云端部署行情数据接口三种方案：墨西哥股市API

说到云端部署行情数据接口，通常有三种主流的方案。下面逐一拆解它们的优缺点和适用场景，顺便聊聊在墨西哥市场实际踩过的坑。

方案一：单ECS常驻进程

最简单的做法——一台ECS跑一个Python脚本，保持WebSocket长连接，数据直接写入RDS。优点是实现快、逻辑直白，缺点也明显：得7×24小时开着机，成本固定。适合数据量不大、不想折腾架构的团队。

方案二：函数计算定时触发

用云函数每5分钟触发一次，调用REST接口拉取指数数据。最大优点是省钱——非交易时段不触发就不花钱。缺点也很明确：不适合高频实时场景，延迟在分钟级。

def handler(event, context):
    url = "http://api.jkidata.com/stock/indicescountryId=墨西哥ID&key=KEY"
    data = requests.get(url).json()
    sa ve_to_db(data)

方案三：ACK + WebSocket长连

最重量级的方案：用K8s部署采集服务，WebSocket长连实时推送。延迟最低，适合高频策略。代价是需要维护K8s集群，成本较高。

墨西哥市场有个特点——波动大，经常出现单日5%以上的涨跌。如果用函数计算方案，分钟级延迟可能错过关键信号。最终我选了ACK方案，把采集服务部署在墨西哥本地节点。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - name: collector
        image: collector:latest
        env:
        - name: COUNTRY_ID
          value: "墨西哥ID"

三种方案的成本差异很大。函数计算方案每月约5元，ECS方案每月约80元，ACK方案每月约300元。根据策略对延迟的敏感度，选择合适的方案即可。