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4步让你驱动Kubernetes【Containers】

在本系列的第三篇文章中,我介绍了Kubernetes的基础知识:首先学习如何驱动,我强调您应该学会驱动Kubernetes,而不是构建它。我还解释了在Kubernetes中为应用程序建模必须学习的基本元素是最少的。我想强调这一点:您需要学习的原语集是您可以学习的最简单的原语集,以实现生产质量的应用程序部署(即高可用性[HA],多个容器,多个应用程序)。换句话说,学习Kubernetes内置的一组原语比学习集群软件,集群文件系统,负载平衡器,疯狂的Apache配置,疯狂的Nginx配置,路由器,交换机,防火墙和存储后端要容易得多,这一切您将需要在传统IT环境(用于虚拟机或裸机)中为简单的HA应用程序建模。

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【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库

数据是金融量化分析的重要基础,包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀,学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说,怎么能说不会玩数据库呢?目前常用的开源(免费)数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite (Python自带),在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十(见下图),可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境,关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库(其他数据库类似),利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互,一步步搭建自己的量化分析数据库。

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