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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

[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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