Identitätsprüfung im großen Maßstab: Onboarding beschleunigen (DE)

Wichtige Erkenntnis 1 Traditionelle Identitätsverifizierungssysteme werden oft zu Engpässen, wenn Unternehmen wachsen. Eine Microservices-Architektur ist entscheidend, um eine erhöhte Last zu bewältigen.

Wichtige Erkenntnis 2 Asynchrone Verarbeitung und Message Queues (wie Kafka oder RabbitMQ) sind unerlässlich, um Verifizierungsschritte zu entkoppeln und kaskadierende Fehler zu verhindern.

Wichtige Erkenntnis 3 Observability – Logging, Metriken und Tracing – ist unerlässlich, um Leistungsprobleme in einem verteilten System zu identifizieren und zu beheben.

Wichtige Erkenntnis 4 Die Gestaltung für Idempotenz stellt sicher, dass Wiederholungen nicht zu doppelten Aktionen führen, wodurch die Datenkonsistenz im großen Maßstab erhalten bleibt.

Die Herausforderung: Skalierung der Identitätsprüfung

Für Fintech-Unternehmen, Marktplätze und alle Unternehmen, die auf das Onboarding von Benutzern angewiesen sind, ist eine Identitätsprüfung im großen Maßstab nicht mehr nur ein „Nice-to-have“ – sie ist eine geschäftliche Notwendigkeit. Stellen Sie sich eine schnell wachsende Neobank vor, die während einer Marketingkampagne plant, 10.000 neue Benutzer pro Stunde an Bord zu nehmen. Ein traditionelles, monolithisches Identitätsverifizierungssystem wird unter der Last schnell zusammenbrechen, was zu frustrierten Benutzern, verpassten Chancen und potenziellen Sicherheitsrisiken führt. Das Kernproblem besteht nicht nur darin, die Verifizierungsanfragen zu verarbeiten, sondern dies zuverlässig, sicher und mit minimaler Latenz, selbst während der Spitzenzeiten.

Aufbau einer Microservices-basierten Architektur

Der Schlüssel zur Erreichung eines skalierbaren Onboardings ist eine Microservices-Architektur. Anstatt eine einzige, große Anwendung, die alle Aspekte der Identitätsprüfung abdeckt, zerlegen Sie sie in kleinere, unabhängige Services. Jeder Service konzentriert sich auf eine bestimmte Aufgabe, wie z. B. die Überprüfung von Ausweisdokumenten, die Erkennung von Lebendigkeit, die AML-Prüfung oder die Betrugsanalyse. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

• Unabhängige Skalierbarkeit: Jeder Service kann unabhängig basierend auf seiner spezifischen Last skaliert werden. Der AML-Screening-Service benötigt beispielsweise möglicherweise mehr Ressourcen als der Liveness-Detection-Service.
• Fehlerisolation: Wenn ein Service ausfällt, wird das gesamte System nicht beeinträchtigt.
• Schnellere Entwicklungszyklen: Kleinere Teams können unabhängig an einzelnen Services arbeiten, wodurch Entwicklung und Bereitstellung beschleunigt werden.
• Technologische Vielfalt: Verschiedene Services können mit dem am besten geeigneten Technologie-Stack für ihre spezifischen Bedürfnisse erstellt werden.

Beispielsweise könnte ein typischer Ablauf diese Microservices umfassen:

• Dokumenterfassungsdienst: Behandelt Bild-/Video-Uploads und die Vorverarbeitung.
• Identitätsprüfungsdienst: Extrahiert Daten aus Dokumenten und verifiziert deren Echtheit.
• Liveness-Detection-Dienst: Bestätigt, dass der Benutzer eine echte Person ist.
• AML-Screening-Dienst: Überprüft anhand globaler Watchlists.
• Betrugsrisikobewertungsdienst: Analysiert verschiedene Risikosignale.

Asynchrone Verarbeitung und Message Queues

Um die Skalierbarkeit und Widerstandsfähigkeit weiter zu verbessern, integrieren Sie die asynchrone Verarbeitung mithilfe von Message Queues wie Kafka oder RabbitMQ. Anstatt jeden Service synchron nacheinander aufzurufen, veröffentlicht der erste Service (z. B. Dokumenterfassung) eine Nachricht in eine Queue. Andere Services abonnieren diese Queue und verarbeiten die Nachricht unabhängig.

Betrachten Sie ein Szenario, in dem der AML-Screening-Service vorübergehend ausfällt. Bei synchroner Verarbeitung würden alle Onboarding-Anfragen blockiert. Mit einer Message Queue werden Anfragen jedoch in die Warteschlange gestellt und verarbeitet, sobald der AML-Service wiederhergestellt ist, wodurch Unterbrechungen minimiert werden. Diese Entkopplung ist entscheidend für den Aufbau einer robusten Fintech-Infrastruktur.

Beispiel: Ein Benutzer reicht ein Ausweisdokument ein. Der Dokumenterfassungsdienst veröffentlicht eine Nachricht in die „ID-Verifizierungs-Queue“. Der ID-Verifizierungsdienst konsumiert die Nachricht, verifiziert das Dokument und veröffentlicht dann eine Nachricht in die „AML-Screening-Queue“.

Observability: Überwachung und Tracing

In einem verteilten System ist Observability von größter Bedeutung. Sie müssen in der Lage sein, den Gesundheitszustand und die Leistung jedes Services in Echtzeit zu überwachen. Dies erfordert ein robustes Logging, eine Metrikerfassung und ein verteiltes Tracing.

• Logging: Zentralisiertes Logging ermöglicht es Ihnen, Protokolle von allen Diensten zu aggregieren und problemlos nach Fehlern oder Anomalien zu suchen.
• Metriken: Verfolgen Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Anfragenlatenz, Fehlerraten und Durchsatz.
• Verteiltes Tracing: Verfolgen Sie Anfragen über mehrere Services hinweg, um Engpässe und Leistungsprobleme zu identifizieren.

Tools wie Prometheus, Grafana und Jaeger sind von unschätzbarem Wert für den Aufbau eines umfassenden Observability-Stacks. Ohne Observability wird die Identifizierung und Behebung von Leistungsproblemen in einem Identitätsverifizierungssystem mit hohem Durchsatz deutlich schwieriger.

Idempotenz und Fehlerbehandlung

Beim Umgang mit verteilten Systemen und asynchroner Verarbeitung ist Idempotenz entscheidend. Eine Operation ist idempotent, wenn sie mehrmals ausgeführt werden kann, ohne das Ergebnis über die anfängliche Anwendung hinaus zu verändern. Dies ist wichtig, da Message Queues Nachrichten manchmal mehr als einmal ausliefern können.

Wenn der AML-Screening-Service beispielsweise dieselbe Nachricht zweimal empfängt, sollte er die Prüfung nur einmal durchführen. Implementieren Sie Idempotenzschlüssel, um verarbeitete Nachrichten zu verfolgen und doppelte Aktionen zu verhindern. Eine robuste Fehlerbehandlung ist ebenfalls unerlässlich. Implementieren Sie Wiederholungsmechanismen mit exponentiellem Backoff, um vorübergehende Fehler zu beheben. Dead-Letter-Queues können verwendet werden, um Nachrichten zu erfassen, die kontinuierlich fehlschlagen.

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