현대 옵저버빌리티 스택과 Didit 통합 개발자 가이드 (KO)

원활한 통합Didit의 깔끔한 API와 개발자 우선 설계는 Grafana, Loki, Tempo와 같은 선도적인 옵저버빌리티 도구와의 직접적인 통합을 가능하게 합니다.

향상된 모니터링Didit의 신원 확인 프로세스를 계측함으로써 개발자는 세션 상태, 성공률 및 잠재적인 병목 현상에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다.

사전 예방적 디버깅Tempo를 사용한 분산 추적을 활용하여 복잡한 신원 워크플로우 내의 문제를 정확히 찾아내어 신속한 해결과 사용자 영향 최소화를 보장합니다.

최적화된 성능Didit의 모듈식 AI 기반 아키텍처는 강력한 옵저버빌리티와 결합되어 신원 확인 서비스의 성능과 안정성을 최적화하는 동시에 무료 핵심 KYC를 제공합니다.

신원 확인에서 옵저버빌리티의 중요성

오늘날의 디지털 환경에서 신원 확인은 더 이상 단순한 체크리스트가 아니라 신뢰와 보안의 근본적인 기둥입니다. 비즈니스가 확장되고 사용자 상호 작용이 복잡해짐에 따라 기본 신원 확인 프로세스는 견고하고 신뢰할 수 있으며 투명해야 합니다. 바로 이 지점에서 현대 옵저버빌리티 스택이 중요해집니다. 시각화를 위한 Grafana, 로그를 위한 Loki, 추적을 위한 Tempo와 같은 도구는 애플리케이션의 상태 및 성능에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 이러한 도구를 Didit와 같은 신원 확인 플랫폼과 통합하는 것은 사전 예방적 모니터링, 신속한 디버깅 및 원활한 사용자 경험 보장을 위해 가장 중요합니다.

적절한 옵저버빌리티가 없으면 확인 실패, 라이브니스 감지 문제 또는 느린 ID 확인 프로세스와 같은 문제가 눈에 띄지 않아 사용자 불만, 규정 준수 위험 및 잠재적인 사기로 이어질 수 있습니다. Didit의 API를 계측함으로써 개발자는 원시 확인 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 추세를 식별하고 문제를 진단하며 신원 워크플로우를 지속적으로 개선하는 것을 더 쉽게 만듭니다.

로그(Loki) 및 메트릭(Grafana)을 사용하여 Didit 세션 계측

Didit의 API 우선 접근 방식은 로깅 및 메트릭 수집을 신원 확인 워크플로우에 통합하는 것을 매우 간단하게 만듭니다. Didit의 API를 사용하여 확인 세션을 생성하면 session_id 및 status를 받게 됩니다. 이는 옵저버빌리티를 위한 중요한 데이터 포인트입니다.

Loki를 사용한 로깅

Didit의 API 호출마다, 특히 세션을 생성하거나 웹훅을 받을 때 관련 세부 정보를 로깅해야 합니다. Loki는 레이블 기반 인덱싱으로 인해 효율적인 쿼리가 가능하므로 이에 탁월한 선택입니다. 다음은 접근 방식입니다.

// 세션 생성을 로깅하기 위한 의사 코드
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'
});

Didit이 세션 업데이트(예: 상태 변경, 성공적인 확인 또는 실패)를 알리는 웹훅을 보낼 때, 유사한 세부 정보로 이러한 이벤트를 로깅합니다. 이를 통해 특정 session_id 또는 vendor_data와 관련된 모든 로그를 Loki에서 검색하여 확인 시도의 전체 수명 주기를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 Didit의 ID 확인 실패 문제를 경험하는 경우, 로그를 빠르게 필터링하여 정확한 상태 변경 및 오류 메시지를 확인할 수 있습니다.

Grafana를 사용한 메트릭

정량적 분석을 위해 Didit와 상호 작용하는 애플리케이션에서 메트릭을 노출합니다. 일반적인 메트릭은 다음과 같습니다.

• didit_session_created_total: 시작된 총 세션 수에 대한 카운터입니다.
• didit_session_status_total{status="success"}: 성공적인 확인에 대한 카운터입니다.
• didit_session_status_total{status="failed"}: 실패한 확인에 대한 카운터입니다.
• didit_session_duration_seconds: 세션 생성부터 완료까지 걸린 시간에 대한 히스토그램 또는 요약입니다.
• didit_api_request_duration_seconds: API 응답 시간에 대한 히스토그램입니다.

Prometheus를 통해 노출되고 Grafana에서 시각화되는 이러한 메트릭은 신원 확인 시스템의 전반적인 상태 및 성능을 보여주는 대시보드를 제공합니다. 성공률의 갑작스러운 하락 또는 대기 시간 증가에 대한 경고를 설정하여 Didit의 라이브니스 감지 또는 기타 구성 요소에 대한 잠재적인 문제를 나타낼 수 있습니다.

복잡한 워크플로우를 위한 분산 추적(Tempo)

현대 애플리케이션은 단일 사용자 요청을 완료하기 위해 통신하는 여러 마이크로서비스를 포함하는 경우가 많습니다. 신원 확인도 예외는 아니며, 특히 AML 심사, 주소 증명, 전화 및 이메일 확인과 같은 다양한 검사를 조율할 때 더욱 그렇습니다. Tempo와 같은 도구로 구동되는 분산 추적은 여기에서 필수적입니다.

사용자가 신원 확인 흐름을 시작하면 새 추적을 시작할 수 있습니다. 애플리케이션이 Didit의 API를 호출하고 Didit의 웹훅이 시스템에서 후속 작업을 트리거할 때 추적 컨텍스트(예: OpenTelemetry 추적 ID)를 전파해야 합니다. 이를 통해 프론트엔드 시작부터 최종 확인 결정까지 관련된 모든 서비스에서 확인 요청의 전체 여정을 볼 수 있습니다.

// Didit API 호출과 OpenTelemetry를 사용하는 의사 코드
import { trace } from '@opentelemetry/api';

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

async function verifyUser(userData) {
  const span = tracer.startSpan('didit.createSession');
  try {
    // 스팬에 관련 속성 추가
    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();
  }
}

사용자가 연령 추정 또는 NFC 확인 프로세스에 문제가 있다고 보고하면 사용자 ID 또는 세션 ID를 사용하여 Tempo를 검색할 수 있습니다. 추적은 대기 시간을 유발하거나 실패한 서비스 또는 외부 API 호출(Didit API와 같은)을 정확히 보여주어 디버깅 및 성능 최적화에 귀중한 통찰력을 제공합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 개발자 우선으로 설계되어 최신 옵저버빌리티 스택과의 통합이 가능할 뿐만 아니라 원활합니다. 당사의 모듈식 아키텍처를 통해 신원 확인을 플러그 앤 플레이 방식으로 사용할 수 있으며, 각 확인은 뛰어난 모니터링을 위해 개별적으로 계측될 수 있습니다. Didit의 AI 기반 플랫폼은 ID 확인, 수동 및 능동 라이브니스, 1:1 얼굴 매칭 및 얼굴 검색과 같은 핵심 프로세스가 고성능 및 신뢰성을 보장하며, 당사의 강력한 API 설계는 옵저버빌리티 데이터에 대한 명확한 진입 및 종료 지점을 제공합니다.

저희는 무료 핵심 KYC를 제공하여 필수 신원 확인을 시작하는 데 드는 재정적 장벽을 제거합니다. 당사 플랫폼은 구조화된 신원 데이터를 생성하며, 이는 로깅 및 메트릭 시스템에 공급하기에 이상적입니다. 규정 준수를 위한 Didit의 연령 추정 성공률을 추적하든, 고보안 애플리케이션을 위한 NFC 확인 성능을 모니터링하든, Didit은 필요한 투명성을 제공합니다. 설정 수수료가 없으며, 성공적인 확인 건당 지불 모델은 사용한 만큼만 지불하도록 보장하여 비즈니스 성장과 함께 옵저버빌리티 노력을 쉽게 확장할 수 있습니다.

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