Alpha Vertex是一家成立仅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形数据库。
首席技术官迈克尔·毕晓普(Michael Bishop)表示，其目标是利用预测模型帮助企业判断风险，帮助投资者了解是什么推动了市场。要做到这一点，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的基于云的机器学习算法和IBM的OpenWhisk，一个没有服务器或功能即服务的平台。
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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，以自动收集数据，重新格式化数据以便Alpha Vertex的机器能够使用，并将其发送到谷歌的云进行分析。
Bishop说，在这种情况下，无服务器计算是一个理想的解决方案。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(英国退欧)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，IaaS公共云是可以使用的。但毕晓普表示，为一台每周7天、每天24小时运转的虚拟机付费是没有意义的。相反，通过使用一个没有服务器的计算平台，Alpha Vertex能够在事件被触发时执行一个函数——比如公司提交监管报告。该平台会自动执行它已编程要执行的操作——例如，将PDF转换为Word文件并自动删除潜在的相关信息，然后将其传输到谷歌的TensorFlow平台进行分析。
不管有多少数据点被摄入到系统中，IBM的OpenWhisk都将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。他解释道:“在应用程序越来越细粒度的层次上弹性伸缩的能力工作得很好，因为我们有各种各样高度专业化的功能，我们需要在任何时候以一种不可预测的方式做好准备。”“这种弹性帮助我们每天节省一大笔钱，因为我们不必过度准备。函数只是按照它们需要的方式执行。”