WebSocket と Redis を使用したリアルタイム オプション取引データの配信システム構築

リアルタイム金融データシステムは、低レイテンシ、高スループット、リアルタイムストリーミングアーキテクチャが融合する点から建設に興奮を覚えるものです。最近、我々はユーザーに対して最小限の遅延でライブのオプションデータを配信する必要があったプロジェクトに取り組んでいました。 この記事では、我々が使用したアーキテクチャと、システムを信頼性高くスケーラブルにするための主要な構成要素について説明します。 オプションのトレーダーはリアルタイムデータに大きく依存しています。わずかな遅延も意思決定に影響を与えます。 主な要件は以下の通りです： • オプションデータをリアルタイムでストリーミング • 同時接続ユーザー数千名への対応 • 低レイテンシの維持 • システムのスケーラビリティ確保 これを達成するために、WebSocket、Redis、Node.js を使用したリアルタイムストリーミングパイプラインを設計しました。 システムは以下の構成要素から成り立っています： データソース オプションフィードを提供するマーケットデータプロバイダー。 バックエンド処理レイヤー 入ってきたマーケット更新を処理する Node.js サービス。 Redis パブリッシュ/サブスクリプションレイヤー Redis がサービス間で更新を効率的に配信します。 WebSocket サーバー 接続されたクライアントにリアルタイム更新を配信します。 フロントエンドダッシュボード ユーザーにストリーミングオプションデータを表示します。 このアーキテクチャは、データがマーケットフィードからユーザーの画面へミリ秒単位で流れるのを可能にします。 従来の REST API は、高頻度の更新には適していません。 WebSocket は以下の機能を提供します： • 持続的な接続 • 低レイテンシな通信 • リアルタイムプッシュ更新 サーバーを繰り返しポーリングする代わりに、新しいデータが到着した瞬間にクライアントは即座に更新を受け取ります。 Redis はリアルタイム更新を配信する上で重要な役割を果たします。 新しいオプションデータが到着すると： • バックエンドが更新を Redis チャンネルに公開します。 • WebSocket サーバーはチャンネルにサブスクリプションを行います。 • 接続されたクライアントは即座に更新を受け取ります。 このパターンは、システムを水平スケーリングすることを可能にします。 同時接続ユーザー数を多くサポートするために、私たちは以下の点に注力しました： • WebSocket 接続の効率的な管理 • 迅速なメッセージ配信のための Redis Pub/Sub • ステートレスなバックエンドサービス • 負荷バランスされた WebSocket サーバー このセットアップにより、パフォーマンスの問題なく複数のサーバーでシステムをスケーリングできます。 リアルタイムストリーミングプラットフォームの構築を通じて、我々は数多くの重要な教訓を得ました： • レイテンシを可能な限り低く保つ • スケーラビリティのためにメッセージブローカーや Pub/Sub システムを使用する • WebSocket ハンダラー内部で重計算を避ける • 最初から水平スケーリングのためにシステムを設計する 完全なアーキテクチャ、コード例、そして詳しい説明については、詳細な解説をこちらの記事で書いています： 👉 https://www.zerotwosolutions.com/blogs/options-live-feed-flow-how-we-built-a-real-time-options-streaming-system リアルタイムシステムは、現代のアプリケーションにおいてますます重要になっています——取引プラットフォーム、コラボレーションアプリ、ライブ分析ダッシュボードなど。 WebSocket、Redis、そしてスケーラブルなバックエンドサービスを組み合わせてこれらのシステムを構築することは強力な方法です。 類似のリアルタイムアーキテクチャを構築された場合、あなたのアプローチについて聞きたいです。

Real-time financial data systems are fascinating to build because they combine low latency, high throughput, and real-time streaming architectures. Recently, we worked on a project that required streaming live options data to users with minimal delay. In this post, I'll walk through the architecture we used and the key components that made the system reliable and scalable. Options traders rely heavily on real-time data. Even small delays can impact decision-making. The main requirements were: Stream options data in real time Handle thousands of simultaneous users Maintain low latency Ensure system scalability To achieve this, we designed a real-time streaming pipeline using WebSockets, Redis, and Node.js. The system consisted of the following components: Data Source Market data provider delivering options feed. Backend Processing Layer A Node.js service processes incoming market updates. Redis Pub/Sub Layer Redis distributes updates efficiently across services. WebSocket Server Delivers real-time updates to connected clients. Frontend Dashboard Displays streaming options data to users. This architecture allows data to flow from the market feed to the user's screen within milliseconds. Traditional REST APIs are not suitable for high-frequency updates. WebSockets provide: Persistent connections Low-latency communication Real-time push updates Instead of polling the server repeatedly, the client simply receives updates instantly when new data arrives. Redis plays a key role in distributing real-time updates. When new options data arrives: The backend publishes the update to a Redis channel. WebSocket servers subscribe to the channel. Connected clients receive the update immediately. This pattern allows the system to scale horizontally. To support many simultaneous users, we focused on: Efficient WebSocket connection management Redis Pub/Sub for fast message distribution Stateless backend services Load-balanced WebSocket servers This setup allows the system to scale across multiple servers without performance issues. Building real-time streaming platforms taught us several important lessons: Keep latency as low as possible Use message brokers or Pub/Sub systems for scalability Avoid heavy computations inside WebSocket handlers Design systems for horizontal scaling from the start If you're interested in the complete architecture, code examples, and deeper explanation, we wrote a detailed breakdown here: 👉 https://www.zerotwosolutions.com/blogs/options-live-feed-flow-how-we-built-a-real-time-options-streaming-system Real-time systems are becoming increasingly important in modern applications—from trading platforms to collaborative apps and live analytics dashboards. Combining WebSockets, Redis, and scalable backend services is a powerful way to build these systems. If you've built similar real-time architectures, I'd love to hear about your approach.