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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

로그의 통찰 로그 인텔리전스(Log Intelligence AIOps)

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로그의 통찰 로그 인텔리전스(AIOps) 로그 인텔리전스 (Log Intelligence, AIOps)는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하기 위한 접근 방식입니다. AIOps는 IT 환경에서 발생하는 대량의 데이터와 로그를 분석하여 문제를 예측하고 해결하며, 더 나은 운영 및 관리 프로세스를 구축 할 수 있습니다. 로그의 통찰 로그 인텔리전스 (AIOps) 사례와  도구 로그는 애플리케이션에서 생기는 오류나 처리 상황을 파악하기 위해 사용하는 프로그램의 모니터링에 가장 기본적인 기능입니다. 최근 로그들의 분석 환경들은 클라우드 및 분산 환경의 다양하고 방대한 로그를 수집하여 실시간 분석하여 자동화하는 것이 로그 인텔리전스의 동향입니다.   일반적인 로그의 활용 개발 측면에서는 애플리케이션과 시스템의 로그를 수집하여 애플리케이션들의 결함을 찾고 성능과 품질을 개선하는데 활용 합니다. 보안 측면에서는 서비스의 이상 징후나 침해 예방을 위한 보안 감시를 통해 서비스를 감시/관리 하는데 활용됩니다. 또 비즈니스 상에서는 서비스의 결함과 처리 상태를 확인하여 완전한 서비스 품질관리 차원에서 활용되고 있습니다 이러한 일반적인 환경들도 대부분 통합 로그시스템, 클라우기반 로그수집과 분석 등을 할 수있는  다양한 도구와 결합하여 실시간으로 로그 수집과 분석이 가능해 졌습니다.   로그 분석 도구의 동향 최근 로그 분석 도구는  앱 또는 시스템의 이용자 관점에서 데이터를 수집하여 통찰력을 얻을 수 있도록  통합된 환경에서 로그를  실시간으로  수집하고 모니터링하고  분석/평가가 가능해졌습니다. 산더미 같은 로그 데이터에서 가장 의미 있는 이용자의 행동 패턴을 실시간으로 찾아냄으로써 발생한 문제를 신속하게 해결하고 수정할 수 있게 되었습니다. 반면 기존의 로그 분석 도구는 배치를 통한 수동 쿼리 수준에서 동일한 데이터를 찾거나 규칙 기반 정책을 이용해서  데이터를 통합하고 정제하는 선행 작업이 필요합니다. 이러한 방식으로도 현재 시스템에서 실행 중

자기주권 신원 (SSI Self-Sovereign Identity) 인증의 발전 그리고 정보 민주화 (Information Democratization)

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자기주권 신원 (SSI Self-Sovereign Identity) 인증의 발전 그리고 정보 민주화 (Information Democratization) 최근의 마이데이터(My-Data), STO (Security Token), Password-less Authentication , FIDO, 긱 경제 , 프로토콜 경제 등의 정보 민주화에 대한 생각이 나서 정리해 보았습니다. 앞으로 인공지능과 같은 서비스들이 활성화 되기 위해서는 개인정보 없이도 정보 분석이 가능하고,  정보의 소유 주체에서 개인화가 필요하다고 생각합니다.  이유는 많겠지만 예를 들어 독자 여러분의 사진을 딥페이킹을 해서 해외 금융 계좌를 개설하거나,  음성 정보를 이용해서 가상 인간을 만든다면 세상을 어떻게 될까요 ? 넷플릭스의 블랙미러라는 시리즈를 보시는 분들도 계실텐테 정보 기술로 인한 인간의 생활이 어떻게 변할수 있는지 아주 극한의 상황들을 보여 주는 드라마 시리즈 입니다.   2023년 최근  "블랙미러 시리즈 중에  : 존은 끔찍해" 를 보셨다면 인공 지능과 결합된 개인 정보의 위험이 어떻게 되는지 상상 이상의 충격을 엿볼 수 있습니다. 주인공이 다니는 인공지능 회사에서 양자 컴퓨팅으로 직원 중에 특정 인물의 일상을 실시간으로 드라마 영상을 제작해서 유튜브에 생중계를 하는데,  실제 인물의 생활을 자극적인 내용으로 왜곡해서 방송하여 그 사람의 인생을 완전히 망가 뜨리는 내용 입니다.  주인공은 항의를 하지만 그것에 대한 통제가 불가능 하다는 것이고 ... 등등 ... 드라마는  앞으로 컴퓨팅의 기술이 발전 할 수록 우리가 상상하는 그 이상의 정보 변조가 가능 하다는 것이고 정보에 대한 자기 주체로서 역할을 할 수 없는 것에 대한 경고를 보여주는 영화 였습니다. 이런 드라마의 사례가 아니더라도  현재 개인의 정보를 관리 주체인  플랫폼 사업자 중심의 개인 정보 관리 방식은  점진적으로  정보 민주화라는 방향으로  변화가 될 필요성이 있다고 강조해 봅니다. 1. DID

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