고성능 신원 인증: 온보딩 확장 전략 (KO)

핵심 요약 1 기존 신원 인증 시스템은 비즈니스 확장 시 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. 증가하는 부하를 처리하려면 마이크로서비스 아키텍처가 중요합니다.

핵심 요약 2 비동기 처리 및 메시지 큐(Kafka 또는 RabbitMQ 등)는 인증 단계를 분리하고 연쇄적인 오류를 방지하는 데 필수적입니다.

핵심 요약 3 로깅, 지표, 트레이싱과 같은 관측 가능성은 분산 시스템에서 성능 문제를 식별하고 해결하는 데 중요합니다.

핵심 요약 4 반복 실행 안전성(idempotency)을 위한 설계는 재시도가 중복 작업을 일으키지 않도록 하여 확장 시 데이터 일관성을 유지합니다.

과제: 신원 인증 확장

핀테크 기업, 마켓플레이스, 그리고 사용자 온보딩에 의존하는 모든 비즈니스에게 고성능 신원 인증은 더 이상 '있으면 좋고'가 아닌 '필수'입니다. 마케팅 캠페인 기간 동안 시간당 1만 명의 신규 사용자를 온보딩하려는 빠르게 성장하는 네오뱅크를 상상해 보세요. 기존의 단일체 신원 인증 시스템은 부하를 감당하지 못하고 사용자 불만, 기회 손실, 잠재적인 보안 위험으로 이어질 것입니다. 핵심 문제는 인증 요청을 *처리*하는 것뿐만 아니라 피크 수요 시에도 안정적이고 안전하며 최소한의 지연 시간으로 처리하는 것입니다.

마이크로서비스 기반 아키텍처 구축

확장 가능한 온보딩을 달성하는 핵심은 마이크로서비스 아키텍처입니다. 신원 인증의 모든 측면을 처리하는 단일 대규모 애플리케이션 대신, 더 작고 독립적인 서비스로 분해합니다. 각 서비스는 ID 문서 확인, 실시간 감지, AML 스크리닝 또는 사기 분석과 같은 특정 작업에 집중합니다. 이러한 접근 방식은 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다:

• 독립적인 확장성: 각 서비스는 특정 부하에 따라 독립적으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 AML 스크리닝 서비스는 실시간 감지 서비스보다 더 많은 리소스가 필요할 수 있습니다.
• 오류 격리: 하나의 서비스가 실패하더라도 전체 시스템이 중단되지 않습니다.
• 더 빠른 개발 주기: 소규모 팀은 개별 서비스를 독립적으로 작업하여 개발 및 배포를 가속화할 수 있습니다.
• 기술 다양성: 각 서비스는 특정 요구 사항에 가장 적합한 기술 스택을 사용하여 구축할 수 있습니다.

예를 들어, 일반적인 흐름은 다음과 같은 마이크로서비스를 포함할 수 있습니다:

• 문서 캡처 서비스: 이미지/비디오 업로드 및 사전 처리를 처리합니다.
• ID 확인 서비스: 문서에서 데이터를 추출하고 진위 여부를 확인합니다.
• 실시간 감지 서비스: 사용자가 실제 사람인지 확인합니다.
• AML 스크리닝 서비스: 글로벌 감시 목록과 비교하여 확인합니다.
• 사기 위험 점수 서비스: 다양한 위험 신호를 분석합니다.

비동기 처리 및 메시지 큐

확장성과 복원력을 더욱 향상시키려면 Kafka 또는 RabbitMQ와 같은 메시지 큐를 사용하여 비동기 처리를 통합하십시오. 각 서비스를 순서대로 동기적으로 호출하는 대신, 초기 서비스(예: 문서 캡처)는 큐에 메시지를 게시합니다. 다른 서비스는 해당 큐를 구독하고 메시지를 독립적으로 처리합니다.

AML 스크리닝 서비스에 일시적인 장애가 발생하는 시나리오를 고려해 보세요. 동기적 처리에서는 모든 온보딩 요청이 차단됩니다. 그러나 메시지 큐를 사용하면 요청이 큐에 대기하고 AML 서비스가 복구되면 처리되어 중단을 최소화합니다. 이러한 분리는 강력한 핀테크 인프라를 구축하는 데 중요합니다.

예: 사용자가 ID 문서를 제출합니다. 문서 캡처 서비스는 'ID 확인 큐'에 메시지를 게시합니다. ID 확인 서비스는 메시지를 소비하고 문서를 확인한 다음 'AML 스크리닝 큐'에 메시지를 게시합니다.

관측 가능성: 모니터링 및 추적

분산 시스템에서는 관측 가능성이 가장 중요합니다. 각 서비스의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 강력한 로깅, 지표 수집, 분산 추적이 필요합니다.

• 로깅: 중앙 집중식 로깅을 통해 모든 서비스의 로그를 집계하고 오류 또는 이상 현상을 쉽게 검색할 수 있습니다.
• 지표: 요청 지연 시간, 오류율, 처리량과 같은 주요 성과 지표(KPI)를 추적합니다.
• 분산 추적: 여러 서비스에 걸쳐 요청을 추적하여 병목 현상과 성능 문제를 식별합니다.

Prometheus, Grafana, Jaeger와 같은 도구는 포괄적인 관측 가능성 스택을 구축하는 데 매우 유용합니다. 관측 가능성이 없으면 고성능 신원 인증 시스템에서 성능 문제를 식별하고 해결하는 것이 훨씬 더 어려워집니다.

반복 실행 안전성 및 오류 처리

분산 시스템 및 비동기 처리를 다룰 때 반복 실행 안전성이 중요합니다. 작업은 초기 적용 외에 결과 변경 없이 여러 번 실행해도 반복 실행 안전한 것으로 간주됩니다. 메시지 큐가 메시지를 한 번 이상 전달할 수 있으므로 중요합니다.

예를 들어 AML 스크리닝 서비스가 동일한 메시지를 두 번 수신하면 한 번만 스크리닝을 수행해야 합니다. 이미 처리된 메시지를 추적하고 중복 작업을 방지하기 위해 반복 실행 안전성 키를 구현합니다. 강력한 오류 처리 또한 필수적입니다. 일시적인 오류를 처리하기 위해 지수 백오프를 사용하여 재시도 메커니즘을 구현하십시오. 지속적으로 처리에 실패하는 메시지는 데드 레터 큐를 사용하여 캡처할 수 있습니다.

Didit은 어떻게 도움이 될까요

Didit은 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 구축된 완전한 올인원 신원 플랫폼을 제공합니다. 신원 인증 확장의 복잡성을 처리하여 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 지원합니다.

• 18개 이상의 구성 가능한 모듈: 필요한 확인 단계만 선택하십시오.
• 워크플로우 오케스트레이션: 코드를 작성하지 않고 복잡한 자동화된 신원 흐름을 구축합니다.
• 확장 가능한 인프라: 당사 플랫폼은 매일 수백만 건의 확인을 처리하도록 설계되었습니다.
• 실시간 분석: 주요 지표를 모니터링하고 병목 현상을 식별합니다.
• API 우선 접근 방식: 기존 시스템과 원활하게 통합합니다.

시작할 준비가 되셨나요?

신원 인증이 성장의 병목 현상이 되지 않도록 하십시오. 지금 데모를 요청하여 Didit이 비즈니스와 함께 확장되는 고성능 신원 인증 시스템을 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오. 가격 및 문서를 살펴보고 자세히 알아보십시오.