我们需要随时准备以不可预知的方式使用这些功能。”“这种弹性帮助我们每天省下一大笔钱，因为我们不必过度储备。函数只是按照它们需要的方式执行。”