急増するユーザーに対応：スケーラブルな本人確認システム構築 (JA)

ポイント1 従来の本人確認システムは、事業規模拡大のボトルネックになりがちです。負荷増大に対応するにはマイクロサービスアーキテクチャが不可欠です。

ポイント2 非同期処理とメッセージキュー（KafkaやRabbitMQなど）は、検証ステップを分離し、連鎖的な障害を防ぐために重要です。

ポイント3 可観測性（ロギング、メトリクス、トレース）は、分散システムにおけるパフォーマンス問題の特定と解決に不可欠です。

ポイント4 べき等性の設計により、リトライによる重複アクションを防ぎ、スケーラビリティを維持しながらデータの一貫性を保ちます。

課題：本人確認のスケーラビリティ

FinTech企業、マーケットプレイス、そしてユーザーオンボーディングに依存するあらゆるビジネスにとって、高スループット本人確認は「できれば欲しい」ものではなく、ビジネスの根幹をなすものです。マーケティングキャンペーン中に1時間あたり1万人の新規ユーザーをオンボーディングしようとする急成長中のネオバンクを想像してみてください。従来のモノリシックな本人確認システムは、負荷に耐えきれず崩壊し、ユーザーの不満、機会損失、潜在的なセキュリティリスクにつながるでしょう。根本的な問題は、検証リクエストを処理することだけではなく、ピーク時であっても、信頼性、安全性、そして最小限のレイテンシで処理することです。

マイクロサービスベースのアーキテクチャの構築

スケーラブルなオンボーディングを実現するための鍵は、マイクロサービスアーキテクチャです。本人確認のあらゆる側面を処理する単一の大きなアプリケーションの代わりに、より小さく、独立したサービスに分割します。各サービスは、ID文書の検証、生存確認、AMLスクリーニング、不正分析など、特定のタスクに焦点を当てます。このアプローチには、いくつかの利点があります:

• 独立したスケーラビリティ: 各サービスは、特定の負荷に基づいて独立してスケールアップできます。例えば、AMLスクリーニングサービスは、生存確認サービスよりも多くのリソースを必要とする場合があります。
• 障害隔離: 1つのサービスが失敗しても、システム全体が停止することはありません。
• より迅速な開発サイクル: より小さなチームが個々のサービスを独立して作業できるため、開発とデプロイメントが加速されます。
• テクノロジーの多様性: 異なるサービスは、特定のニーズに最適なテクノロジースタックを使用して構築できます。

例えば、典型的なフローには、これらのマイクロサービスが含まれる場合があります:

• ドキュメントキャプチャサービス: 画像/ビデオのアップロードと前処理を処理します。
• ID検証サービス: ドキュメントからデータを抽出し、その真正性を検証します。
• 生存確認サービス: ユーザーが実在の人物であることを確認します。
• AMLスクリーニングサービス: グローバルな監視リストと照合します。
• 不正リスクスコアリングサービス: さまざまなリスクシグナルを分析します。

非同期処理とメッセージキュー

スケーラビリティと耐障害性をさらに向上させるために、KafkaやRabbitMQなどのメッセージキューを使用した非同期処理を取り入れます。初期サービス（例：ドキュメントキャプチャ）が各サービスを順番に同期的に呼び出す代わりに、キューにメッセージを公開します。他のサービスは、そのキューをサブスクライブし、メッセージを独立して処理します。

AMLスクリーニングサービスが一時的に停止した場合を考えてみましょう。同期処理では、すべてのオンボーディングリクエストがブロックされます。しかし、メッセージキューを使用すると、リクエストはキューに入れられ、AMLサービスが回復したら処理されるため、中断が最小限に抑えられます。この分離は、堅牢なFinTechインフラを構築するために不可欠です。

例：ユーザーがID文書を送信します。ドキュメントキャプチャサービスは、「ID検証キュー」にメッセージを公開します。ID検証サービスはメッセージを受信し、ドキュメントを検証し、次に「AMLスクリーニングキュー」にメッセージを公開します。

可観測性：モニタリングとトレース

分散システムでは、可観測性が最も重要です。各サービスの健全性とパフォーマンスをリアルタイムで監視できる必要があります。そのためには、堅牢なロギング、メトリック収集、分散トレーシングが必要です。

• ロギング: 中央集権型ロギングを使用すると、すべてのサービスからログを集約し、エラーや異常を簡単に検索できます。
• メトリック: リクエストレイテンシ、エラー率、スループットなどの主要業績評価指標（KPI）を追跡します。
• 分散トレーシング: 複数のサービスにわたるリクエストをトレースして、ボトルネックとパフォーマンスの問題を特定します。

Prometheus、Grafana、Jaegerなどのツールは、包括的な可観測性スタックを構築するのに非常に役立ちます。可観測性がなければ、高スループット本人確認システムにおけるパフォーマンスの問題を特定して解決することが著しく困難になります。

べき等性とエラー処理

分散システムと非同期処理を扱う場合、べき等性は非常に重要です。ある操作がべき等であるとは、複数回実行しても、最初の適用以降の結果が変わらないことを意味します。これは、メッセージキューがメッセージを複数回配信する可能性があるためです。

例えば、AMLスクリーニングサービスが同じメッセージを2回受信したとしても、スクリーニングを1回だけ実行する必要があります。処理済みのメッセージを追跡し、重複アクションを防ぐために、べき等性キーを実装します。また、堅牢なエラー処理も不可欠です。一時的な障害に対処するために、指数バックオフによる再試行メカニズムを実装します。デッドレターキューを使用して、一貫して処理に失敗するメッセージをキャプチャできます。

Diditがお手伝いできること

Diditは、マイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築された、完全なオールインワンのIDプラットフォームを提供します。スケーラブルな本人確認の複雑さを処理し、お客様がコアビジネスに集中できるようにします。

• 18+個のコンポーザブルモジュール: 必要な検証ステップのみを選択してください。
• ワークフローオーケストレーション: コードを記述せずに、複雑な自動化されたIDフローを構築します。
• スケーラブルなインフラストラクチャ: 当社のプラットフォームは、1日に数百万件の検証を処理するように設計されています。
• リアルタイム分析: 主要なメトリックを監視し、ボトルネックを特定します。
• APIファーストアプローチ: 既存のシステムとシームレスに統合します。

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