250’000 pro Stunde bzw. 4’200 pro Minute oder 70 pro Sekunde: Dies ist die durchschnittliche Zahl der Transaktionen wie Zahlungen und Überweisungen, die PostFinance auf Betrug zu prüfen und zu analysieren hat. Um diese grosse Menge an Daten zu verarbeiten, setzt das Finanzinstitut auf eine Applikation, die auf Stream Processing basiert – einer Technologie, die unter anderem im Big-Data-Umfeld zum Einsatz kommt. Da eine einzelne CPU, begrenzt durch die technischen Einschränkungen und somit Rechnerleistung, nicht beliebig schneller werden und nicht beliebig grosse Mengen an Daten transportieren kann, braucht es andere Lösungen. «Mit unserer Streamingapplikation Operational Intelligence hingegen können wir sämtliche Transaktionen und Events innert Millisekunden in nahezu Echtzeit überwachen», erklärt Bruno Müller, Solution Teamleiter Monitoring Compliance, Risk und Fraud bei PostFinance. «Und sie wäre technologisch gesehen in der Lage, das Zehnfache an Transaktionen zu bewältigen.»

Grosse Challenge, kleine Schritte

So gross diese Aufgabe im Gesamten ist, so klein sind die einzelnen Schritte, die man beim Stream Processing geht. «Bei solch grossen Datenmengen arbeiten wir einerseits mit Microservices oder Microbatches, die ineinandergreifen und hintereinander weggehen; zum andern mit Parallelisierung, um die Menge an Daten bewältigen zu können», erklärt Ralf Doerendahl, Applikationsverantwortlicher der Streamingapp Operational Intelligence bei PostFinance. Und das macht die Arbeit spannend: Die Entwicklerinnen und Entwickler schreiben Microservices, die Daten auswerten und verarbeiten. Dass es dabei nicht um den Bau einer kleinen App gehe, sondern um die Entwicklung einer zentralen Lösung für ein führendes Finanzinstitut der Schweiz, mache die Aufgabe für die IT-Spezialistinnen und IT-Spezialisten noch interessanter. «Das ist schon grosses Informatikkino, das einem da geboten wird», sagt Doerendahl. Insbesondere weil auch mit modernsten Technologien gearbeitet werde, wie Matej Ilicic, IT-Architekt bei PostFinance, ergänzt. Dazu gehörten vor allem Apache Kafka und Apache Spark als Basistechnologien für Streaming, aber auch künstliche Intelligenz, Machine Learning und Kubernetes.

Laufender Ausbau der Streamingapplikation

Aufgrund permanent neuer Anforderungen von fachlicher Seite wird die Streamingapplikation laufend ausgebaut. «Im Rahmen der Digitalisierung vergrössert sich die Palette an Dienstleistungen ständig. Weil jedes Produkt anderen und teils neuen Sicherheitsanforderungen unterliegt, die erfüllt werden müssen, nehmen wir immer wieder entsprechende Anpassungen vor, indem wir neue Kanäle und Dienstleistungen einbinden», erklärt Bruno Müller. Und Ralf Doerendahl fügt an: «Auch muss man grundsätzlich am Puls der Zeit bleiben, weil sich die Angreifer laufend neue Strategien einfallen lassen, um uns zu überlisten.» Insofern ist die weitere Entwicklung der Streamingapplikation eine Daueraufgabe.