AWS Athena
- AWS Athena: Eine Einführung für Datenanalysten und Krypto-Trader
AWS Athena ist ein interaktiver Abfragedienst, der es Ihnen ermöglicht, Daten direkt in Amazon S3 mithilfe von Standard-SQL zu analysieren. Obwohl ursprünglich nicht für den Krypto-Handel konzipiert, kann Athena eine unglaublich mächtige Ressource für Krypto-Trader und -Analysten sein, die große Mengen an historischen Marktdaten verarbeiten und analysieren müssen. Dieser Artikel bietet eine detaillierte Einführung in AWS Athena, seine Architektur, Anwendungsfälle und wie er für die Analyse von Krypto-Futures-Daten eingesetzt werden kann.
Was ist AWS Athena?
Athena ist ein serverloser Abfragedienst, was bedeutet, dass Sie keine Infrastruktur verwalten müssen. Sie zahlen nur für die Daten, die Sie scannen, und die Abfragen, die Sie ausführen. Dies macht es zu einer kostengünstigen Lösung für die Analyse großer Datensätze. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken erfordert Athena keine Datenladung oder Datenindizierung. Es liest Daten direkt aus S3, wo sie in verschiedenen Formaten gespeichert sein können, wie z.B. CSV, JSON, Parquet und ORC.
Athena basiert auf Presto, einer verteilten SQL-Abfrage-Engine. Presto ist bekannt für seine Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, was es ideal für die Analyse großer Datensätze macht. Athena ist eng in andere Amazon Web Services integriert, was es einfach macht, Daten aus anderen Quellen zu integrieren und zu analysieren.
Architektur von AWS Athena
Die Architektur von AWS Athena besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:
- **Amazon S3:** Der primäre Datenspeicher für Athena. Alle Daten, die Sie mit Athena abfragen möchten, müssen in S3 gespeichert sein.
- **Athena Query Engine:** Die Engine, die Ihre SQL-Abfragen verarbeitet und die Daten aus S3 abruft.
- **AWS Glue Data Catalog:** Ein Metadatenspeicher, der Informationen über Ihre Daten in S3 enthält, wie z.B. das Datenformat, das Schema und die Partitionierung. AWS Glue ist ein ETL-Dienst (Extract, Transform, Load), der oft verwendet wird, um den Data Catalog zu befüllen.
- **AWS IAM (Identity and Access Management):** Dient zur Steuerung des Zugriffs auf Athena und die zugrunde liegenden Daten in S3. Sicherheit ist ein wichtiger Aspekt, besonders bei sensiblen Finanzdaten.
| === | Beschreibung | | Datenspeicher | | Abfrageverarbeitung | | Metadatenverwaltung | | Zugriffskontrolle | | ===}
Anwendungsfälle für Krypto-Futures-AnalyseAthena kann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen im Bereich des Krypto-Futures-Handels eingesetzt werden:
Erstellen einer Athena-Tabelle für Krypto-Futures-DatenUm mit der Abfrage von Daten in Athena zu beginnen, müssen Sie zuerst eine Tabelle erstellen, die auf Ihre Daten in S3 verweist. Hier ist ein Beispiel, wie Sie eine Tabelle für historische Bitcoin-Futures-Daten erstellen können, die im CSV-Format gespeichert sind: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS bitcoin_futures ( timestamp TIMESTAMP, open DOUBLE, high DOUBLE, low DOUBLE, close DOUBLE, volume DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION 's3://your-s3-bucket/bitcoin_futures/'; ``` Ersetzen Sie `your-s3-bucket` durch den Namen Ihres S3-Buckets, in dem die Daten gespeichert sind. Stellen Sie sicher, dass das `timestamp`-Feld das richtige Format hat. Die `ROW FORMAT` und `STORED AS` Klauseln geben das Format der Daten an. Beispielabfragen für Krypto-Futures-DatenHier sind einige Beispielabfragen, die Sie mit Athena ausführen können:
```sql SELECT AVG(close) FROM bitcoin_futures WHERE date(timestamp) = '2024-01-01'; ```
```sql SELECT date(timestamp), SUM(volume) AS total_volume FROM bitcoin_futures GROUP BY date(timestamp) ORDER BY date(timestamp); ```
```sql SELECT date(timestamp), SUM(volume) AS total_volume FROM bitcoin_futures GROUP BY date(timestamp) ORDER BY total_volume DESC LIMIT 5; ```
Dies ist etwas komplexer und erfordert die Verwendung von Fensterfunktionen. Athena unterstützt Fensterfunktionen, die für die technische Analyse sehr nützlich sind. ```sql SELECT timestamp, close, AVG(close) OVER (ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 19 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_20 FROM bitcoin_futures ORDER BY timestamp; ``` Dieses Beispiel berechnet den 20-Tage gleitenden Durchschnitt des Schlusskurses. Gleitende Durchschnitte sind ein grundlegendes Werkzeug der technischen Analyse.
```sql SELECT timestamp, close, moving_average_20 FROM ( SELECT
timestamp,
close,
AVG(close) OVER (ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 19 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_20
FROM bitcoin_futures
) AS subquery WHERE close > moving_average_20; ``` Best Practices für die Verwendung von Athena mit Krypto-Futures-Daten
Integration mit anderen AWS-DienstenAthena lässt sich nahtlos in andere AWS-Dienste integrieren:
FazitAWS Athena ist ein leistungsstarkes und kostengünstiges Werkzeug für die Analyse großer Mengen an Krypto-Futures-Daten. Durch das Verständnis seiner Architektur, Anwendungsfälle und Best Practices können Krypto-Trader und -Analysten wertvolle Einblicke gewinnen, Handelsstrategien verbessern und Risiken besser managen. Die Kombination aus serverloser Architektur, SQL-basierten Abfragen und der Integration in andere AWS-Dienste macht Athena zu einer idealen Lösung für die moderne Krypto-Datenanalyse. Es ist wichtig, sich mit den Grundlagen der Zeitreihenanalyse und der statistischen Analyse vertraut zu machen, um Athena optimal nutzen zu können. Darüber hinaus können Kenntnisse über Chartmuster und Indikatoren der technischen Analyse die Interpretation der Ergebnisse verbessern.
Empfohlene Futures-Handelsplattformen
Trete unserer Community beiAbonniere den Telegram-Kanal @strategybin für weitere Informationen. Beste Gewinnplattformen – jetzt registrieren. Teilnahme an unserer CommunityAbonniere den Telegram-Kanal @cryptofuturestrading, um Analysen, kostenlose Signale und mehr zu erhalten! |