MongoDB e Hasura para Serviços Modernos de Fintech

Visão Geral da Solução

O setor de fintechs está se transformando rapidamente, impulsionado pela inovação tecnológica, pelas crescentes necessidades dos clientes e pelas mudanças regulatórias. Esse cenário dinâmico gera tanto oportunidades quanto desafios para os prestadores de serviços financeiros:

• Um grande volume de transações em tempo real que exigem processamento em nível de milissegundos.

• Relacionamentos de dados complexos que abrangem perfis de clientes, instrumentos financeiros e questões de privacidade.

• Requisitos rigorosos de compliance com preocupações sobre a residência de dados geográficos.

• Necessidade de sistemas dimensionáveis e flexíveis que possam se adaptar a picos de volume e a novas ofertas de produtos.

• Funcionalidades de análise em tempo real para fins de avaliação de riscos e detecção de fraudes.

Apresentamos uma arquitetura de referência utilizando a Hasura DDN (Data Delivery Network) com o MongoDB Atlas para resolver esses desafios. Essa combinação oferece uma solução poderosa, flexível e dimensionável para aplicativos modernos de fintechs.

A Hasura DDN é uma camada universal de acesso a dados para aplicativos e AI de última geração. Com ela, as equipes podem construir e implantar facilmente uma camada de API rápida, segura e federada em todos os seus dados.

O MongoDB Atlas é o principal serviço de banco de dados em nuvem gerenciado, conhecido por seu document model flexível, sua escalabilidade horizontal por meio de fragmentação e por suas otimizações de desempenho que atendem aos requisitos exigentes dos aplicativos financeiros. Essas funcionalidades criam uma base que impulsiona a inovação e, ao mesmo tempo, mantém a segurança e a confiabilidade — o que é essencial para os serviços financeiros.

Arquiteturas de referência

A arquitetura de referência da Hasura DDN com o MongoDB oferece um framework abrangente para desenvolver aplicativos modernos direcionados a fintechs que conseguem lidar com grandes volumes de transações e manter a integridade dos dados, a segurança e a compliance.

O diagrama abaixo ilustra a implantação multirregional da Hasura DDN com clusters do MongoDB, mostrando como os aplicativos de clientes na área das fintechs se conectam por meio de um balanceador de carga global a nós de dados distribuídos com autenticação centralizada, análise, compliance e integração de serviços externos.

Figura 1. Diagrama de arquitetura da Hasura DDN com o MongoDB

Este diagrama de arquitetura mostra os componentes principais e suas interações na implementação de referência. Aplicativos cliente de Fintech se conectam por de um balanceador de carga global a múltiplas regiões Hasura DDN, que, por sua vez, interagem com clusters MongoDB implantados em diversas regiões geográficas. A arquitetura também incorpora autenticação e controle de acesso centralizados, funcionalidades de AI e análise, medidas globais de compliance e segurança, além da integração com serviços financeiros externos.

Componentes principais da arquitetura:

• Camada de dados: clusters do MongoDB para armazenamento primário de dados.

• API e camada de acesso: utilizando a Hasura DDN para acesso aos dados e assinaturas em tempo real.

• Camada de aplicativo: serviços e aplicativos para fintechs.

• Camada de segurança: serviços de autenticação e autorização.

• Camada de análise: processamento de dados e serviços deaprendizado de máquina .

Abordagem do modelo de dados

O modelo de dados MongoDB para esta arquitetura de fintech utiliza a estrutura baseada em documentos para atender aos requisitos únicos de aplicativos financeiros. O projeto de esquema flexível permite que as organizações de fintech se adaptem rapidamente a novos produtos financeiros ou exigências regulatórias sem migrações de esquema disruptivas. Para um desempenho ideal, o modelo toma decisões estratégicas sobre a organização de dados.

// Example Customer Document with Embedded Account Information
{
  "_id": ObjectId("5f8a7b2b9d3b2e5a7c8b4567"),
  "customerId": "C10045678",
  "customerInfo": {
    "name": "Jane Smith",
    "contactDetails": {
      "email": "jane.smith@example.com",
      "phone": "+1-555-123-4567",
      // PII fields can utilize MongoDB's field-level encryption
    },
    "kycStatus": "verified",
    "riskProfile": "moderate"
  },
  "accounts": [
    {
      "accountId": "A200387645",
      "accountType": "savings",
      "balance": 45678.92,
      "currency": "USD",
      "status": "active",
      "createdDate": ISODate("2022-03-15T10:30:00Z")
    },
    {
      "accountId": "A200456789",
      "accountType": "investment",
      "balance": 125000.00,
      "currency": "USD",
      "status": "active",
      "createdDate": ISODate("2022-08-22T14:45:00Z")
    }
  ]
}

Este modelo implementa abordagens essenciais mencionadas no documento: utilização do esquema flexível do MongoDB para adaptação a produtos financeiros, suporte a estratégias de fragmentação para dados de alto volume (potencialmente fragmentando por ID de cliente ou intervalos de datas para dados de transações em série temporal), e emprego das funcionalidades de armazenamento do MongoDB para otimização de desempenho. A estrutura também facilita o controle de acesso baseado em função (RBAC) e a segurança no nível de campo mencionados na seção Segurança e Governança.

Construindo a Solução

A implementação da arquitetura da Hasura DDN com o MongoDB em aplicativos para fintechs segue uma abordagem estratégica focada em segurança, desempenho e escalabilidade. A construção desta solução requer pensar cautelosamente sobre a interação da camada de dados do MongoDB com a camada de API da Hasura DDN, garantindo que os requisitos de autenticação, as políticas de segurança e as políticas de conformidade sejam devidamente atendidos.

A solução deve ser implantada em múltiplas regiões geográficas para oferecer suporte a operações financeiras globais, com clusters do MongoDB configurados para alta disponibilidade usando conjuntos de réplicas e estratégias de fragmentação adequadas com base em padrões de acesso a dados financeiros. As instâncias da Hasura DDN devem ser posicionadas próximas aos seus respectivos clusters do MongoDB para minimizar a latência em transações financeiras e atualizações de dados de mercado em tempo real. A camada centralizada de autenticação e controle de acesso garante a aplicação consistente de políticas em todas as regiões. A camada de AI e análise, por sua vez, possibilita funcionalidades avançadas, como detecção de fraudes e avaliação de riscos.

As organizações que implementam essa arquitetura devem adotar uma abordagem incremental, começando com casos de uso específicos no setor financeiro, como plataformas de trading ou serviços bancários personalizados, e expandindo gradualmente para abranger cenários mais complexos. A solução pode acomodar tanto novas fintechs que estão começando do zero quanto instituições financeiras estabelecidas que estão fazendo a transição de sistemas legados por meio da abordagem de modernização de API em primeiro lugar descrita na arquitetura de referência.

Para aqueles interessados em explorar mais a fundo os casos de uso anti-lavagem de dinheiro (AML), recomendamos conferir o repositório Axiom, que oferece uma demonstração abrangente da implementação de soluções AML usando esta arquitetura.

Observação: embora a funcionalidade de query da API funcione conforme documentado, a configuração local do PromptQL requer etapas adicionais que não são mostradas no repositório. É possível acessar o playground do PromptQL através deste link: https://promptql.console.hasura.io/public/aml/playground.

Principais Aprendizados

A implementação da arquitetura Hasura DDN com MongoDB para aplicativos de Fintech revela várias perspicácias importantes que as organizações devem considerar:

1. Arquitetura de dados distribuída impulsiona o desempenho: a combinação dos clusters distribuídos do MongoDB com o modelo de implantação regional da Hasura DDN permite que as instituições financeiras alcancem a latência com precisão de microssegundos necessária para plataformas de trading e processamento de transações de alta frequência, mantendo a consistência dos dados em operações globais.

2. A segurança deve ser em camadas múltiplas: a segurança eficaz em aplicativos para fintechs requer tanto abordagens centralizadas quanto descentralizadas. A estratégia híbrida de gerenciamento de políticas que utiliza os sistemas de permissão da Hasura e a segurança em nível de campo do MongoDB oferece proteção abrangente e, ao mesmo tempo, mantém a flexibilidade para atender aos requisitos regulatórios em evolução, como a GDPR, a PSD2 e a MiFID II.

3. A flexibilidade do modelo de dados acelera a inovação: a flexibilidade do esquema do MongoDB, combinada com as funcionalidades de geração de API GraphQL da Hasura, permite que fintechs inovem sem a necessidade de um redesenvolvimento extenso, reduzindo significativamente o tempo de lançamento no mercado para novas ofertas.

4. Funcionalidades em tempo real transformam as experiências dos clientes: a arquitetura oferece suporte para assinaturas de dados em tempo real e mapeamento complexo de relacionamentos. Dessa forma, torna-se possível desenvolver aplicativos financeiros de última geração que utilizam uma visão completa dos dados dos clientes, como serviços bancários personalizados, detecção imediata de fraudes e avaliação abrangente de riscos.

5. A modernização pode ser gradual: a abordagem de API em primeiro lugar (API-first) permite que as organizações façam a transição gradual de sistemas legados ao criar uma camada moderna de acesso aos dados enquanto mantêm as fontes de dados existentes, reduzindo o risco durante iniciativas de transformação digital no setor de serviços financeiros, que é altamente regulamentado.

Tecnologias e produtos utilizados

Autores

• Jon Mills, Hasura

• Aditi Phadke, Hasura

• Asawari Samant, Hasura

• Adam Malone, Hasura

• Kenneth Stott, Hasura

• Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB