Как банк «Открытие» снизил нагрузку на бэкэнд-системы на 85%

Цифровая система банка, которая включает сервисы для внутренних и внешних клиентов, обслуживает более 57 миллионов счетов, а также обрабатывает данные во всех физических отделениях банка «Открытие». В период объединения нескольких банков под брендом «Открытие» из-за резкого роста объема операций потребовалось увеличить пропускную способность системы, повысить скорость обмена данными между корневыми системами и пользовательскими сервисами. Чтобы обеспечить непрерывную поставку данных и улучшить пользовательский опыт, разработчики «Открытия» решали три задачи: - **Повысить устойчивость системы к нагрузкам**. При росте среднесуточного объема запросов возникали проблемы с их обработкой. Требовалось кратно увеличить устойчивость платформы и повысить доступность данных. - **Ускорить обмен данными между внутренними системами и пользовательскими сервисами**. Из-за поэтапного сбора клиентских данных обмен мог занимать десятки секунд и создавал высокую нагрузку на инфраструктуру. Это негативно влияло на скорость обновления данных в пользовательских приложениях. - **Выполнить обновления, не перестраивая существующую ИТ-инфраструктуру банка**. Сервисы и ресурсы в цифровой системе банка объединены сложной логикой. Кроме того, часть сервисов относятся к критическим для бизнеса — их остановка недопустима. Чтобы избежать издержек, требовалось внедрить решение без перестройки ИТ-ландшафта.

- Использовать распределенное in‑memory хранилище данных с записью на диск - Иметь возможность горизонтального масштабирования - Снижать отставание от мастер‑системы до 3 секунд - Поддерживать актуальность данных в кэше (прогретый кэш) для ускорения отображения информации в приложении - Обеспечивать автономность работы фронтальной системы при недоступности бэк‑систем

Для решения задач команда банка сравнила предложения и продукты от разных вендоров. В шорт-лист вошли Redis, Tarantool и HazelCast. Продукты сравнивали по следующим критериям: цена, техподдержка в России, шардирование, персистентность и производительность. В итоге Redis не подошел из-за высокой стоимости корпоративной версии, у HazelCast не оказалось техподдержки в России. Всем критериям соответствовала только платформа in-memory вычислений Tarantool. На реализацию проекта и его полное внедрение во всех отделениях банка «Открытие» потребовалось всего два месяца. Настроили сервер с Tarantool в двух ЦОДах и доработали сервисы среднего слоя, чтобы они получали доступ к данным из Tarantool. Провели нагрузочное тестирование и перешли к опытной эксплуатации в продуктивной среде.

1. Кэшировать критические для бизнеса системы, чтобы снизить время отклика для одного из фронт-каналов банка. 2. Уменьшить нагрузку на чтение данных из бэк-системы банка на 85%, генерируемую одним фронт-каналом. 3. Защитить от перегрузки бэк-системы банка (во время пиковых нагрузок или резкого увеличения запросов во время маркетинговых компаний) за счет хранения данных с использованием шардирования. 4. Объединить новую платформу с имеющимся ИТ-ландшафтом без остановок и вынужденной модернизации — платформа развернута поверх существующих систем. 5. Обеспечить доступ к данным по GraphQL и поддержку захвата данных из Kafka и Oracle Golden Gate.