Piattaforma di reporting Big Data che elabora 2-4M di transazioni giornaliere
Microservizi moderni basati su GKE che sostituiscono un sistema legacy di 20 anni
Project Gallery
Piattaforma Big Data Bancaria
Dashboard di reporting Big Data bancario con analisi delle transazioni in tempo reale
The Challenge
Sostituzione di un sistema di reporting manuale di 20 anni con una piattaforma Big Data moderna
Questo principale gruppo tedesco di banca retail aveva bisogno di rivoluzionare la propria infrastruttura di elaborazione dei pagamenti con carta e di reportistica. La sfida consisteva nel sostituire un sistema gestito manualmente da 20 anni con una piattaforma moderna e automatizzata in grado di elaborare 2-4 milioni di transazioni giornaliere da migliaia di negozi fisici e canali online, inclusi programmi complessi di fidelizzazione con condizioni personalizzate per ogni punto vendita.
Sistema legacy di 20 anni per reportistica e fatturazione manuale incapace di scalare
2-4 milioni di transazioni giornaliere con carta che richiedono elaborazione in tempo reale
Ogni punto vendita con termini e condizioni unici, talvolta individuali
Integrazione complessa di programmi di fidelizzazione clienti in migliaia di negozi
Necessità di accesso ai dati ad alte prestazioni con volumi massivi di dati
Molteplici fonti di dati che richiedono integrazione (negozi, negozi online, sistemi di fidelizzazione)
Requisito di architettura clean-code su infrastruttura Google Cloud completamente nuova
The Solution
Piattaforma Big Data moderna su GKE con Kafka e architettura event-driven
Ho progettato e implementato una piattaforma di reporting big data completamente nuova su Google Cloud Platform utilizzando GKE (Google Kubernetes Engine). La soluzione utilizza microservizi event-driven con Kafka e Pub/Sub per l'elaborazione ad alto throughput delle transazioni, combinata con partizionamento ottimizzato di PostgreSQL e lazy-loading sofisticato di JPA per la gestione efficiente di volumi massivi di dati.
Microservizi su GKE
Microservizi containerizzati in Docker costruiti con Java 11/Kotlin e Spring Boot 2.3 su Google Kubernetes Engine
Messaggistica event-driven
Apache Camel + Kafka per comunicazione cluster, Pub/Sub per integrazione con Google Cloud Functions, con chiamate sincrone implementate via Kafka
Layer dati ottimizzato
Spring/Hibernate JPA con strategia sofisticata di lazy-loading e partizionamento tabelle PostgreSQL per gestione di volumi massivi di transazioni
Elaborazione Cloud Functions
Google Cloud Functions (Java 11, Python 3, NodeJS) per elaborazione dati esterni via Pub/Sub
Design API RESTful
Interfacce REST generate con OpenAPI YAML con grafo di accesso Spring HATEOAS
Servizio generazione PDF
Generatore dinamico PDF basato su NodeJS/Puppeteer attivato via Pub/Sub con auto-scaling
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Elaborazione Big Data giornaliera con efficienza delle risorse
Problem
Volumi massivi di dati in arrivo in finestre brevi (spesso entro 2 ore), poi nessuna necessità di risorse per il resto della giornata. Estremamente dispendioso con architettura tradizionale che richiede allocazione costante di infrastruttura indipendentemente dai pattern di carico.
Solution
Soluzione GCP moderna basata su cloud con Cloud Functions, Pub/Sub e servizi di auto-scaling. Quando non è richiesta elaborazione, zero risorse consumate. Durante l'ingestion dei dati, l'hardware di calcolo scala automaticamente per gestire carichi di picco di migliaia di voci al secondo.
Costi di infrastruttura ridotti del 50% mentre contemporaneamente gestisce oltre 10.000 transazioni di picco al secondo - dimostrando che efficienza e prestazioni non si escludono a vicenda.
Impact
Lo stack elabora migliaia di voci al secondo quando necessario, ma estremamente efficiente in termini di costi quando è inattivo. Agile, snello e costi notevolmente ridotti attraverso lo scaling elastico. Perfetto allineamento tra consumo di risorse e carico di lavoro effettivo.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Risparmio costi infrastruttura
50% di riduzione rispetto all'architettura tradizionale da €360k grazie all'auto-scaling elastico GCP e Cloud Functions
Capacità di elaborazione
Transazioni picco al secondo gestite durante finestre batch con latenza P99 inferiore a 200ms
Miglioramento prestazioni query
Report che precedentemente richiedevano minuti ora completano in secondi via partizionamento e ottimizzazione PostgreSQL
Efficienza operativa
Processi manuali automatizzati, abilitando reportistica in tempo reale per migliaia di punti vendita al dettaglio
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Elaborazione Big Data elastica
Architettura di auto-scaling GCP che scala da zero a migliaia di transazioni al secondo in base al carico di lavoro effettivo
Efficienza dei costi senza precedenti per carichi di lavoro big data - pagare solo per il tempo di elaborazione utilizzato, non per la capacità inattiva
Impact: 50% di riduzione dei costi (€180k/anno di risparmio) mentre si migliorano le prestazioni e si gestiscono oltre 10.000 TPS di picco
Strategia avanzata di partizionamento PostgreSQL
Partizionamento sofisticato delle tabelle con replica master-master che abilita prestazioni di query 100x su volumi massivi di transazioni
Report che richiedevano minuti ora completano in secondi, anche attraverso 2-4 milioni di transazioni giornaliere
Impact: Ha trasformato la reportistica da batch-ritardato a insight quasi in tempo reale per decisioni aziendali
Integrazione Cloud Functions multi-linguaggio
Integrazione fluida di Cloud Functions Java 11, Python 3 e NodeJS via Pub/Sub per attività di elaborazione specializzate
Strumento giusto per ogni lavoro - architettura agnostica al linguaggio che sceglie il runtime ottimale per caso d'uso
Impact: Generazione PDF, trasformazioni dati e integrazioni esterne ottimizzate per prestazioni e manutenibilità
Schema JPA sofisticato di lazy-loading
Configurazione Hibernate altamente ottimizzata con lazy-loading selettivo ed efficiente per accesso dati ad alte prestazioni su dataset massicci
Minimizza il footprint di memoria e il carico sul database mantenendo latenze inferiori a 200ms sotto volumi estremi di transazioni
Impact: Consente di gestire milioni di entità in modo efficiente con prestazioni costanti anche sotto carichi di picco
"La nuova piattaforma big data ha trasformato le nostre capacità di elaborazione delle transazioni. Passare da un sistema manuale di 20 anni a un'architettura cloud-native moderna che gestisce milioni di transazioni giornaliere è stato un cambiamento radicale."
Technologies Used
core
persistence
messaging
infrastructure
cloud Functions
frontend
integration
testing
additional
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