Масштабирование потребителей вебхуков Didit с помощью Kubernetes и KEDA (RU)

Контейнеризация — ключ к успехуИнкапсулируйте логику потребителя вебхуков в контейнеры Docker для обеспечения переносимости, согласованности и эффективного развертывания в различных средах.

Kubernetes для оркестрацииИспользуйте Kubernetes для надёжной оркестрации, автоматизированных развертываний, самовосстановления и эффективного управления контейнеризированными потребителями вебхуков в масштабе.

KEDA для масштабирования, управляемого событиямиВнедрите KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) для автоматического масштабирования потребителей вебхуков на основе фактической нагрузки событий вебхуков Didit, обеспечивая оптимальное использование ресурсов и оперативность.

Бесшовная интеграция DiditDidit предоставляет безопасную, надёжную систему вебхуков с проверкой подписи HMAC, обеспечивая обработку результатов верификации личности в реальном времени и упрощая интеграцию с масштабируемыми архитектурами потребителей.

Проблема обработки событий верификации личности в реальном времени

В современном быстро меняющемся цифровом мире обработка событий верификации личности в реальном времени — это не просто роскошь, а необходимость. Компании, использующие платформы, такие как Didit, для верификации ID, пассивной и активной проверки живости или скрининга AML, получают критически важные обновления через вебхуки. Эти события, от успешных верификаций до предупреждений о мошенничестве, требуют немедленных действий для поддержания бесперебойного пользовательского опыта и обеспечения соответствия требованиям. Однако объём и скорость этих вебхуков могут значительно колебаться. Внезапный всплеск регистраций пользователей, например, может перегрузить недостаточно масштабированное потребительское приложение, что приведёт к задержкам обработки, пропущенным событиям или даже сбоям системы. Именно здесь надёжная и масштабируемая архитектура для потребления вебхуков становится первостепенной.

Традиционные подходы часто включают избыточное выделение серверов, что приводит к нерациональному использованию ресурсов в периоды низкой нагрузки, или ручное масштабирование, которое является реактивным и подвержено человеческим ошибкам. Идеальное решение — это инфраструктура, которая может автоматически адаптироваться к поступающей нагрузке вебхуков, эффективно обрабатывая каждое событие без вмешательства человека. Этот пост в блоге проведёт вас через контейнеризацию ваших потребителей вебхуков и их эффективное масштабирование с использованием Kubernetes и KEDA, гарантируя, что ваше приложение всегда будет готово к следующей волне событий верификации Didit.

Контейнеризация потребителей вебхуков с помощью Docker

Первым шагом к созданию масштабируемой системы потребителей вебхуков является контейнеризация. Docker предоставляет стандартизированный способ упаковки вашего приложения и его зависимостей в легковесный, переносимый контейнер. Это гарантирует, что ваш потребитель вебхуков работает согласованно в любой среде, от вашей локальной машины разработки до производственных кластеров Kubernetes. Ваше потребительское приложение, будь оно написано на Python, Node.js, Java или любом другом языке, должно быть спроектировано для приёма HTTP POST-запросов от службы вебхуков Didit, проверки подписи, а затем обработки полезной нагрузки.

Типичный Dockerfile для потребителя вебхуков может выглядеть примерно так (для примера на Node.js):

# Использовать легковесный базовый образ
FROM node:18-alpine

# Установить рабочую директорию
WORKDIR /app

# Скопировать package.json и package-lock.json
COPY package*.json ./

# Установить зависимости
RUN npm install --production

# Скопировать код приложения
COPY . .

# Открыть порт, на котором работает ваше приложение
EXPOSE 3000

# Команда для запуска приложения
CMD ["node", "server.js"]

После контейнеризации ваш потребитель вебхуков становится неизменяемой единицей, что упрощает развертывание и гарантирует, что то, что работает в разработке, будет работать и в продакшене. Эта согласованность жизненно важна при работе с критическими данными верификации личности от Didit, где ошибки обработки могут иметь значительные последствия для пользовательского опыта и соответствия требованиям.

Kubernetes: Оркестрация контейнеризированных потребителей

После того как ваши потребители вебхуков контейнеризированы, Kubernetes выступает в роли оркестратора. Kubernetes предоставляет мощную платформу для развертывания, управления и масштабирования контейнеризированных приложений. Он предлагает такие функции, как самовосстановление, автоматические развертывания и откаты, а также декларативную конфигурацию, что делает его де-факто стандартом для запуска современных облачных приложений. Для потребителей вебхуков Didit Kubernetes обеспечивает высокую доступность и надёжность.

Вы бы определили своего потребителя вебхуков как Kubernetes Deployment, указав образ Docker, желаемое количество реплик, запросы и лимиты ресурсов, а также любые необходимые переменные окружения (например, ваш секретный общий ключ вебхука Didit для проверки подписи). Соответствующая служба (Service) предоставила бы ваши потребительские поды сети, обычно за контроллером Ingress, для приёма входящих запросов вебхуков от Didit. Вебхуки Didit, настроенные через API или бизнес-консоль, затем будут отправлять события на публичную конечную точку, предоставляемую вашей службой Kubernetes.

Способность Kubernetes управлять жизненным циклом ваших подов означает, что если под потребителя выходит из строя, Kubernetes автоматически перезапустит его или заменит, обеспечивая непрерывную обработку обновлений Didit в реальном времени. Эта устойчивость имеет решающее значение для поддержания целостности ваших рабочих процессов верификации личности, особенно при работе с большими объёмами данных от продуктов Didit, таких как верификация NFC или совпадение лиц 1:1.

KEDA: Автомасштабирование, управляемое событиями, для оптимальной эффективности

Хотя Kubernetes может масштабировать приложения на основе использования ЦП или памяти, этот реактивный подход не всегда идеален для рабочих нагрузок, управляемых событиями, таких как потребители вебхуков. Внезапный всплеск вебхуков Didit может вызвать скачок ЦП, но поды могут не масштабироваться достаточно быстро, что приведёт к задержкам. Именно здесь KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) показывает себя наилучшим образом. KEDA позволяет масштабировать ваши развертывания Kubernetes на основе количества событий, которые необходимо обработать в различных внешних источниках событий, таких как очереди сообщений (например, Kafka, RabbitMQ, SQS).

Чтобы эффективно использовать KEDA для вебхуков Didit, вы обычно сначала направляете входящие вебхуки в очередь сообщений. Затем ваше развертывание Kubernetes потребляет сообщения из этой очереди. KEDA отслеживает длину очереди и масштабирует ваши потребительские поды вверх или вниз соответственно. Если Didit отправляет поток результатов верификации, длина очереди увеличивается, и KEDA автоматически выделяет больше потребительских подов для их обработки. По мере опустошения очереди KEDA масштабирует поды вниз, оптимизируя использование ресурсов и снижая затраты.

Этот асинхронный паттерн предоставляет несколько преимуществ:

• Декаплинг: Ваша конечная точка вебхука может быстро подтвердить вебхук Didit, а затем поставить событие в очередь для обработки, предотвращая тайм-ауты.
• Устойчивость: Если ваше потребительское приложение выходит из строя, события безопасно хранятся в очереди и могут быть обработаны после восстановления потребителей.
• Масштабируемость: KEDA гарантирует, что ваши потребители масштабируются точно в соответствии с спросом, предотвращая узкие места и нерациональное использование ресурсов.

Надёжная система вебхуков Didit с проверкой подписи HMAC гарантирует, что полученные события являются подлинными и неповреждёнными, обеспечивая безопасную основу для этой событийно-ориентированной архитектуры. Вы можете настроить свои вебхуки Didit (рекомендуется v3) для отправки версий полезной нагрузки, которые соответствуют вашей логике обработки, и при необходимости менять ваш secret_shared_key для повышения безопасности.

Как Didit помогает

Didit разработан с учётом принципов "разработчик в первую очередь", что делает интеграцию с масштабируемыми архитектурами, такими как Kubernetes и KEDA, бесшовной. Наша надёжная система вебхуков предоставляет уведомления в реальном времени обо всех результатах верификации личности, будь то результат верификации ID, подтверждение подтверждения адреса или результат оценки возраста. Вебхуки Didit безопасны, используют подписи HMAC, которые вы можете легко проверить в своих потребительских приложениях для обеспечения целостности и подлинности данных. Это жизненно важно для поддержания доверия и соответствия требованиям, особенно при работе с конфиденциальными пользовательскими данными.

Модульная архитектура Didit позволяет вам "подключать и использовать" различные проверки личности, генерируя разнообразный набор событий вебхуков, которые ваша масштабируемая система потребителей может эффективно обрабатывать. С бесплатным тарифом Didit вы можете начать создавать и тестировать своих контейнеризированных потребителей вебхуков без предварительных затрат, используя нашу платформу на базе ИИ для точной и быстрой верификации личности. Наш API-ориентированный подход и всесторонняя документация упрощают настройку, обновление и управление конфигурациями вебхуков, включая указание webhook_url, webhook_version (рекомендуется v3) и даже смену secret_shared_key непосредственно через API или бизнес-консоль. Didit гарантирует, что вы получаете необходимые данные для автоматизации доверия и управления рисками, предоставляя инструменты для обработки этих данных в любом масштабе.

Готовы начать?

Хотите увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.