Diese Enterprise-Lösung ermöglicht die Verarbeitung von Finanzdaten in Echtzeit mit Latenzen unter einer Sekunde – vollständig compliance-konform und mit einer Verfügbarkeit von 99,99 % im Dauerbetrieb.
Herausforderung
Die Bank musste von einem veralteten, ETL-basierten Datenverarbeitungssystem auf eine Echtzeit-Streaming-Infrastruktur migrieren, um sofortige Transaktionsüberwachung, Betrugserkennung und Risikobewertung zu ermöglichen.
Unser Ansatz
Wir implementierten eine ereignisgesteuerte Architektur, bei der Apache Kafka als Backbone für sämtliche asynchrone Kommunikation dient. Jeder Service wurde containerisiert und über Kubernetes orchestriert, um automatische Skalierung und Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Zur Sicherstellung der Datenintegrität bei hohem Durchsatz entwickelten wir eine Custom-Retry- und Deduplizierungs-Schicht unter Verwendung von PostgreSQL und In-Memory-Caching.
Ergebnisse
- Durchsatz: über 3 Millionen Nachrichten pro Sekunde
- Latenzzeit von 5 s auf unter 200 ms reduziert
- 99,99 % Uptime durch Redundanz-Strategien
- Vereinfachte Datenpipeline → 40 % weniger Betriebsaufwand
Technologie-Stack
Backend: Java 17 · Spring
Streaming: Apache Kafka
Database: PostgreSQL
Infrastructure: Docker · Kubernetes
Duration: 9 Monate
Team: 5 Entwickler
Warum das wichtig ist
Die in diesem Projekt entwickelten Streaming- und Microservice-Prinzipien bilden heute den Kern vieler H-Studio-Backend-Architekturen – überall dort, wo Live-Analytics, Event-Logs und Echtzeit-Kundendaten geschäftskritisch sind.