現在、業務効率化のために金融データを扱う小規模な社内ツールを開発しています。
主に REST API を使用して外部サービスと連携し、取得したデータを分析・加工する流れを作成中です。
以下のような設計で進めていますが、ベストプラクティスがあるかどうか知りたいです。

現状の構成

Python（FastAPI）で API クライアントを作成
OAuth2.0 を用いた認証
データは JSON で取得し、Pandas で加工
データ量が増えた場合のパフォーマンスがやや不安

お伺いしたいこと

金融関連 API を扱う際に注意すべき設計ポイント
トークン管理やセキュリティ面のベストプラクティス
データが増えた場合の効率的な処理方法
小規模プロジェクトでよく使われる構成やライブラリ

参考にしている情報

以下は概念整理の際に参考にした外部サイトです。
（特定サービスの宣伝意図はありません。）
FinanceTech合同会社
技術面で気をつけるべき点や改善できるポイントがあれば、ぜひアドバイスをいただけると助かります。
よろしくお願いいたします。

回答1件

saborion

総合スコア7

投稿2025/12/12 01:36

ある程度お金をかけてもちゃんとやりたいという場合にはAWSやAzureのようなクラウドが提供しているサービスを利用するのが安全で機能面も優れています。
かつ、それらは大体ベストプラクティスが提供されていますので、設計を他人に説明する際の裏付けにしやすいと思います。
「AmazonやMicrosoftがそう言っているんだからこれであっているんです」的な…。

私が思いついた箇所ですが、例えば以下についてはベストプラクティスが提供されています。
Azureのドキュメントで恐縮ですが、AWSにも同じような記事が公開されているのではないかと思います。