- 금융 정보를 수집하고 저장하며 대시보드를 통해 시각화
- 수집 데이터: 가상화폐, 세계증시, 국내증시, 파생상품
- 배치 작업은
AWS Lambda + CloudWatch
스케줄러를 활용 - 대시보드는
Grafana
를 활용, 시계열 데이터베이스로ElasticSearch
활용 lambda streamer
를 통해 DynamoDB에서 ElasticSearch로 실시간 업데이트- AWS 프리티어 한도 내에서 적용 가능
# create lambda function
python manager.py create
# update lambda function
python manager.py update
# invoke lambda function
python manager.py invoke --payload=[target_name]
// 가상화폐 (빗썸, 코인원, 코빗)
crypto (exchange: PK, date: SK)
- name (화폐) : btc, eth, xrp
- exchange (거래소) : bithumb, coinone, korbit
- price (가격)
- volume (거래량)
- date (날짜) : "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
// 상품 시장 (유가, 금, 환율)
market (type: PK, date: SK)
- name (대상) : WTI, GSOIL, WGOLD, LGOLD, USD, JPY, EUR, CNY
- price (가격)
- status (변화)
- date (날짜) : "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
// 세계 증시 (한국, 미국, 유럽, 중국, 일본, 인도)
index (type: PK, date: SK)
- name (대상) : KOSPI, KOSDAQ, ...
- price (가격)
- status (변화)
- rate (비율)
- date (날짜) : "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
// 코스피, 코스닥 일봉
stock (name: PK, date: SK)
- name (종목명)
- close (종가)
- open (시가)
- high (고가)
- low (저가)
- diff (변화)
- volume (거래량)
- date (날짜) : "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
// 코스피, 코스닥 정보
code (code: PK)
- code (종목코드)
- name (회사명)
- market (상장마켓) : kospi, kosdaq, konex
- industry (업종)
- product (주요제품)
- opening_date (상장일)
- closing_month (결산월)
- ceo (대표자명)
- homepage (홈페이지)
- local (지역)