在高频交易领域，自动化应用程序每天需要处理数亿个市场交易信号，并在全球各交易所之间发送成千上万的订单。

为了保持竞争力，响应时间必须始终保持在微秒级，特别是在发生类似“黑天鹅”事件的异常高峰期。

在一个典型的架构中，金融市场的交易信号被转换成内部的市场数据格式(使用各种协议，如TCP/IP、UDP组播和多种格式，如二进制、SBE、JSON、FIX等)。

这些规范化的消息被发送到算法服务器、统计引擎、用户界面、日志服务器和各种类型的数据库(内存数据库、物理数据库、分布式数据库)。

这条路径上的任何一个延迟都有可能带来严重后果（比如基于旧价格做出战略决策或订单到达交易市场的时间太迟），并为此付出惨重代价。