搭建类似joinquant、tushare类似的私有数据服务应用，有以下一些点需要注意：
需要说明的是，这里讨论的是web api前后端，当然还有其它方案，thrift，grpc等。因为要考虑到一鱼两吃，本文只探讨web api。在web api的基础上，可以提供封装sdk库，供前端函数式调用服务或纯手动写restful api 的方式，自己封装调用函数服务。
一、性能
性能主要取决于后端，前端可以考虑性能更好的语言、多线程和异步。
后端开发上，主要是序列化+压缩。
1、序列化
需要考虑跨语言的问题。比如，如果后端用python开发，用pickle序列化，前端用julia,用rust调用就会存在反序列化的问题。
如果用json序列化，虽然会通用，但效率却会比较低下。
阿里的Fury据说是一个跨语言的序列化的库，没有试用过。
https://furyio.orgpython:
pip install pyfury
比如python:
from typing import Dict
import pyfury
class SomeClass:
f1: "SomeClass"
f2: Dict[str, str]
f3: Dict[str, str]
fury = pyfury.Fury(ref_tracking=True)
fury.register_class(SomeClass, "example.SomeClass")
obj = SomeClass()
obj.f2 = {"k1": "v1", "k2": "v2"}
obj.f1, obj.f3 = obj, obj.f2
data = fury.serialize(obj)
# bytes can be data serialized by other languages.
print(fury.deserialize(data))这个库，正好缓解不少跨语言的痛点。但是并不一定可以解决所有语言的痛点，比如，对于R，或C#呢，就不知道是否可以。
当然，还是有其它解决办法的。比如，可以在这个基础上进行跨语言ffi封装，不过技术上会复杂一些。
2、压缩
不仅需要考虑性能，选择读写高效的库，而且还要考虑跨语言的问题。
显然，API是要跨网络的，对压缩比，以及压缩和解压来综合考量比较，需要根据场景来选取。有人喜欢zstd,也有人喜欢别的。
3、数据库还是文件系统
这个具体还是要看场景（并发、性能、硬件条件等），看应用服务的要求，各有优点。
（1）数据库
是选择TDengine，还是Clickhouse,还是DolphinDB? 还是采用其它？当然性能（读/写还是读和写）要求高，一般的数据库就不需要考虑了（如mysql之类）。
（2）文件系统
是选择Hdf5?还是Feather,还是Parquet，还有 Jay？Csv文件格式当源数可以考虑，但是当文件服务的一线服务支持，性能太差了。
Parquet压缩比好，但速度略慢于Feather。hdf5对字符串性能要差，需要进行特别处理。最好还是把最常用的数据格式做个比较，还要看看空间占用情况。
hdf5文件我还碰到过硬盘空间澎胀（空间占用异常暴涨）的事情，这些都需要自已摸索。
4、异步
后端如果采用异步的方式，有利于提升并发的效率。这里异步的框架的深度和广度，也需要进一步探讨。是在网络IO层，还是包括数据库的访问？
就异步而言，异步支持最好的是rust，特别适合做后端。
5、带宽资源
这个主要看你有多豪了。没什么说的，上预算。
二、前端的灵活性
1、关于前端服务模式的适用性
可以考虑在前端提供不同的选择，比如，是python sdk模式（提供安装包），还是纯restful模式（手写post,get等），以及不同的语言选择，来指定特定后端的序列化和压缩库的选择，便于前端有更好的适用性和体验。
这个可以在前端的headers中，或者post的params参数中，可以带入让后端判断的参数即可以。
这个可以通过写比较详细的示例，让大家更易于上手。
2、关于前端服务对后端的约束
前端如果python用户多，后端用python开发有使用上有一定的优势。前后端数据格式容易对齐（序列化）和Dataframe等。rust也非常适合，可以通过PYO3提供相应的前端适用服务封装。包括polars也是rust封装的，pandas2.x上有很多还赶不上。