在Storm開源之前，由于Hadoop的數據處理能力，讓整個業界為之瘋狂。不過，Hadoop的缺點也逐漸暴露，運行起來延遲、緩慢，程序復雜。有需求自然就有創造，在業界不斷探尋更高效的計算系統時，Storm橫空出世。
Storm是一個分布式的、容錯的實時計算系統，可用于：實時分析、在線機器學習、連續計算。快速可靠、運維簡單、高度容錯、無數據丟失、多語言等等，這些優點足以讓業內雀躍。
目前，storm被廣泛應用于實時分析，那么國內哪家公司將storm運用的比較好呢？
一．分析更快速
基于Storm實時框架進行二次開發，布爾財經實現了適合產品級推薦引擎的實時分析系統，保證每步分析在50ms內完成，單篇文章抓取結束后在秒級以內即可完成全部分析、并實現個性化推薦，推送到適合的人群面前。
布爾財經結合大數據的實施流式框架，這種增量學習可以在毫秒級別完成，相比其他使用推薦引擎的競爭對手還處在日級別的更新速度，有了數量級上的絕對優勢。
二．分析更全面
在storm框架基礎上，布爾財經進行了更精細的擴展。可以看到，布爾財經APP上每一篇文章后都有相關股票、個股熱度、情感傾向等模塊。用戶在閱讀完每一篇文章后，無須過多操作，就能獲取更多準確信息。也就是說，較其他軟件，布爾財經的用戶在相同時間內獲取最快最多最全的資訊。
三．與NLP語義模型完美結合
布爾財經是昊讀數據基于十數年的非結構化大數據&NLP數據、算法積累所研發出的專業投資工具。將NLP語義模型應用在storm上的研發公司，在量化投資界，也算是屈指可數，布爾財經正是該模式的領航者。
而NLP中的多因子模型類型更全、維度更廣。二者的完美結合讓投資者能夠在布爾財經獲取更快、更準、更真實的數據。