Kraken api - get token with python

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Kraken api - get token with python an example of how you can generate a WebSocket authentication token using Python for Kraken's API: ```python import time import base64 import hashlib import hmac import urllib.request import json # Replace with your Kraken API public and private keys api_key = 'YOUR_API_PUBLIC_KEY' api_secret = 'YOUR_API_PRIVATE_KEY' # API endpoint and parameters api_path = '/0/private/GetWebSocketsToken' api_nonce = str(int(time.time() * 1000)) api_post = 'nonce=' + api_nonce # Create the SHA256 hash api_sha256 = hashlib.sha256(api_nonce.encode('utf-8') + api_post.encode('utf-8')).digest() # Create the HMAC signature api_hmac = hmac.new(base64.b64decode(api_secret), api_path.encode('utf-8') + api_sha256, hashlib.sha512) api_signature = base64.b64encode(api_hmac.digest()) # Create the request api_request = urllib.request.Request('https://api.kraken.com' + api_path, api_post.encode('utf-8')) ap
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[DB솔루션] 데이터 처리와 분석을 위한 통합 플랫폼 Translytical Data Platforms (TDPs)

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데이터 처리와 분석을 위한 통합 플랫폼 Translytical Data Platforms (TDPs)



Translytical Data Platforms  종류


Aerospike, Cockroach Labs, Couchbase, DataStax, GigaSpaces, GridGain, IBM, InterSystems, Microsoft, MongoDB, Oracle, PingCAP, Redis, SAP, and SingleStore



#TDPs #Translytical_Data_Platforms #트랜잭션처리_OLTP #분석처리_OLAP

Translytical Data Platforms 특징


Translytical Data Platforms (TDPs)는 데이터 처리와 분석을 위한 통합 플랫폼입니다. 이것은 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 한 번에 수행할 수 있는 기술을 나타냅니다. 

이것은 다음과 같은 중요한 특징을 가지고 있습니다:

1. 실시간 분석 및 트랜잭션 처리:
 TDPs는 실시간으로 데이터를 처리하고 분석할 수 있어 실시간 의사 결정에 유용합니다.

2. 복합 데이터 모델:
 TDPs는 다양한 데이터 유형을 처리하고 관리할 수 있는 복합 데이터 모델을 제공합니다. 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 그리고 대규모 데이터 스토리지를 통합할 수 있습니다.

3. 성능 최적화:
TDPs는 데이터 쿼리 및 처리를 최적화하여 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

4. 스케일 아웃:
대용량 데이터 처리를 위해 스케일 아웃 아키텍처를 지원하여 시스템 성능을 쉽게 확장할 수 있습니다.

5. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화:
 TDPs는 데이터를 시각화하고 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합하여 의사 결정을 지원합니다.

이러한 기능을 통해 Translytical Data Platforms는 다양한 업계에서 데이터 분석 및 실시간 의사 결정을 수행하는 데 사용됩니다.



TDPs Best 솔루션 순위


1. Oracle:

Oracle은 Oracle Database와 Autonomous Database를 통해 고성능 데이터베이스 및 클라우드 기반 데이터 관리 솔루션을 제공합니다.


2. Microsoft:

Microsoft는 SQL Server 및 Azure Cosmos DB를 통해 다양한 데이터 처리 및 분석 솔루션을 제공하며, 클라우드 환경에서의 확장성을 강조합니다.


4. SingleStore:

SingleStore는 분산 데이터베이스 솔루션으로, 실시간 데이터 처리와 분석을 위한 플랫폼을 제공합니다.


5. MongoDB:


MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 빠른 데이터 액세스와 유연한 데이터 모델을 제공하여 다양한 사용 사례에 적합합니다.


6. SAP:


SAP는 HANA 데이터베이스 및 기타 데이터 관련 솔루션을 통해 실시간 데이터 분석과 트랜잭션 처리를 지원합니다.


7. IBM:


IBM은 Db2와 같은 관계형 데이터베이스 및 기타 데이터 관련 솔루션을 제공하며, 고성능 트랜잭션 처리 및 분석을 지원합니다.



8. Redis:


Redis는 고성능 인메모리 데이터 스토어로, 빠른 데이터 액세스 및 캐싱에 적합합니다.


9. Couchbase:


Couchbase는 NoSQL 데이터베이스로서, 고성능 및 확장성을 제공합니다. 주로 웹 및 모바일 애플리케이션에서 사용되며, 실시간 데이터 처리를 강조합니다.


10. Aerospike:

   Aerospike은 빠른 데이터 액세스와 실시간 분석을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 특히 인메모리 데이터베이스와 디스크 기반 스토리지를 조합하여 뛰어난 성능을 제공합니다.


11. InterSystems:


   InterSystems는 Caché 및 IRIS 데이터베이스를 통해 의료 및 금융 분야에서 데이터 관리 및 분석을 위한 솔루션을 제공합니다.


12. DataStax:


DataStax는 Apache Cassandra를 기반으로 한 분산 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. 대규모 데이터 처리와 분석에 적합하며, 데이터 관리 및 검색 기능도 제공합니다.


13. GridGain:


 GridGain은 인메모리 데이터 그리드와 분산 데이터베이스를 제공하여 대규모 데이터 처리와 분석을 가능하게 합니다. 빠른 데이터 액세스와 대용량 데이터 처리를 제공합니다.

14. GigaSpaces:

GigaSpaces는 메모리 기반 데이터 그리드와 이벤트 처리를 통한 빠른 데이터 액세스를 지원합니다. 실시간 분석 및 트랜잭션 처리를 강조합니다.



15. PingCAP:


PingCAP은 TiDB 데이터베이스를 통해 분산 SQL 데이터베이스를 제공하며, 실시간 분석과 대규모 트랜잭션 처리를 지원합니다.

16. Cockroach Labs:

   CockroachDB는 고가용성 및 분산 트랜잭션 데이터베이스로서, SQL 호환성과 글로벌 확장성을 강조합니다. 데이터 일관성과 안정성을 중시하는 엔터프라이즈 환경에 적합합니다.





[참고] 2022 4Q Translytical Data Platforms 분석

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