Enhancing Financial Software Scalability and Performance | Case Studies

Transformar la escalabilidad del software financiero y lograr el máximo rendimiento en condiciones de alta demanda

40%

Reducción de los tiempos de respuesta

Rendimiento mejorado durante los períodos de uso pico, mejorando el rendimiento general del sistema.

50%

Aumento del rendimiento de las transacciones

El mayor rendimiento permitió que el sistema procesara más transacciones simultáneamente, mejorando la eficiencia operativa.

30%

Caída en el uso de CPU

Mejora de la eficiencia de los recursos y la estabilidad del sistema.

El proveedor líder de software financiero enfrentó desafíos de escalabilidad a medida que su base de usuarios se expandía rápidamente. Este crecimiento provocó una degradación del rendimiento durante los períodos de uso pico, lo que afectó el procesamiento en tiempo real de las transacciones financieras.

El cliente es un gigante de TI de $ 20 mil millones con operaciones en todo el mundo que brinda servicios de TI de misión crítica. Con operaciones en 70 países a nivel mundial, el cliente impulsa la innovación en el mundo de TI. El cliente tiene más de 130.000 empleados en todo el mundo y es líder mundial en servicios de TI de Fortune 500.

RESUMEN DEL PROYECTO

Un proveedor líder de software financiero enfrentó desafíos de escalabilidad a medida que su base de usuarios se expandía rápidamente, lo que provocó una degradación del rendimiento durante los períodos pico y afectó las transacciones financieras en tiempo real. Para abordar estos problemas, el equipo implementó pruebas de rendimiento de desplazamiento a la izquierda utilizando Apache JMeter y Gatling, realizó un análisis arquitectónico en profundidad y optimizó los componentes clave del sistema. La integración de CI/CD con Jenkins y GitLab CI permitió un monitoreo continuo de la escalabilidad. La solución dio como resultado una reducción del 40 % en los tiempos de respuesta durante el uso pico, un aumento del 50 % en el rendimiento de las transacciones y una caída del 30 % en el uso de la CPU, lo que mejoró significativamente el rendimiento y la estabilidad del sistema.

RETOS

El software tuvo que lidiar con las consecuencias de la rápida expansión de la base de usuarios, que aumentó los volúmenes de transacciones y puso a prueba la infraestructura existente. Durante los períodos pico, el sistema experimentó problemas de rendimiento debido a la mayor carga de transacciones, lo que afectó la estabilidad del sistema. Los desafíos críticos incluían garantizar un procesamiento fluido de transacciones financieras en tiempo real y abordar las limitaciones de escalabilidad. Era imperativo identificar y mitigar cuellos de botella de escalabilidad específicos dentro de la arquitectura del sistema para implementar soluciones efectivas.

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SOLUCIÓN

Para abordar estos desafíos, se implementaron varias soluciones estratégicas:

Pruebas de rendimiento Shift-Left: esto implicó integrar las pruebas de rendimiento en las primeras etapas del ciclo de vida de desarrollo para identificar cuellos de botella de escalabilidad de manera proactiva.
Análisis en profundidad: para obtener información sobre los desafíos de escalabilidad, se realizó un análisis integral de la arquitectura del software y el flujo de transacciones.
Pruebas de escalabilidad: se utilizaron herramientas como Apache JMeter y Gatling para simular diferentes niveles de actividad del usuario y cargas máximas, lo que ayudó en las pruebas de escalabilidad.
Recomendaciones de optimización: se recomendó al equipo de ingeniería optimizar las consultas de la base de datos, introducir mecanismos de almacenamiento en caché e implementar escalamiento horizontal para componentes críticos.
Colaboración e implementación: la estrecha colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones garantizó una implementación y validación perfectas de las mejoras de escalabilidad.
Integración de CI/CD: las pruebas de rendimiento con un solo clic se integraron en el proceso de CI/CD utilizando herramientas como Jenkins y GitLab CI para monitorear continuamente la escalabilidad con cada versión de software.