Ingestione di dati aziendali a bassa latenza: Le comprovate soluzioni di Akamai per gli istituti finanziari

Se siete uno sviluppatore di un istituto finanziario o di una banca, sapete che la velocità e l'affidabilità non sono solo un optional, ma sono essenziali. Nel mondo finanziario, i millisecondi possono fare la differenza tra profitto e perdita. Che si tratti di eseguire operazioni, elaborare transazioni o fornire analisi in tempo reale, ogni secondo è importante. Tempi di elaborazione più rapidi si traducono direttamente in una migliore esperienza per gli utenti, in un maggior numero di transazioni al secondo e, in ultima analisi, in un aumento dei ricavi.

Uno dei nostri clienti aveva bisogno di elaborare centinaia di milioni di chiavi di dati, rispettando al contempo rigorosi SLA di prestazioni e tempi di attività. In questo blog vedremo come Akamai ha aiutato a gestire volumi elevati di dati a bassa latenza e perché potrebbe essere la scelta giusta anche per voi.

Volume: Gestione di grandi quantità di dati

La prima "V" di Big Data, Volume, si riferisce alla quantità di dati generati e raccolti. Per un istituto finanziario come una banca, gestire efficacemente questo volume è fondamentale a causa del flusso costante di transazioni, aggiornamenti dei conti, interazioni con i clienti e altre attività finanziarie. 

Akamai controlla costantemente il flusso di traffico da e verso i vostri data center, rilevando congestioni di Internet, interruzioni o altri problemi che potrebbero interessare i vostri clienti. Questo ha fatto una grande differenza per il nostro cliente, che aveva bisogno di poter inviare gli utenti al data center più vicino o a data center ad alte prestazioni per garantire una bassa latenza. Hanno impostato regole personalizzate basate su dati in tempo reale per garantire che il traffico sia il più performante possibile. .

Vediamo un esempio di flusso di lavoro che dimostra come Global Traffic Management (GTM) di Akamai gestisca volumi enormi. Akamai GTM distribuisce il traffico in entrata tra più data center. 

In questo esempio, il Data Center 2, in alto, gestisce il 40% del carico di traffico, mentre il Data Center 3, in basso, gestisce il restante 60% del traffico. Supponiamo che il Data Center 1 sia inattivo a causa di un'interruzione di corrente. Questa distribuzione garantisce che nessun singolo data center diventi un collo di bottiglia, mantenendo alte le prestazioni e la disponibilità. GTM indirizzerà inoltre il traffico in modo intelligente in base alle condizioni di carico attuali, dirigendo più traffico verso il Data Center 3 poiché il Data Center 1 è inattivo. 

Esaminiamo questo esempio passo per passo. Innanzitutto, l'utente finale invia una richiesta di accesso all'applicazione mobile o al sito web della banca. 

Quindi, il resolver DNS, utilizzando le procedure DNS standard, richiede l'indirizzo IP al server dei nomi del sito. 

È qui che entra in gioco Akamai. Invece di ricevere un indirizzo IP diretto, il resolver riceve un alias CNAME. 

Il server dei nomi restituirà il percorso migliore per raggiungere la banca per questo utente.

GTM esamina tutte le regole personalizzate impostate, controlla la sua rete globale di sensori e restituisce un elenco di indirizzi IP per il data center ottimale.

Potrebbe trattarsi di un centro dati Akamai, di un provider cloud o anche di uno dei vostri centri dati. Il resolver passa quindi questo indirizzo IP ottimizzato al browser dell'utente. 

Infine, l'utente si collega al vostro sito web e probabilmente non ha idea della complessa danza che si è appena svolta dietro le quinte, perché tutto è avvenuto in pochi millisecondi. In questo modo non solo si elimina il problema della gestione del traffico globale, ma si garantisce anche un'elevata disponibilità. Inoltre, grazie alla possibilità di impostare regole personalizzate, avete la flessibilità di ottimizzare le metriche più importanti per la vostra banca.

Questo bilanciamento dinamico del carico aiuta a prevenire il sovraccarico di un singolo data center, garantendo un servizio continuo anche nei momenti di picco. Inoltre, vediamo il supporto del failover. Se il Data Center 1 è inattivo, il GTM di Akamai reindirizza automaticamente il traffico verso i data center disponibili (Data Center 2 e Data Center 3) senza alcun intervento da parte dell'utente. Questa funzionalità di failover è fondamentale per le banche, in quanto garantisce che i loro servizi rimangano accessibili anche se uno o più data center hanno problemi. 

Velocità: Velocità di elaborazione dei dati

La seconda V dei big data è la velocità. La velocità riguarda la velocità con cui i dati vengono generati, elaborati e analizzati. Posizionando strategicamente le risorse di calcolo più vicine agli utenti finali e alle fonti di dati, Akamai riduce drasticamente il tempo necessario ai dati per attraversare la rete. Questo approccio porta il calcolo e l'archiviazione dei dati più vicino al punto di necessità, con conseguente notevole accelerazione dei tempi di elaborazione dei dati. Per questo istituto finanziario, quando un cliente avvia un trasferimento di fondi attraverso la sua app mobile, la richiesta di transazione tradizionalmente dovrebbe viaggiare fino a un centro dati centrale, magari situato a migliaia di chilometri di distanza. Con l'edge computing di Akamai, l'elaborazione iniziale di questa richiesta può avvenire in un server edge vicino. In questo modo il tempo di elaborazione della transazione si riduce da secondi a millisecondi.

Confrontiamo le prestazioni con Akamai e AWS. Per questo confronto, utilizziamo il servizio di monitoraggio ThousandEyes e i suoi 11 agenti di test basati negli Stati Uniti. Il nostro team ha configurato un test di controllo che richiedeva un oggetto di dimensioni simili via HTTPS da AWS API Gateway, di fronte a una funzione Lambda che restituiva un oggetto KV da DynamoDB, ospitato in US-East-1. Il test sperimentale ha richiesto un oggetto via HTTPS da un cluster NATS.io fornito tramite il calcolo Akamai. 

Ora confrontiamo i tempi di risposta di AWS e Akamai. Dal dashboard qui sopra, analizziamo alcune metriche chiave delle prestazioni. Il tempo totale di download (media di 7 giorni) per l'oggetto NATS.io di Akamai è stato di 55 ms. Per l'oggetto DynamoDB di AWS, il tempo è stato di 233 ms. Akamai ha ridotto del 76% il tempo totale di download rispetto a AWS, evidenziando la sua velocità superiore nell'elaborazione dei dati.

Dalle metriche di cui sopra, possiamo concludere che l'architettura di Akamai fornisce una base più solida per soddisfare i rigorosi SLA degli istituti finanziari. Il TTI significativamente più basso (70 ms contro 280 ms) garantisce un'esperienza utente più reattiva, fondamentale per le applicazioni finanziarie. L'architettura di Akamai non solo velocizza le cose, ma fornisce anche l'affidabilità necessaria per soddisfare i rigorosi SLA dell'istituto finanziario.

Varietà: Gestione dei tipi di dati

L'ultima V di Big Data sta per varietà. La varietà si riferisce ai diversi tipi di dati che le organizzazioni devono gestire. Se lavorate in un istituto finanziario o in una banca, probabilmente dovete destreggiarvi ogni giorno tra una moltitudine di tipi di dati e di fonti. Ci sono i dati strutturati, come i record delle transazioni, i saldi dei conti e le informazioni sui clienti. Poi ci sono i dati in streaming in tempo reale, come i feed del mercato azionario e le transazioni di pagamento online, che cambiano continuamente. 

Global Traffic Management di Akamai è fondamentale per gestire questi diversi tipi di dati. Per i dati delle transazioni ad alta priorità, come i trasferimenti di fondi, GTM è in grado di monitorare costantemente le condizioni della rete per instradare queste richieste verso i centri dati che rispondono più velocemente. Per i contenuti statici (estratti conto o informazioni sui prodotti finanziari), che non cambiano spesso, GTM indirizza le richieste ai server periferici più vicini all'utente. In questo modo si alleggerisce il carico dei sistemi centrali e si accelerano i tempi di accesso. 

GTM combina tutti questi dati - condizioni di rete, stato dei server, regole personalizzate e modelli di traffico attuali - e li utilizza per prendere decisioni in una frazione di secondo su come instradare ogni richiesta in arrivo. Ottimizza e riottimizza costantemente questi percorsi, assicurando che ogni tipo di dato, che si tratti di un semplice controllo del saldo o di un complesso bonifico internazionale, venga gestito nel modo più efficiente possibile. Questo livello di instradamento intelligente consente alla vostra banca di mantenere prestazioni e affidabilità elevate, anche quando il volume e la complessità delle transazioni digitali continuano a crescere. 

Per riassumere

Quando i millisecondi contano e la complessità dei dati è elevata, le soluzioni edge-focused di Akamai forniscono la velocità, l'affidabilità e l'efficienza necessarie per mantenere il vostro business in prima linea. Grazie al suo GTM avanzato e al caching intelligente, Akamai gestisce in modo efficiente e rapido enormi volumi di dati distribuendo il carico sulla sua vasta rete. 

Gli ingegneri delle istituzioni finanziarie possono trasformare la loro infrastruttura con Akamai. Sfruttando la vasta rete globale di Akamai, è possibile ottenere velocità e affidabilità senza precedenti, mantenendo gli utenti soddisfatti e le operazioni ininterrotte. 

Se siete curiosi di sapere come la tecnologia all'avanguardia di Akamai può aiutare le vostre applicazioni a funzionare in modo fluido ed efficiente, potete richiedere fino a 5.000 dollari in crediti per soddisfare i vostri rigorosi SLA di prestazioni e fornire un'esperienza eccellente ai vostri clienti.