Оптимизация опыта разработчиков для микросервисов идентификации с помощью GraphQL Federation (RU)

Упрощенное потребление APIGraphQL Federation позволяет разработчикам использовать множество микросервисов идентификации через единый унифицированный шлюз API, что значительно упрощает извлечение данных и снижает сложность на стороне клиента.

Улучшенное сотрудничество и модульностьКоманды могут независимо разрабатывать и развертывать микросервисы, связанные с идентификацией, каждый из которых определяет свою схему GraphQL, которые затем бесшовно объединяются в глобальную схему.

Повышенная масштабируемость и производительностьЗа счет точного извлечения данных и уменьшения избыточного или недостаточного извлечения, GraphQL Federation оптимизирует сетевые запросы и улучшает производительность процессов проверки личности.

Подход Didit, ориентированный на разработчиковAI-нативная, модульная платформа идентификации Didit предоставляет чистые API и мгновенную "песочницу", что делает ее идеальным партнером для реализации стратегии GraphQL Federation для микросервисов идентификации.

Проблемы микросервисов идентификации в распределенном мире

В современном быстро меняющемся цифровом мире организации все чаще используют микросервисные архитектуры для создания масштабируемых, отказоустойчивых и независимо развертываемых систем. Проверка личности, критически важный компонент практически любой онлайн-платформы, не является исключением. Компании часто разбивают сложные процессы идентификации — такие как проверка документов, обнаружение живости, AML-скрининг и подтверждение адреса — на дискретные микросервисы. Хотя такой подход предлагает значительные преимущества с точки зрения гибкости разработки и масштабируемости, он также создает проблемы, особенно для опыта разработчиков.

Разработчики, интегрирующиеся с этими разрозненными микросервисами идентификации, часто сталкиваются с фрагментированным ландшафтом API. Каждый сервис может иметь свою собственную конечную точку REST, модели данных и механизмы аутентификации, что приводит к сложному клиентскому коду, множеству сетевых запросов и значительному времени на освоение. Эта сложность может препятствовать быстрой разработке функций, увеличивать время интеграции и затруднять поддержание согласованного пользовательского опыта в различных рабочих процессах идентификации. Например, объединение данных из сервиса проверки личности (например, Didit's ID Verification для OCR, MRZ и штрих-кодов) с результатами из отдельного сервиса обнаружения живости (Didit's Passive & Active Liveness) и последующая перекрестная проверка с системой AML-скрининга может стать кошмаром для интеграции без унифицированного подхода.

Представляем GraphQL Federation для проверки личности

GraphQL Federation становится мощным решением этих проблем. Он позволяет объединять несколько независимых сервисов GraphQL (подграфов), каждый из которых представляет собой определенный микросервис, в единый «суперграф». С точки зрения клиента, он взаимодействует с одной конечной точкой GraphQL, независимо от того, сколько базовых микросервисов задействовано. Это радикально упрощает потребление API, поскольку разработчики могут запрашивать все необходимые данные идентификации в одном запросе, устраняя необходимость в нескольких вызовах REST и сшивании данных на стороне клиента.

Рассмотрим процесс регистрации, когда пользователю необходимо подтвердить свою личность. Это может включать проверку личности с помощью Didit для получения данных документа, пассивное и активное обнаружение живости для подтверждения того, что пользователь реален и присутствует, и сопоставление лиц 1:1 для сравнения селфи с фотографией документа. Без федерации разработчику пришлось бы выполнять отдельные вызовы API, обрабатывать различные структуры ответов и вручную объединять результаты. С помощью GraphQL Federation эти отдельные возможности, каждая из которых потенциально поддерживается собственным микросервисом, предоставляются через единую, согласованную схему. Один запрос GraphQL может получить данные документа, оценку живости и уверенность в сопоставлении лиц за один раз, что значительно повышает эффективность и снижает усилия по разработке.

Ключевые преимущества для опыта разработчиков и масштабируемости

Принятие GraphQL Federation для микросервисов идентификации предлагает несколько убедительных преимуществ:

1. Унифицированный шлюз API: Разработчики взаимодействуют с единым, согласованным API, независимо от сложности базового микросервиса. Это снижает когнитивную нагрузку и ускоряет интеграцию.
2. Улучшенное извлечение данных: Способность GraphQL извлекать именно то, что нужно, исключает избыточное и недостаточное извлечение, что приводит к более эффективному использованию сети и более быстрой работе приложений, что особенно важно для интенсивных процессов идентификации.
3. Независимая разработка и развертывание: Команды могут автономно владеть, разрабатывать и развертывать свои микросервисы идентификации (подграфы). Изменения в одном сервисе не обязательно влияют на другие, что способствует гибкости и снижает накладные расходы на координацию.
4. Расширенное сотрудничество: Декларативный характер схем GraphQL и возможность их компоновки в суперграф способствуют лучшему общению и пониманию взаимосвязей данных между различными службами идентификации.
5. Перспективность: По мере появления новых методов проверки личности или источников данных (например, NFC Verification для электронных паспортов/удостоверений личности или новых источников проверки баз данных) их можно добавлять в качестве новых подграфов, не нарушая существующие клиентские интеграции.

Эта архитектурная модель гарантирует, что по мере роста ваших потребностей в проверке личности ваш API-интерфейс останется чистым и управляемым, обеспечивая оптимальный опыт разработчиков и глобальную масштабируемость.

Внедрение GraphQL Federation с микросервисами идентификации

Внедрение GraphQL Federation включает настройку шлюза, который объединяет схемы различных подграфов идентификации. Каждый подграф представляет собой автономный сервис, предоставляющий свою собственную схему GraphQL, представляющую определенную возможность идентификации. Например, один подграф может обрабатывать все аспекты проверки личности, другой — обнаружение живости и сопоставление лиц, а еще один — AML-скрининг и мониторинг.

При разработке подграфов крайне важно определить четкие границы и обязанности. Например, подграф «Идентификация пользователя» может управлять основными профилями пользователей, в то время как подграф «Проверка документов» будет обрабатывать загрузку документов, OCR и проверку. Подграф «Оценка рисков» затем может включать данные из сервисов AML-скрининга и проверки телефона и электронной почты Didit. Затем шлюз разрешает запросы, интеллектуально направляя их в соответствующие подграфы, объединяя результаты в один ответ.

Эта модульность распространяется на то, как вводятся новые функции или требования соответствия. Если новое регулирование требует расширенной проверки подтверждения адреса, можно разработать и интегрировать специальный подграф подтверждения адреса без изменения существующих сервисов проверки личности или обнаружения живости. Этот подход идеально соответствует принципам микросервисов и позволяет гибко, целенаправленно развивать.

Как Didit помогает

Didit идеально подходит для поддержки и улучшения стратегии GraphQL Federation для микросервисов идентификации. Как AI-нативная платформа идентификации, ориентированная на разработчиков, Didit предоставляет компонуемые примитивы идентификации через чистые API. Наша модульная архитектура означает, что каждый из наших мощных инструментов проверки — таких как проверка личности (OCR, MRZ, штрих-коды), пассивное и активное обнаружение живости, сопоставление лиц 1:1 и поиск лиц, AML-скрининг и мониторинг, подтверждение адреса, оценка возраста, проверка телефона и электронной почты, а также проверка NFC — может рассматриваться как отдельные, но взаимосвязанные сервисы. Это делает их идеальными кандидатами для интеграции в федеративный суперграф GraphQL.

Приверженность Didit к опыту, ориентированному на разработчиков, проявляется в его мгновенной «песочнице», всеобъемлющей публичной документации и чистых API, которые значительно снижают трудности при интеграции возможностей идентификации в вашу федеративную архитектуру. Наше бесплатное предложение Core KYC позволяет экспериментировать и создавать без первоначальных затрат, в то время как наша модель оплаты за успешную проверку и отсутствие платы за установку обеспечивают экономическую эффективность по мере масштабирования. Используя AI-нативные возможности Didit, вы можете обеспечить обнаружение мошенничества в реальном времени и полностью автоматизированные решения в вашей федеративной экосистеме идентификации, делая ваше общее решение более надежным и эффективным. Didit предоставляет строительные блоки для открытого, модульного уровня идентификации, который масштабируется в соответствии с вашими потребностями, что делает его лучшим выбором для компаний, внедряющих GraphQL Federation.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.