Оркестрация Идентификационных Данных: Создание на Основе Open Source

В современном цифровом мире управление проверкой идентификационных данных – сложная задача. Компаниям требуется гибкая, масштабируемая и безопасная система для обработки различных потребностей в проверке, от базовой проверки подлинности до полного соответствия требованиям KYC/AML. Вместо того, чтобы полагаться на монолитные решения от поставщиков, многие организации обращаются к оркестрации идентификационных данных – процессу координации нескольких служб идентификации в единый рабочий процесс. В этой статье мы рассмотрим создание системы оркестрации идентификационных данных с использованием мощных Open Source инструментов.

Ключевой вывод 1: Оркестрация идентификационных данных обеспечивает гибкость, позволяя заменять отдельные компоненты проверки, не нарушая работу всей системы.

Ключевой вывод 2: Open-source инструменты предлагают экономию средств и больший контроль над вашей идентификационной инфраструктурой, но требуют наличия собственных экспертов.

Ключевой вывод 3: Микросервисная архитектура имеет решающее значение для масштабируемости и устойчивости при оркестрации идентификационных данных.

Ключевой вывод 4: Потоковая передача данных с использованием таких инструментов, как Kafka, обеспечивает обработку в реальном времени и рабочие процессы, управляемые событиями.

Зачем создавать систему оркестрации идентификационных данных?

Традиционные решения для проверки идентификационных данных часто имеют ограничения: жесткие рабочие процессы, привязка к поставщику и отсутствие настройки. Система оркестрации идентификационных данных решает эти проблемы, разделяя службы идентификации и соединяя их через центральную панель управления. Этот подход предлагает несколько преимуществ:

• Гибкость: Легко интегрируйте новые методы проверки (например, биометрические проверки, проверка документов) по мере необходимости.
• Масштабируемость: Обрабатывайте растущие объемы проверок без узких мест в производительности.
• Устойчивость: Изолируйте сбои и поддерживайте время безотказной работы системы, даже если отдельные службы сталкиваются с проблемами.
• Оптимизация затрат: Выбирайте лучшие в своем классе службы и избегайте привязки к поставщику.
• Настройка: Настраивайте рабочие процессы проверки в соответствии с конкретными бизнес-требованиями и профилями риска.

Open-Source стек: основные компоненты

Для создания системы оркестрации идентификационных данных требуются несколько ключевых компонентов. Вот распространенный Open-Source стек:

• Apache NiFi: Мощная система управления потоками данных для автоматизации перемещения и преобразования данных. NiFi выступает в качестве центрального оркестратора, определяя и выполняя рабочие процессы проверки.
• Apache Kafka: Распределенная платформа потоковой передачи данных для создания конвейеров данных в реальном времени и потоковой аналитики. Kafka обеспечивает асинхронную связь между микросервисами.
• Kubernetes: Платформа оркестровки контейнеров для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризованными приложениями. Kubernetes предоставляет инфраструктуру для запуска микросервисов.
• Микросервисы: Индивидуальные, независимо развертываемые службы, отвечающие за конкретные задачи проверки (например, проверка документов, проверка AML).
• API Gateway: Центральная точка входа для внешних приложений для доступа к системе оркестрации идентификационных данных.

Архитектура: подход микросервисов

Основой масштабируемой системы оркестрации идентификационных данных является микросервисная архитектура. Каждая задача проверки инкапсулируется в своей собственной службе, которая взаимодействует с другими службами через API или очереди сообщений (Kafka). Вот упрощенный пример:

1. Внешнее приложение инициирует запрос на проверку через API Gateway.

2. API Gateway направляет запрос в Apache NiFi.

3. NiFi оркеструет рабочий процесс, вызывая соответствующие микросервисы (например, службу проверки документов, службу проверки AML).

4. Микросервисы взаимодействуют друг с другом через Kafka (например, служба проверки документов публикует событие, служба проверки AML подписывается на событие).

5. NiFi агрегирует результаты от каждого микросервиса и возвращает окончательное решение о проверке в API Gateway.

Реализация рабочих процессов с помощью Apache NiFi

Apache NiFi превосходно справляется с определением и выполнением сложных потоков данных. Вы можете визуально проектировать рабочие процессы, используя интерфейс перетаскивания NiFi. Ключевые процессоры NiFi для оркестрации идентификационных данных включают:

• InvokeHTTP: Вызов внешних API (например, служб проверки документов).
• ExecuteStreamCommand: Выполнение команд оболочки или сценариев.
• PublishKafka: Публикация сообщений в темы Kafka.
• ConsumeKafka: Подписка на темы Kafka.
• RouteOnAttribute: Маршрутизация данных на основе значений атрибутов (например, код страны, тип документа).
• MergeContent: Объединение данных из нескольких источников.

Например, поток NiFi может:

1. Получить запрос на проверку.
2. Извлечь данные из запроса.
3. Вызвать службу проверки документов через InvokeHTTP.
4. Если документ действителен, опубликовать событие “DocumentVerified” в Kafka.
5. Подписаться на событие “DocumentVerified” и вызвать службу проверки AML.
6. Агрегировать результаты от обеих служб и вернуть окончательный вердикт.

Потоковая передача данных с помощью Kafka

Kafka действует как центральная нервная система системы оркестрации идентификационных данных, обеспечивая асинхронную связь и рабочие процессы, управляемые событиями. Каждый шаг проверки может публиковать события в Kafka, позволяя другим службам реагировать в реальном времени. Например:

• Служба проверки документов публикует событие “DocumentVerificationCompleted”.
• Служба проверки AML подписывается на это событие и инициирует проверки AML.
• Служба обнаружения мошенничества подписывается на оба события и анализирует данные на наличие подозрительных закономерностей.

Как Didit помогает

Didit предоставляет надежный набор API и SDK, которые легко интегрируются с вашей системой оркестрации идентификационных данных Open Source. Наши основные примитивы идентификации (проверка идентификации, обнаружение активности, проверка AML) могут быть вызваны через процессор InvokeHTTP NiFi или непосредственно через ваши микросервисы. Ориентированный на разработчиков подход Didit, прозрачное ценообразование и высокая производительность делают его идеальным строительным блоком для вашей идентификационной инфраструктуры. С Didit вы можете сосредоточиться на оркестрации рабочего процесса, а мы позаботимся о сложностях проверки идентификационных данных. Мы также предоставляем бесплатный тарифный план, чтобы вы могли начать работу!

Готовы начать?

Создание системы оркестрации идентификационных данных с использованием Open Source инструментов может быть сложной задачей, но преимущества – гибкость, масштабируемость и экономия средств – значительны. Изучите инструменты, упомянутые в этой статье, и рассмотрите возможность использования API Didit для ускорения разработки.

Ресурсы:

• Документация API Didit
• Apache NiFi
• Apache Kafka
• Kubernetes