Документ обсуждает влияние увеличения числа запросов клиентов на производительность архитектуры IT банковских систем. Он подчеркивает важность использования технологий кэширования и обработки событий для увеличения эффективности работы с большими объемами данных. Также рассматриваются примеры успешного применения open-source решений, таких как Memcached и Apache Storm.

1. Middleware Cash.
Beyond the Maze
В жизни всегда
есть место открытию
openbank.ru

2. Что будет с ИТ архитектурой, если?
2
30% ваших клиентов, одновременно запросят
выписку по карте в мобильном банке?
необходимо показать в выписке операции по карте,
которые совершили только что ваши клиенты
30% ваших клиентов, решат сделать
одновременный платеж в ИнтернетБанке
вам нужно запустить маркетинговую компанию
и отправить СМС 60% ваших клиентов?
Если в течении года кол-во пользовательских
запросов постоянно прирастает в несколько
раз

3. В большинстве случае, интеграционный слой и
конечные системы будут испытывать серьезную
просадку по производительности
 …
3

4. Почему это происходит?
4
Запрос истории
операций по карте
Мобильный банк
Уведомление о
покупке
Запрос баланса
по карте
Интернет банк SMS
Выступает прокси для
внешних запросов
Выступает прокси для
внешних запросов
Web - API SMS Gateway
В шине часто организовано
синхронное взаимодействие и
поэтому она держит сессию
ESB (Шина данных)
Ресурсы каждой системы участвующие в запросе нагружаются, пока идет
выполнение запроса
АБС CRM Others
Довольно часто можно встретить много синхронных интеграционных
преобразований, в ходе которых происходит трансформация данных
для выполнения внешнего запроса  …

5. Как здесь могут помочь технологии BiGData?
5

6. Middleware Cash – технологии, которые позволяют организовать
хранение распределенного кеша под большие объемы данных.
Одним из известных opensource проектов, которые используются
мировые гиганты такие как Twitter, Youtube, Tumbr является платформа
memcached
6
Основные задачи:
- Ввод данных / Вывод данных
- Хранение часто используемых данных и обращение к ним
Event Processing – технологии, которые позволяют организовать
распределенные вычисления в режиме реального времени.
Одним из известных opensource проектов, которые используются
мировые гиганты такие как Twitter, Youtube, Tumbr является платформа
Appache Storm
Основные задачи:
- он-лайн трансформация данных
- он – лайн нормализация данных
- расчет синтетических данных

7. Применение технологий BigData в слое Middleware
7
Запрос истории
операций по карте
Мобильный банк
Уведомление о
покупке
Запрос баланса
по карте
Интернет банк SMS
Выступает прокси для
внешних запросов
Выступает прокси для
внешних запросов
Web - API SMS Gateway
В шине часто организовано
синхронное взаимодействие и
поэтому она держит сессию
ESB (Шина данных)
Ресурсы каждой системы участвующие в запросе нагружаются, пока идет
выполнение запроса
АБС CRM Others
Снимает лишнюю нагрузку с
конечных систем
Middleware Cash
Event Processing
Каждая из конечных систем в постоянном режиме отгружает данные в
Middleware Cash. С помощью Event Processing эти данные
преобразуются для конечных систем.