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Legacy Migration zu Event-Driven Architecture

Erfolgreiche Migration eines Legacy Master Data Management Systems zu einer modernen ereignisgesteuerten Architektur mit Kafka, mit verbesserter Datenkonsistenz und Echtzeit-Verarbeitungsfähigkeiten.

KafkaEvent StreamingDatenmigrationMicroservicesJava
Finanzdienst­leistungen
Kundentyp
8 Monate
Projektdauer
Banking
Branche

Die Herausforderung

Ein großes Finanzinstitut musste sein Party Master Data Management (MDM) System modernisieren, das Dateninkonsistenzen und Verzögerungen in kritischen Geschäftsprozessen verursachte. Das Legacy-System konnte Echtzeit-Anforderungen nicht erfüllen und wurde zum Engpass.

  • Enge Kopplung zwischen Systemen verursachte kaskadierende Ausfälle
  • Batch-Verarbeitung verursachte Verzögerungen von bis zu 24 Stunden bei Datenaktualisierungen
  • Dateninkonsistenzen über mehrere konsumierende Systeme hinweg
  • Unfähigkeit, Echtzeit-Risikobewertungen und Compliance-Prüfungen zu unterstützen
  • Komplexe Abhängigkeiten machten Änderungen riskant und zeitaufwendig

Unsere Lösung

Wir entwickelten und implementierten eine ereignisgesteuerte Architektur mit Apache Kafka als zentralem Nervensystem, die Echtzeit-Datenverteilung und eventuelle Konsistenz über alle konsumierenden Systeme ermöglicht.

Event Sourcing Pattern

Implementierung von Event Sourcing zur Erfassung aller Änderungen als unveränderliche Ereignisse, was einen vollständigen Audit-Trail und temporale Abfragen ermöglicht.

Kafka Streams Processing

Entwicklung von Stream-Processing-Anwendungen zur Transformation, Anreicherung und Validierung von Party-Daten in Echtzeit vor der Verteilung an Konsumenten.

Schema Registry Integration

Etablierung von Avro-Schemas mit Rückwärts-/Vorwärtskompatibilität zur sicheren Evolution von Datenverträgen zwischen Systemen.

Phasenweise Migration

Ausführung einer Zero-Downtime-Migration mit dem Strangler Fig Pattern, schrittweise Umstellung konsumierender Systeme von Batch auf Streaming.

Verwendete Technologien

Apache KafkaKafka StreamsConfluent Schema RegistryAvroJava/Spring BootKubernetesAzure Event HubsElasticsearch

Ergebnisse & Auswirkungen

Die Migration transformierte die Datenverteilungsfähigkeiten der Organisation, ermöglichte Echtzeit-Entscheidungen und verbesserte Datenqualität und Systemzuverlässigkeit erheblich.

< 100ms
Durchschnittliche Daten-Propagationslatenz
99.99%
Erreichte System-Verfügbarkeit
85%
Reduktion von Dateninkonsistenzen
100%
Audit-Trail-Abdeckung

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