Это enterprise-решение позволяет обрабатывать финансовые данные в реальном времени с задержкой менее секунды — полностью соответствующее требованиям и с доступностью 99,99% в постоянной работе.
Задача
Банку необходимо было мигрировать с устаревшей ETL-системы обработки данных на инфраструктуру потоковой передачи в реальном времени, чтобы обеспечить мгновенный мониторинг транзакций, обнаружение мошенничества и оценку рисков.
Наш подход
Мы реализовали событийно-ориентированную архитектуру, где Apache Kafka служит основой для всей асинхронной коммуникации. Каждый сервис был контейнеризирован и оркестрирован через Kubernetes для обеспечения автоматического масштабирования и отказоустойчивости. Для обеспечения целостности данных при высокой пропускной способности мы разработали кастомный слой повторных попыток и дедупликации с использованием PostgreSQL и кэширования в памяти.
Результаты
- Пропускная способность: более 3 миллионов сообщений в секунду
- Задержка снижена с 5 секунд до менее 200 мс
- 99,99% времени безотказной работы благодаря стратегиям избыточности
- Упрощённый конвейер данных → на 40% меньше операционных затрат
Технологический стек
Backend: Java 17 · Spring
Streaming: Apache Kafka
Database: PostgreSQL
Infrastructure: Docker · Kubernetes
Duration: 9 месяцев
Team: 5 разработчиков
Почему это важно
Принципы потоковой передачи и микросервисов, разработанные в этом проекте, сегодня составляют основу многих backend-архитектур H-Studio — там, где аналитика в реальном времени, журналы событий и данные клиентов в реальном времени критически важны для бизнеса.