Konteks

Arsitektur Sistem

Pemrosesan Data

Infrastruktur & Keandalan

Hasil

Tech Stack

VTB Bank

Platform data streaming setara enterprise untuk pemrosesan finansial real-time

VTB Bank Data Streaming Platform

Solusi tingkat enterprise ini menangani pemrosesan data finansial real-time dengan latensi di bawah satu detik, memastikan kepatuhan terhadap regulasi perbankan sambil mempertahankan uptime 99,99%.

Tantangan

Bank perlu bermigrasi dari model pemrosesan data berbasis ETL legacy ke infrastruktur streaming real-time yang mendukung pemantauan transaksi instan, deteksi fraud, dan analisis risiko.

Pendekatan Kami

Kami mengimplementasikan arsitektur event-driven dengan Apache Kafka sebagai tulang punggung komunikasi asynchronous. Setiap service berjalan dalam container dan diorkestrasi melalui Kubernetes untuk auto-scaling dan fault tolerance. Untuk menjaga integritas data pada throughput tinggi, kami membangun lapisan retry dan deduplikasi kustom menggunakan PostgreSQL dan caching in-memory.

Hasil

  • Throughput: lebih dari 3 juta pesan/detik
  • Latensi berkurang dari 5 detik menjadi di bawah 200 ms
  • Uptime 99,99% dicapai melalui redundansi
  • Pipeline data yang disederhanakan mengurangi overhead operasional sekitar 40%

Tech Stack Teknis

Backend: Java 17 · Spring

Streaming: Apache Kafka

Database: PostgreSQL

Infrastructure: Docker · Kubernetes

Duration: 9 bulan

Team: 5 engineers

Kenapa Penting

Prinsip streaming-first dan orkestrasi microservice yang sama kini menjadi inti desain backend H-Studio untuk startup modern — di mana live analytics, event log, dan data pelanggan real-time menjadi fondasi produk.

Case Studies

Studi Kasus VTB Bank | Backend Enterprise & Platform Data oleh H-Studio