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Blog Renovado, Mismo Mensaje. En este artículo explicamos en español cómo consumir la API de Infoway para obtener kline usando C++ y libcurl, cómo interpretar la respuesta y buenas prácticas para producción, además de presentar breves recomendaciones sobre WebSocket y rendimiento.

Endpoint y parámetros principales: el endpoint por lotes es https://data.infoway.io/common/batch_kline/{klineType}/{klineNum}/{codes} donde klineType define el tipo de K y klineNum el número de K solicitadas. El parámetro codes acepta varios símbolos separados por comas. Ejemplo de petición para obtener 2 velas de 1 minuto para XAUUSD y XAGUSD: https://data.infoway.io/common/batch_kline/1/2/XAUUSD%2CXAGUSD. El servicio acepta hasta 500 K por código en una sola llamada.

Significado de klineType habitual: 1 significa 1 minuto, 2 significa 5 minutos, 3 es 15 minutos, 4 es 30 minutos, 5 es 1 hora, 6 es 2 horas, 7 es 4 horas, 8 1 día, 9 1 semana, 10 1 mes, 11 1 año, 12 otro intervalo personalizado.

Uso básico con libcurl en C++: inicializar curl_global_init, crear un handle con curl_easy_init, configurar CURLOPT_URL con la URL del endpoint, añadir cabeceras HTTP con curl_slist_append incluyendo apiKey en una cabecera apiKey, establecer una función callback para recopilar la respuesta en una string y ejecutar curl_easy_perform. Comprobar el código HTTP con curl_easy_getinfo y liberar recursos con curl_slist_free_all, curl_easy_cleanup y finalmente curl_global_cleanup.

Consejos de robustez y rendimiento: activar Keepalive con CURLOPT_TCP_KEEPALIVE y CURLOPT_KEEPALIVE_TIME para mantener conexiones TCP abiertas; en escenarios de alta concurrencia considerar la interfaz multi de libcurl con curl_multi_perform; usar curl_share_init y CURLSHOPT_SHARE para compartir cache DNS entre handles; inicializar libcurl de forma segura en entornos multihilo usando call_once o un mecanismo equivalente para ejecutar curl_global_init solo una vez.

Manejo de límites y reintentos: vigilar respuestas HTTP 429 y aplicar backoff exponencial antes de reintentar. Para reconexiones WebSocket usar estrategia de reintento con incremento exponencial hasta un máximo, y enviar pings periódicos para evitar cierres por inactividad.

Formato de la respuesta y campos relevantes: la respuesta contiene por cada símbolo un campo s con el símbolo y respList con las velas. Cada vela incluye t como timestamp, h alto, o apertura, l bajo, c cierre, v volumen, vw precio medio ponderado, pc cambio porcentual y pca cambio absoluto. El timestamp puede venir en milisegundos; para convertirlo a tiempo humano en C++ se puede dividir entre 1000 y usar chrono y std::localtime para formatear.

Construcción de una vela cuando no hay datos: si no llega una vela nueva y necesita construirse una vela incompleta, se puede inicializar o, h, l, c igual al cierre de la vela anterior y poner v igual a 0 para indicar volumen nulo.

Cálculo de VWAP y métricas de actividad: si la API devuelve v y vm donde vm representa el volumen monetario agregado, el VWAP se aproxima como vm dividido entre v. Para detectar anomalías en volumen se puede calcular un z score simple con media y desviación estándar: z = (v - avg_volume) / stddev_volume.

WebSocket: Infoway ofrece además un endpoint WebSocket para kline que puede ser más eficiente para datos en tiempo real, por ejemplo wss://data.infoway.io/ws/kline/1/XAUUSD. Implementar lógica de reconexión, pings y manejo de mensajes duplicados o parciales para garantizar continuidad.

Buenas prácticas extra: en clientes multihilo evitar llamar a curl_global_cleanup hasta que todos los hilos hayan terminado; liberar recursos compartidos correctamente; registrar traceId que devuelve la API para facilitar soporte y debugging.

Sobre Q2BSTUDIO y servicios relacionados: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos soluciones de IA para empresas y agentes IA que integran procesos y datos, además de servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones.

En este artículo explicamos cómo consumir la API Infoway desde C++ usando libcurl para obtener series K o kline de forma eficiente y segura. La API batch kline expone un endpoint con la plantilla https://data.infoway.io/common/batch_kline/{klineType}/{klineNum}/{codes} donde klineType define la resolución de la vela, klineNum el número de velas solicitadas y codes la lista de símbolos separados por comas codificadas en URL.

Parámetros principales: klineType valores habituales 1 1 minuto, 2 5 minutos, 3 15 minutos, 4 30 minutos, 5 1 hora, 6 2 horas, 7 4 horas, 8 1 día, 9 1 semana, 10 1 mes, 11 3 meses, 12 6 meses. klineNum cantidad máxima por petición 500. codes lista de símbolos como XAUUSD%2CXAGUSD cuando se codifica la coma como %2C. Ejemplo de endpoint para dos símbolos en 1 minuto y 2 velas https://data.infoway.io/common/batch_kline/1/2/XAUUSD%2CXAGUSD

Uso con libcurl: inicializar libcurl una sola vez en la aplicación con curl_global_init, crear un easy handle con curl_easy_init, configurar CURLOPT_URL con la URL final, adjuntar cabeceras HTTP como User-Agent, Accept application/json y la cabecera apiKey con el token proporcionado por Infoway. Registrar una función de callback para recopilar la respuesta y ejecutar curl_easy_perform. Tras la petición comprobar el código HTTP con CURLINFO_RESPONSE_CODE y limpiar recursos con curl_easy_cleanup y finalmente curl_global_cleanup al terminar la aplicación. Para mantener conexiones vivas en peticiones frecuentes habilitar opciones de keepalive como CURLOPT_TCP_KEEPALIVE y CURLOPT_KEEPALIVE_TIME para reducir latencia y costes de reuso TCP. Para muchas conexiones concurrentes valorar la interfaz multi de libcurl y curl_multi_perform.

Buenas prácticas de robustez: detectar HTTP 429 y aplicar política de reintentos con backoff exponencial empezando en 1 segundo y duplicando hasta un máximo razonable como 60 segundos. Manejar errores de red y timeouts. Si se hacen muchas peticiones a distintos símbolos, usar curl_share_init y compartir DNS entre handles con CURLSHOPT_SHARE y CURL_LOCK_DATA_DNS para reducir latencia en resoluciones.

Estructura de la respuesta y parseo: la respuesta principal incluye campos de control y un array data por símbolo. Cada elemento data contiene s identificador del símbolo y respList que es la lista de kline. Cada kline dispone de campos t timestamp en milisegundos, h high, o open, l low, c close, v volumen, vw volumen ponderado o valor acumulado, pc variación porcentual y pca variación absoluta. Para convertir t a fecha local dividir por 1000 para obtener segundos y luego usar las funciones de chrono y localtime de C++ para formatear la fecha y hora a conveniencia.

Si la API devuelve una vela vacía para el periodo en curso es habitual construir la vela provisional tomando el cierre de la vela anterior como open high low close y volumen cero. De este modo se mantiene continuidad en los gráficos y en los cálculos que dependen de la última vela.

VWAP y métricas: cuando se proporciona vm o un acumulado del valor negociado la VWAP se puede calcular como vm dividido por v siempre que v sea mayor que cero. Para medir actividad relativa de una vela se puede normalizar el volumen y calcular un z score usando media y desviación estándar del volumen reciente con la fórmula z = (v - avg) / stddev.

WebSocket para tiempo real: para casos donde se requiere latencia mínima se recomienda consumir el canal WebSocket que ofrece actualizaciones de kline en tiempo real, por ejemplo el endpoint wss posible en la API. Implementar ping cada 30 segundos, manejar pong y reintentos con backoff exponencial en caso de desconexión. En escenarios híbridos es común usar HTTP batch para sincronizaciones periódicas y WebSocket para las actualizaciones en vivo.

Consejos de rendimiento: agrupar símbolos en una misma llamada batch para reducir número de solicitudes, respetar límites de la API y usar serialización y parsing JSON eficientes. Para grandes volúmenes considerar procesar en hilos independientes con colas y controlar el uso de handles de libcurl para evitar fugas y cuellos de botella en I O.

Chrome incorpora la notación de tipo para la función attr que permite interpretar el valor de un atributo con un tipo concreto cuando se lee para utilizarlo en propiedades CSS. Esto hace posible usar atributos HTML como valores para casi cualquier propiedad CSS, no solo en el contenido de pseudoelementos.

Ejemplo práctico: <style> div { color: attr(data-color type(<color>)); } </style> <div data-color=red>Soy rojo</div> En este caso el valor del atributo data-color se parsea como un color y se aplica directamente a la propiedad color del elemento.

La función type toma como argumento un tipo de dato que indica cómo debe interpretarse la cadena del atributo. Los tipos disponibles son básicamente los mismos que se usan en la propiedad syntax de una regla @property, salvo <url> por motivos de seguridad. Algunos ejemplos de tipos son <angle>, <color>, <image>, <integer>, <length>, <length-percentage>, <number>, <percentage>, <resolution>, <string>, <time> y <transform-function>.

La ventaja principal es enorme: se eliminan muchos hacks actuales que consisten en inyectar estilos inline o transformar atributos en variables CSS para poder reutilizarlos. Con attr con tipado se logra un código más limpio, predecible y mantenible. Por ahora Chrome ya ha implementado la función, pero su soporte generalizado en otros navegadores llevará tiempo, por lo que conviene comprobar compatibilidad antes de usarlo en producción.

Ahogado en datos pero sin tener claro el siguiente paso No eres el único Muchas empresas pequeñas y equipos reducidos recopilan más información cada día y aún así toman decisiones por intuición Esto ocurre por un problema de claridad conocido como deuda de insights el hueco entre acumular métricas y transformar esos números en acciones concretas

A continuación una guía práctica y simple para sistematizar tus insights y convertir datos en crecimiento sin necesidad de herramientas caras ni procesos pesados

1 Elegir tus métricas norte Limita el seguimiento a 3 a 5 métricas que se conecten directamente con tus objetivos Olvida el resto Por ejemplo en comercio electrónico: coste de adquisición de cliente valor medio de pedido tasa de recompra En SaaS: ingresos recurrentes mensuales conversión prueba a pago churn En servicios: tasa de conversión de leads rentabilidad por proyecto retención de clientes Tu objetivo un panel con cinco números que actúen como tu centro de mando

2 Vincular cada métrica a una acción Un número no sirve si no indica qué hacer Define reglas if then Si la tasa de recompra baja lanza una campaña de recuperación Si la conversión de leads sube refuerza ese canal Si la rentabilidad cae revisa precios o el alcance del proyecto Escribe estas reglas y transforma datos en un motor de decisiones

Ansiedad de datos: sistematiza tus insights

¿Abrumado por montones de datos pero aún adivinando tu siguiente paso? No eres el único. Muchas pymes y equipos pequeños acumulan métricas y terminan más confundidos que antes. Este problema habitual es lo que llamamos deuda de insights: la distancia entre recopilar números y saber utilizarlos de forma práctica para crecer.

Aquí tienes una metodología simple y accionable para convertir datos en decisiones sin herramientas caras ni procesos interminables.

1. Elige tus métricas norte. Limita el seguimiento a 3 a 5 indicadores alineados con objetivos reales. Por ejemplo, en comercio electrónico aplica coste de adquisición, valor medio de pedido y tasa de recompra; en SaaS mide ingreso recurrente mensual, conversión de prueba a pago y churn; en servicios vigila tasa de conversión de leads, rentabilidad por proyecto y retención de clientes. Tu objetivo: un panel con cinco números que manden.

2. Vincula cada métrica a una acción. Un número sin acción es ruido. Define reglas if then claras. Si la tasa de recompra cae, lanza una campaña de recuperación. Si la conversión de leads sube, invierte más en ese canal. Si la rentabilidad disminuye, revisa precios o alcance del proyecto. Escribe estas reglas para transformar datos en una máquina de decisiones.

3. Usa las herramientas que ya tienes. No necesitas lagos de datos caros. Aprovecha Google Analytics para tráfico, Stripe o Square para ventas, Mailchimp y Facebook para campañas, y consolida todo en una hoja de cálculo semanal. Cuando la interpretación se complique, apóyate en IA para resumir hallazgos y generar hipótesis rápidamente.

4. Convierte los datos en conversación de equipo. Olvida presentaciones formales: incorpora los números en las charlas diarias. En la reunión semanal plantea una pregunta simple: la tasa de conversión subió, qué cambió. En un giro de estrategia decide: Instagram trae clientes, no Google Ads, movamos presupuesto. Mantén la comunicación clara: un gráfico y tres frases, qué pasó, por qué importa, qué hacemos.

5. Actúa rápido y aprende más rápido. Los equipos pequeños ganan por velocidad. Prueba una iniciativa, revisa resultados en una semana y ajusta. Este ciclo rápido es la ventaja competitiva para superar a competidores más grandes.

Por qué funciona. No tienes un problema de datos sino de claridad. Al priorizar métricas clave, asociarlas a acciones, usar herramientas existentes, hablar de datos en equipo y iterar deprisa, conviertes números en crecimiento. No se trata de recopilar más, sino de actuar con mayor inteligencia.

En entornos modernos de Kubernetes nada suele ser estático. Los equipos crean clusters para pruebas, staging y producción, a veces físicos, a veces administrados por proveedores cloud y cada vez más como vClusters. Sveltos es un proyecto open source que facilita la gestión del ciclo de vida de clusters, la detección de drift de configuración y el despliegue de workloads en flotas de clusters. En esta guía rápida veremos cómo instalar Sveltos, crear un vCluster y registrarlo en Sveltos para que puedas gestionarlo igual que cualquier otro cluster.

Requisitos previos: tener kubectl configurado en el cluster de gestión, vcluster y Helm instalados. Además usaremos la herramienta sveltosctl para generar manifiestos y registrar clusters.

Instalar sveltosctl: curl -L https://github.com/projectsveltos/sveltosctl/releases/latest/download/sveltosctl-darwin-amd64 -o sveltosctl chmod +x sveltosctl sudo mv sveltosctl /usr/local/bin

Instalar Helm: seguir la documentación oficial de Helm si aún no está instalado.

Paso 1 Desplegar Sveltos en el cluster de gestión: helm upgrade --install sveltos projectsveltos/projectsveltos --repo https://projectsveltos.github.io/helm-charts --namespace projectsveltos --create-namespace Verificar despliegue: helm list -n projectsveltos y kubectl get pods -n projectsveltos Sveltos debe dejar activos sus CRDs y el controlador.

Paso 2 Panel de control opcional Para gestionar visualmente puedes instalar el dashboard: helm install sveltos-dashboard projectsveltos/sveltos-dashboard -n projectsveltos Luego ejecutar kubectl port-forward service/dashboard -n projectsveltos 8080:80 y acceder en https://localhost:8080/login Para crear un token de administrador: kubectl create sa platform-admin -n default kubectl create clusterrolebinding platform-admin-access --clusterrole cluster-admin --serviceaccount default:platform-admin kubectl create token platform-admin -n default --duration=24h Usa ese token para iniciar sesión en el dashboard.

Paso 3 Crear un vCluster: vcluster create my-vcluster --namespace my-team Una vez creado desconecta con vcluster disconnect

Paso 4 Registrar el vCluster con Sveltos Genera el manifiesto SveltosCluster para el vCluster con sveltosctl register cluster --namespace=monitoring --cluster=vcluster --pullmode --labels=environment=production,tier=backend > sveltoscluster_registration.yaml Conéctate al vCluster: vcluster connect my-vcluster --namespace my-team Aplica el manifiesto dentro del vCluster: kubectl apply -f sveltoscluster_registration.yaml Tras esto el vCluster quedará registrado y gestionado por Sveltos.

Ahora puedes aplicar ClusterProfiles para definir políticas y workloads, usar la detección de drift para garantizar cumplimiento y gestionar add-ons como pilas de monitorización de forma consistente entre entornos. En lugar de tratar los vClusters como temporales, puedes integrarlos como ciudadanos de primera clase en tu estrategia multi cluster.

Una promesa en JavaScript es un objeto que representa la conclusión eventual o el fallo de una operación asíncrona. Una promesa puede resolverse con un valor o rechazarse con una razón y permite encadenar acciones que se ejecutan cuando la operación termina.

Por qué usar Promesas

Evitar el callback hell: las promesas permiten encadenar operaciones asíncronas con then en lugar de anidar múltiples callbacks. Manejo de errores centralizado: las promesas ofrecen un único catch al final del encadenamiento para capturar errores en cualquier punto de la cadena. Legibilidad y mantenimiento: el flujo asíncrono queda más claro y facilita refactorizaciones y pruebas.

Cuándo usar Promesas

Solicitudes de red y APIs remotas, consultas a bases de datos, lectura o escritura de ficheros en entornos que lo soporten, temporizadores y demoras, y cualquier operación asíncrona que deba coordinarse o encadenarse.

Ejemplo básico en JavaScript

function reservar(){return new Promise((resolve,reject)=>{let exito=true;if(exito) resolve(850); else reject();});} reservar().then(amt=>{ /* reserva correcta, amt contiene la cantidad transferida */ console.log(amt); }).then(()=>{ /* siguiente paso */ }).catch(()=>{ /* manejar error: intentar de nuevo */ console.error(); });

React es una biblioteca de JavaScript creada por Meta para construir interfaces de usuario modernas y reactivas. Su objetivo principal es facilitar la creación de aplicaciones de una sola página donde la interfaz se actualiza de forma dinámica sin recargar todo el navegador. React se basa en componentes reutilizables que representan partes de la interfaz como botones, formularios o tarjetas, lo que acelera el desarrollo y mejora el mantenimiento del código.

Cuándo usar React: React es ideal para aplicaciones dinámicas que requieren actualizaciones en tiempo real o frecuente interacción con el usuario, como paneles de control, redes sociales, tiendas online y herramientas internas. También es la opción preferida cuando se busca construir interfaces compuestas por componentes reutilizables o cuando se necesita escalar una aplicación desde un prototipo hasta un producto robusto.

Por qué elegir React: rendimiento mediante Virtual DOM que optimiza las actualizaciones de la interfaz; componentes reutilizables que reducen tiempos de desarrollo; ecosistema amplio con bibliotecas para routing, gestión de estado y testing; escalabilidad para proyectos pequeños y grandes; y posibilidad de compartir conocimiento entre web y móvil con React Native. Además, la comunidad y el soporte empresarial hacen que sea fácil encontrar soluciones y talento cualificado.

Cómo usar React en un proyecto: pasos básicos para comenzar: instalar Node.js para gestionar dependencias; crear una aplicación con herramientas modernas como Vite o Create React App; instalar dependencias con npm o yarn; y ejecutar el servidor de desarrollo para ver los cambios en tiempo real. Un ejemplo de estructura de componente en JSX se representa así con entidades HTML para evitar interpretación por el navegador: <code>function App() { return <h1>Hola React</h1>; } export default App;</code>. La ventaja clave es que React renderiza y actualiza componentes de forma eficiente sin recargar la página.

Patrones y buenas prácticas: dividir la UI en componentes pequeños y con responsabilidad única; usar hooks para gestionar estado y efectos; emplear librerías de estado global cuando sea necesario; escribir pruebas unitarias para componentes críticos; y optimizar rendimiento con memoización y carga diferida. Para integraciones empresariales conviene conectar React con APIs REST o GraphQL y aprovechar servicios gestionados en la nube para escalabilidad y seguridad.

React en el ecosistema empresarial: cuando combinamos React con soluciones complementarias como microservicios, servicios cloud y herramientas de inteligencia de negocio se crean aplicaciones completas y eficientes. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida integrando las mejores prácticas de desarrollo frontend con arquitecturas seguras y escalables. Nuestro equipo es especialista en inteligencia artificial y ofrece soluciones de ia para empresas, desde agentes IA hasta automatización inteligente y analítica avanzada con Power BI.

Fetch en JavaScript es una API nativa para realizar peticiones de red, como obtener datos de una API o enviar información a un servidor. Devuelve un Promise, lo que facilita el manejo de operaciones asíncronas frente a métodos antiguos como XMLHttpRequest.

Sintaxis básica fetch(url, options).then(response => response.json()).then(data => console.log(data)).catch(error => console.error(error))

Explicación rápida: url ? la dirección del recurso o endpoint. options ? objeto opcional para configurar la petición con propiedades como method, headers y body.

Ejemplo GET fetch(https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1).then(response => response.json()).then(data => console.log(data))

Ejemplo POST fetch(https://jsonplaceholder.typicode.com/posts, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ title: Hola, body: Esto es una prueba, userId: 1 }) }).then(response => response.json()).then(data => console.log(data))

Puntos clave: fetch es asíncrono y no bloqueante, siempre retorna un Promise. A diferencia de XMLHttpRequest es más sencillo y moderno. Los errores de red como ausencia de conexión o URL incorrecta se capturan en catch, mientras que errores HTTP como 404 o 500 deben ser gestionados manualmente comprobando response.ok o el status.

Comparativa resumida: fetch Promise based, encadenamiento limpio y compatibilidad con async await, métodos convenientes como json, text y blob, soporta streaming y está disponible en navegadores modernos. XMLHttpRequest basado en callbacks, más verboso, requiere parsear responseText y comprobar manualmente el status, pero funciona en navegadores antiguos.

Buenas prácticas: comprobar response.ok antes de procesar la respuesta, manejar timeouts a nivel de aplicación, serializar y validar datos en el cliente y en el servidor, y usar headers adecuados para seguridad y autenticación.