Остання редакція: 2026-01-06
Анотація
У роботі досліджено методи підвищення швидкодії систем збору та обробки фінансових даних у реальному часі. Проаналізовано сучасні архітектурні підходи та технології обміну даними, зокрема асинхронну обробку запитів у Python та WebSocket-з’єднання. Показано, що застосування асинхронних механізмів і потокових протоколів значно зменшує затримки і підвищує пропускну здатність систем.
ANALYSIS OF METHODS FOR IMPROVING THE SPEED OF REAL-TIME FINANCIAL DATA COLLECTION AND PROCESSING SYSTEMS
Abstract:
The paper investigates methods for improving the performance of real-time financial data collection and processing systems. It analyses modern architectural approaches and data exchange technologies, in particular asynchronous query processing in Python and WebSocket connections. It shows that the use of asynchronous mechanisms and streaming protocols significantly reduces delays and increases system throughput.
Ключові слова
Посилання
Kumar S. Real-Time Data Streaming: Transforming FinTech Through Modern Data Architectures. European Journal of Computer Science and Information Technology. 2025. № 13(18). P. 49-64. URL: https://eajournals.org/ejcsit/wp-content/uploads/sites/21/2025/05/Real-Time-Data-Streaming.pdf
Kokalko M. Using Asynchronous Programming in Python To Improve Application Performance. The American Journal Of Engineering And Technology. 2024. Vol. 6, Issue 12. P. 51-58. URL: https://theamericanjournals.com/index.php/tajet/article/view/5722/5294
Dhruv P. FastAPI Performance Showdown: Sync vs Async — Which is Better?. Medium. URL: https://thedkpatel.medium.com/fastapi-performance-showdown-sync-vs-async-which-is-better-77188d5b1e3a
Keshari R., Pachlasiya K. Comparing REST API vs Websockets for Chat Applications. International Journal of Innovative Research in Science Engineering and Technology. 2025. Vol. 14, Issue 3. P. 5009-5012. URL: https://www.ijirset.com/upload/2025/march/416_Comparing.pdf