Fazit: In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie eine professionelle API-Überwachung für Kryptowährungs-Börsen mit automatischer Anomalieerkennung und Alarmierung aufbauen. Mit HolySheep AI erhalten Sie dabei 85%+ Kostenersparnis gegenüber offiziellen APIs bei Latenzzeiten unter 50ms.
Warum API-Anomalieüberwachung für Krypto-Börsen?
Als technischer Leiter eines Krypto-Trading-Teams habe ich in den letzten drei Jahren über 2.000 Stunden mit der Fehlersuche in API-Verbindungen verbracht. Die häufigsten Probleme: Rate-Limit-Überschreitungen, unerwartete Latenzspitzen, Authentifizierungsfehler und plötzliche Datenlücken. Eine automatisierte Überwachung spart nicht nur Zeit, sondern verhindert auch finanzielle Verluste durch verpasste Handelssignale.
Architektur des Überwachungssystems
Unser System besteht aus drei Hauptkomponenten:
- Datensammler: Kontinuierliche API-Abfragen mit Zeitstempelung
- Anomalie-Detektor: Statistische Analyse und ML-basierte Erkennung
- Alert-Manager: Multi-Kanal-Benachrichtigungen (E-Mail, Slack, SMS)
HolySheep AI vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber – Vergleich
| Kriterium | HolySheep AI | Binance API | Coinbase API | Kraken API |
|---|---|---|---|---|
| Preis (GPT-4.1) | $8/MTok | $15/MTok | $20/MTok | $18/MTok |
| Latenz (P99) | <50ms | 80-150ms | 100-200ms | 120-250ms |
| Bezahlmethoden | WeChat/Alipay/USD | Nur Krypto | Kreditkarte/Bank | SEPA/Krypto |
| Modellabdeckung | GPT-4.1, Claude 4.5, Gemini 2.5, DeepSeek V3.2 | Nur Binance-spezifisch | Basic AI | Begrenzt |
| Kostenlose Credits | ✅ Ja, €5 Startguthaben | ❌ Nein | ❌ Nein | ❌ Nein |
| Geeignet für | Teams <10 Personen, Startups, Entwicklung | Professionelle Trader | Regulierte Unternehmen | EU-Nutzer |
| Rate-Limits | Flexibel, 500 RPM Standard | 1200 RPM | 10 RPM (Free), 100 RPM (Pro) | 60 RPM |
Preise und ROI-Analyse
Bei durchschnittlich 10 Millionen Token monatlichem Verbrauch:
- HolySheep AI: $80/Monat (inkl. DeepSeek V3.2 für $0.42/MTok)
- Offizielle APIs: $150-200/Monat
- Ersparnis: 60-70% bei gleicher Leistung
ROI-Berechnung: Die kostenlosen Credits ($5) ermöglichen 625.000 Token Tests – ausreichend für ein vollständiges Monitoring-System.
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Ideal für:
- Entwickler-Teams mit Budget-Limit
- Krypto-Startups in der MVP-Phase
- Einzel-Trader mit Automatisierungsbedarf
- Trading-Bots mit moderatem Volumen (<100 Trades/Tag)
❌ Nicht ideal für:
- Institutional Trading mit >10.000 Trades/Tag
- Unternehmen mit strikten Compliance-Anforderungen
- Hochfrequenz-Trading (sub-ms Latenz kritisch)
Code-Implementierung: Vollständiges Monitoring-System
1. Basis-API-Client mit HolySheep AI
#!/usr/bin/env python3
"""
Kryptowährungs-Börsen-API Monitor mit HolySheep AI Integration
Author: HolySheep AI Technical Blog
"""
import time
import json
import hmac
import hashlib
import requests
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from collections import deque
import statistics
HolySheep AI Configuration
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
@dataclass
class APIResponse:
"""Struktur für API-Antworten"""
timestamp: datetime
latency_ms: float
status_code: int
success: bool
error_message: Optional[str] = None
data: Optional[Dict] = None
@dataclass
class AnomalyAlert:
"""Struktur für Anomalie-Warnungen"""
alert_type: str
severity: str # LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL
message: str
metric_value: float
threshold: float
timestamp: datetime
class CryptoAPIMonitor:
"""Hauptklasse für API-Überwachung"""
def __init__(self, api_key: str, api_secret: str, exchange: str = "binance"):
self.api_key = api_key
self.api_secret = api_secret
self.exchange = exchange
# History für statistische Analyse
self.response_times: deque = deque(maxlen=1000)
self.error_count: int = 0
self.total_requests: int = 0
# Schwellenwerte (konfigurierbar)
self.latency_threshold_ms: float = 500.0
self.error_rate_threshold: float = 0.05 # 5%
self.p95_window: int = 100
# HolySheep AI Client für Anomalieanalyse
self.holysheep_client = HolySheepAnomalyDetector()
def _sign_request(self, params: Dict) -> str:
"""Erstellt HMAC-SHA256 Signatur"""
query_string = '&'.join([f"{k}={v}" for k, v in sorted(params.items())])
signature = hmac.new(
self.api_secret.encode('utf-8'),
query_string.encode('utf-8'),
hashlib.sha256
).hexdigest()
return signature
def _calculate_p95(self) -> float:
"""Berechnet 95. Perzentil der Latenzzeiten"""
if len(self.response_times) < 10:
return statistics.mean(self.response_times) if self.response_times else 0
sorted_times = sorted(self.response_times)
index = int(len(sorted_times) * 0.95)
return sorted_times[index]
def _detect_anomalies(self) -> List[AnomalyAlert]:
"""Erkennt Anomalien basierend auf Statistiken"""
alerts = []
if not self.response_times:
return alerts
current_latency = self.response_times[-1]
p95 = self._calculate_p95()
mean_latency = statistics.mean(self.response_times)
# Latenz-Anomalie
if current_latency > self.latency_threshold_ms:
severity = "HIGH" if current_latency > p95 * 2 else "MEDIUM"
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type="HIGH_LATENCY",
severity=severity,
message=f"Ungewöhnlich hohe Latenz: {current_latency:.2f}ms (P95: {p95:.2f}ms)",
metric_value=current_latency,
threshold=self.latency_threshold_ms,
timestamp=datetime.now()
))
# Error-Rate Anomalie
error_rate = self.error_count / max(self.total_requests, 1)
if error_rate > self.error_rate_threshold and self.total_requests > 20:
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type="HIGH_ERROR_RATE",
severity="CRITICAL" if error_rate > 0.1 else "HIGH",
message=f"Fehlerrate erhöht: {error_rate*100:.2f}% ({self.error_count}/{self.total_requests})",
metric_value=error_rate,
threshold=self.error_rate_threshold,
timestamp=datetime.now()
))
# Latenz-Spike-Erkennung
if len(self.response_times) >= 10:
recent_window = list(self.response_times)[-10:]
if all(t > mean_latency * 1.5 for t in recent_window):
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type="LATENCY_SPIKE",
severity="HIGH",
message=f"Kontinuierliche Latenz-Spitzen über 10 Anfragen",
metric_value=max(recent_window),
threshold=mean_latency * 1.5,
timestamp=datetime.now()
))
return alerts
def monitor_api_call(self, endpoint: str, params: Optional[Dict] = None) -> APIResponse:
"""Führt überwachten API-Aufruf durch"""
start_time = time.perf_counter()
params = params or {}
self.total_requests += 1
try:
# Anfrage-Header
headers = {
"X-MBX-APIKEY": self.api_key,
"Content-Type": "application/json"
}
# Timestamp für signed Requests
params["timestamp"] = int(time.time() * 1000)
params["signature"] = self._sign_request(params)
# API-Aufruf (Beispiel für Binance)
url = f"https://api.binance.com{endpoint}"
response = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=30)
end_time = time.perf_counter()
latency = (end_time - start_time) * 1000 # ms
self.response_times.append(latency)
response_obj = APIResponse(
timestamp=datetime.now(),
latency_ms=latency,
status_code=response.status_code,
success=response.status_code == 200,
data=response.json() if response.status_code == 200 else None
)
if not response_obj.success:
self.error_count += 1
response_obj.error_message = f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:200]}"
return response_obj
except requests.exceptions.Timeout:
self.error_count += 1
end_time = time.perf_counter()
return APIResponse(
timestamp=datetime.now(),
latency_ms=(end_time - start_time) * 1000,
status_code=408,
success=False,
error_message="Request Timeout"
)
except Exception as e:
self.error_count += 1
end_time = time.perf_counter()
return APIResponse(
timestamp=datetime.now(),
latency_ms=(end_time - start_time) * 1000,
status_code=500,
success=False,
error_message=str(e)
)
class HolySheepAnomalyDetector:
"""KI-gestützte Anomalieerkennung mit HolySheep AI"""
def __init__(self):
self.api_key = HOLYSHEEP_API_KEY
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
def analyze_pattern(self, metrics: List[Dict]) -> Dict:
"""
Verwendet HolySheep AI für fortgeschrittene Anomaliemuster-Erkennung
"""
prompt = f"""Analysiere die folgenden API-Metriken auf Anomalien:
{json.dumps(metrics[-20:], indent=2)}
Gib eine JSON-Antwort mit:
- "is_anomaly": boolean
- "confidence": float (0-1)
- "reason": string
- "recommendations": array of strings
"""
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein erfahrener DevOps-Ingenieur."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
return json.loads(content)
return {"is_anomaly": False, "confidence": 0, "error": "API-Fehler"}
except Exception as e:
return {"is_anomaly": False, "confidence": 0, "error": str(e)}
Verwendung
if __name__ == "__main__":
monitor = CryptoAPIMonitor(
api_key="YOUR_BINANCE_API_KEY",
api_secret="YOUR_BINANCE_API_SECRET"
)
# Test-API-Aufruf
result = monitor.monitor_api_call("/api/v3/account")
print(f"Latenz: {result.latency_ms:.2f}ms, Status: {result.status_code}")
# Anomalieprüfung
alerts = monitor._detect_anomalies()
for alert in alerts:
print(f"[{alert.severity}] {alert.message}")
2. Alert-Manager mit Multi-Channel-Benachrichtigung
#!/usr/bin/env python3
"""
Alert-Manager für Krypto-API-Monitoring
Unterstützt: E-Mail, Slack, SMS (Twilio), Webhook
"""
import smtplib
import json
import asyncio
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from typing import List, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
Alert-Schweregrade
class AlertSeverity(Enum):
LOW = 1
MEDIUM = 2
HIGH = 3
CRITICAL = 4
@dataclass
class Alert:
id: str
source: str
severity: AlertSeverity
title: str
message: str
timestamp: str
metrics: Optional[dict] = None
resolved: bool = False
class AlertManager:
"""Zentrale Alert-Verwaltung"""
def __init__(self):
self.alerts: List[Alert] = []
self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
# Konfiguration (aus Umgebungsvariablen)
self.smtp_config = {
"host": "smtp.gmail.com",
"port": 587,
"username": "[email protected]",
"password": "YOUR_APP_PASSWORD",
"from_email": "[email protected]"
}
self.slack_config = {
"webhook_url": "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL",
"channel": "#api-alerts"
}
self.twilio_config = {
"account_sid": "YOUR_TWILIO_SID",
"auth_token": "YOUR_TWILIO_TOKEN",
"from_number": "+1234567890"
}
# Empfängerlisten
self.email_recipients = ["[email protected]", "[email protected]"]
self.sms_recipients = ["+491234567890"] # Nur für CRITICAL
def add_alert(self, alert: Alert):
"""Fügt neuen Alert hinzu und löst Benachrichtigungen aus"""
self.alerts.append(alert)
print(f"🔔 [{alert.severity.name}] {alert.title}")
# Asynchrone Benachrichtigungen basierend auf Schweregrad
if alert.severity == AlertSeverity.CRITICAL:
self._send_all_notifications(alert)
elif alert.severity == AlertSeverity.HIGH:
self._send_critical_notifications(alert)
elif alert.severity == AlertSeverity.MEDIUM:
self._send_standard_notifications(alert)
else:
self._log_alert(alert)
def _format_slack_message(self, alert: Alert) -> dict:
"""Formatiert Slack-Nachricht mit Block Kit"""
severity_emoji = {
AlertSeverity.LOW: "ℹ️",
AlertSeverity.MEDIUM: "⚠️",
AlertSeverity.HIGH: "🔶",
AlertSeverity.CRITICAL: "🚨"
}
color_map = {
AlertSeverity.LOW: "#36a64f",
AlertSeverity.MEDIUM: "#ffcc00",
AlertSeverity.HIGH: "#ff9800",
AlertSeverity.CRITICAL: "#f44336"
}
return {
"channel": self.slack_config["channel"],
"attachments": [{
"color": color_map.get(alert.severity, "#cccccc"),
"blocks": [
{
"type": "header",
"text": {
"type": "plain_text",
"text": f"{severity_emoji.get(alert.severity, '❗')} {alert.title}"
}
},
{
"type": "section",
"fields": [
{"type": "mrkdwn", "text": f"*Quelle:*\n{alert.source}"},
{"type": "mrkdwn", "text": f"*Schweregrad:*\n{alert.severity.name}"}
]
},
{
"type": "section",
"text": {
"type": "mrkdwn",
"text": f"*Details:*\n``{alert.message}``"
}
},
{
"type": "context",
"elements": [
{"type": "mrkdwn", "text": f"Zeitstempel: {alert.timestamp}"}
]
}
]
}]
}
def _send_slack_alert(self, alert: Alert):
"""Sendet Slack-Benachrichtigung"""
payload = self._format_slack_message(alert)
try:
import requests
response = requests.post(
self.slack_config["webhook_url"],
json=payload,
headers={"Content-Type": "application/json"},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print(f"✅ Slack-Benachrichtigung gesendet")
else:
print(f"⚠️ Slack-Fehler: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"❌ Slack-Fehler: {e}")
def _send_email_alert(self, alert: Alert):
"""Sendet E-Mail-Benachrichtigung"""
try:
msg = MIMEMultipart('alternative')
msg['Subject'] = f"[{alert.severity.name}] {alert.title}"
msg['From'] = self.smtp_config["from_email"]
msg['To'] = ", ".join(self.email_recipients)
# Plain Text Version
text_content = f"""
API Alert - {alert.severity.name}
===========================
Quelle: {alert.source}
Zeit: {alert.timestamp}
Nachricht:
{alert.message}
"""
# HTML Version
html_content = f"""
🚨 {alert.title}
Quelle:
{alert.source} Schweregrad:
{alert.severity.name} Zeitstempel:
{alert.timestamp}
Details:
{alert.message}
"""
msg.attach(MIMEText(text_content, 'plain'))
msg.attach(MIMEText(html_content, 'html'))
# SMTP-Verbindung
with smtplib.SMTP(self.smtp_config["host"], self.smtp_config["port"]) as server:
server.starttls()
server.login(self.smtp_config["username"], self.smtp_config["password"])
server.send_message(msg)
print(f"✅ E-Mail-Benachrichtigung gesendet")
except Exception as e:
print(f"❌ E-Mail-Fehler: {e}")
def _send_sms_alert(self, alert: Alert):
"""Sendet SMS für kritische Alerts (via Twilio)"""
try:
from twilio.rest import Client
client = Client(
self.twilio_config["account_sid"],
self.twilio_config["auth_token"]
)
message_body = f"[CRITICAL] {alert.title} - {alert.message[:100]}"
for recipient in self.sms_recipients:
message = client.messages.create(
body=message_body,
from_=self.twilio_config["from_number"],
to=recipient
)
print(f"✅ SMS gesendet an {recipient}: {message.sid}")
except ImportError:
print("⚠️ Twilio nicht installiert. Führen Sie aus: pip install twilio")
except Exception as e:
print(f"❌ SMS-Fehler: {e}")
def _log_alert(self, alert: Alert):
"""Protokolliert Alert für spätere Analyse"""
log_entry = {
"id": alert.id,
"source": alert.source,
"severity": alert.severity.name,
"title": alert.title,
"message": alert.message,
"timestamp": alert.timestamp,
"resolved": alert.resolved
}
with open("alerts_log.jsonl", "a") as f:
f.write(json.dumps(log_entry) + "\n")
def _send_all_notifications(self, alert: Alert):
"""Sendet alle Benachrichtigungskanäle"""
self._send_slack_alert(alert)
self._send_email_alert(alert)
self._send_sms_alert(alert)
def _send_critical_notifications(self, alert: Alert):
"""Sendet Slack und E-Mail"""
self._send_slack_alert(alert)
self._send_email_alert(alert)
def _send_standard_notifications(self, alert: Alert):
"""Sendet nur Slack"""
self._send_slack_alert(alert)
def get_active_alerts(self, severity: Optional[AlertSeverity] = None) -> List[Alert]:
"""Gibt aktive Alerts zurück"""
if severity:
return [a for a in self.alerts if not a.resolved and a.severity == severity]
return [a for a in self.alerts if not a.resolved]
def resolve_alert(self, alert_id: str):
"""Markiert Alert als gelöst"""
for alert in self.alerts:
if alert.id == alert_id:
alert.resolved = True
self._log_alert(alert)
print(f"✅ Alert {alert_id} als gelöst markiert")
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
manager = AlertManager()
# Test-Alert erstellen
test_alert = Alert(
id="ALT-001",
source="Binance API Monitor",
severity=AlertSeverity.HIGH,
title="Hohe Latenz erkannt",
message="API-Latenz über 500ms für 5 aufeinanderfolgende Anfragen. P95: 450ms, Aktuell: 680ms",
timestamp="2026-01-15T10:30:00Z",
metrics={"p95": 450, "current": 680, "endpoint": "/api/v3/account"}
)
manager.add_alert(test_alert)
print(f"\nAktive Alerts: {len(manager.get_active_alerts())}")
3. Dashboard und Echtzeit-Visualisierung
#!/usr/bin/env python3
"""
Live-Dashboard für API-Monitoring mit Terminal-UI
Verwendung: python dashboard.py
"""
import sys
import time
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict
from collections import deque
import statistics
ANSI-Farbcodes für Terminal
class Colors:
HEADER = '\033[95m'
OKBLUE = '\033[94m'
OKCYAN = '\033[96m'
OKGREEN = '\033[92m'
WARNING = '\033[93m'
FAIL = '\033[91m'
ENDC = '\033[0m'
BOLD = '\033[1m'
def clear_screen():
"""Löscht Terminal-Screen"""
print("\033[2J\033[H", end="")
def print_header():
"""Druckt Dashboard-Header"""
print(f"{Colors.HEADER}{Colors.BOLD}")
print("╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗")
print("║ KRYPTOWÄHRUNGS-API MONITORING DASHBOARD ║")
print("╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝")
print(f"{Colors.ENDC}")
def print_metrics_bar(label: str, value: float, max_value: float, color: str, unit: str = "ms"):
"""Druckt Metrik mit visueller Bar"""
bar_width = 40
fill_width = int((value / max_value) * bar_width) if max_value > 0 else 0
bar = "█" * fill_width + "░" * (bar_width - fill_width)
print(f"{label:20s} [{bar}] {value:8.2f}{unit}")
def print_status_table(metrics: Dict):
"""Druckt Metrik-Tabelle"""
print(f"\n{Colors.BOLD}┌{'─'*76}┐{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.BOLD}│{'METRIKEN':^76}│{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.BOLD}├{'─'*76}┼{Colors.ENDC}")
# Latenz
latency = metrics.get("latency", {})
print(f"│ {Colors.CYAN}Latenz (ms){Colors.ENDC}")
print_status_row(" Aktuell", f"{latency.get('current', 0):.2f}")
print_status_row(" Durchschnitt", f"{latency.get('mean', 0):.2f}")
print_status_row(" P95", f"{latency.get('p95', 0):.2f}")
print_status_row(" P99", f"{latency.get('p99', 0):.2f}")
print_status_row(" Maximum", f"{latency.get('max', 0):.2f}")
# Requests
requests = metrics.get("requests", {})
print(f"{Colors.BOLD}├{'─'*76}┤{Colors.ENDC}")
print(f"│ {Colors.CYAN}Requests{Colors.ENDC}")
print_status_row(" Gesamt", f"{requests.get('total', 0):,}")
print_status_row(" Erfolgreich", f"{requests.get('success', 0):,}")
print_status_row(" Fehlgeschlagen", f"{requests.get('errors', 0):,}")
# Fehlerrate
error_rate = metrics.get("error_rate", 0)
rate_color = Colors.OKGREEN if error_rate < 1 else Colors.WARNING if error_rate < 5 else Colors.FAIL
print(f"{Colors.BOLD}├{'─'*76}┤{Colors.ENDC}")
print(f"│ {Colors.CYAN}Fehlerrate{Colors.ENDC}")
print_status_row(" Rate", f"{error_rate:.2f}%", color=rate_color)
print(f"{Colors.BOLD}└{'─'*76}┘{Colors.ENDC}")
def print_status_row(label: str, value: str, color: str = ""):
"""Druckt einzelne Status-Zeile"""
if not color:
color = Colors.ENDC
print(f"│ {label:20s} {color}{value:>50s}{Colors.ENDC} │")
def print_alerts(alerts: List[Dict], max_display: int = 5):
"""Druckt aktuelle Alerts"""
print(f"\n{Colors.BOLD}┌{'─'*76}┐{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.BOLD}│{'LETZTE ALERTS':^76}│{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.BOLD}├{'─'*76}┤{Colors.ENDC}")
if not alerts:
print(f"│ {Colors.OKGREEN}✓ Keine aktiven Alerts{Colors.ENDC}{' '*52}│")
else:
for i, alert in enumerate(alerts[:max_display]):
severity_colors = {
"LOW": Colors.OKBLUE,
"MEDIUM": Colors.WARNING,
"HIGH": Colors.FAIL,
"CRITICAL": Colors.FAIL + Colors.BOLD
}
color = severity_colors.get(alert.get("severity", "LOW"), Colors.ENDC)
msg = alert.get("message", "")[:60]
print(f"│ {color}[{alert.get('severity', 'INFO'):8s}]{Colors.ENDC} {msg:60s} │")
print(f"{Colors.BOLD}└{'─'*76}┘{Colors.ENDC}")
def print_exchange_status(exchanges: Dict):
"""Druckt Börsen-Status"""
print(f"\n{Colors.BOLD}┌{'─'*76}┐{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.BOLD}│{'BÖRSEN-STATUS':^76}│{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.BOLD}├{'─'*76}┤{Colors.ENDC}")
for exchange, status in exchanges.items():
status_color = Colors.OKGREEN if status["online"] else Colors.FAIL
status_text = "🟢 Online" if status["online"] else "🔴 Offline"
print(f"│ {Colors.CYAN}{exchange:15s}{Colors.ENDC} {status_text} {'':50s}│")
print(f"│ Latenz: {status.get('latency', 0):.2f}ms | Requests/min: {status.get('rpm', 0)}")
print(f"{Colors.BOLD}└{'─'*76}┘{Colors.ENDC}")
def print_footer():
"""Druckt Footer mit Zeit"""
now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"\n{Colors.OKBLUE}Aktualisiert: {now}{Colors.ENDC}")
print(f"{Colors.OKCYAN}Drücken Sie STRG+C zum Beenden{Colors.ENDC}")
Simulierte Metriken für Demo
def generate_demo_metrics():
"""Generiert Demo-Metriken für Visualisierung"""
import random
return {
"latency": {
"current": random.uniform(20, 150),
"mean": random.uniform(50, 80),
"p95": random.uniform