堅牢な本人確認APIの構築

今日のデジタル環境において、シームレスなユーザーエクスペリエンスは最重要です。特に本人確認においては、摩擦が大幅な離脱率につながる可能性があります。しかし、サードパーティAPI、さらには複雑な内部マイクロサービスに依存すると、潜在的な障害ポイントが生じます。APIのレジリエンスを本人確認ワークフローに組み込むことは、単なる付加価値ではなく、必要不可欠なものとなっています。この記事では、サーキットブレーカー、リトライ、グレースフルデグラデーションなどの技術に焦点を当て、堅牢な本人確認APIを作成するための戦略を掘り下げます。

主なポイント

サーキットブレーカー：定義されたしきい値に達すると、障害が発生しているサービスへのリクエストを停止することで、カスケード障害を防ぎます。

指数バックオフによるリトライ：一時的なエラーに対処するために、失敗したリクエストを増加する遅延で自動的に再試行します。

グレースフルデグラデーション：部分的な障害時でも、機能が縮小された状態でシステムが継続して機能するように設計します。

モニタリングとアラート：問題を早期に検出し、チームに通知するための強力なモニタリングを実装します。

本人確認APIの課題を理解する

本人確認には、多くの場合、IDドキュメントの検証、生存確認、AMLスクリーニングなど、さまざまなサービスへの複数のAPI呼び出しが含まれます。これらの呼び出しのそれぞれが、潜在的な障害ポイントを表します。ネットワークの遅延、サービスの中断、レート制限などの外部要因はすべて、フローを中断する可能性があります。単一の障害のある依存関係が、オンボーディングプロセス全体を停止させる可能性があります。さらに、API応答時間の違いはユーザーエクスペリエンスに影響を与え、プロセスが遅くて応答がないように感じさせる可能性があります。Diditのプラットフォームは、これらのコンポーネントを内部でオーケストレーションすることで、単一のレジリエンス統合ポイントを提供し、これらの問題に対処しています。ただし、堅牢なプラットフォームに依存している場合でも、これらの基盤となる課題を理解することは、レジリエンスの高いシステムを構築するために不可欠です。

APIのレジリエンスを実現するためのサーキットブレーカーの実装

サーキットブレーカーパターンは、障害が発生しているサービスへのリクエストを一時的に停止することで、カスケード障害を防ぎます。過負荷になったときにトリップする電気回路ブレーカーを想像してください。同様に、APIサーキットブレーカーは、依存関係への呼び出しの成功率と失敗率を監視します。失敗率が事前に定義されたしきい値を超えると、サーキットブレーカーが「オープン」になり、指定された期間内にそれ以上のリクエストを防止します。このタイムアウト後、サーキットブレーカーは「ハーフオープン」状態に入り、限られた数のテストリクエストを通過させます。これらのリクエストが成功すると、サーキットブレーカーが「クローズ」し、通常動作を再開します。失敗した場合は、開いたままになります。

tenacityライブラリを使用した、Pythonの簡略化された例を次に示します。

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
def verify_identity(user_data):
  # 失敗する可能性があるAPI呼び出しをシミュレートします
  if random.random() < 0.5:
    raise Exception("本人確認サービスが利用できません")
  else:
    print("本人確認に成功しました！")
    return True

# 使用例
verify_identity(user_data)

このコードスニペットは、基本的な再試行メカニズムを示しています。より高度な実装では、失敗率を追跡し、サーキットブレーカーの状態を動的に調整します。

指数バックオフによるリトライの活用

一時的なエラー – 一時的なネットワークの断続的な問題、短いサービスの中断 – は一般的です。すぐに失敗する代わりに、指数バックオフによるリトライを実装することで、レジリエンスを大幅に向上させることができます。この戦略には、増加する遅延で失敗したリクエストを自動的に再試行することが含まれます。たとえば、最初の再試行は1秒後、2番目の再試行は2秒後などです。これにより、障害が発生しているサービスに過負荷をかけず、回復する時間を与えます。

ただし、無差別に再試行すると、問題が悪化する可能性があります。再試行回数を制限し、副作用なしに安全に繰り返すことができるべき等操作に注意することが不可欠です。べき等でない操作の場合は、失敗した再試行の副作用を元に戻すための補償トランザクションを実装することを検討してください。

グレースフルデグラデーションのための設計

グレースフルデグラデーションには、部分的な障害時でも、機能が縮小された状態でシステムが継続して機能するように設計することが含まれます。たとえば、AMLスクリーニングAPIが利用できない場合は、オンボーディングプロセスを進めながら、ユーザーを手動レビューのためにフラグを立てることを選択できます。これにより、一部の機能が一時的に利用できない場合でも、ユーザーは検証プロセスを完了できます。必須の機能に優先順位を付け、障害時または代替ソリューションで置き換えることができる、重要でない機能を特定します。Diditのモジュール式アーキテクチャは、グレースフルデグラデーションを促進します。特定のモジュールをコアの本人確認フローに影響を与えずに、無効にすることができます。

Diditは、レジリエンスの高い検証ワークフローの構築をどのように支援しますか

Diditはレジリエンスを念頭に置いて設計されています。当社のプラットフォームは次のものを提供します。

• 組み込みの冗長性：当社のサービスは、複数の地理的に多様なデータセンターにホストされています。
• 自動フェイルオーバー：自動フェイルオーバーメカニズムにより、中断のないサービスが保証されます。
• モジュール式アーキテクチャ：個々のモジュールを独立して更新またはスケールアップできるため、中断が最小限に抑えられます。
• 堅牢なモニタリング：リアルタイムのモニタリングとアラートにより、システムの健全性に関する可視性が提供されます。
• 単一の統合ポイント：統一されたAPIを提供することで、Diditは統合を簡素化し、複数の依存関係を管理する複雑さを軽減します。

DiditのAPIステータスページは、システムの健全性に関するリアルタイムの可視性を提供します：https://status.didit.me

始める準備はできましたか？

レジリエンスの高い本人確認APIを構築することは、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを配信し、事業の継続性を維持するために不可欠です。サーキットブレーカー、リトライ、グレースフルデグラデーションなどの技術を実装することで、予期しない中断に耐えることができるシステムを作成できます。

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