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Kraken api - get token with python

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

실시간데이터처리 Cloud-Native Singlestore DB 특징과 Linux 설치 가이드

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  #SingleStoreDB_Self-Managed #SingleStore #Cloud-nativeDB #SingleStore_Install #Install_Docker 실시간데이터처리 Cloud-Native Singlestore DB 특징과  Linux  설치 가이드   SingleStoreDB 는? SingleStoreDB 는 대규모 트랜잭션과 실시간 분석을 모두 처리하는 분산형 관계형 데이터베이스입니다 . 표준 쿼리(SQL)를 통해 데이터를 관리 할 수 있고, Kafka와 같은 Data Pipe-line을 구성 할수 있는 광범위한 드라이버와  애플리케이션 에코시스템을 제공 합니다. SingleStoreDB의 SQL 엔진은 Mysql과 같아서 Mysql 문법을 그대로 이용할 수 있습니다. SQL, Procedure, Function 등이 호환 가능하므로 마이그레이션도 쉽습니다.  대용량 분산DB 와 OLAP와 OLTP 지원 SingleStore의 활용을 고려 할때 가장 큰 장점은 대량의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 분산 스토리지 아키텍처입니다. 시스템 구성은 데이터 처리와 시스템 관리를 담당하는 메인노드와 데이터를 저장하고 연산하는 Leaf노드로 구성되어 대량의 데이터 저장을 위한 확장성과 빠른 응답 처리가 가능합니다. SingleStoreDB의 SQL 엔진은 Mysql과 같아서 Mysql을 이용하는 문법을 그대로 이용 가능합니다.    기존 관리가 어려웠던 빅데이터 분석 플랫폼 환경보다 SQL을 통해 쉽게 데이터를 활용 할 수 있습니다. 그리고 오라클 (Oracle EXA)와 같은 하이엔드 DB대비 비용 경제성이 있고,  통합 DashBoard를 통해서 시스템 모니터링과 업그레이드 관리도 용이합니다. 또한 병렬 SQL처리로 대량의 데이터를 핸들링할 수 있어서 빅데이터, 인공지능 분석 업무에 활용하는 것이 효과적입니다.  Install on Linux with Docker Singlestore 는 클라우드 설치와 Self-Managed 로 리눅스 환경

[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 

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