Ingestión de Datos Empresariales con Baja Latencia: Soluciones Probadas de Akamai para Instituciones Financieras

Si usted es desarrollador en una institución financiera o un banco, sabe que la velocidad y la fiabilidad no son sólo un detalle, sino que son esenciales. En el mundo financiero, los milisegundos pueden marcar la diferencia entre pérdidas y ganancias. Ya se trate de ejecutar operaciones, procesar transacciones o proporcionar análisis en tiempo real, cada segundo cuenta. Unos tiempos de procesamiento más rápidos se traducen directamente en mejores experiencias de usuario, más transacciones por segundo y, en última instancia, más ingresos.

Uno de nuestros clientes necesitaba procesar cientos de millones de claves de datos a la vez que cumplía estrictos SLA de rendimiento y tiempo de actividad. En este blog, echaremos un vistazo a cómo Akamai ayudó con la ingesta de grandes volúmenes de datos con baja latencia y por qué podría ser la elección correcta para usted también.

Volumen: Gestión de grandes volúmenes de datos

La primera "V" de Big Data, Volumen, se refiere a la enorme cantidad de datos generados y recopilados. Para una institución financiera como un banco, la gestión eficaz de este volumen es crucial debido al flujo constante de transacciones, actualizaciones de cuentas, interacciones con clientes y otras actividades financieras. 

Akamai comprueba constantemente cómo fluye el tráfico hacia y desde sus centros de datos, detectando congestiones de Internet, cortes u otros problemas que puedan afectar a sus clientes. Esto fue algo que marcó una gran diferencia para nuestro cliente, que necesitaba la capacidad de enviar usuarios al centro de datos más cercano, o a centros de datos de alto rendimiento para garantizar una baja latencia. Establecieron reglas personalizadas basadas en datos en tiempo real para garantizar que el tráfico tuviera el mayor rendimiento posible. .

Echemos un vistazo a un flujo de trabajo de ejemplo que demuestra cómo Global Traffic Management (GTM) de Akamai gestiona volúmenes masivos. Akamai GTM distribuye el tráfico entrante entre varios centros de datos. 

En este ejemplo, el Centro de Datos 2, en la parte superior, gestiona el 40% de la carga de tráfico, mientras que el Centro de Datos 3, en la parte inferior, gestiona el 60% restante del tráfico. Supongamos en este ejemplo que el Centro de Datos 1 está fuera de servicio por un corte de electricidad. Esta distribución garantiza que ningún centro de datos se convierta en un cuello de botella, manteniendo un alto rendimiento y disponibilidad. GTM también dirigirá el tráfico de forma inteligente basándose en las condiciones de carga actuales, dirigiendo más tráfico al Centro de Datos 3 ya que el Centro de Datos 1 está inactivo. 

Veamos este ejemplo paso a paso. En primer lugar, el usuario final enviará una solicitud para acceder a la aplicación móvil o al sitio web del banco. 

A continuación, el resolver DNS, utilizando procedimientos DNS estándar, solicita la dirección IP al servidor de nombres del sitio. 

Aquí es donde Akamai entra en juego. En lugar de obtener una dirección IP directa, el resolver obtiene un alias CNAME. 

El servidor de nombres devolverá la mejor ruta al banco para este usuario.

GTM examina todas esas reglas personalizadas que has configurado, comprueba su red global de sensores y te devolverá una lista de direcciones IP para el centro de datos óptimo.

Puede ser un centro de datos de Akamai, un proveedor en la nube o incluso uno de sus propios centros de datos. A continuación, el resolver devuelve esta dirección IP optimizada al navegador del usuario. 

Por último, el usuario se conecta a su sitio web y probablemente no tenga ni idea del complejo baile que acaba de producirse entre bastidores, porque todo ha ocurrido en milisegundos. Esto no sólo evita muchos quebraderos de cabeza a la hora de gestionar el tráfico global, sino que garantiza una alta disponibilidad. Además, con la posibilidad de establecer reglas personalizadas, tiene la flexibilidad de optimizar las métricas que más importan a su banco.

Este equilibrio dinámico de la carga ayuda a evitar la sobrecarga de un único centro de datos, garantizando un servicio continuo incluso en horas punta. Además, vemos soporte de conmutación por error. Como el Centro de Datos 1 está caído, GTM de Akamai redirige automáticamente el tráfico a los centros de datos disponibles (Centro de Datos 2 y Centro de Datos 3) sin intervención del usuario. Esta capacidad de conmutación por error es crucial para los bancos, ya que garantiza que sus servicios sigan siendo accesibles incluso si uno o más centros de datos experimentan problemas. 

Velocidad: Velocidad de procesamiento de datos

La segunda V de big data es velocidad. La velocidad se refiere a la rapidez con la que se generan, procesan y analizan los datos. Al situar estratégicamente los recursos informáticos más cerca de los usuarios finales y las fuentes de datos, Akamai reduce drásticamente el tiempo que tardan los datos en atravesar la red. Este enfoque acerca la computación y el almacenamiento de datos al punto de necesidad, dando como resultado tiempos de procesamiento de datos sustancialmente más rápidos. Para esta institución financiera, cuando un cliente inicia una transferencia de fondos a través de su aplicación móvil, la solicitud de transacción tradicionalmente tendría que viajar a un centro de datos central, posiblemente situado a miles de kilómetros de distancia. Con el edge computing de Akamai, el procesamiento inicial de esta solicitud puede realizarse en un servidor edge cercano. Esto reduce el tiempo de procesamiento de la transacción de segundos a milisegundos.

Comparemos el rendimiento utilizando Akamai frente a AWS. Para esta comparación, vamos a utilizar el servicio de supervisión ThousandEyes y sus 11 agentes de prueba con sede en EE. UU. Nuestro equipo configuró una prueba de control que solicitaba un objeto de tamaño similar a través de HTTPS desde AWS API Gateway, frente a una función Lambda que devolvía un objeto KV desde DynamoDB, alojado en US-East-1. La prueba experimental solicitó un objeto a través de HTTPS desde un clúster NATS.io entregado a través de Akamai compute. 

Ahora, comparemos los tiempos de respuesta de AWS y Akamai. A partir del cuadro de mandos anterior, analicemos algunas métricas de rendimiento clave. El tiempo total de descarga (media de 7 días) del objeto NATS.io de Akamai fue de 55 ms. Para el objeto DynamoDB de AWS, fue de 233 ms. Akamai obtuvo una reducción del 76% en el tiempo total de descarga en comparación con AWS, lo que pone de manifiesto su velocidad superior en el procesamiento de datos.

A partir de las métricas anteriores, podemos concluir que la arquitectura de Akamai proporciona una base más sólida para cumplir los estrictos SLA en las instituciones financieras. El TTI significativamente más bajo (70 ms frente a 280 ms) asegura una experiencia de usuario más receptiva, crítica para las aplicaciones financieras. La arquitectura de Akamai no sólo aceleró las cosas, sino que también proporcionó la fiabilidad necesaria para cumplir los estrictos SLA de la institución financiera.

Variedad: Gestión de tipos de datos

La última V de big data significa variedad. La variedad se refiere a los distintos tipos de datos que deben manejar las organizaciones. Si trabaja en una institución financiera o un banco, probablemente tenga que hacer malabarismos con multitud de tipos y fuentes de datos cada día. Tienes los datos estructurados, como los registros de transacciones, saldos de cuentas e información sobre clientes. Luego están los datos de flujo en tiempo real, como los datos del mercado de valores y las transacciones de pago en línea, que cambian constantemente. 

Global Traffic Management de Akamai es crucial para gestionar estos diferentes tipos de datos. Para los datos de transacciones de alta prioridad, como las transferencias de fondos, GTM puede monitorizar constantemente las condiciones de la red para dirigir estas solicitudes a sus centros de datos de respuesta más rápida. En el caso de los contenidos estáticos (extractos de cuenta o información sobre productos financieros), que no cambian con tanta frecuencia, GTM dirige las solicitudes a los servidores más cercanos al usuario. Esto aligera la carga de sus sistemas centrales y acelera los tiempos de acceso. 

GTM combina todos estos datos -condiciones de la red, estado del servidor, sus reglas personalizadas y patrones de tráfico actuales- y los utiliza para tomar decisiones en fracciones de segundo sobre cómo enrutar cada solicitud entrante. Optimiza y reoptimiza constantemente estas rutas, garantizando que cada tipo de dato -ya sea una simple comprobación de saldo o una compleja transferencia internacional- se gestione de la forma más eficiente posible. Este nivel de enrutamiento inteligente significa que su banco puede mantener un alto rendimiento y fiabilidad, incluso cuando el volumen y la complejidad de sus transacciones digitales siguen creciendo. 

En resumen

Cuando los milisegundos importan y la complejidad de los datos es elevada, las soluciones Edge de Akamai proporcionan la velocidad, fiabilidad y eficiencia necesarias para mantener su negocio a la vanguardia. Con su GTM avanzado y su almacenamiento en caché inteligente, Akamai gestiona eficazmente volúmenes masivos de datos de forma rápida distribuyendo la carga a través de su extensa red. 

Los ingenieros de las instituciones financieras pueden transformar su infraestructura con Akamai. Al aprovechar la extensa red global de Akamai, puede lograr una velocidad y fiabilidad sin precedentes, manteniendo a sus usuarios satisfechos y sus operaciones funcionando sin problemas. 

Si tiene curiosidad por saber cómo la tecnología de vanguardia de Akamai puede ayudar a que sus aplicaciones funcionen de forma fluida y eficaz, puede solicitar hasta 5.000 dólares en créditos para cumplir sus estrictos SLA de rendimiento y proporcionar una gran experiencia a sus clientes.