Big Data rapportageplatform dat 2-4M dagelijkse transacties verwerkt
Moderne GKE-gebaseerde microservices ter vervanging van 20 jaar oud legacy-systeem
Project Gallery
Banking Big Data Platform
Banking Big Data rapportage dashboard met real-time transactieanalyse
The Challenge
Vervanging van 20 jaar oud handmatig rapportagesysteem door modern Big Data platform
Deze toonaangevende Duitse retail-bankengroep moest hun infrastructuur voor kaartbetalingsverwerking en rapportage grondig vernieuwen. De uitdaging bestond erin een 20 jaar oud handmatig beheerd systeem te vervangen door een modern, geautomatiseerd platform dat 2-4 miljoen dagelijkse transacties van duizenden winkels en online shops kan verwerken, inclusief complexe klantloyaliteitsprogramma's met geïndividualiseerde voorwaarden per locatie.
Legacy 20 jaar oud handmatig rapportage- en factureringssysteem niet schaalbaar
2-4 miljoen dagelijkse kaartbetalingstransacties die real-time verwerking vereisen
Elke locatie met unieke, soms individuele voorwaarden
Complexe integratie van klantloyaliteitsprogramma over duizenden winkels
Behoefte aan high-performance datatoegang met enorme datavolumes
Meerdere databronnen die integratie vereisen (winkels, online shops, loyaliteitssystemen)
Vereiste voor clean-code architectuur op volledig nieuwe Google Cloud infrastructuur
The Solution
Modern Big Data platform op GKE met Kafka & event-driven architectuur
Ik heb een volledig nieuw big data rapportageplatform gearchitectureerd en geïmplementeerd op Google Cloud Platform met behulp van GKE (Google Kubernetes Engine). De oplossing gebruikt event-driven microservices met Kafka en Pub/Sub voor high-throughput transactieverwerking, gecombineerd met geoptimaliseerde PostgreSQL-partitionering en geavanceerde JPA lazy-loading voor efficiënte verwerking van enorme datavolumes.
Microservices op GKE
In Docker gecontaineriseerde microservices gebouwd met Java 11/Kotlin en Spring Boot 2.3 op Google Kubernetes Engine
Event-driven messaging
Apache Camel + Kafka voor clustercommunicatie, Pub/Sub voor Google Cloud Functions integratie, met synchrone aanroepen geïmplementeerd via Kafka
Geoptimaliseerde datalaag
Spring/Hibernate JPA met geavanceerde lazy-loading strategie en PostgreSQL tabelpartitionering voor verwerking van enorme transactievolumes
Cloud Functions verwerking
Google Cloud Functions (Java 11, Python 3, NodeJS) voor externe dataverwerking via Pub/Sub
RESTful API ontwerp
OpenAPI YAML-gegenereerde REST interfaces met Spring HATEOAS access graph
PDF-generatieservice
NodeJS/Puppeteer-gebaseerde dynamische PDF-generator geactiveerd via Pub/Sub met auto-scaling
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Dagelijkse Big Data verwerking met resource-efficiëntie
Problem
Enorme datavolumes die aankomen in korte periodes (vaak binnen 2 uur), daarna rest van de dag geen resources nodig. Extreem verspillend met traditionele architectuur die constante infrastructuurtoewijzing vereist ongeacht belastingspatronen.
Solution
Moderne, cloud-gebaseerde GCP-oplossing met Cloud Functions, Pub/Sub en auto-scaling services. Wanneer geen verwerking vereist is, worden nul resources verbruikt. Tijdens data-ingestie schaalt computerhardware automatisch op om piekladingen van duizenden entries per seconde te verwerken.
Infrastructuurkosten met 50% verlaagd terwijl tegelijkertijd 10.000+ piek transacties per seconde worden verwerkt - bewijs dat efficiëntie en prestaties niet wederzijds uitsluitend zijn.
Impact
Stack verwerkt duizenden entries per seconde wanneer nodig, maar extreem kostenefficiënt wanneer inactief. Wendbaar, slank en dramatisch verlaagde kosten door elastische schaling. Perfecte afstemming tussen resourceverbruik en werkelijke werklast.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Infrastructuurkostenbesparingen
50% reductie vergeleken met traditionele €360k architectuur door elastische GCP auto-scaling en Cloud Functions
Verwerkingscapaciteit
Piek transacties per seconde verwerkt tijdens batch-periodes met sub-200ms P99 latentie
Query-prestatieverbetering
Rapporten die eerder minuten duurden worden nu in seconden voltooid via PostgreSQL-partitionering en optimalisatie
Operationele efficiëntie
Handmatige processen geautomatiseerd, real-time rapportage mogelijk gemaakt voor duizenden retail-locaties
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Elastische Big Data verwerking
GCP auto-scaling architectuur die schaalt van nul tot duizenden transacties per seconde gebaseerd op werkelijke werklast
Ongekende kostenefficiëntie voor big data workloads - betaal alleen voor gebruikte verwerkingstijd, niet voor inactieve capaciteit
Impact: 50% kostenreductie (€180k/jaar besparing) terwijl prestaties verbeterd worden en 10.000+ piek TPS wordt verwerkt
Geavanceerde PostgreSQL-partitioneringsstrategie
Geavanceerde tabelpartitionering met master-master replicatie die 100x query-prestaties mogelijk maakt op enorme transactievolumes
Rapporten die minuten duurden worden nu in seconden voltooid, zelfs over 2-4 miljoen dagelijkse transacties
Impact: Rapportage getransformeerd van batch-vertraagd naar near-real-time inzichten voor bedrijfsbeslissingen
Multi-taal Cloud Functions integratie
Naadloze integratie van Java 11, Python 3 en NodeJS Cloud Functions via Pub/Sub voor gespecialiseerde verwerkingstaken
Juiste tool voor elke taak - taal-agnostische architectuur die optimale runtime kiest per use case
Impact: PDF-generatie, datatransformaties en externe integraties geoptimaliseerd voor prestaties en onderhoudbaarheid
Geavanceerd JPA lazy-loading schema
Sterk geoptimaliseerde Hibernate-configuratie met selectieve, efficiënte lazy-loading voor high-performance datatoegang op enorme datasets
Minimaliseert geheugengebruik en database-belasting terwijl sub-200ms latenties behouden blijven onder extreme transactievolumes
Impact: Maakt efficiënte verwerking van miljoenen entiteiten mogelijk met consistente prestaties zelfs bij piekladingen
"Het nieuwe big data platform transformeerde onze transactieverwerkingsmogelijkheden. De overgang van een 20 jaar oud handmatig systeem naar een moderne cloud-native architectuur die miljoenen transacties per dag verwerkt was een game-changer."
Technologies Used
core
persistence
messaging
infrastructure
cloud Functions
frontend
integration
testing
additional
Heeft u een Big Data platform nodig voor high-volume transacties?
Als uw organisatie een modern, schaalbaar platform nodig heeft voor het verwerken van miljoenen dagelijkse transacties met complexe bedrijfsregels, laten we uw vereisten bespreken.
Plan consultatie