La cache en arquitecturas bancarias

En el sector bancario, cada milisegundo cuenta. Desde la consulta de saldos hasta la ejecución de transferencias o el procesamiento de pagos, la latencia es un factor decisivo. Las bases de datos transaccionales, aunque robustas, a menudo no pueden soportar la carga de consultas concurrentes que demandan las aplicaciones actuales. Aquí es donde entran en juego las soluciones de caché, actuando como una capa intermedia de alta velocidad que almacena datos de acceso frecuente, aliviando la presión sobre los sistemas de registro y acelerando las operaciones.

A lo largo de los años en los que he participado en proyectos relacionados con la banca, he tenido contacto directo con las tres mas conocidas, Memcached, Redis y Hazelcast, cada una con su utilidad especifica, pero no por ello mejor o peor que las otras. Así es que hoy os paso una comparativa de estas tres herramientas esenciales.

Memcached

En una arquitectura bancaria de gran tamaño, una caché distribuida de clave-valor sin persistencia como Memcached se convierte en un valor añadido, dada su simplicidad y la eficiencia que la hacen ideal para:

• Caché de Sesiones de Usuario: En plataformas de banca online o móvil con millones de usuarios, mantener el estado de la sesión en una capa de caché de alta velocidad es crucial. Con su diseño ligero, puede manejar un volumen masivo de sesiones efímeras, liberando a las bases de datos de esta carga.

• Resultados de Consultas Estáticas o Poco Frecuentes: Para datos que no cambian a menudo y que son consultados repetidamente (por ejemplo, listas de códigos SWIFT, tipos de cambio de referencia, información de sucursales que se actualiza diariamente), ofrece una forma sencilla y eficaz de servir estos datos rápidamente.

Su principal ventaja radica en su habilidad para escalar horizontalmente de manera sencilla, permitiendo aumentar la capacidad de caché agregando más nodos sin una complejidad significativa. Dada la ausencia de persistencia, generalmente Memcached se utiliza para datos que pueden ser reconstruidos fácilmente desde una fuente autoritativa.

Redis

Con su versatilidad y riqueza de estructuras de datos, se ha convertido en una pieza fundamental en las arquitecturas bancarias modernas, yendo más allá de una simple caché:

• Caché de Datos Calientes (Hot Data): Para información altamente demandada, como saldos de cuentas, historial de transacciones recientes o límites de crédito, Redis actúa como una caché de datos calientes. Su capacidad para almacenar diferentes tipos de estructuras de datos lo hace muy flexible.

• Contadores y Límites en Tiempo Real: Las estructuras de datos de Redis son perfectas para implementar contadores de transacciones, límites de gasto diarios o detección de fraude en tiempo real. Por ejemplo, un conjunto ordenado puede mantener un registro de las transacciones recientes de un usuario para detectar patrones anómalos.

• Colas de Mensajes para Procesamiento Asíncrono: En un entorno bancario, muchas operaciones de las que se ejecutan son inherentemente asíncronas (ej. procesamiento de pagos ACH, notificaciones de eventos). Redis, a través de sus listas o streams, puede actuar como un bróker de mensajes ligero, desacoplando servicios y permitiendo el procesamiento en segundo plano.

• Leaderboards o Ranking para Programas de Lealtad: Aunque no es un caso de uso central, en plataformas bancarias que incorporan gamificación o programas de lealtad, los conjuntos ordenados de Redis son ideales para construir clasificaciones de clientes en tiempo real.

• Caché de Tokenización y Seguridad: En el ámbito de la seguridad, Redis puede almacenar tokens de autenticación o claves de sesión de corta duración, aprovechando su velocidad y la posibilidad de establecer tiempos de vida (TTL) para los datos.

La persistencia opcional de Redis y su soporte para replicación (Master-Replica y Redis Cluster) son cruciales en el sector bancario, donde la pérdida de datos, incluso de caché, es inaceptable en muchos escenarios.

Hazelcast

Hazelcast trasciende el concepto de "caché" ofreciendo una "cuadrícula de datos en memoria" (IMDG) completa, lo que la posiciona como una solución estratégica para las necesidades más exigentes:

• Procesamiento de Transacciones en Línea (OLTP) de Baja Latencia: Para sistemas de trading de alta frecuencia, motores de precios o sistemas de gestión de riesgos que requieren una latencia extremadamente baja y un alto rendimiento, Hazelcast permite mantener y procesar grandes volúmenes de datos directamente en memoria, distribuidos entre un clúster.

• Microservicios y Arquitecturas Basadas en Eventos: En arquitecturas de microservicios, Hazelcast puede proporcionar una capa de datos compartida y distribuida para que los servicios interactúen con baja latencia. Sus capacidades de Pub/Sub y sus estructuras de datos distribuidas facilitan la comunicación y la coherencia de datos entre servicios.

• Análisis y Detección de Fraude en Tiempo Real: El motor Jet de Hazelcast, combinado con sus capacidades de datos en memoria, permite el análisis de streams de datos transaccionales en tiempo real para detectar patrones fraudulentos, anomalías o actividades sospechosas de manera instantánea.

• Caché Distribuido con Alta Disponibilidad y Consistencia: Con sus copias de seguridad de datos automáticas y tolerancia a fallos, en los entornos críticos es una opción superior a un caché simple. Por ejemplo, datos maestros de clientes o configuraciones de productos.

• Motor de Reglas de Negocio en Memoria: Permite ejecutar lógicas de negocio complejas o motores de reglas directamente sobre los datos en memoria, acelerando decisiones críticas como la aprobación de créditos o la determinación de elegibilidad para productos.

La capacidad de Hazelcast para formar un clúster de forma automática y su robusto soporte para alta disponibilidad y tolerancia a fallos lo hacen especialmente atractivo, donde la continuidad del negocio es primordial.

Conclusión

En el entorno bancario de gran escala, no existe una solución de caché única para todas las necesidades. La estrategia más efectiva es una combinación inteligente de estas tecnologías, cada una desplegada donde sus fortalezas se alinean mejor con los requisitos específicos de rendimiento, persistencia, complejidad y escalabilidad:

• Memcached para cachés de alta velocidad, volátiles y simples.

• Redis como un caché versátil y un almacén de estructuras de datos más complejo, ideal para datos calientes, contadores y mensajería ligera.

• Hazelcast como una robusta cuadrícula de datos en memoria para el procesamiento de transacciones de baja latencia, análisis en tiempo real y aplicaciones distribuidas que requieren alta disponibilidad y consistencia de datos a escala masiva.

Al combinar la simplicidad de Memcached, la flexibilidad de Redis y la potencia distribuida de Hazelcast, las arquitecturas bancarias pueden ofrecer la velocidad, la resiliencia y la escalabilidad que demandan los clientes y el mercado actual. La inversión en estas tecnologías de caché es, sin duda, una estrategia clave para el éxito en la transformación digital del sector financiero.