Ingestão de dados empresariais com baixa latência: Soluções comprovadas da Akamai para instituições financeiras

Se é um programador numa instituição financeira ou num banco, sabe que a velocidade e a fiabilidade não são apenas algo agradável - são essenciais. No mundo financeiro, milissegundos podem significar a diferença entre lucro e prejuízo. Quer se trate de executar transacções, processar transacções ou fornecer análises em tempo real, cada segundo conta. Tempos de processamento mais rápidos traduzem-se diretamente em melhores experiências para o utilizador, mais transacções por segundo e, por fim, mais receitas.

Um de nossos clientes precisava processar centenas de milhões de chaves de dados e, ao mesmo tempo, atender a SLAs rigorosos de desempenho e tempo de atividade. Neste blogue, veremos como a Akamai ajudou a ingerir grandes volumes de dados com baixa latência e porque pode ser a escolha certa para si também.

Volume: Tratamento de grandes quantidades de dados

O primeiro "V" de Big Data, Volume, refere-se à enorme quantidade de dados gerados e recolhidos. Para uma instituição financeira como um banco, o tratamento eficaz deste volume é crucial devido ao fluxo constante de transacções, actualizações de contas, interações com clientes e outras actividades financeiras. 

A Akamai verifica constantemente como o tráfego está a fluir de e para os seus centros de dados, detectando congestionamentos na Internet, interrupções ou outros problemas que possam afetar os seus clientes. Isto foi algo que fez uma grande diferença para o nosso cliente, que precisava da capacidade de enviar os utilizadores para o centro de dados mais próximo ou para centros de dados de elevado desempenho para garantir uma baixa latência. Eles definiram regras personalizadas com base em dados em tempo real para garantir que o tráfego tivesse o melhor desempenho possível. .

Vamos dar uma olhada em um exemplo de fluxo de trabalho que demonstra como o Global Traffic Management (GTM) da Akamai lida com um grande volume. O GTM da Akamai distribui o tráfego de entrada entre vários data centers. 

Neste exemplo, o Centro de Dados 2, na parte superior, lida com 40% da carga de tráfego, enquanto o Centro de Dados 3, na parte inferior, lida com os restantes 60% do tráfego. Vamos supor, neste exemplo, que o Centro de Dados 1 está em baixo porque há uma falha de energia. Essa distribuição garante que nenhum centro de dados se torne um gargalo, mantendo o alto desempenho e a disponibilidade. O GTM também direcionará o tráfego de forma inteligente com base nas condições de carga atuais, direcionando mais tráfego para o Data Center 3, já que o Data Center 1 está inativo. 

Vamos analisar este exemplo passo a passo. Em primeiro lugar, o utilizador final enviará um pedido de acesso à aplicação móvel ou ao sítio Web do banco. 

Em seguida, o resolvedor DNS, utilizando procedimentos DNS normais, solicita o endereço IP ao servidor de nomes do sítio. 

É aqui que a Akamai entra em ação. Em vez de obter um endereço IP direto, o resolvedor obtém um alias CNAME. 

O servidor de nomes devolverá a melhor rota para o banco para este utilizador.

O GTM analisa todas as regras personalizadas que configurou, verifica a sua rede global de sensores e devolve uma lista de endereços IP para o centro de dados ideal.

Pode ser um data center da Akamai, um provedor de nuvem ou até mesmo um de seus próprios data centers. O resolvedor então passa esse endereço IP otimizado de volta para o navegador do usuário. 

Por fim, o utilizador liga-se ao seu sítio Web e provavelmente não faz ideia da complexa dança que acabou de acontecer nos bastidores, porque tudo aconteceu em milissegundos. Isto não só elimina grande parte da dor de cabeça da gestão do tráfego global, como também assegura uma elevada disponibilidade. Além disso, com a capacidade de definir regras personalizadas, tem a flexibilidade de otimizar as métricas mais importantes para o seu banco.

Este equilíbrio de carga dinâmico ajuda a evitar a sobrecarga de um único centro de dados, garantindo um serviço contínuo mesmo durante as horas de ponta. Além disso, vemos suporte a failover. Como o Data Center 1 está inativo, o GTM da Akamai redireciona automaticamente o tráfego para os data centers disponíveis (Data Center 2 e Data Center 3) sem a intervenção do usuário. Esse recurso de failover é crucial para os bancos, garantindo que seus serviços permaneçam acessíveis mesmo que um ou mais data centers apresentem problemas. 

Velocidade: Velocidade de processamento de dados

O segundo V de grandes volumes de dados é a velocidade. A velocidade tem tudo a ver com a rapidez com que os dados são gerados, processados e analisados. Ao colocar estrategicamente os recursos de computação mais próximos dos usuários finais e das fontes de dados, a Akamai reduz drasticamente o tempo que os dados levam para atravessar a rede. Essa abordagem traz a computação e o armazenamento de dados para mais perto do ponto de necessidade, resultando em tempos de processamento de dados substancialmente mais rápidos. Para essa instituição financeira, quando um cliente inicia uma transferência de fundos por meio de sua aplicação móvel, a solicitação de transação tradicionalmente precisaria viajar para um data center central, possivelmente localizado a milhares de quilômetros de distância. Com a computação de borda da Akamai, o processamento inicial dessa solicitação pode ocorrer em um servidor de borda próximo. Isso reduziu o tempo de processamento da transação de segundos para milissegundos.

Vamos comparar o desempenho usando Akamai vs. AWS. Para essa comparação, vamos usar o serviço de monitoramento ThousandEyes e seus 11 agentes de teste baseados nos EUA. A nossa equipa configurou um teste de controlo que solicitava um objeto de tamanho semelhante via HTTPS a partir de AWS API Gateway, em frente a uma função Lambda que devolvia um objeto KV do DynamoDB, alojado em US-East-1. O teste de experiência solicitou um objeto via HTTPS de um cluster NATS.io entregue via computação Akamai. 

Agora, vamos comparar os tempos de resposta do AWS e da Akamai. No painel acima, vamos analisar algumas métricas de desempenho principais. O tempo total de download (média de 7 dias) para o objeto NATS.io da Akamai foi de 55 ms. Para o objeto DynamoDB da AWS, foi de 233 ms. A Akamai teve uma redução de 76% no tempo total de download em comparação com AWS, destacando sua velocidade superior no processamento de dados.

Com base nas métricas acima, podemos concluir que a arquitetura da Akamai fornece uma base mais robusta para atender a SLAs rigorosos em instituições financeiras. O TTI significativamente menor (70 ms vs. 280 ms) garante uma experiência de usuário mais ágil, essencial para aplicações financeiras. A arquitetura da Akamai não apenas acelerou as coisas, mas também forneceu a confiabilidade necessária para atender aos rigorosos SLAs da instituição financeira.

Variedade: Gerenciamento de tipos de dados

O último V de Big Data significa variedade. A variedade refere-se aos diferentes tipos de dados que as organizações têm de tratar. Se trabalha numa instituição financeira ou num banco, é provável que tenha de fazer malabarismos com uma multiplicidade de tipos e fontes de dados todos os dias. Tem os dados estruturados, como os registos de transacções, os saldos das contas e as informações dos clientes. Depois, há os dados de fluxo contínuo em tempo real, como os feeds da bolsa de valores e as transacções de pagamento em linha, que mudam constantemente. 

O Global Traffic Management da Akamai é crucial no gerenciamento desses diferentes tipos de dados. Para dados de transações de alta prioridade, como transferências de fundos, o GTM pode monitorar constantemente as condições da rede para encaminhar essas solicitações para os data centers de resposta mais rápida. Agora, para o seu conteúdo estático (extractos de conta ou informações sobre os seus produtos financeiros), que não muda com tanta frequência, o GTM direciona estes pedidos para servidores periféricos mais próximos do utilizador. Isso alivia a carga dos seus sistemas centrais e acelera os tempos de acesso. 

O GTM combina todos esses dados - condições de rede, integridade do servidor, suas regras personalizadas e padrões de tráfego atuais - e os utiliza para tomar decisões em frações de segundo sobre como encaminhar cada solicitação recebida. Ele está constantemente otimizando e re-otimizando essas rotas, garantindo que cada tipo de dado - seja uma simples verificação de saldo ou uma complexa transferência eletrônica internacional - seja tratado da maneira mais eficiente possível. Este nível de encaminhamento inteligente significa que o seu banco pode manter um elevado desempenho e fiabilidade, mesmo quando o volume e a complexidade das suas transacções digitais continuam a crescer. 

Resumindo

Quando os milissegundos são importantes e a complexidade dos dados é alta, as soluções da Akamai focadas na borda fornecem a velocidade, a confiabilidade e a eficiência necessárias para manter sua empresa na vanguarda. Com seu GTM avançado e cache inteligente, a Akamai lida de forma eficiente com grandes volumes de dados rapidamente, distribuindo a carga em sua extensa rede. 

Os engenheiros das instituições financeiras podem transformar a sua infraestrutura com a Akamai. Ao tirar partido da extensa rede global da Akamai, pode alcançar uma velocidade e fiabilidade sem paralelo, mantendo os seus utilizadores satisfeitos e as suas operações a funcionar sem problemas. 

Se estiver curioso para saber como a tecnologia de ponta da Akamai pode ajudar as suas aplicações a serem executadas de forma suave e eficiente, pode candidatar-se a até $5.000 em créditos para cumprir os seus SLAs de desempenho rigorosos e proporcionar uma excelente experiência aos seus clientes.