Orchestration d'Identité : Construction avec des Solutions Open Source

Dans le paysage numérique actuel, la gestion de la vérification d'identité est un défi complexe. Les entreprises ont besoin d'un système flexible, évolutif et sécurisé pour gérer divers besoins de vérification, des contrôles d'identité de base à la conformité complète KYC/AML. Plutôt que de s'appuyer sur des solutions de fournisseurs monolithiques, de nombreuses organisations se tournent vers l'orchestration d'identité – le processus de coordination de plusieurs services d'identité dans un flux de travail unifié. Cet article explore la construction d'un moteur d'orchestration d'identité en utilisant de puissants outils open source.

Point clé 1 : L'orchestration d'identité offre de la flexibilité, vous permettant de remplacer des composants de vérification individuels sans perturber l'ensemble du système.

Point clé 2 : Les outils open source offrent des économies de coûts et un plus grand contrôle sur votre infrastructure d'identité, mais nécessitent une expertise interne.

Point clé 3 : L'architecture microservices est cruciale pour l'évolutivité et la résilience dans l'orchestration d'identité.

Point clé 4 : Le streaming de données avec des outils comme Kafka permet un traitement en temps réel et des flux de travail basés sur les événements.

Pourquoi Construire un Moteur d'Orchestration d'Identité ?

Les solutions traditionnelles de vérification d'identité présentent souvent des limites : flux de travail rigides, verrouillage par le fournisseur et manque de personnalisation. Un moteur d'orchestration d'identité répond à ces problèmes en découplant les services d'identité et en les connectant via un plan de contrôle central. Cette approche offre plusieurs avantages :

• Flexibilité : Intégrez facilement de nouvelles méthodes de vérification (par exemple, contrôles biométriques, vérification de documents) si nécessaire.
• Évolutivité : Gérez l'augmentation des volumes de vérification sans goulots d'étranglement de performance.
• Résilience : Isolez les pannes et maintenez la disponibilité du système même si des services individuels rencontrent des problèmes.
• Optimisation des coûts : Choisissez les meilleurs services et évitez le verrouillage par le fournisseur.
• Personnalisation : Adaptez les flux de travail de vérification aux exigences commerciales spécifiques et aux profils de risque.

La Pile Open Source : Composants Clés

La construction d'un moteur d'orchestration d'identité nécessite plusieurs composants clés. Voici une pile open source courante :

• Apache NiFi : Un puissant système de flux de données pour automatiser le mouvement et la transformation des données. NiFi agit comme le moteur d'orchestration central, définissant et exécutant les flux de travail de vérification.
• Apache Kafka : Une plateforme de streaming distribuée pour la création de pipelines de données en temps réel et d'analyses de streaming. Kafka facilite la communication asynchrone entre les microservices.
• Kubernetes : Une plateforme d'orchestration de conteneurs pour automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications conteneurisées. Kubernetes fournit l'infrastructure pour exécuter les microservices.
• Microservices : Services individuels, déployables indépendamment, responsables de tâches de vérification spécifiques (par exemple, vérification de documents, contrôle AML).
• Passerelle API : Un point d'entrée central pour les applications externes afin d'accéder au moteur d'orchestration d'identité.

Architecture : Une Approche Microservices

Le fondement d'un moteur d'orchestration d'identité évolutif est une architecture microservices. Chaque tâche de vérification est encapsulée dans son propre service, communiquant avec d'autres services via des API ou des files d'attente de messages (Kafka). Voici un exemple simplifié :

1. Une application externe initie une demande de vérification via la passerelle API.

2. La passerelle API achemine la demande vers Apache NiFi.

3. NiFi orchestre le flux de travail, invoquant les microservices appropriés (par exemple, Service de vérification de documents, Service de contrôle AML).

4. Les microservices communiquent entre eux via Kafka (par exemple, le Service de vérification de documents publie un événement, le Service de contrôle AML s'abonne à l'événement).

5. NiFi agrège les résultats de chaque microservice et renvoie une décision de vérification finale à la passerelle API.

Implémentation des Flux de Travail avec Apache NiFi

Apache NiFi excelle dans la définition et l'exécution de flux de données complexes. Vous pouvez concevoir visuellement des flux de travail à l'aide de l'interface glisser-déposer de NiFi. Les principaux processeurs NiFi pour l'orchestration d'identité incluent :

• InvokeHTTP : Appeler des API externes (par exemple, des services de vérification de documents).
• ExecuteStreamCommand : Exécuter des commandes shell ou des scripts.
• PublishKafka : Publier des messages sur les sujets Kafka.
• ConsumeKafka : S'abonner aux sujets Kafka.
• RouteOnAttribute : Router les données en fonction des valeurs des attributs (par exemple, code pays, type de document).
• MergeContent : Combiner des données provenant de plusieurs sources.

Par exemple, un flux NiFi pourrait :

1. Recevoir une demande de vérification.
2. Extraire des données de la demande.
3. Invoquer un service de vérification de documents via InvokeHTTP.
4. Si le document est valide, publier un événement « DocumentVerified » sur Kafka.
5. S'abonner à l'événement « DocumentVerified » et invoquer un service de contrôle AML.
6. Agréger les résultats des deux services et renvoyer un verdict final.

Streaming de Données avec Kafka

Kafka agit comme le système nerveux central du moteur d'orchestration d'identité, permettant une communication asynchrone et des flux de travail basés sur les événements. Chaque étape de vérification peut publier des événements sur Kafka, permettant à d'autres services de réagir en temps réel. Par exemple :

• Le service de vérification de documents publie l'événement « DocumentVerificationCompleted ».
• Le service de contrôle AML s'abonne à cet événement et lance les contrôles AML.
• Le service de détection de fraude s'abonne aux deux événements et analyse les données à la recherche de schémas suspects.

Comment Didit Aide

Didit fournit un ensemble robuste d'API et de SDK qui s'intègrent de manière transparente à votre moteur d'orchestration d'identité open source. Nos primitives d'identité de base (vérification d'identité, détection de la présence, contrôle AML) peuvent être invoquées via le processeur InvokeHTTP de NiFi ou directement via vos microservices. L'approche axée sur les développeurs de Didit, la tarification transparente et les performances élevées en font un élément de construction idéal pour votre infrastructure d'identité. Avec Didit, vous pouvez vous concentrer sur l'orchestration du flux de travail pendant que nous gérons les complexités de la vérification d'identité. Nous fournissons également un niveau gratuit pour vous aider à démarrer !

Prêt à Commencer ?

La construction d'un moteur d'orchestration d'identité avec des outils open source peut être une entreprise complexe, mais les avantages – flexibilité, évolutivité et économies de coûts – sont significatifs. Explorez les outils mentionnés dans cet article et envisagez d'utiliser les API de Didit pour accélérer votre développement.

Ressources :

• Documentation de l'API Didit
• Apache NiFi
• Apache Kafka
• Kubernetes