Plateforme de reporting Big Data traitant 2 à 4 millions de transactions quotidiennes
Microservices modernes sur GKE remplaçant un système hérité de 20 ans
Project Gallery
Plateforme Big Data Bancaire
Tableau de bord de reporting Big Data bancaire avec analyse des transactions en temps réel
The Challenge
Remplacement d'un système de reporting manuel de 20 ans par une plateforme Big Data moderne
Ce groupe bancaire de détail allemand de premier plan devait moderniser son infrastructure de traitement et de reporting des paiements par carte. Le défi consistait à remplacer un système de 20 ans exploité manuellement par une plateforme moderne et automatisée capable de traiter 2 à 4 millions de transactions quotidiennes provenant de milliers de magasins et boutiques en ligne, incluant des programmes de fidélité complexes avec conditions individualisées par emplacement.
Système hérité de reporting et facturation manuel de 20 ans incapable d'évoluer
2 à 4 millions de transactions quotidiennes par carte nécessitant un traitement en temps réel
Chaque emplacement avec termes et conditions uniques, parfois individuels
Intégration complexe du programme de fidélité client à travers des milliers de magasins
Besoin d'accès haute performance aux données avec volumes massifs
Sources de données multiples nécessitant intégration (magasins, boutiques en ligne, systèmes de fidélité)
Exigence d'architecture clean-code sur une infrastructure Google Cloud entièrement nouvelle
The Solution
Plateforme Big Data moderne sur GKE avec Kafka et architecture événementielle
J'ai conçu et implémenté une plateforme de reporting big data entièrement nouvelle sur Google Cloud Platform utilisant GKE (Google Kubernetes Engine). La solution utilise des microservices événementiels avec Kafka et Pub/Sub pour le traitement de transactions à haut débit, combinés avec un partitionnement PostgreSQL optimisé et un lazy-loading JPA sophistiqué pour une gestion efficace de volumes de données massifs.
Microservices sur GKE
Microservices conteneurisés Docker construits avec Java 11/Kotlin et Spring Boot 2.3 sur Google Kubernetes Engine
Messagerie événementielle
Apache Camel + Kafka pour la communication cluster, Pub/Sub pour l'intégration Google Cloud Functions, avec appels synchrones implémentés via Kafka
Couche de données optimisée
Spring/Hibernate JPA avec stratégie de lazy-loading sophistiquée et partitionnement de tables PostgreSQL pour gérer les volumes massifs de transactions
Traitement Cloud Functions
Google Cloud Functions (Java 11, Python 3, NodeJS) pour le traitement de données externes via Pub/Sub
Conception API RESTful
Interfaces REST générées OpenAPI YAML avec graphe d'accès Spring HATEOAS
Service de génération PDF
Générateur PDF dynamique basé NodeJS/Puppeteer déclenché via Pub/Sub avec auto-scaling
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Traitement Big Data quotidien avec efficacité des ressources
Problem
Volumes de données massifs arrivant dans de courtes fenêtres (souvent dans les 2 heures), puis aucune ressource nécessaire le reste de la journée. Extrêmement gaspilleur avec architecture traditionnelle nécessitant allocation d'infrastructure constante indépendamment des modèles de charge.
Solution
Solution GCP moderne basée cloud avec Cloud Functions, Pub/Sub et services auto-scaling. Lorsqu'aucun traitement n'est requis, zéro ressource consommée. Pendant l'ingestion de données, le matériel informatique s'adapte automatiquement pour gérer les charges de pic de milliers d'entrées par seconde.
Coûts d'infrastructure réduits de 50% tout en gérant simultanément 10 000+ transactions par seconde en pic - prouvant que l'efficacité et la performance ne sont pas mutuellement exclusives.
Impact
La pile traite des milliers d'entrées par seconde quand nécessaire, mais extrêmement rentable en inactivité. Agile, mince et coûts considérablement réduits grâce à la mise à l'échelle élastique. Alignement parfait entre consommation de ressources et charge de travail réelle.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Économies de coûts d'infrastructure
Réduction de 50% comparée à l'architecture traditionnelle de 360 k€ grâce à l'auto-scaling élastique GCP et Cloud Functions
Capacité de traitement
Transactions par seconde en pic gérées pendant les fenêtres batch avec latence P99 sub-200 ms
Amélioration performance requêtes
Rapports qui prenaient auparavant des minutes complètent maintenant en secondes via partitionnement et optimisation PostgreSQL
Efficacité opérationnelle
Automatisé les processus manuels, permettant un reporting en temps réel pour des milliers d'emplacements retail
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Traitement Big Data élastique
Architecture auto-scaling GCP qui s'adapte de zéro à des milliers de transactions par seconde selon la charge de travail réelle
Efficacité des coûts sans précédent pour les charges de travail big data - payer uniquement pour le temps de traitement utilisé, pas la capacité inactive
Impact: Réduction des coûts de 50% (180 k€/an d'économies) tout en améliorant la performance et gérant 10 000+ TPS en pic
Stratégie avancée de partitionnement PostgreSQL
Partitionnement de tables sophistiqué avec réplication master-master permettant une performance de requête 100x sur volumes massifs de transactions
Rapports qui prenaient des minutes complètent maintenant en secondes, même sur 2-4 millions de transactions quotidiennes
Impact: Transformé le reporting de batch-différé à insights quasi temps réel pour les décisions business
Intégration Cloud Functions multi-langage
Intégration transparente de Cloud Functions Java 11, Python 3 et NodeJS via Pub/Sub pour tâches de traitement spécialisées
Bon outil pour chaque tâche - architecture agnostique au langage choisissant le runtime optimal par cas d'usage
Impact: Génération PDF, transformations de données et intégrations externes optimisées pour performance et maintenabilité
Schéma JPA lazy-loading sophistiqué
Configuration Hibernate hautement optimisée avec lazy-loading sélectif et efficace pour accès haute performance aux données sur datasets massifs
Minimise l'empreinte mémoire et la charge base de données tout en maintenant des latences sub-200 ms sous volumes extrêmes de transactions
Impact: Permet de gérer efficacement des millions d'entités avec performance constante même aux charges de pic
"La nouvelle plateforme big data a transformé nos capacités de traitement des transactions. Passer d'un système manuel de 20 ans à une architecture cloud-native moderne gérant des millions de transactions quotidiennes a changé la donne."
Technologies Used
core
persistence
messaging
infrastructure
cloud Functions
frontend
integration
testing
additional
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Si votre organisation nécessite une plateforme moderne et évolutive pour traiter des millions de transactions quotidiennes avec règles métier complexes, discutons de vos besoins.
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