Plataforma de reportes Big Data procesando 2-4M de transacciones diarias
Microservicios modernos basados en GKE reemplazando sistema legacy de 20 años
Project Gallery
Plataforma Big Data Bancaria
Panel de reportes Big Data bancario con análisis de transacciones en tiempo real
The Challenge
Reemplazo de sistema de reportes manual de 20 años con plataforma Big Data moderna
Este principal grupo alemán de banca minorista necesitaba revolucionar su infraestructura de procesamiento de pagos con tarjeta y reportes. El desafío consistía en reemplazar un sistema operado manualmente de 20 años con una plataforma moderna y automatizada capaz de procesar 2-4 millones de transacciones diarias de miles de tiendas físicas y canales online, incluyendo programas complejos de fidelización con condiciones individualizadas por ubicación.
Sistema legacy de 20 años de reportes manuales y facturación incapaz de escalar
2-4 millones de transacciones diarias de pagos con tarjeta requiriendo procesamiento en tiempo real
Cada ubicación con términos y condiciones únicos, a veces individuales
Integración compleja de programa de fidelización de clientes en miles de tiendas
Necesidad de acceso a datos de alto rendimiento con volúmenes masivos de datos
Múltiples fuentes de datos requiriendo integración (tiendas, tiendas online, sistemas de fidelización)
Requisito de arquitectura de código limpio en infraestructura Google Cloud completamente nueva
The Solution
Plataforma Big Data moderna en GKE con Kafka y arquitectura event-driven
Diseñé e implementé una plataforma de reportes big data completamente nueva en Google Cloud Platform utilizando GKE (Google Kubernetes Engine). La solución utiliza microservicios event-driven con Kafka y Pub/Sub para procesamiento de transacciones de alto rendimiento, combinado con particionamiento optimizado de PostgreSQL y lazy-loading sofisticado de JPA para manejo eficiente de volúmenes masivos de datos.
Microservicios en GKE
Microservicios containerizados en Docker construidos con Java 11/Kotlin y Spring Boot 2.3 en Google Kubernetes Engine
Mensajería event-driven
Apache Camel + Kafka para comunicación de cluster, Pub/Sub para integración con Google Cloud Functions, con llamadas síncronas implementadas vía Kafka
Capa de datos optimizada
Spring/Hibernate JPA con estrategia sofisticada de lazy-loading y particionamiento de tablas PostgreSQL para manejo de volúmenes masivos de transacciones
Procesamiento Cloud Functions
Google Cloud Functions (Java 11, Python 3, NodeJS) para procesamiento de datos externos vía Pub/Sub
Diseño de API RESTful
Interfaces REST generadas con OpenAPI YAML con grafo de acceso Spring HATEOAS
Servicio de generación de PDF
Generador dinámico de PDF basado en NodeJS/Puppeteer activado vía Pub/Sub con auto-escalado
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Procesamiento diario Big Data con eficiencia de recursos
Problem
Volúmenes masivos de datos llegando en ventanas cortas (a menudo dentro de 2 horas), luego sin necesidad de recursos el resto del día. Extremadamente despilfarrador con arquitectura tradicional requiriendo asignación constante de infraestructura independientemente de los patrones de carga.
Solution
Solución GCP moderna basada en cloud con Cloud Functions, Pub/Sub y servicios de auto-escalado. Cuando no se requiere procesamiento, cero recursos consumidos. Durante ingesta de datos, hardware de cómputo escala automáticamente para manejar cargas pico de miles de entradas por segundo.
Costes de infraestructura reducidos 50% mientras simultáneamente maneja 10.000+ transacciones pico por segundo - demostrando que eficiencia y rendimiento no son mutuamente excluyentes.
Impact
El stack procesa miles de entradas por segundo cuando es necesario, pero extremadamente eficiente en costes cuando está inactivo. Ágil, ligero y costes dramáticamente reducidos mediante escalado elástico. Perfecta alineación entre consumo de recursos y carga de trabajo real.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Ahorro de costes de infraestructura
50% de reducción comparado con arquitectura tradicional de €360k mediante auto-escalado elástico GCP y Cloud Functions
Capacidad de procesamiento
Transacciones pico por segundo manejadas durante ventanas batch con latencia P99 sub-200ms
Mejora de rendimiento de consultas
Reportes que previamente tomaban minutos ahora completan en segundos vía particionamiento y optimización PostgreSQL
Eficiencia operacional
Procesos manuales automatizados, habilitando reportes en tiempo real para miles de ubicaciones minoristas
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Procesamiento Big Data elástico
Arquitectura de auto-escalado GCP que escala de cero a miles de transacciones por segundo basada en carga de trabajo real
Eficiencia de costes sin precedentes para cargas de trabajo big data - pagar solo por tiempo de procesamiento usado, no capacidad inactiva
Impact: 50% de reducción de costes (€180k/año ahorro) mientras mejora rendimiento y maneja 10.000+ TPS pico
Estrategia avanzada de particionamiento PostgreSQL
Particionamiento sofisticado de tablas con replicación master-master habilitando 100x rendimiento de consultas en volúmenes masivos de transacciones
Reportes que tomaban minutos ahora completan en segundos, incluso a través de 2-4 millones de transacciones diarias
Impact: Transformó reportes de batch-retrasado a insights casi en tiempo real para decisiones de negocio
Integración Cloud Functions multi-lenguaje
Integración fluida de Cloud Functions Java 11, Python 3 y NodeJS vía Pub/Sub para tareas de procesamiento especializadas
Herramienta correcta para cada trabajo - arquitectura agnóstica al lenguaje eligiendo runtime óptimo por caso de uso
Impact: Generación PDF, transformaciones de datos e integraciones externas optimizadas para rendimiento y mantenibilidad
Esquema JPA sofisticado de lazy-loading
Configuración Hibernate altamente optimizada con lazy-loading selectivo y eficiente para acceso a datos de alto rendimiento en conjuntos de datos masivos
Minimiza huella de memoria y carga de base de datos mientras mantiene latencias sub-200ms bajo volúmenes extremos de transacciones
Impact: Permite manejar millones de entidades eficientemente con rendimiento consistente incluso en cargas pico
"La nueva plataforma big data transformó nuestras capacidades de procesamiento de transacciones. Pasar de un sistema manual de 20 años a una arquitectura cloud-native moderna que maneja millones de transacciones diarias fue un cambio radical."
Technologies Used
core
persistence
messaging
infrastructure
cloud Functions
frontend
integration
testing
additional
¿Necesita plataforma Big Data para transacciones de alto volumen?
Si su organización requiere una plataforma moderna y escalable para procesar millones de transacciones diarias con reglas de negocio complejas, hablemos sobre sus requisitos.
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