VTB Bank

Enterprise Data-Streaming-Plattform für Finanztransaktionen in Echtzeit

VTB Bank – Data-Streaming-Plattform

Für die VTB Bank – eine der größten Finanzinstitutionen Osteuropas – entwickelten wir eine Hochleistungs-Streamingplattform, die mehrere Millionen Finanznachrichten pro Sekunde verarbeitet. Die Lösung arbeitet nahezu in Echtzeit, erfüllt strenge Compliance-Anforderungen und erreicht eine Betriebsverfügbarkeit von 99,99 %.

Herausforderung

Das bestehende ETL-System war nicht in der Lage, Transaktionen, Risiken und Betrugsmuster in Echtzeit auszuwerten. Die Bank benötigte: • Echtzeit-Transaktionsüberwachung • Sofortige Betrugserkennung • Live-Risikobewertung • Eine skalierbare Plattform, die exponentiellen Datenverkehr zuverlässig bewältigt Gleichzeitig durfte die Migration den laufenden Betrieb nicht beeinträchtigen.

Unser Ansatz

Wir entwickelten eine ereignisgesteuerte Architektur mit Apache Kafka als zentralem Backbone für alle asynchronen Datenströme. Jeder Dienst wurde containerisiert, in Kubernetes bereitgestellt und über autoskalierende Workloads betrieben. Zur Sicherstellung der Datenintegrität unter hoher Last implementierten wir: • eine Custom-Retry-Logik • eine Deduplizierungs-Schicht • In-Memory-Caching für extrem schnelle Zugriffe • zuverlässige Persistenz über PostgreSQL Monitoring, Observability und Failover-Mechanismen wurden vollständig in die Plattform integriert.

Ergebnisse

  • > 3.000.000 Nachrichten pro Sekunde (konstanter Durchsatz)
  • Latenz von 5 Sekunden → unter 200 ms
  • 99,99 % Uptime durch Redundanz & Failover
  • 40 % geringerer Betriebsaufwand dank vereinfachter Datenpipelines
  • Skalierbarkeit für zukünftige regulatorische Anforderungen

Technologie-Stack

Backend: Java 17, Spring

Streaming: Apache Kafka

Database: PostgreSQL

Infrastructure: Docker, Kubernetes

Duration: 9 Monate

Team: 5 Entwickler

Warum das wichtig ist

Die im Projekt entwickelte Streaming- und Microservice-Architektur bildet heute einen Kernbestandteil vieler H-Studio-Plattformen. Sie bewährt sich überall dort, wo: • Live-Analytics • Event-getriebene Datenströme • Hochlast-APIs • oder Echtzeit-Kundendaten entscheidend für Performance und Geschäftserfolg sind.