墨西哥股市行情API云端部署三大方案对比

部署云端行情数据接口时，主流方案有三种。下面逐项分析利弊与适用场景，并分享我在墨西哥市场实战中遇到的常见问题。

方案一：单ECS常驻进程

最直接的方式：单台ECS运行Python脚本，通过WebSocket长连接持续接收数据并写入RDS。优势在于开发快、逻辑清晰；劣势是需全天候开机，成本固定。适合数据量较小、希望简化架构的团队。

方案二：函数计算定时触发

使用云函数每5分钟执行一次，通过REST接口获取指数行情。核心优势是成本低——非交易时段无调用则无费用。但缺点明显：无法满足高频实时需求，延迟达分钟级。

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

方案三：ACK + WebSocket长连

最为稳健的方案：借助Kubernetes部署采集服务，通过WebSocket长连接实现实时推送。延迟最低，适合高频交易策略。代价是需要运维K8s集群，成本也最高。

墨西哥市场的显著特征是波动剧烈，单日振幅常超5%。若采用函数计算方案，分钟级延迟极易错过关键行情信号。因此我最终选择ACK方案，将采集服务部署在墨西哥本地节点上。

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"

三种方案的成本差距悬殊。函数计算每月仅需约5元，ECS方案约80元，而ACK方案则约300元。实际选择时，依据策略对延迟的敏感程度权衡即可。