Identitäts-Orchestrierung: Entwicklung mit Open Source

In der heutigen digitalen Landschaft ist die Verwaltung der Identitätsprüfung eine komplexe Herausforderung. Unternehmen benötigen ein flexibles, skalierbares und sicheres System, um verschiedene Prüfungsanforderungen zu bewältigen, von einfachen Identitätsprüfungen bis hin zur vollständigen KYC/AML-Compliance. Anstatt sich auf monolithische Anbieterlösungen zu verlassen, greifen viele Organisationen auf Identitäts-Orchestrierung zurück – den Prozess der Koordination mehrerer Identitätsdienste zu einem einheitlichen Workflow. Dieser Beitrag untersucht den Aufbau einer Identitäts-Orchestrierungs-Engine mithilfe leistungsstarker Open-Source-Tools.

Wichtigste Erkenntnis 1: Identitäts-Orchestrierung bietet Flexibilität und ermöglicht den Austausch einzelner Prüfkomponenten, ohne das gesamte System zu stören.

Wichtigste Erkenntnis 2: Open-Source-Tools bieten Kosteneinsparungen und mehr Kontrolle über Ihre Identitätsinfrastruktur, erfordern aber internes Fachwissen.

Wichtigste Erkenntnis 3: Eine Microservices-Architektur ist entscheidend für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit bei der Identitäts-Orchestrierung.

Wichtigste Erkenntnis 4: Daten-Streaming mit Tools wie Kafka ermöglicht die Echtzeitverarbeitung und ereignisgesteuerte Workflows.

Warum eine Identitäts-Orchestrierungs-Engine erstellen?

Traditionelle Identitätsprüfungslösungen weisen oft Einschränkungen auf: starre Workflows, Anbieterbindung und mangelnde Anpassungsmöglichkeiten. Eine Identitäts-Orchestrierungs-Engine behebt diese Probleme, indem sie Identitätsdienste entkoppelt und sie über eine zentrale Steuerungsebene verbindet. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

• Flexibilität: Integrieren Sie bei Bedarf problemlos neue Verifizierungsmethoden (z. B. biometrische Prüfungen, Dokumentenprüfung).
• Skalierbarkeit: Bewältigen Sie steigende Prüfungszahlen ohne Leistungsengpässe.
• Resilienz: Isolieren Sie Fehler und erhalten Sie die Systemverfügbarkeit, auch wenn einzelne Dienste Probleme haben.
• Kostenoptimierung: Wählen Sie die besten Dienste und vermeiden Sie die Anbieterbindung.
• Anpassung: Passen Sie die Prüfungs-Workflows an spezifische Geschäftsanforderungen und Risikoprofile an.

Der Open-Source-Stack: Kernkomponenten

Der Aufbau einer Identitäts-Orchestrierungs-Engine erfordert mehrere Schlüsselkomponenten. Hier ist ein gängiger Open-Source-Stack:

• Apache NiFi: Ein leistungsstarkes Datenfluss-System zur Automatisierung der Bewegung und Transformation von Daten. NiFi fungiert als zentrale Orchestrierungs-Engine, die Prüfungs-Workflows definiert und ausführt.
• Apache Kafka: Eine verteilte Streaming-Plattform zum Erstellen von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Analysen. Kafka erleichtert die asynchrone Kommunikation zwischen Microservices.
• Kubernetes: Eine Container-Orchestrierungsplattform zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. Kubernetes bietet die Infrastruktur für den Betrieb der Microservices.
• Microservices: Einzelne, unabhängig bereitstellbare Dienste, die für bestimmte Prüfungsaufgaben verantwortlich sind (z. B. Dokumentenprüfung, AML-Screening).
• API-Gateway: Ein zentraler Einstiegspunkt für externe Anwendungen, um auf die Identitäts-Orchestrierungs-Engine zuzugreifen.

Architektur: Ein Microservices-Ansatz

Die Grundlage einer skalierbaren Identitäts-Orchestrierungs-Engine ist eine Microservices-Architektur. Jede Prüfungsaufgabe ist in ihrem eigenen Dienst gekapselt und kommuniziert über APIs oder Message Queues (Kafka) mit anderen Diensten. Hier ist ein vereinfachtes Beispiel:

1. Eine externe Anwendung initiiert eine Prüfanfrage über das API-Gateway.

2. Das API-Gateway leitet die Anfrage an Apache NiFi weiter.

3. NiFi orchestriert den Workflow, indem es die entsprechenden Microservices aufruft (z. B. Document Verification Service, AML Screening Service).

4. Microservices kommunizieren über Kafka miteinander (z. B. Document Verification Service veröffentlicht ein Ereignis, AML Screening Service abonniert das Ereignis).

5. NiFi aggregiert die Ergebnisse von jedem Microservice und gibt eine endgültige Prüfentscheidung an das API-Gateway zurück.

Implementierung von Workflows mit Apache NiFi

Apache NiFi zeichnet sich durch die Definition und Ausführung komplexer Datenflüsse aus. Sie können Workflows mithilfe der Drag-and-Drop-Oberfläche von NiFi visuell gestalten. Zu den wichtigsten NiFi-Prozessoren für die Identitäts-Orchestrierung gehören:

• InvokeHTTP: Ruft externe APIs auf (z. B. Dokumentenprüfungsdienste).
• ExecuteStreamCommand: Führt Shell-Befehle oder Skripte aus.
• PublishKafka: Veröffentlicht Nachrichten in Kafka-Topics.
• ConsumeKafka: Abonniert Kafka-Topics.
• RouteOnAttribute: Leitet Daten basierend auf Attributwerten weiter (z. B. Ländercode, Dokumenttyp).
• MergeContent: Kombiniert Daten aus mehreren Quellen.

Beispielsweise könnte ein NiFi-Flow:

1. Eine Prüfanfrage empfangen.
2. Daten aus der Anfrage extrahieren.
3. Einen Dokumentenprüfungsdienst über InvokeHTTP aufrufen.
4. Wenn das Dokument gültig ist, ein „DocumentVerified“-Ereignis an Kafka veröffentlichen.
5. Das „DocumentVerified“-Ereignis abonnieren und einen AML-Screening-Dienst aufrufen.
6. Die Ergebnisse beider Dienste zusammenführen und ein abschließendes Urteil zurückgeben.

Daten-Streaming mit Kafka

Kafka fungiert als zentrales Nervensystem der Identitäts-Orchestrierungs-Engine und ermöglicht asynchrone Kommunikation und ereignisgesteuerte Workflows. Jeder Prüfschritt kann Ereignisse an Kafka veröffentlichen, so dass andere Dienste in Echtzeit reagieren können. Zum Beispiel:

• Document Verification Service veröffentlicht „DocumentVerificationCompleted“-Ereignis.
• AML Screening Service abonniert dieses Ereignis und initiiert AML-Prüfungen.
• Fraud Detection Service abonniert beide Ereignisse und analysiert Daten auf verdächtige Muster.

Wie Didit hilft

Didit bietet eine robuste Reihe von APIs und SDKs, die sich nahtlos in Ihre Open-Source-Identitäts-Orchestrierungs-Engine integrieren. Unsere Kernidentitäts-Primitiven (ID-Verifizierung, Liveness-Erkennung, AML-Screening) können über den InvokeHTTP-Prozessor von NiFi oder direkt über Ihre Microservices aufgerufen werden. Der Entwickler-First-Ansatz, die transparente Preisgestaltung und die hohe Leistung von Didit machen es zu einem idealen Baustein für Ihre Identitätsinfrastruktur. Mit Didit können Sie sich auf die Orchestrierung des Workflows konzentrieren, während wir die Komplexität der Identitätsprüfung übernehmen. Wir bieten auch eine kostenlose Testversion, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern!

Bereit zum Loslegen?

Der Aufbau einer Identitäts-Orchestrierungs-Engine mit Open-Source-Tools kann ein komplexes Unterfangen sein, aber die Vorteile – Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen – sind erheblich. Untersuchen Sie die in diesem Beitrag erwähnten Tools und erwägen Sie die Nutzung der APIs von Didit, um Ihre Entwicklung zu beschleunigen.

Ressourcen:

• Didit API-Dokumentation
• Apache NiFi
• Apache Kafka
• Kubernetes