Guide du développeur pour l'intégration de Didit avec les stacks d'observabilité modernes (FR)

Intégration fluideLes API claires de Didit et sa conception axée sur les développeurs permettent une intégration simple avec les principaux outils d'observabilité tels que Grafana, Loki et Tempo.

Surveillance amélioréeEn instrumentant les processus de vérification d'identité de Didit, les développeurs peuvent obtenir une visibilité en temps réel sur les statuts de session, les taux de réussite et les goulots d'étranglement potentiels.

Débogage proactifTirez parti du traçage distribué avec Tempo pour identifier les problèmes au sein de flux de travail d'identité complexes, assurant une résolution rapide et un impact minimal sur l'utilisateur.

Performance optimiséeL'architecture modulaire et native de l'IA de Didit, combinée à une observabilité robuste, aide à optimiser les performances et la fiabilité de vos services de vérification d'identité, tout en offrant un KYC de base gratuit.

L'importance cruciale de l'observabilité dans la vérification d'identité

Dans le paysage numérique actuel, la vérification d'identité n'est plus une simple case à cocher ; c'est un pilier fondamental de la confiance et de la sécurité. À mesure que les entreprises évoluent et que les interactions des utilisateurs deviennent plus complexes, les processus de vérification d'identité sous-jacents doivent être robustes, fiables et transparents. C'est là que les stacks d'observabilité modernes entrent en jeu. Des outils comme Grafana pour la visualisation, Loki pour les logs et Tempo pour les traces offrent une vue complète de la santé et des performances de vos applications. L'intégration de ces outils avec votre plateforme de vérification d'identité, telle que Didit, est primordiale pour une surveillance proactive, un débogage rapide et une expérience utilisateur fluide.

Sans une observabilité adéquate, des problèmes tels que les échecs de vérification, les défis de détection de la vivacité ou les processus de vérification d'identité lents peuvent passer inaperçus, entraînant des utilisateurs frustrés, des risques de conformité et une fraude potentielle. En instrumentant les API de Didit, les développeurs peuvent transformer les données brutes de vérification en informations exploitables, ce qui facilite l'identification des tendances, le diagnostic des problèmes et l'amélioration continue de leurs flux de travail d'identité.

Instrumenter les sessions Didit avec les logs (Loki) et les métriques (Grafana)

L'approche API-first de Didit rend incroyablement simple l'intégration de la collecte de logs et de métriques dans vos flux de travail de vérification d'identité. Lorsque vous créez une session de vérification à l'aide de l'API de Didit, vous recevez un session_id et un status. Ce sont des points de données cruciaux pour l'observabilité.

Journalisation avec Loki

Pour chaque appel à l'API de Didit, en particulier lors de la création d'une session ou de la réception d'un webhook, vous devez enregistrer les détails pertinents. Loki est un excellent choix pour cela en raison de son indexation basée sur les étiquettes, ce qui le rend efficace pour les requêtes. Voici comment vous pourriez l'aborder :

// Pseudocode pour la journalisation de la création d'une session
const diditResponse = await didit.createSession({
  workflow_id: 'votre-workflow-id',
  callback: 'https://votreapp.com/verification-complete',
  vendor_data: 'utilisateur-123'
});

logger.info('Session Didit créée', {
  session_id: diditResponse.session_id,
  workflow_id: diditResponse.workflow_id,
  status: diditResponse.status,
  vendor_data: diditResponse.vendor_data,
  service: 'service-de-verification-identite',
  component: 'integration-api-didit'
});

Lorsque Didit envoie des webhooks vous informant des mises à jour de session (par exemple, changements de statut, vérification réussie ou échecs), enregistrez ces événements avec des détails similaires. Cela vous permet de rechercher dans Loki tous les logs liés à un session_id ou vendor_data spécifique pour comprendre le cycle de vie complet d'une tentative de vérification. Par exemple, si un utilisateur rencontre un problème avec l'ID Verification de Didit qui échoue, vous pouvez rapidement filtrer les logs pour voir les changements de statut exacts et les messages d'erreur.

Métriques avec Grafana

Pour l'analyse quantitative, exposez les métriques de votre application qui interagissent avec Didit. Les métriques courantes incluent :

• didit_session_created_total : Compteur du nombre total de sessions initiées.
• didit_session_status_total{status="success"} : Compteur des vérifications réussies.
• didit_session_status_total{status="failed"} : Compteur des vérifications échouées.
• didit_session_duration_seconds : Histogramme ou résumé du temps écoulé entre la création et l'achèvement de la session.
• didit_api_request_duration_seconds : Histogramme des temps de réponse de l'API.

Ces métriques, exposées via Prometheus et visualisées dans Grafana, fournissent des tableaux de bord qui montrent la santé globale et les performances de votre système de vérification d'identité. Vous pouvez configurer des alertes pour des baisses soudaines des taux de réussite ou des augmentations de la latence, indiquant des problèmes potentiels avec la détection de la vivacité de Didit ou d'autres composants.

Traçage distribué pour les flux de travail complexes (Tempo)

Les applications modernes impliquent souvent plusieurs microservices communiquant pour compléter une seule requête utilisateur. La vérification d'identité ne fait pas exception, surtout lors de l'orchestration de diverses vérifications comme le filtrage AML, la preuve d'adresse et la vérification de téléphone et d'e-mail. Le traçage distribué, alimenté par des outils comme Tempo, devient alors indispensable.

Lorsqu'un utilisateur initie un flux de vérification d'identité, vous pouvez démarrer une nouvelle trace. Au fur et à mesure que votre application effectue des appels à l'API de Didit, et que les webhooks de Didit déclenchent des actions ultérieures dans votre système, vous devez propager les contextes de trace (par exemple, les ID de trace OpenTelemetry). Cela vous permet de voir le parcours complet d'une demande de vérification à travers tous les services impliqués, de l'initiation front-end à la décision de vérification finale.

// Pseudocode pour l'utilisation d'OpenTelemetry avec l'appel API Didit
import { trace } from '@opentelemetry/api';

const tracer = trace.getTracer('mon-app-integration-didit');

async function verifyUser(userData) {
  const span = tracer.startSpan('didit.createSession');
  try {
    // Ajouter des attributs pertinents à la span
    span.setAttribute('user.id', userData.id);
    span.setAttribute('workflow.id', 'votre-workflow-id');

    const diditResponse = await didit.createSession({
      workflow_id: 'votre-workflow-id',
      callback: 'https://votreapp.com/verification-complete',
      vendor_data: userData.id
    });

    span.setAttribute('didit.session_id', diditResponse.session_id);
    span.setAttribute('didit.status', diditResponse.status);
    span.setStatus({ code: SpanStatusCode.OK });
    return diditResponse;
  } catch (error) {
    span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR, message: error.message });
    span.recordException(error);
    throw error;
  } finally {
    span.end();
  }
}

Si un utilisateur signale un problème avec son processus d'estimation de l'âge ou de vérification NFC, vous pouvez utiliser l'ID de l'utilisateur ou l'ID de session pour rechercher dans Tempo. La trace vous montrera exactement quel service ou appel d'API externe (comme l'API Didit) a introduit de la latence ou a échoué, fournissant des informations précieuses pour le débogage et l'optimisation des performances.

Comment Didit vous aide

Didit est conçu dès le départ pour être axé sur les développeurs, rendant l'intégration avec les stacks d'observabilité modernes non seulement possible, mais transparente. Notre architecture modulaire vous permet de brancher et de jouer des vérifications d'identité, chacune pouvant être instrumentée individuellement pour une surveillance supérieure. La plateforme native de l'IA de Didit garantit que les processus clés comme la vérification d'identité, la vivacité passive et active, et la correspondance faciale 1:1 et la recherche faciale sont très performants et fiables, et notre conception d'API robuste fournit des points d'entrée et de sortie clairs pour vos données d'observabilité.

Nous offrons un KYC de base gratuit, supprimant les barrières financières pour démarrer avec la vérification d'identité essentielle. Notre plateforme génère des données d'identité structurées, idéales pour alimenter vos systèmes de journalisation et de métriques. Que vous suiviez le taux de réussite de l'estimation de l'âge de Didit pour la conformité ou que vous surveilliez les performances de notre vérification NFC pour les applications à haute sécurité, Didit offre la transparence dont vous avez besoin. Il n'y a pas de frais d'installation, et notre modèle de paiement par vérification réussie garantit que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation de vos efforts d'observabilité à la croissance de votre entreprise.

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