Temenos Banking Cloud registra alta histórica de transações com MongoDB Atlas e Microsoft Azure

O setor bancário era um tanto monótono e hiperconservador, dando a impressão de que precisava de anos e anos para evoluir. Mas o surgimento de fintechs e players digitais puros, aliados a alternativas tecnológicas, está revolucionando o mercado. A combinação de MACH, BIAN e designs modulares permite inovação e colaboração verdadeiras no setor bancário, e a introdução de serviços em nuvem facilita ainda mais a implementação dessas abordagens.

Pergunte à Temenos, o maior fornecedor de aplicativos de serviços financeiros do mundo, que oferece serviços bancários para mais de 1,2 bilhão de pessoas. A Temenos está liderando a inovação de software bancário e disponibiliza uma ótima experiência para seus clientes em mais de 150 países. A empresa adota uma infraestrutura baseada em microsserviços, com foco na nuvem e criada com o MongoDB, proporcionando flexibilidade aos clientes e, ao mesmo tempo, melhorando significativamente o desempenho. As instituições financeiras podem incorporar componentes da Temenos, como o pay-as-you-go, que oferece novas funcionalidades para seus ambientes existentes no local, em suas próprias implementações em nuvem ou por meio de uma experiência completa de serviços bancários com o Temenos Transact, que conta com tecnologia do MongoDB em várias plataformas de nuvem. Essa nova infraestrutura baseada no MongoDB permite que a Temenos inove rapidamente em nome de seus clientes e aprimore a segurança, o desempenho e a escalabilidade.

Fintech, pagamentos e core banking

A Temenos e o MongoDB uniram forças em 2019 para explorar a jornada rumo aos dados em um mundo componentizado. Nos últimos anos, nossas equipes colaboraram em diversos serviços de componentes inovadores para reforçar a família de produtos Temenos, e vários clientes do setor bancário estão usando esses componentes em produção. No entanto, a abordagem que adotamos permite que os bancos façam o upgrade por conta própria. Ao colocar os componentes "na frente" da plataforma Temenos Transact, os bancos podem começar a usar uma solução de componentização sem interromper sua capacidade de atender aos requisitos existentes dos clientes. A partir de maio de 2023, os bancos terão a capacidade de implantar microsserviços do Temenos Infinity, bem como o core banking do Temenos Transact, exclusivamente na plataforma de dados do desenvolvedor do MongoDB, e obter ainda mais valor.

Para tornar a abordagem modular ainda mais valiosa, a Temenos implementou seu novo backend de dados com base em JSON e no modelo de documento. O MongoDB permite acesso totalmente transparente aos dados e exploração de recursos adicionais da plataforma de dados do desenvolvedor. Esses recursos incluem Atlas Search, análise orientada por aplicativo e IA através do isolamento de carga de trabalho. Os clientes também se beneficiam da distribuição geográfica dos dados definida conforme os requisitos do cliente, com possibilidade de escolher um só país reconhecido por seus requisitos de soberania ou distribuição em todos os continentes para garantir acesso ininterrupto da melhor qualidade e rapidez para operações de trading.

Desempenho e escala aprimorados

Em contraste com o benchmark centrado no varejo no ano passado, a abordagem desta vez foi testar funcionalidades mais amplas e incluir áreas de negócios mais diversificadas, tudo isso com um volume de transações 50% maior.

O cenário de benchmark simulou uma empresa com 50 milhões de clientes de varejo, 100 milhões de contas e uma oferta de Banking-as-a-Service (BaaS) para 10 marcas e 50 milhões de clientes financeiros incorporados em uma única instância de nuvem.

No teste, a Temenos Banking Cloud processou 200 milhões de empréstimos financeiros incorporados e 100 milhões de contas de varejo a uma velocidade recorde de 150.080 transações por segundo. Ao fazer isso, a Temenos provou que sua plataforma robusta e dimensionável é capaz de respaldar os modelos de negócios dos bancos para promover o crescimento com BaaS ou permitir que distribuam seus próprios produtos. O benchmark incluiu o processamento central de transações e uma solução modular que combinava pagamentos, mitigação de crimes financeiros (FCM), hub de dados e canais digitais.

Esse cenário de soluções reflete um ambiente em que todas as pessoas do mundo executam duas transações bancárias por dia em um único banco. A capacidade da estrutura deve atender a qualquer sistema bancário de nível 1 em termos de tamanho e desempenho e cobrir quaisquer planos de crescimento futuros que os bancos tenham.

Confira a seguir os detalhes de transação que compõem a combinação do benchmark. Como dito acima, é uma ampla combinação de diferentes funcionalidades que se comportam como um banco de varejo e um instituto de fintech, que fornece várias marcas de produtos, como cartões para diferentes varejistas.

Além do desempenho impressionante do benchmark, a pegada de ESG do cenário geral voltou a diminuir em relação à configuração do ano passado, já que o ambiente MongoDB Atlas foi o único banco de dados e não houve necessidade de adotar sistemas secundários.

A vantagem do JSON

A Temenos exerceu esforços significativos de engenharia para desencapsular a camada de dados, que anteriormente era armazenada como PIC, e disponibilizar dados formatados em JSON para sua comunidade de usuários. O MongoDB foi concebido para ser um banco de dados focado em uma ótima experiência de desenvolvimento. A onipresença do JSON tornou-o a escolha óbvia para representar estruturas de dados no modelo de dados de documento do MongoDB. Abaixo você pode ver como o Temenos Transact armazena dados em comparação com Oracle, MSSQL e MongoDB. O Temenos e o MongoDB têm um armazenamento de dados alinhado: o código do aplicativo Temenos Transact opera em documentos (JSON), e o MongoDB armazena documentos em JSON em um só lugar. É uma parceria perfeita.

O MongoDB permite que a comunidade de usuários, por meio de seu conceito de nós adicionais no conjunto de réplicas, alinhe outros aplicativos secundários integrados ao mesmo banco de dados sem interromper e perturbar a carga de trabalho transacional do Temenos Transact. O grande desafio dos sistemas legados de gerenciamento de relational database (RDBMS), em que aplicativos secundários geravam repentinamente consequências inesperadas para o aplicativo principal, é um problema do passado com o MongoDB.

Na maioria dos casos, o MongoDB Atlas operará em três zonas de disponibilidade, com duas localizadas na mesma região para oferecer disponibilidade pura e um nó em uma região remota para oferecer recuperação de desastres. Esse ambiente fornece o RPO/RTO "0" frequentemente exigido e, ao mesmo tempo, garante um nível de desempenho sem precedentes. Dois nós em cada uma das primeiras zonas de disponibilidade provisionam o conjunto de réplicas transacionais e garantem a consistência e a operação do aplicativo Temenos Transact. Em cada zona de disponibilidade, um terceiro nó de carga de trabalho isolado é colocalizado com o mesmo conjunto de dados que os outros dois nós, mas é excluído do processamento transacional. Esses nós isolados de carga de trabalho fornecem capacidade para funcionalidades adicionais. No exemplo acima, um nó fornece acesso à Federação do MongoDB Atlas e um segundo nó fornece a interface do MongoDB Atlas Search. Como os nós armazenam dados quase em tempo real, a replicação é medida em milésimos de segundo, pois eles estão na mesma zona de disponibilidade. Isso permite a criação de recursos interessantes, por exemplo, um grande modelo de linguagem (LLM) em tempo real, como ChatGPT ou machine learning, conectando-se a um lake house da Databricks. O design é discutido com mais detalhes neste artigo.

O diagrama abaixo mostra uma configuração típica de tal estrutura de clusters no mercado europeu para o Microsoft Azure: uma zona de disponibilidade em Zurique, uma zona de disponibilidade em Genebra e um nó adicional na Irlanda, fora das zonas. Além disso, configuramos cargas de trabalho isoladas em Zurique e Genebra. O MongoDB Atlas permite a criação de um cluster desse tipo em segundos, configurado de acordo com os requisitos específicos da solução implantada.

Caso seja necessário, o MongoDB pode ter até 50 nós em um único conjunto de réplicas. Em outras palavras, para cada carga de trabalho isolada adicional, um ou mais nós podem ser disponibilizados quando e onde necessário, inclusive em locais além dos três inicialmente escolhidos.

Para este benchmark, foi utilizado o cluster MongoDB Atlas M600, superdimensionado com base na utilização da CPU de 20% a 60% de acordo com o tipo de nó. Em uma análise retrospectiva, o MongoDB Atlas M200, um modelo menor, teria correspondido tranquilamente à demanda. Em todo caso, o MongoDB Atlas entregou o desempenho de banco de dados necessário com um terço dos recursos do resultado do ano passado, mas com 50% a mais de rendimento. Além disso, o MongoDB Atlas alcançou índices duas vezes mais rápidos no rendimento por transação (medido em milissegundos).

Assinado, selado e entregue. Este benchmark dá aos clientes a tranquilidade de saber que a combinação do core banking com o Temenos Transact e o MongoDB está pronta para atender às necessidades até mesmo dos maiores bancos globais.

Embora milhares de bancos já depositem no MongoDB a confiança para lidar com muitas partes de suas operações, como gerenciamento de login, serviços bancários online, sistemas de gerenciamento de risco e tesouraria, a adoção do MongoDB pela Temenos é um marco. Isso mostra que há um valor significativo na migração de uma tecnologia legada de banco de dados para o MongoDB, já que é possível obter inovação mais rápida, eliminar a dívida técnica ao longo do caminho e simplificar o cenário para as instituições financeiras, seus fornecedores de software e seus fornecedores de serviços.

PS.: sabemos que, em geral, os benchmarks não contam a história toda e que o contexto de cada organização é diferente. Quem tem experiência no mercado sabe que NENHUM benchmark merece confiança de olhos fechados. Aliás, John Page, meu colega de trabalho e engenheiro ilustre do MongoDB, escreveu um ótimo blog sobre como fazer benchmark de um banco de dados.