250’000 all’ora, 4200 al minuto o 70 al secondo: è questa la media delle transazioni, quali pagamenti e bonifici, che PostFinance deve controllare e analizzare per escludere la possibilità di truffe. Per elaborare questa grande quantità di dati, l’istituto finanziario si serve di un’applicazione basata sullo stream processing, una tecnologia impiegata tra le altre cose anche nel campo dei big data. Dato che un singolo processore non può aumentare più di tanto la propria velocità, limitato com’è dai vincoli tecnici e quindi dalla potenza della macchina, né può trasportare grandi quantità di dati, servono soluzioni alternative. «Grazie alla nostra applicazione di streaming Operational Intelligence, invece, possiamo monitorare transazioni ed eventi nel giro di millisecondi, praticamente in tempo reale» spiega Bruno Müller, responsabile team Monitoring Compliance, Risk & Fraud di PostFinance. «Dal punto di vista tecnologico questa soluzione sarebbe in grado di gestire un numero dieci volte superiore di transazioni».

Grandi sfide, piccoli passi

Di fronte all’enorme portata di questo compito, i singoli passi avanti che si possono fare nello stream processing sono piccolissimi. «In presenza di quantità di dati così ingenti, da un lato lavoriamo con microservizi o micro-batch che interagiscono e si diramano, dall’altro con la parallelizzazione, per poter gestire questa marea di dati» spiega Ralf Doerendahl, responsabile dell’applicazione Operational Intelligence presso PostFinance. E il fatto che siano sviluppatrici e sviluppatori a programmare i microservizi che valutano ed elaborano i dati rende il lavoro particolarmente interessante. Poiché non si tratta di realizzare una piccola app, bensì di sviluppare una soluzione centralizzata per uno degli istituti finanziari leader in Svizzera, questo compito è ancora più stimolante per le specialiste e gli specialisti IT. «È paragonabile a un parco divertimenti per informatici» afferma Doerendahl. Soprattutto perché si lavora con tecnologie all’avanguardia, come specifica Matej Ilicic, architetto IT presso PostFinance: tra queste principalmente Apache Kafka e Apache Spark come tecnologie base di streaming, ma anche intelligenza artificiale, machine learning e Kubernetes.

Lo sviluppo continuo dell’applicazione di streaming

A causa dei requisiti sempre nuovi dal punto di vista tecnico, l’applicazione di streaming viene sottoposta a un continuo sviluppo. «Con la digitalizzazione, la gamma di prestazioni aumenta costantemente. Dato che ogni prodotto è soggetto a requisiti di sicurezza diversi e talvolta nuovi da soddisfare, applichiamo continuamente modifiche, integrando nuovi canali e servizi» spiega Bruno Müller. E Ralf Doerendahl aggiunge: «In generale, bisogna essere sempre aggiornati perché gli aggressori ideano sempre nuove strategie per raggirarci». Da questo punto di vista, lo sviluppo dell’applicazione di streaming è un compito permanente.