Klient

Bank inwestycyjny

Sektor

Finansowy

Metodyka pracy

Scrum

Kompetencje/Zespoły

Big Data, DevOps, Development, Testing, Analiza biznesowa

Technologie

Java, Angular, TypeScript, Hbase, Coherence, języki stworzone na potrzeby tego projektu

Potrzeba biznesowa:

Obsługa ogromnych paczek danych finansowych z uwzględnieniem wielu wymagań regulatorskich. Powstała platforma ma wykonywać łatwo powtarzalne obliczenia w czasie rzeczywistym, a także po zamknięciu dnia.

Co zrobiliśmy?

• Bitemporalną obiektową bazę danych;
• Języki do tworzenia modeli danych;
• Zbiór mikroserwisów i bibliotek do ładowania danych;
• Zbiór mikroserwisow do przetwarzania danych;
• Platformę do wykonywania obliczeń (tworzona u klienta).

Architekturę rozwiązania tworzy:

• Bitemporalne rozwiązanie BigData (Hbase plus Coherence);
• System do ładowania danych do platformy zawierający bibliotekę ETL, która umożliwia ładowanie danych z wielu formatów oraz obsługuje większość standardowych protokołów sieciowych bez konieczności pisania kodu;
• Warstwę systemów przetwarzającą te dane i koordynującą obliczanie zespołu Quant Stats;
• Kolekcje narzędzi DevOps do zarzadzania całą platformą;
• Kolekcje webowych interfejsów użytkownika.