Redis

Cloud-Native Market Data Engine

A high-throughput, cloud-native market-data ingestion and distribution engine built with Python 3.11, FastAPI, and TimescaleDB. Handles real-time tick data, OHLCV aggregation, and serves pricing microservices via async REST and WebSocket endpoints.

Architecture

• Ingestion layer: async producers consuming exchange feeds and vendor APIs
• Storage: TimescaleDB for time-series, Redis for hot-path caching
• API: FastAPI with SQLAlchemy async, Pydantic v2 validation
• Deployment: Kubernetes, GitHub Actions CI/CD

Key Features

• Sub-millisecond write latency at scale
• Configurable retention and compression policies
• Instrument normalisation across multiple data vendors
• Full audit trail for regulatory reporting

Cloud-native Marktdaten-Engine

Eine hochdurchsatz-fähige, Cloud-native Marktdaten-Ingestion- und Verteilungs-Engine, gebaut mit Python 3.11, FastAPI und TimescaleDB. Verarbeitet Echtzeit-Tick-Daten, OHLCV-Aggregationen und bedient Pricing-Microservices über asynchrone REST- und WebSocket-Endpunkte.

Was gebaut wurde

Marktdaten-Engine Asynchrone Producer, die Börsendaten und Anbieter-APIs konsumieren. Sub-Millisekunden-Schreiblatenz bei hoher Last, konfigurierbare Aufbewahrungs- und Komprimierungsrichtlinien.

Pricing-Microservices FastAPI-basierte Microservices für Multi-Asset-Pricing — mit SQLAlchemy async und Pydantic v2 Validierung. Vollständiger Audit-Trail für regulatorisches Reporting.

Risikopipelines Asynchrone Risikoberechnungspipelines mit Redis für Hot-Path-Caching und TimescaleDB für Zeitreihen-Persistenz.