前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。
本記事では「暗号通貨のパンプ&ダンプスキームの検出」に関する論文をベースにbot開発の過程をまとめていきます。
Detecting Crypto Pump-and-Dump Schemes: A Thresholding-Based Approach to Handling Market Noisehttps://t.co/ctCJEV1MBs
— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) March 22, 2025
🚀 運用ルールの確立と本番稼働準備
次のステップでは、システムの安定稼働を確保するために、以下の3つの項目に取り組みます。
1. 運用ルールの確立
✅ 運用ルール設計の目的
- Botの稼働スケジュールと条件を明確化
- 障害発生時の対応フローを策定
🕒 Botの稼働スケジュールの提案
稼働時間帯 | 内容 |
---|---|
平日 (9:00〜22:00) | 通常運用 (通常取引と監視) |
深夜 (22:00〜6:00) | 低頻度運用 (P&Dイベントの検出のみ) |
週末 (土日) | 稼働停止 or 低頻度モード (要件次第) |
🛠️ 障害発生時の対応フロー
障害の種類 | 対応方法 |
---|---|
APIエラー (接続失敗/タイムアウト) | 自動再試行 (3回) → Slack通知 → 手動再起動 |
データ異常 (欠損/不正データ検出) | データロギング → 再リクエスト |
CPU使用率の過負荷 | KubernetesのAuto ScalingによりPodを追加 |
Botの停止 | Slack通知 → 自動再起動 (5分後) |
重大エラー (不正APIキー/セキュリティ問題) | 即時Slack通知 → 手動対応 (APIキー変更) |
2. 最終パフォーマンスチェック
✅ チェック項目
チェック項目 | 内容 |
---|---|
取引精度 | シミュレーション結果と実運用結果の比較 |
応答速度 | APIレスポンス時間の測定 |
リカバリー速度 | ネットワーク障害後の再接続までの所要時間 |
データ保存 | P&DイベントとBotの動作ログが正確に記録されるか |
🧪 パフォーマンステストスクリプト
import requests import time URL = "http://localhost:5000" # 監視システムのURL # パフォーマンステスト def test_response_time(): start_time = time.time() response = requests.get(URL) end_time = time.time() if response.status_code == 200: print(f"✅ サーバーレスポンス: {end_time - start_time:.2f}秒") else: print("❌ サーバー応答エラー") if __name__ == "__main__": test_response_time()
✅ スクリプトの実行
python performance_test.py
3. デプロイ後の安定性確認
✅ 確認項目
確認項目 | 内容 |
---|---|
Podの状態 | 正常に稼働しているか (kubectl get pods ) |
CPU/メモリ使用率 | kubectl top pods で過負荷がないか確認 |
ログ確認 | kubectl logs <POD_NAME> でエラーログ確認 |
Grafanaダッシュボード | CPU、APIエラー、異常検出などの可視化確認 |
Slack通知 | Bot停止や異常検出時に通知が届くか確認 |
✅ 監視コマンドの例
Podの状態確認
kubectl get pods
ログの確認
kubectl logs <POD_NAME>
CPU/メモリ使用状況の確認
kubectl top pods
4. 本番稼働の最終手順
- ✅ すべてのPodの起動確認
- ✅ 異常発生時の通知確認
- ✅ 実際の取引結果とシミュレーション結果の比較
- ✅ APIエラーやデータ欠損のリカバリー動作確認
5. 次のステップ
- 🟩 最終確認結果のレビュー
- 🟩 必要に応じて、パラメータやエラーハンドリングの微調整
- 🟩 完了後、本番環境の安定稼働開始 🚀

Yodaka
次回の記事では、最終確認結果のレビューと調整についてまとめます。
関連
-
-
開発記録#153(2025/3/25)「論文ベースのbot開発フローpart.15」
続きを見る