Высоконагруженная финтех-система
Создали автоматизированную систему транзакций, рассчитанную на большой объем финансовых данных.
Клиент
Компания клиента занимается денежными переводами и работает по всему миру. Клиент обратился к нам в 2023 году с вполне конкретной задачей – автоматизировать проведение финансовых транзакций. Продукт предназначался для оптимизации рабочего времени его собственных сотрудников.
Бизнес клиента рос, поток транзакций рос, а учет все еще велся в таблицах Excel. Без автоматизации масштабировать бизнес трудно – клиент это прекрасно понимал. У него уже было три или четыре кандидата на роль разработчика. Мы выиграли по оценке и условиям сотрудничества: для клиента было критически важно уложиться в бюджет.
Вызовы
Сторонняя компания уже провела аналитику, поработав над пользовательскими историями и декомпозицией задач в Jira. Однако аналитика имела мало общего с реальными бизнес-процессами клиента. Истории оказались разрозненными, выстроить на них целый проект вышло бы дольше, чем делать заново.
Поэтому мы сами очертили функциональный периметр. Получили таким образом возможность отталкиваться от реального положения вещей, предоставить клиенту работающее решение быстрее и не раздувать бюджет.
Основное внимание нужно направить на работу с большими объемами данных.
1. Стабильность и скорость
Сервис должен быть рассчитан на высокую нагрузку – миллионы транзакций в сутки – и демонстрировать при этом бесперебойную работу.
2. Доступность
Типы данных постоянно меняются, необходимо учитывать эту разнородность. У клиента должен быть способ самостоятельно, без привлечения разработчика, задавать правила подключения для новых источников файлов.
Проектирование highload-системы:
Преобразование данных
Решено было использовать ETL-подход. «Сырые» данные агрегируются из разных источников, преобразуются и выгружаются уже в единую целевую систему.
ETL требователен к системным ресурсам, однако мы детально изучили ИТ-ландшафт клиента на старте и убедились, что мощностей хватит.
Интеграция данных
Подключили внешнюю систему построения аналитических отчетов Qlik – инструмент на базе AI и ML для современных архитектур данных и передовой аналитики с расширенными возможностями.
Конструктор подключений
Мы сделали конструктор подключений в виде JSON-структуры. Он описывает тип данных и правила валидации в ETL-базе: куда и какие данные должны попадать. Все SQL-запросы к источникам формируются динамически на основе типа файла. Клиенту не нужно привлекать разработчиков для подключения новых типов файлов.
Горизонтальное масштабирование
Данные разбиваются на несколько сегментов и распределяются между серверами. Масштаб каждого сегмента можно увеличивать или уменьшать автономно.
Информационная безопасность
Финансовые компании – частые объекты кибератак. Мы понимаем природу киберугроз в индустрии, поэтому у нас получилось эффективно снизить риски. Разработанный продукт соответствует нормам безопасности хранимых и передаваемых данных.
Технологии
Серверная часть
Go (Echo)
Интерфейс
React
Инфраструктура
Ansible
Результат
Сегодня компания клиента обрабатывает миллион транзакций в сутки. Число рутинных операций сократилось до внесения нескольких правил обработки данных, сотни таблиц Excel – до нуля. Продукт прошел проверку на рядовых сотрудниках, в планах у клиента сделать решение коробочным и монетизировать.
Возможности системы:
– Назначение разных ролей: клиенты, эквайеры, провайдеры, а также добавление контрактов и прайсингов, по которым они работают.
– Создание записей о денежных транзакциях вручную и в автоматическом режиме.
– Мэтчинг транзакций инкассатора и банка (когда банк-эквайер подтверждает, что платеж действительно обработан).
– Автоматическая выгрузка данных о транзакциях через API.
– Сверка курсов обмена валют.
– Сводные отчеты, уведомления обо всех событиях в системе на почту и в мессенджер.
автоматизировали бизнес клиента.
транзакций проводится в системе за сутки.
С самого начала проекта и до его успешного завершения компания Zuzex неизменно демонстрировала высочайший уровень профессионализма. Их внимание к деталям и стремление понять и актуализировать наши потребности привели к созданию приложения, которое не только отвечает всем нашим требованиям, но и превосходит наши ожидания.
Что происходит дальше:
Мы получаем запрос, обрабатываем его в течение 24 часов и связываемся по указанным вами e‑mail или телефону для уточнения деталей.
Подключаем аналитиков и разработчиков. Совместно они составляют проектное предложение с указанием объемов работ, сроков, стоимости и размера команды.
Договариваемся с вами о следующей встрече, чтобы согласовать предложение.
Когда все детали улажены, мы подписываем договор и сразу же приступаем к работе.