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.