Plataforma de Relatórios Big Data a Processar 2-4M de Transações Diárias
Microsserviços Modernos Baseados em GKE a Substituir Sistema Legacy de 20 Anos
Project Gallery
Plataforma de Relatórios Big Data
Plataforma de relatórios big data para serviços bancários
The Challenge
Substituição de Sistema de Relatórios Manual de 20 Anos com Plataforma Big Data Moderna
Este principal grupo alemão de banca de retalho necessitava renovar a sua infraestrutura de processamento de pagamentos com cartão e relatórios. O desafio consistia em substituir um sistema operado manualmente com 20 anos por uma plataforma moderna e automatizada capaz de processar 2-4 milhões de transações diárias de milhares de lojas e lojas online, incluindo programas complexos de fidelização de clientes com condições individualizadas por localização.
Sistema legacy de 20 anos de relatórios manuais e faturação incapaz de escalar
2-4 milhões de transações diárias com cartão de pagamento a requerer processamento em tempo real
Cada localização com termos e condições únicos, por vezes individuais
Integração complexa de programa de fidelização de clientes em milhares de lojas
Necessidade de acesso a dados de alto desempenho com volumes massivos de dados
Múltiplas fontes de dados a requerer integração (lojas, lojas online, sistemas de fidelização)
Requisito de arquitetura clean-code em infraestrutura Google Cloud totalmente nova
The Solution
Plataforma Big Data Moderna em GKE com Kafka e Arquitetura Event-Driven
Arquitetei e implementei uma plataforma de relatórios big data completamente nova no Google Cloud Platform utilizando GKE (Google Kubernetes Engine). A solução utiliza microsserviços orientados a eventos com Kafka e Pub/Sub para processamento de transações de alto débito, combinado com particionamento otimizado de PostgreSQL e lazy-loading sofisticado de JPA para manuseamento eficiente de volumes massivos de dados.
Microsserviços em GKE
Microsserviços containerizados em Docker construídos com Java 11/Kotlin e Spring Boot 2.3 no Google Kubernetes Engine
Mensagens Event-Driven
Apache Camel + Kafka para comunicação de cluster, Pub/Sub para integração com Google Cloud Functions, com chamadas síncronas implementadas via Kafka
Camada de Dados Otimizada
Spring/Hibernate JPA com estratégia sofisticada de lazy-loading e particionamento de tabelas PostgreSQL para lidar com volumes massivos de transações
Processamento Cloud Functions
Google Cloud Functions (Java 11, Python 3, NodeJS) para processamento de dados externos via Pub/Sub
Design de API RESTful
Interfaces REST geradas com OpenAPI YAML com grafo de acesso Spring HATEOAS
Serviço de Geração de PDF
Gerador dinâmico de PDF baseado em NodeJS/Puppeteer acionado via Pub/Sub com auto-scaling
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Processamento Big Data Diário com Eficiência de Recursos
Problem
Volumes massivos de dados a chegar em janelas curtas (frequentemente dentro de 2 horas), depois sem necessidade de recursos durante o resto do dia. Extremamente desperdiçador com arquitetura tradicional a requerer alocação constante de infraestrutura independentemente dos padrões de carga.
Solution
Solução GCP moderna baseada em cloud com Cloud Functions, Pub/Sub e serviços de auto-scaling. Quando não é necessário processamento, zero recursos consumidos. Durante a ingestão de dados, o hardware de computação escala automaticamente para lidar com cargas de pico de milhares de entradas por segundo.
Custos de infraestrutura reduzidos em 50% enquanto simultaneamente lida com 10 000+ transações de pico por segundo - provando que eficiência e desempenho não são mutuamente exclusivos.
Impact
A stack processa milhares de entradas por segundo quando necessário, mas extremamente eficiente em custos quando inativa. Ágil, enxuta e custos dramaticamente reduzidos através de escala elástica. Alinhamento perfeito entre consumo de recursos e carga de trabalho real.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Poupança de Custos de Infraestrutura
50% de redução comparado com arquitetura tradicional de €360k através de auto-scaling elástico GCP e Cloud Functions
Capacidade de Processamento
Transações de pico por segundo tratadas durante janelas batch com latência P99 sub-200ms
Melhoria de Desempenho de Queries
Relatórios que anteriormente levavam minutos agora completam em segundos via particionamento e otimização PostgreSQL
Eficiência Operacional
Processos manuais automatizados, permitindo relatórios em tempo real para milhares de localizações de retalho
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Processamento Big Data Elástico
Arquitetura de auto-scaling GCP que escala de zero a milhares de transações por segundo baseada na carga de trabalho real
Eficiência de custos sem precedentes para cargas de trabalho big data - pagar apenas pelo tempo de processamento usado, não pela capacidade inativa
Impact: 50% de redução de custos (€180k/ano poupança) enquanto melhora o desempenho e lida com 10 000+ TPS de pico
Estratégia Avançada de Particionamento PostgreSQL
Particionamento sofisticado de tabelas com replicação master-master permitindo 100x desempenho de queries em volumes massivos de transações
Relatórios que levavam minutos agora completam em segundos, mesmo através de 2-4 milhões de transações diárias
Impact: Transformou relatórios de batch-atrasado para insights quase em tempo real para decisões de negócio
Integração Cloud Functions Multi-Linguagem
Integração perfeita de Cloud Functions Java 11, Python 3 e NodeJS via Pub/Sub para tarefas de processamento especializadas
Ferramenta certa para cada trabalho - arquitetura agnóstica à linguagem escolhendo runtime ótimo por caso de uso
Impact: Geração de PDF, transformações de dados e integrações externas otimizadas para desempenho e manutenibilidade
Schema JPA Sofisticado de Lazy-Loading
Configuração Hibernate altamente otimizada com lazy-loading seletivo e eficiente para acesso de dados de alto desempenho em datasets massivos
Minimiza pegada de memória e carga de base de dados enquanto mantém latências sub-200ms sob volumes extremos de transações
Impact: Permite lidar com milhões de entidades eficientemente com desempenho consistente mesmo em cargas de pico
"A nova plataforma big data transformou as nossas capacidades de processamento de transações. Passar de um sistema manual de 20 anos para uma arquitetura cloud-native moderna que lida com milhões de transações diárias foi uma mudança de jogo."
Technologies Used
core
persistence
messaging
infrastructure
cloud Functions
frontend
integration
testing
additional
Necessita de Plataforma Big Data para Transações de Alto Volume?
Se a sua organização requer uma plataforma moderna e escalável para processar milhões de transações diárias com regras de negócio complexas, vamos discutir os seus requisitos.
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