ПРОЄКТУВАННЯ ВИСОКОПРОДУКТИВНОЇ МІКРОСЕРВІСНОЇ ПЛАТФОРМИ ДЛЯ ЗБАГАЧЕННЯ ДАНИХ ФІНАНСОВИХ РИЗИКІВ: КЕЙС-СТАДІ

Анотація

Фінансові установи дедалі частіше покладаються на швидке опрацювання великих, гетерогенних потоків даних для ефективного управління ризиками та дотримання регуляторних вимог. Однак інтеграція й збагачення цих даних у режимі, наближеному до реального часу, створюють суттєві архітектурні виклики, особливо у масштабованих системах. У статті описано проєктування, реалізацію та результати впровадження високопродуктивної платформи на основі мікросервісної архітектури, розробленої для автоматизації оброблення даних у центральноєвропейському банку. Основна мета полягала у створенні модульної, масштабованої та відмовостійкої системи, здатної керувати великими обсягами даних із забезпеченням їхньої цілісності та мінімальної затримки при формуванні аналітичних інсайтів. Методологічною основою дослідження став підхід case study, який дозволив детально задокументувати архітектуру системи. Платформа реалізована за подієво-орієнтованою (event-driven), асинхронною моделлю з використанням мови Java та фреймворку Spring Boot. Ключові компоненти включають декупльовані мікросервіси для етапів надходження, нормалізації, збагачення та доставки даних, які координуються через черги повідомлень RabbitMQ. Для забезпечення контролю конкурентного доступу на рівні сутностей впроваджено dispatcher service, що запобігає колізіям під час паралельної обробки даних. Моніторинг продуктивності та стану системи здійснюється через observability stack, який включає Prometheus, Grafana, Loki та Zipkin. Розроблена платформа обробляє понад 160 мільйонів одиниць даних щодня з більш ніж 20 різнорідних джерел, скорочуючи затримку оброблення з кількох днів до менше ніж 15 хвилин. Система стабільно виконує критичні вимоги SLA, забезпечуючи результати пошукових запитів менш ніж за 10 секунд. Автоматизація процесів усунула ручну обробку, знизила рівень помилок якості даних приблизно на 87% та значно підвищила здатність банку виявляти негативні фінансові події у майже реальному часі. Наведене дослідження підтверджує ефективність поєднання мікросервісної архітектури з явним контролем конкурентності при створенні високопродуктивних FinTech-платформ для оброблення даних. Представлений дизайн може слугувати практичною дорожньою картою для інженерії масштабованих, надійних та спостережуваних систем, здатних вирішувати складні завдання інтеграції даних у фінансовому секторі та інших галузях із високою інтенсивністю даних.