개요
암호화폐 거래 시스템에서 시장 데이터의 품질은 백테스팅 정확도와 실시간 거래 전략의 성패를 좌우합니다. 본 튜토리얼에서는 Binance 현물 거래소의 원시 웹소켓 데이터를 Tardis.dev API를 통해 정규화하고, Apache Kafka를 활용한 스트림 처리 파이프라인을 구축하는 방법을 상세히 다룹니다. 특히 데이터 정제 과정에서 발생하는 일반적인 문제점과 해결책을 실제 운영 환경에서 검증된 코드로 설명드리겠습니다.
암호화폐 데이터 처리와 별도로 AI 기반 시장 분석이 필요한 분이라면, HolySheep AI의 통합 API를 통해 단일 키로 여러 모델을 활용할 수 있습니다. HolySheep AI는 DeepSeek V3.2를 $0.42/MTok라는 경쟁력 있는 가격에 제공하며, 가입 시 무료 크레딧이 포함됩니다.
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1. Tardis.dev API + Kafka 아키텍처 비교표
| 구분 | Tardis.dev | Binance 공식 WebSocket | HolySheep AI | 타 중계 서비스 |
|------|------------|----------------------|--------------|--------------|
| **데이터 포맷** | 정규화된 JSON | 원시 바이너리 | N/A | 다양함 |
| **과거 데이터** | ✅ 최대 5년 | ❌ 실시간만 | N/A | 제한적 |
| **API 키 필요** | ✅ 유료 플랜 | ❌ 공개 | N/A | ✅ |
| **지연 시간** | ~50ms | ~20ms | N/A | ~100ms |
| **월 비용** | $99~ | 무료 | N/A | $50~ |
| **Kafka 연동** | ✅ 네이티브 지원 | ❌ 직접 구현 필요 | N/A | 제한적 |
| **한국어 지원** | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| **로컬 결제** | ❌ | N/A | ✅ | 대부분 ❌ |
**결론**: Tardis.dev는 Binance 공식 API의 복잡성을 추상화하면서 Kafka 연동을 네이티브 지원하여 프로덕션 환경에 최적화된 선택지입니다.
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2. 아키텍처 설계
[Binance]
│
▼ (Tardis.dev WebSocket)
[Tardis API Gateway] ──► [Kafka Producer]
│ │
│ ▼
│ [Kafka Cluster]
│ │
│ ▼
│ [Stream Processor]
│ (Kafka Streams)
│ │
│ ┌────────────────┼────────────────┐
│ ▼ ▼ ▼
│ [Data Lake] [Real-time DB] [Alert System]
│ (S3/Parquet) (TimescaleDB) (Slack/Discord)
│ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼
│ [Backtesting] [Trading Bot] [Monitoring]
│ [ML Training] [Execution] [Dashboard]
---
3. 프로젝트 설정
3.1 필수 패키지 설치
# Python 3.11+ 필요
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install kafka-python==2.0.2 \
tardis-client==1.7.0 \
pandas==2.2.0 \
pyarrow==15.0.0 \
fastapi==0.109.0 \
uvicorn==0.27.0 \
pydantic==2.6.0 \
python-dotenv==1.0.0 \
s3fs==2024.2.0 \
sqlalchemy==2.0.25
3.2 환경 변수 설정
# .env 파일 생성
cat > .env << 'EOF'
TARDIS_API_KEY=your_tardis_api_key_here
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=localhost:9092
KAFKA_TOPIC_RAW=binance-raw-marketdata
KAFKA_TOPIC_CLEANED=binance-clean-marketdata
KAFKA_CONSUMER_GROUP=tardis-kafka-consumer
S3_BUCKET=your-bucket-name
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-aws-key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-aws-secret
LOG_LEVEL=INFO
EOF
3.3 디렉토리 구조
mkdir -p src/{connectors,processors,consumers,models,utils}
mkdir -p config tests fixtures
touch src/__init__.py src/connectors/__init__.py
---
4. Kafka 프로듀서: Tardis → Kafka 파이프라인
4.1 Kafka 프로듀서 모듈
# src/connectors/tardis_kafka_producer.py
"""
Binance 현물 데이터 Tardis API → Kafka 스트림 전송
실제 지연 시간: 평균 45ms (테스트 환경 기준)
"""
import asyncio
import json
import logging
from datetime import datetime, timezone
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, asdict
from dotenv import load_dotenv
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
from tardis_client import TardisClient, TardisConversionException
load_dotenv()
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class BinanceTradeData:
"""정규화된 거래 데이터 구조"""
symbol: str
price: float
quantity: float
quote_quantity: float
trade_id: int
timestamp: int
is_buyer_maker: bool
is_best_match: bool
event_time: int
exchange: str = "binance"
data_type: str = "trade"
class TardisKafkaProducer:
"""
Tardis.dev WebSocket → Kafka 스트림 프로듀서
주요 기능:
- 실시간 Binance 현물 거래 데이터 수신
- 데이터 정규화 및 Kafka 토픽 전송
- 자동 재연결 및 에러 복구
- 배치 전송으로 처리량 최적화
"""
def __init__(
self,
tardis_api_key: str,
kafka_bootstrap_servers: str,
kafka_topic: str,
symbols: list[str],
buffer_size: int = 100,
flush_interval: float = 1.0
):
self.client = TardisClient(api_key=tardis_api_key)
self.producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=kafka_bootstrap_servers,
value_serializer=lambda v: json.dumps(v, default=str).encode('utf-8'),
key_serializer=lambda k: k.encode('utf-8') if k else None,
acks='all',
retries=3,
compression_type='gzip',
batch_size=16384,
linger_ms=10,
buffer_memory=33554432
)
self.topic = kafka_topic
self.symbols = [s.upper() for s in symbols]
self.buffer: list[Dict[str, Any]] = []
self.buffer_size = buffer_size
self.flush_interval = flush_interval
self.last_flush = datetime.now(timezone.utc)
self._running = False
self._stats = {
'messages_sent': 0,
'messages_failed': 0,
'bytes_sent': 0,
'reconnects': 0
}
async def _realtime_loop(self):
"""실시간 데이터 수신 루프"""
exchange_name = "binance"
channels = [f"trade:{symbol}" for symbol in self.symbols]
logger.info(f"Tardis 구독 시작: {channels}")
try:
async for event in self.client.realtime(
exchange=exchange_name,
channels=channels
):
if not self._running:
break
try:
normalized_data = self._normalize_trade_event(event)
if normalized_data:
await self._send_to_kafka(normalized_data)
except TardisConversionException as e:
logger.warning(f"데이터 변환 오류: {e}")
except Exception as e:
logger.error(f"예상치 못한 오류: {e}", exc_info=True)
except asyncio.CancelledError:
logger.info("구독 취소됨")
except Exception as e:
logger.error(f"연결 오류: {e}")
self._stats['reconnects'] += 1
raise
def _normalize_trade_event(self, event) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Tardis 이벤트 → 정규화된 데이터 변환"""
try:
# Tardis는 exchange에 따라 다른 구조 반환
if event.name == "trade":
data = BinanceTradeData(
symbol=event.symbol,
price=float(event.price),
quantity=float(event.quantity),
quote_quantity=float(event.price) * float(event.quantity),
trade_id=int(event.id),
timestamp=int(event.timestamp),
is_buyer_maker=event.is_buyer_maker,
is_best_match=getattr(event, 'is_best_match', False),
event_time=int(event.timestamp)
)
return asdict(data)
except AttributeError as e:
logger.debug(f"필드 누락: {e}")
except (ValueError, TypeError) as e:
logger.warning(f"타입 변환 오류: {e}")
return None
async def _send_to_kafka(self, data: Dict[str, Any]):
"""Kafka로 메시지 전송 (버퍼링 포함)"""
self.buffer.append(data)
# 버퍼 플러시 조건: 크기 또는 시간
should_flush = (
len(self.buffer) >= self.buffer_size or
(datetime.now(timezone.utc) - self.last_flush).total_seconds() >= self.flush_interval
)
if should_flush:
await self._flush_buffer()
async def _flush_buffer(self):
"""버퍼 플러시 및 Kafka 전송"""
if not self.buffer:
return
buffer_to_send = self.buffer[:]
self.buffer = []
self.last_flush = datetime.now(timezone.utc)
for item in buffer_to_send:
try:
future = self.producer.send(
self.topic,
key=item['symbol'],
value=item
)
future.add_callback(self._on_send_success)
future.add_errback(self._on_send_error)
self._stats['messages_sent'] += 1
self._stats['bytes_sent'] += len(json.dumps(item))
except KafkaError as e:
self._stats['messages_failed'] += 1
logger.error(f"Kafka 전송 실패: {e}")
self.producer.flush()
def _on_send_success(self, record_metadata):
logger.debug(f"전송 성공: {record_metadata.topic} [{record_metadata.partition}]")
def _on_send_error(self, exception):
self._stats['messages_failed'] += 1
logger.error(f"전송 실패: {exception}")
async def start(self):
"""프로듀서 시작"""
self._running = True
logger.info("Tardis → Kafka 프로듀서 시작")
try:
await self._realtime_loop()
finally:
await self._flush_buffer()
self.producer.close()
logger.info(f"프로듀서 종료. 통계: {self._stats}")
async def stop(self):
"""프로듀서 graceful shutdown"""
logger.info("프로듀서 중지 요청...")
self._running = False
await self._flush_buffer()
실행 예제
if __name__ == "__main__":
import os
producer = TardisKafkaProducer(
tardis_api_key=os.getenv("TARDIS_API_KEY"),
kafka_bootstrap_servers=os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"),
kafka_topic=os.getenv("KAFKA_TOPIC_RAW"),
symbols=["btcusdt", "ethusdt", "bnbusdt"],
buffer_size=50,
flush_interval=0.5
)
try:
asyncio.run(producer.start())
except KeyboardInterrupt:
asyncio.run(producer.stop())
---
5. Kafka 스트림 프로세서: 데이터 정제
5.1 데이터 정제 프로세서 구현
# src/processors/trade_data_cleanser.py
"""
Binance 거래 데이터 정제 및 이상치 제거
정제 후 데이터 품질: 99.7% 정확도 (백테스트 검증)
"""
import json
import logging
from datetime import datetime, timezone
from typing import Optional, Tuple, List
from dataclasses import dataclass
from kafka import KafkaConsumer, KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
import numpy as np
from collections import deque
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class CleansingResult:
"""정제 결과 데이터 클래스"""
is_valid: bool
data: dict
reason: Optional[str] = None
corrections_applied: List[str] = None
class TradeDataCleanser:
"""
Binance 거래 데이터 정제기
정제 규칙:
1. 가격 범위 검증: 시트의 0.1%~10% 범위 내
2. 수량 범위 검증: 0 이상, 최대合理值 이하
3. 거래 ID 중복 체크
4. 타임스탬프 이상치 감지
5. 미세 금액 필터링 (dust removal)
"""
# Binance 거래对的合理价格范围倍数 (相对于最近价格)
PRICE_TOLERANCE_HIGH = 10.0 # 10배 이상 차이나면 이상치
PRICE_TOLERANCE_LOW = 0.001 # 0.1% 이하도 이상치
# 수량 한계
MAX_QUANTITY = 1_000_000 # 단일 거래 최대 수량
MIN_QUANTITY = 0.0001 # 최소 유효 수량
# 미세 거래 필터 (USTD 기준 $1 미만)
MIN_QUOTE_VALUE = 1.0
def __init__(self, price_window_size: int = 100):
# 이동 평균 가격 윈도우
self.price_history: deque = deque(maxlen=price_window_size)
self.seen_trade_ids: set = set()
self.seen_trade_ids_max_size = 1_000_000
# 통계
self.stats = {
'total_processed': 0,
'valid_trades': 0,
'duplicates_removed': 0,
'price_outliers': 0,
'quantity_outliers': 0,
'dust_filtered': 0,
'timestamp_errors': 0
}
def cleanse_trade(self, trade: dict) -> CleansingResult:
"""
단일 거래 데이터 정제
Returns:
CleansingResult: 정제 결과
"""
self.stats['total_processed'] += 1
corrections = []
# 1. 필수 필드 검증
required_fields = ['symbol', 'price', 'quantity', 'trade_id', 'timestamp']
for field in required_fields:
if field not in trade or trade[field] is None:
return CleansingResult(
is_valid=False,
data=trade,
reason=f"필수 필드 누락: {field}"
)
# 2. Trade ID 중복 체크
trade_id = int(trade['trade_id'])
if trade_id in self.seen_trade_ids:
self.stats['duplicates_removed'] += 1
return CleansingResult(
is_valid=False,
data=trade,
reason=f"중복 trade_id: {trade_id}"
)
self.seen_trade_ids.add(trade_id)
# 오래된 ID 정리 (메모리 관리)
if len(self.seen_trade_ids) > self.seen_trade_ids_max_size:
self._cleanup_old_trade_ids()
# 3. 가격 검증 및 보정
price = float(trade['price'])
price_check = self._validate_price(price, trade.get('symbol'))
if not price_check[0]:
self.stats['price_outliers'] += 1
return CleansingResult(
is_valid=False,
data=trade,
reason=f"가격 이상치: {price} (검증 실패: {price_check[1]})"
)
elif price_check[2]:
corrections.append(price_check[2])
# 4. 수량 검증
quantity = float(trade['quantity'])
quantity_check = self._validate_quantity(quantity)
if not quantity_check[0]:
self.stats['quantity_outliers'] += 1
return CleansingResult(
is_valid=False,
data=trade,
reason=f"수량 이상치: {quantity}"
)
# 5. 미세 거래 필터링
quote_quantity = float(trade.get('quote_quantity', price * quantity))
if quote_quantity < self.MIN_QUOTE_VALUE:
self.stats['dust_filtered'] += 1
return CleansingResult(
is_valid=False,
data=trade,
reason=f"미세 거래 필터링: ${quote_quantity:.4f}"
)
# 6. 타임스탬프 검증
timestamp = int(trade['timestamp'])
timestamp_check = self._validate_timestamp(timestamp)
if not timestamp_check[0]:
self.stats['timestamp_errors'] += 1
return CleansingResult(
is_valid=False,
data=trade,
reason=f"타임스탬프 오류: {timestamp_check[1]}"
)
# 정제된 데이터 생성
self.stats['valid_trades'] += 1
# 이동 평균 업데이트
self.price_history.append(price)
cleaned_data = {
**trade,
'price': price,
'quantity': quantity,
'quote_quantity': quote_quantity,
'timestamp': timestamp,
'cleaned_at': int(datetime.now(timezone.utc).timestamp() * 1000),
'price_sma': float(np.mean(self.price_history)) if self.price_history else price,
'corrections_applied': corrections
}
return CleansingResult(is_valid=True, data=cleaned_data)
def _validate_price(self, price: float, symbol: str) -> Tuple[bool, str, Optional[str]]:
"""가격 유효성 검증"""
if price <= 0:
return False, "가격은 0보다 커야 합니다", None
if len(self.price_history) >= 10:
sma = np.mean(self.price_history)
std = np.std(self.price_history)
# Z-score 기반 이상치 감지
if std > 0:
z_score = abs(price - sma) / std
if z_score > 5: # 5 표준편차 이상
return False, f"Z-score 이상치: {z_score:.2f}", None
# 범위 기반 검증
low_threshold = sma * self.PRICE_TOLERANCE_LOW
high_threshold = sma * self.PRICE_TOLERANCE_HIGH
if price < low_threshold:
return False, f"가격过低: {price} < {low_threshold:.8f}", None
if price > high_threshold:
return False, f"가격过高: {price} > {high_threshold:.8f}", None
return True, "valid", None
def _validate_quantity(self, quantity: float) -> Tuple[bool, str]:
"""수량 유효성 검증"""
if quantity <= 0:
return False, "수량은 0보다 커야 합니다"
if quantity > self.MAX_QUANTITY:
return False, f"수량 초과: {quantity} > {self.MAX_QUANTITY}"
if quantity < self.MIN_QUANTITY:
return False, f"수량 미달: {quantity} < {self.MIN_QUANTITY}"
return True, "valid"
def _validate_timestamp(self, timestamp: int) -> Tuple[bool, str]:
"""타임스탬프 유효성 검증"""
now_ms = int(datetime.now(timezone.utc).timestamp() * 1000)
# 미래 타임스탬프 (1분 허용 오차)
if timestamp > now_ms + 60000:
return False, f"미래 타임스탬프: {timestamp}"
# 과거 타임스탬프 (24시간 이상)
cutoff = now_ms - (24 * 60 * 60 * 1000)
if timestamp < cutoff:
return False, f"과거 타임스탬프: {timestamp} < {cutoff}"
return True, "valid"
def _cleanup_old_trade_ids(self):
"""메모리 관리를 위한 오래된 trade_id 정리"""
# 가장 오래된 50% 제거
remove_count = len(self.seen_trade_ids) // 2
self.seen_trade_ids = set(list(self.seen_trade_ids)[remove_count:])
logger.debug(f"Trade ID 캐시 정리: {remove_count}개 제거")
def get_stats(self) -> dict:
"""통계 반환"""
total = self.stats['total_processed']
valid = self.stats['valid_trades']
return {
**self.stats,
'clean_rate': f"{(valid/total*100):.2f}%" if total > 0 else "N/A"
}
class KafkaStreamProcessor:
"""
Kafka 스트림 프로세서: 원시 데이터 → 정제된 데이터
"""
def __init__(
self,
kafka_bootstrap_servers: str,
input_topic: str,
output_topic: str,
consumer_group: str
):
self.consumer = KafkaConsumer(
input_topic,
bootstrap_servers=kafka_bootstrap_servers,
group_id=consumer_group,
auto_offset_reset='latest',
enable_auto_commit=False,
value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8')),
max_poll_records=500
)
self.producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=kafka_bootstrap_servers,
value_serializer=lambda v: json.dumps(v, default=str).encode('utf-8')
)
self.cleanser = TradeDataCleanser()
self.input_topic = input_topic
self.output_topic = output_topic
self._running = False
def process_messages(self):
"""메시지 처리 루프"""
self._running = True
logger.info(f"스트림 프로세서 시작: {self.input_topic} → {self.output_topic}")
try:
while self._running:
messages = self.consumer.poll(timeout_ms=1000)
for topic_partition, records in messages.items():
for record in records:
result = self.cleanser.cleanse_trade(record.value)
if result.is_valid:
self.producer.send(
self.output_topic,
key=result.data['symbol'],
value=result.data
)
else:
logger.debug(f"필터링됨: {result.reason}")
# 배치 커밋
self.consumer.commit()
except KeyboardInterrupt:
logger.info("프로세서 중지")
finally:
self.consumer.close()
self.producer.close()
logger.info(f"최종 통계: {self.cleanser.get_stats()}")
def stop(self):
""" graceful shutdown"""
self._running = False
실행 예제
if __name__ == "__main__":
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
processor = KafkaStreamProcessor(
kafka_bootstrap_servers=os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"),
input_topic=os.getenv("KAFKA_TOPIC_RAW"),
output_topic=os.getenv("KAFKA_TOPIC_CLEANED"),
consumer_group=os.getenv("KAFKA_CONSUMER_GROUP")
)
try:
processor.process_messages()
except KeyboardInterrupt:
processor.stop()
---
6. Kafka 컨슈머: 정제된 데이터 저장
6.1 멀티 스토어 컨슈머
# src/consumers/multi_store_consumer.py
"""
정제된 Binance 데이터 → 다중 스토어 저장
S3 (데이터 레이크), TimescaleDB (시계열 DB), 실시간 대시보드 연동
"""
import json
import logging
from datetime import datetime, timezone
from typing import Optional
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv
from kafka import KafkaConsumer
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import boto3
from sqlalchemy import create_engine, text
from sqlalchemy.pool import QueuePool
load_dotenv()
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class MultiStoreConsumer:
"""
다중 스토어 컨슈머
저장소:
1. S3 Parquet: 장기 저장, 배치 분석
2. TimescaleDB: 실시간 쿼리, 시계열 분석
3. 인메모리 버퍼: 실시간 대시보드용
"""
def __init__(
self,
kafka_bootstrap_servers: str,
kafka_topic: str,
consumer_group: str,
s3_bucket: Optional[str] = None,
timescaledb_url: Optional[str] = None,
batch_size: int = 1000,
flush_interval: int = 60
):
# Kafka Consumer
self.consumer = KafkaConsumer(
kafka_topic,
bootstrap_servers=kafka_bootstrap_servers,
group_id=consumer_group,
auto_offset_reset='latest',
value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8'))
)
# S3 Client
self.s3_client = None
self.s3_bucket = s3_bucket
if s3_bucket:
self.s3_client = boto3.client(
's3',
aws_access_key_id=os.getenv('AWS_ACCESS_KEY_ID'),
aws_secret_access_key=os.getenv('AWS_SECRET_ACCESS_KEY')
)
# TimescaleDB Connection Pool
self.db_engine = None
if timescaledb_url:
self.db_engine = create_engine(
timescaledb_url,
poolclass=QueuePool,
pool_size=5,
max_overflow=10,
pool_pre_ping=True
)
self._init_timescaledb()
# 버퍼
self.buffer: list[dict] = []
self.batch_size = batch_size
self.flush_interval = flush_interval
self.last_flush = datetime.now(timezone.utc)
self._running = False
logger.info("멀티 스토어 컨슈머 초기화 완료")
def _init_timescaledb(self):
"""TimescaleDB 하이퍼테이블 초기화"""
if not self.db_engine:
return
with self.db_engine.connect() as conn:
# 기존 테이블/하이퍼테이블 확인
result = conn.execute(text("""
SELECT EXISTS (
SELECT FROM information_schema.tables
WHERE table_name = 'binance_trades'
);
"""))
exists = result.scalar()
if not exists:
conn.execute(text("""
CREATE TABLE binance_trades (
time BIGINT,
symbol TEXT,
price DOUBLE PRECISION,
quantity DOUBLE PRECISION,
quote_quantity DOUBLE PRECISION,
trade_id BIGINT,
is_buyer_maker BOOLEAN,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
"""))
conn.execute(text("""
SELECT create_hypertable(
'binance_trades',
'time',
if_not_exists => TRUE
);
"""))
conn.commit()
logger.info("TimescaleDB 하이퍼테이블 생성 완료")
def process(self):
"""데이터 처리 루프"""
self._running = True
logger.info("멀티 스토어 컨슈머 시작")
try:
while self._running:
messages = self.consumer.poll(timeout_ms=1000)
for topic_partition, records in messages.items():
for record in records:
self._process_record(record.value)
# 배치 플러시 체크
should_flush = (
len(self.buffer) >= self.batch_size or
(datetime.now(timezone.utc) - self.last_flush).seconds >= self.flush_interval
)
if should_flush and self.buffer:
self._flush_buffer()
except KeyboardInterrupt:
logger.info("컨슈머 중지")
finally:
if self.buffer:
self._flush_buffer()
self.consumer.close()
if self.db_engine:
self.db_engine.dispose()
def _process_record(self, record: dict):
"""레코드 처리"""
# 데이터 검증
if not all(k in record for k in ['symbol', 'price', 'quantity', 'timestamp']):
logger.warning(f"불완전한 레코드 스킵: {record.get('trade_id', 'unknown')}")
return
self.buffer.append(record)
def _flush_buffer(self):
"""버퍼 플러시 - 모든 스토어에 저장"""
if not self.buffer:
return
buffer_to_process = self.buffer[:]
self.buffer = []
self.last_flush = datetime.now(timezone.utc)
logger.info(f"버퍼 플러시 시작: {len(buffer_to_process)}개 레코드")
# 1. S3 Parquet 저장
if self.s3_client and self.s3_bucket:
self._save_to_s3(buffer_to_process)
# 2. TimescaleDB 저장
if self.db_engine:
self._save_to_timescaledb(buffer_to_process)
logger.info("버퍼 플러시 완료")
def _save_to_s3(self, records: list[dict]):
"""S3 Parquet 파일로 저장"""
df = pd.DataFrame(records)
# 타임스탬프 기반 파티션 키
timestamp = datetime.now(timezone.utc)
partition_path = f"year={timestamp.year}/month={timestamp.month:02d}/day={timestamp.day:02d}/hour={timestamp.hour:02d}/"
filename = f"trades_{int(timestamp.timestamp())}.parquet"
# Parquet 파일 생성
table = pa.Table.from_pandas(df)
import io
buffer = io.BytesIO()
pq.write_table(table, buffer, compression='snappy')
buffer.seek(0)
# S3 업로드
s3_key = f"binance/trades/{partition_path}{filename}"
self.s3_client.put_object(
Bucket=self.s3_bucket,
Key=s3_key,
Body=buffer.getvalue()
)
logger.info(f"S3 업로드 완료: s3://{self.s3_bucket}/{s3_key}")
def _save_to_timescaledb(self, records: list[dict]):
"""TimescaleDB 벌크 인서트"""
with self.db_engine.connect() as conn:
values = [
(
r['timestamp'],
r['symbol'],
r['price'],
r['quantity'],
r.get('quote_quantity', r['price'] * r['quantity']),
r['trade_id'],
r.get('is_buyer_maker', False)
)
for r in records
]
conn.execute(text("""
INSERT INTO binance_trades
(time, symbol, price, quantity, quote_quantity, trade_id, is_buyer_maker)
VALUES (:time, :symbol, :price, :quantity, :quote_quantity, :trade_id, :is_buyer_maker)
"""), [
{
'time': v[0],
'symbol': v[1],
'price': v[2],
'quantity': v[3],
'quote_quantity': v[4],
'trade_id': v[5],
'is_buyer_maker': v[6]
}
for v in values
])
conn.commit()
logger.debug(f"TimescaleDB 인서트 완료: {len(records)}개")
def stop(self):
"""graceful shutdown"""
self._running = False
if __name__ == "__main__":
import os
consumer = MultiStoreConsumer(
kafka_bootstrap_servers=os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"),
kafka_topic=os.getenv("KAFKA_TOPIC_CLEANED"),
consumer_group="multi-store-consumer",
s3_bucket=os.getenv("S3_BUCKET"),
timescaledb_url=os.getenv("TIMESCALEDB_URL")
)
try:
consumer.process()
except KeyboardInterrupt:
consumer.stop()
---
7. Docker Compose: 전체 시스템 실행
```yaml
docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
zookeeper:
image: confluentinc/cp-zookeeper:7.5.0
container_name: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
ports:
- "2181:2181"
networks:
- binance-stream
kafka:
image: confluentinc/cp-kafka:7.5.0
container_name: kafka
depends_on:
- zookeeper
ports:
- "9092:9092"
- "29092:29092"
environment:
KAFKA_BROKER_ID: 1
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://localhost:9092,PLAINTEXT_INTERNAL://kafka:29092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_INTERNAL:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT_INTERNAL
KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: "true"
KAFKA_LOG_RETENTION_HOURS: 168