開発記録#163(2025/4/2)「論文ベースのbot開発フローpart.25」

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

次は 「デプロイと運用安定化」 に進みます。
ここでは、Botを本番運用環境に安全かつ安定的に稼働させ続けるための最終プロセスを整備します。

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✅ 1. デプロイ前チェックリスト

項目	確認ポイント
✅ コード	調整後ロジック・パラメータが反映されているか
✅ モード切替	scheduler.py による時間帯対応が動作しているか
✅ Secrets	APIキーがKubernetes Secretsで安全に管理されているか
✅ Logging	loggerが適切に記録＆Slack通知が動作しているか
✅ モニタリング	Grafana/Prometheusで稼働状況が可視化されているか

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🚀 2. Kubernetes デプロイ手順（再確認）

1. イメージビルドとDockerHubへプッシュ

docker build -t youruser/crypto-bot:latest .
docker push youruser/crypto-bot:latest

2. Kubernetesマニフェスト再適用

kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml
kubectl apply -f hpa.yaml
kubectl apply -f configmap.yaml  # if used

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🔁 3. 稼働後の安定化ポイント

カテゴリ	実施内容	使用技術・コマンド例
🎯 モニタリング	CPU/メモリ、異常イベント監視	kubectl top pods, Grafana
🧠 障害復旧	restartPolicy: Always + ログ監視	kubectl logs
🔔 通知	Slack連携により異常をリアルタイム検知	Webhook
💾 バックアップ	ログ/モデルのS3保存スクリプト	backup_script.py + cron

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「3. 稼働後の安定化ポイント」**について、より具体的な実装・運用手順をそれぞれ詳細に説明します。

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🎯 1. モニタリング：CPU/メモリ、異常イベント監視

✅ Kubernetes CLI で確認する場合

kubectl top pods --namespace=default

各PodのCPU（m）とMemory（Mi）使用量をリアルタイムで確認できます。

✅ Grafana + Prometheus を使う場合

導入手順（簡易）：

1. kube-prometheus-stack を Helm で導入（1回だけ）

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install monitoring prometheus-community/kube-prometheus-stack

2. Grafanaにログイン（初期は admin/admin）
   URL: http://localhost:3000
3. 以下のようなパネルを作成：
   • container_cpu_usage_seconds_total
   • container_memory_usage_bytes
   • kube_pod_container_status_restarts_total

✅ アラート例（Prometheus Alertmanager）

- alert: HighCPUUsage
  expr: container_cpu_usage_seconds_total > 0.8
  for: 1m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "高CPU使用率"

---

🧠 2. 障害復旧：再起動とログ監視

✅ Kubernetes 自動再起動設定（deployment.yaml）

spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: Always  # 異常終了時に自動再起動

✅ ログ監視でエラーを発見

kubectl logs <pod-name>
kubectl logs -f <pod-name>  # リアルタイム監視

ログに "Exception" や "ERROR" のキーワードが含まれていれば、Slack通知 or 自動リカバリ対象にします。

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🔔 3. 通知：Slackで異常を即時検知

✅ Slack Webhook 設定方法

1. Slackの「App」→「Incoming Webhook」を作成
2. チャンネルを選び、Webhook URLを取得（例）：

https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

✅ Python から通知するコード

import requests

def send_slack_alert(message):
    url = "https://hooks.slack.com/services/XXXX/XXXX/XXXX"
    payload = {"text": f"🚨 {message}"}
    requests.post(url, json=payload)

✅ 通知例

send_slack_alert("Botが異常終了しました（BTCUSDT）")

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💾 4. バックアップ：ログ/モデルのS3保存 + cron自動化

✅ Pythonスクリプト（backup_script.py）

import boto3
import os
from datetime import datetime

AWS_ACCESS_KEY = "YOUR_ACCESS"
AWS_SECRET_KEY = "YOUR_SECRET"
BUCKET_NAME = "crypto-bot-backups"

def backup_to_s3():
    s3 = boto3.client('s3', aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY,
                             aws_secret_access_key=AWS_SECRET_KEY)

    for folder in ["./logs", "./models"]:
        for root, _, files in os.walk(folder):
            for f in files:
                local_path = os.path.join(root, f)
                s3_key = f"{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}/{f}"
                s3.upload_file(local_path, BUCKET_NAME, s3_key)
                print(f"✅ {f} を S3 にバックアップ済み")

if __name__ == "__main__":
    backup_to_s3()

✅ cron で毎日バックアップ自動実行（Linux/Mac）

crontab -e

0 3 * * * /usr/bin/python3 /path/to/backup_script.py >> /var/log/bot_backup.log 2>&1

毎日3:00にバックアップが自動実行され、ログも記録されます。

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✅ おまけ：すべてを統合する「安定性チェック」スクリプト例（monitor.py）

from retry_with_alert import retry_with_alert
from logger import get_logger
from backup_script import backup_to_s3
from send_slack import send_slack_alert

def monitor():
    try:
        # CPU / メモリ 使用率が高ければ Slack 通知
        # 再起動回数チェックなどを組み合わせても良い
        print("🧠 モニタリング中...")
    except Exception as e:
        send_slack_alert(f"モニタリングエラー：{e}")

if __name__ == "__main__":
    monitor()
    backup_to_s3()

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🔜 次のステップ候補

• 複数Botのモニタリングを 1つのダッシュボードで可視化
• バックアップ対象を拡張（取引履歴やエラーログなど）
• Slack通知テンプレートを標準化（成功/警告/失敗ごと）

📊 4. 安定性の最終チェックリスト

• ✅Botは定期的に再起動されても状態復元できるか？
• ✅主要な操作は logs/*.log に記録されているか？
• ✅Slack通知は異常・成功時どちらも届いているか？
• ✅Prometheus + GrafanaでCPU、イベント数が見えるか？
• ✅バックテストとの性能差が大きくないか？

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🔜 今後の発展候補（ステージアップ案）

フェーズ	発展内容
📡 ステージ1	自動モード切替 + データ蓄積による学習ベース戦略化
🤖 ステージ2	AIモデル（LSTM/Transformer）でP&Dや価格予測強化
☁️ ステージ3	複数Botの同時運用（Kubernetesでスケーリング）
🔒 ステージ4	セキュアなKey Vault、RBAC、監査ログによる強固な運用基盤

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次に取り組みたいのは、

• ✅ 実際の稼働チェック（1日〜1週間後のパフォーマンス分析）
• ✅ 新しい戦略の追加（ブレイクアウト、MLモデルなど）
• ✅ 他通貨ペアのBot追加展開（複数Bot運用）

などがあります。

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