4. Streamlit Dashboard

Stock Pipeline의 Streamlit 대시보드는 실시간 주식 데이터 모니터링, 기술적 분석, API 성능 테스트 등을 위한 통합 웹 인터페이스입니다.

---

접속 방법

# Docker Compose로 실행 (권장)
cd /home/grey1/stock-kafka3/docker
docker-compose up -d streamlit
 
# 브라우저에서 접속
http://localhost:8501

---

전체 페이지 구조

📊 Main Dashboard (monitoring_dashboard.py)
├── 05_실시간_Redis_모니터링.py
├── 06_Kafka_부하테스트_모니터링.py
└── 07_API_호출_테스트_대시보드.py

---

전체 페이지 구조

📊 Main Dashboard (monitoring_dashboard.py)
├── 05_실시간_Redis_모니터링.py
├── 06_Kafka_부하테스트_모니터링.py
└── 07_API_호출_테스트_대시보드.py

---

05 — 실시간 Redis 모니터링

Redis에 캐싱된 실시간 데이터와 기술적 신호를 모니터링합니다.

주요 기능

신호 추적 탭

• 활성 신호 타입: 볼린저, RSI, MACD 등
• Trigger Price: 신호 발생 시점 가격 (고정값)
• 현재 가격: 실시간 업데이트
• 수익률: (현재가 - Trigger Price) / Trigger Price
• 신호 강도: 조건 충족 정도

실시간 데이터 탭

• 실시간 주가, 변동률, 거래량
• RSI, MACD, 볼린저밴드 값
• 업데이트 주기: 1초 단위 자동 새로고침

Redis 상태 탭

지표	Redis 키
메모리 사용량	used_memory_human
연결 클라이언트 수	connected_clients
초당 명령어 처리	instantaneous_ops_per_sec
캐시 히트율	keyspace_hits / (hits + misses)
TTL 만료 예정 키 수	—

Trigger Price 개념 정리

구분	기준	특징
관심종목 Trigger Price	관심종목 등록일 종가 (PostgreSQL)	고정값 — 장기 수익률 계산용
활성 신호 Trigger Price	기술적 조건 충족 시점 가격 (Redis)	동적값 — 단기 매매 타이밍 판단용

---

06 — Kafka 부하테스트 모니터링

Kafka 메시지 큐의 성능 테스트 및 부하 상태를 모니터링합니다.

테스트 설정 항목

항목	설명
메시지 전송률	msgs/sec 설정
테스트 기간	1분~60분
메시지 크기	소/중/대
동시 프로듀서 수	1~10개

실시간 모니터링 지표

• 초당 메시지 생산량 / 소비량
• Lag: 미처리 메시지 수
• 평균 응답 시간 (ms)
• 에러율

---

07 — API 호출 테스트 대시보드

외부 API 및 내부 서비스의 호출 성능을 테스트하고 모니터링합니다.

테스트 대상

분류	대상
외부 API	yfinance, KIS API, NASDAQ API
내부 서비스	Kafka UI, Airflow API, Redis

---

성능 테스트 결과 요약

Kafka 메시지 처리 성능

종목	평균 응답시간	TPS
AAPL	4.53ms	0.042
GOOGL	3.96ms	0.050
TSLA	3.49ms	0.067
NVDA	4.36ms	0.050
AMZN	4.07ms	0.059

전체 평균: 4.1ms, 처리량: ~120 msgs/sec, 성공률: 100%

API 부하테스트 결과

항목	수치
총 요청수	585개
성공률	70.8% (414건)
평균 응답시간	33.9ms
최대 TPS	4.91 req/sec