方案一：单ECS常驻进程。最简单的方案，一台ECS跑一个Python脚本，保持WebSocket长连，数据写入RDS。优点是实现简单，缺点是需要7x24小时开机，成本固定。适合数据量小、不想折腾架构的场景。

方案二：函数计算定时触发。用云函数每5分钟触发一次，调用REST接口拉取指数数据。优点是非常省钱，非交易时段不触发就不花钱。缺点是不适合高频实时场景，延迟在分钟级。

python

函数计算入口

def handler(event, context):
url = "http://api.jkidata.com/stock/indices?countryId=墨西哥ID&key=KEY"
data = requests.get(url).json()
save_to_db(data)
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方案三：ACK + WebSocket长连。最重量级的方案，用K8s部署采集服务，WebSocket长连实时推送。优点是延迟最低，适合高频策略。缺点是需要维护K8s集群，成本较高。

墨西哥市场有个特点是波动大，经常出现单日5%以上的涨跌。如果用函数计算方案，分钟级延迟可能错过关键信号。我最终选了ACK方案，把采集服务部署在墨西哥本地节点。

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
replicas: 2
template:
spec:
containers:

  - name: collector
    image: collector:latest
    env:
    - name: COUNTRY_ID
      value: "墨西哥ID"

三种方案成本差异很大。函数计算方案每月约5元，ECS方案每月约80元，ACK方案每月约300元。根据策略对延迟的敏感度选择合适的方案。

docs.jkidata.com上有阿里云集成的详细文档，包括ECS、函数计算、ACK三种部署方式的代码模板。

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