📡 자동매매 스트림 처리 실전

Kafka Streams · Faust · CEP · 백프레셔 · 윈도우 연산

📋 목차

1. 스트림 처리와 트레이딩 시스템
2. Kafka 기반 트레이딩 데이터 파이프라인
3. Python Faust로 실시간 스트림 처리
4. 윈도우 연산과 시간 처리
5. 상태 관리와 체크포인팅
6. 복합 이벤트 처리(CEP)
7. 백프레셔와 성능 최적화
8. 프로덕션 배포와 모니터링

🎯 이런 분께 추천합니다

• 실시간 시장 데이터 처리 파이프라인을 구축하려는 개발자
• Kafka 기반 트레이딩 아키텍처를 설계하고 싶은 분
• 틱 데이터로부터 실시간 캔들/지표를 생성하려는 분
• 복합 이벤트 패턴(청산 캐스케이드, 볼륨 스파이크)을 감지하려는 분
• 대용량 스트림 데이터의 백프레셔를 관리하고 싶은 분

📖 주요 내용

• Kafka 토픽 설계 — 파티션, 직렬화, 컨슈머 그룹 전략
• Faust 스트림 처리 — 실시간 캔들 생성, 이동평균, 스트림 조인
• 윈도우 연산 — 텀블링/호핑/세션 윈도우, 이벤트 시간 처리
• 상태 관리 — RocksDB, 체크포인팅, Exactly-Once 보장
• CEP 엔진 — 순차 패턴, 동시 발생, 이상 탐지
• 성능 최적화 — 백프레셔, 메모리 관리, 병렬 처리