Diditと最新の可観測性スタックを統合するための開発者ガイド (JA)

シームレスな統合DiditのクリーンなAPIと開発者優先の設計により、Grafana、Loki、Tempoなどの主要な可観測性ツールと簡単に統合できます。

強化されたモニタリングDiditの本人確認プロセスを計測することで、開発者はセッションステータス、成功率、潜在的なボトルネックをリアルタイムで可視化できます。

プロアクティブなデバッグTempoによる分散トレーシングを活用し、複雑な本人確認ワークフロー内の問題を特定することで、迅速な解決とユーザーへの影響を最小限に抑えます。

最適化されたパフォーマンスDiditのモジュール式でAIネイティブなアーキテクチャと堅牢な可観測性を組み合わせることで、本人確認サービスのパフォーマンスと信頼性を最適化し、さらに無料のコアKYCを提供します。

本人確認における可観測性の重要性

今日のデジタル環境において、本人確認は単なるチェック項目ではなく、信頼とセキュリティの基礎をなす柱です。ビジネスが拡大し、ユーザーとのインタラクションが複雑になるにつれて、基盤となる本人確認プロセスは堅牢で信頼性が高く、透明性のあるものである必要があります。ここで現代の可観測性スタックが重要になります。視覚化のためのGrafana、ログのためのLoki、トレースのためのTempoといったツールは、アプリケーションの健全性とパフォーマンスを包括的に把握するためのビューを提供します。これらをDiditのような本人確認プラットフォームと統合することは、プロアクティブな監視、迅速なデバッグ、そしてシームレスなユーザーエクスペリエンスを確保するために不可欠です。

適切な可観測性がなければ、確認の失敗、生体検知の課題、ID確認プロセスの遅延といった問題が見過ごされ、ユーザーの不満、コンプライアンスリスク、潜在的な詐欺につながる可能性があります。DiditのAPIを計測することで、開発者は生の確認データを実用的な洞察に変換し、傾向の特定、問題の診断、そして本人確認ワークフローの継続的な改善を容易にします。

Diditセッションをログ（Loki）とメトリクス（Grafana）で計測する

DiditのAPIファーストのアプローチにより、本人確認ワークフローへのロギングとメトリクス収集の統合は非常に簡単です。DiditのAPIを使用して検証セッションを作成すると、session_idとstatusが返されます。これらは可観測性にとって重要なデータポイントです。

Lokiでのロギング

DiditのAPIへの呼び出しごとに、特にセッションの作成時やWebhookの受信時には、関連する詳細をログに記録する必要があります。Lokiはラベルベースのインデックス作成によりクエリが効率的であるため、これに優れた選択肢です。以下にそのアプローチを示します。

// セッション作成をログに記録する擬似コード
const diditResponse = await didit.createSession({
  workflow_id: 'your-workflow-id',
  callback: 'https://yourapp.com/verification-complete',
  vendor_data: 'user-123'
});

logger.info('Didit session created', {
  session_id: diditResponse.session_id,
  workflow_id: diditResponse.workflow_id,
  status: diditResponse.status,
  vendor_data: diditResponse.vendor_data,
  service: 'identity-verification-service',
  component: 'didit-api-integration'
});

Diditがセッションの更新（例：ステータスの変更、成功した検証、失敗）を通知するWebhookを送信するときは、同様の詳細でこれらのイベントをログに記録します。これにより、特定のsession_idまたはvendor_dataに関連するすべてのログをLokiで検索し、検証試行の完全なライフサイクルを理解することができます。たとえば、ユーザーがDiditのID検証の失敗で問題を経験した場合、ログを迅速にフィルタリングして正確なステータスの変更とエラーメッセージを確認できます。

Grafanaでのメトリクス

定量分析のために、Diditと連携するアプリケーションからメトリクスを公開します。一般的なメトリクスには以下が含まれます。

• didit_session_created_total: 開始されたセッションの総数のカウンター。
• didit_session_status_total{status="success"}: 成功した検証のカウンター。
• didit_session_status_total{status="failed"}: 失敗した検証のカウンター。
• didit_session_duration_seconds: セッション作成から完了までの時間のヒストグラムまたはサマリー。
• didit_api_request_duration_seconds: API応答時間のヒストグラム。

これらのメトリクスは、Prometheusを介して公開され、Grafanaで視覚化されることで、本人確認システム全体の健全性とパフォーマンスを示すダッシュボードを提供します。成功率の急落や遅延の増加に対してアラートを設定することで、Diditの生体検知やその他のコンポーネントにおける潜在的な問題を示すことができます。

複雑なワークフローのための分散トレーシング（Tempo）

最新のアプリケーションでは、単一のユーザーリクエストを完了するために複数のマイクロサービスが通信することがよくあります。本人確認も例外ではなく、特にAMLスクリーニング、住所証明、電話＆メール確認などの様々なチェックをオーケストレーションする場合に顕著です。ここでTempoのようなツールによる分散トレーシングが不可欠になります。

ユーザーが本人確認フローを開始するときに、新しいトレースを開始できます。アプリケーションがDiditのAPIを呼び出し、DiditのWebhookがシステム内で後続のアクションをトリガーするとき、トレースコンテキスト（例：OpenTelemetryトレースID）を伝播する必要があります。これにより、フロントエンドの開始から最終的な検証決定まで、関与するすべてのサービスにわたる検証リクエストの全ジャーニーを確認できます。

// Didit API呼び出しでOpenTelemetryを使用する擬似コード
import { trace } from '@opentelemetry/api';

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

async function verifyUser(userData) {
  const span = tracer.startSpan('didit.createSession');
  try {
    // スパンに関連属性を追加
    span.setAttribute('user.id', userData.id);
    span.setAttribute('workflow.id', 'your-workflow-id');

    const diditResponse = await didit.createSession({
      workflow_id: 'your-workflow-id',
      callback: 'https://yourapp.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();
  }
}

ユーザーが年齢推定またはNFC検証プロセスで問題を報告した場合、ユーザーIDまたはセッションIDを使用してTempoを検索できます。トレースは、どのサービスまたは外部API呼び出し（Didit APIなど）が遅延を引き起こしたか、または失敗したかを正確に示し、デバッグとパフォーマンス最適化のための貴重な洞察を提供します。

Diditが提供するもの

Diditは、開発者ファーストを念頭に置いてゼロから設計されており、最新の可観測性スタックとの統合を可能にするだけでなく、シームレスに実現します。当社のモジュール式アーキテクチャにより、本人確認チェックをプラグアンドプレイで利用でき、それぞれのチェックを個別に計測して優れた監視を実現できます。DiditのAIネイティブプラットフォームは、ID確認、パッシブ＆アクティブ生体検知、1:1顔照合＆顔検索などのコアプロセスが非常に高性能で信頼性が高く、当社の堅牢なAPI設計は、可観測性データのための明確なエントリーポイントとエグジットポイントを提供します。

当社は無料のコアKYCを提供しており、必要不可欠な本人確認を開始するための経済的障壁を取り除きます。当社のプラットフォームは構造化された本人確認データを生成し、これはログ記録およびメトリクスシステムへの入力として理想的です。コンプライアンスのためのDiditの年齢推定の成功率を追跡する場合でも、高セキュリティアプリケーションのためのNFC検証のパフォーマンスを監視する場合でも、Diditは必要な透明性を提供します。セットアップ費用は不要で、成功したチェックごとの支払いモデルにより、使用した分だけ支払うため、ビジネスの成長に合わせて可観測性の取り組みを簡単に拡張できます。

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