Real-Time Transaction Analysis Pipeline
La Sfida Ingegneristica
La gestione di flussi transazionali ad alta velocità richiede sistemi capaci di prendere decisioni complesse in finestre temporali estremamente ridotte. I sistemi tradizionali basati su regole cablate ("hard-coded rules") mostravano limiti evidenti nel bilanciare accuratezza e velocità, generando frizione operativa e falsi allarmi. La necessità era migrare verso un approccio probabilistico capace di adattarsi a pattern emergenti.
Architettura: Event-Driven Analysis
Abbiamo implementato una pipeline di Stream Processing che analizza ogni evento in tempo reale, mantenendo uno stato contestuale per ogni entità monitorata.
Ingestion & Processing
Il core del sistema è basato su un'architettura Kappa:
- Message Backbone: Utilizzo di Apache Kafka come l'unica fonte di verità per i log delle transazioni, garantendo durability e replayability.
- Stateful Processing: Apache Flink gestisce finestre temporali (sliding windows) per aggregare metriche in tempo reale (es. "frequenza eventi negli ultimi 5 minuti" vs "media storica").
Deep Anomaly Detection
Invece di classificazioni binarie, utilizziamo un approccio non supervisionato basato su Autoencoder:
- Il modello apprende la rappresentazione latente compressa del comportamento "normale".
- In fase di inferenza, calcola il "Reconstruction Error" tra l'input e l'output ricostruito.
- Un errore elevato indica una deviazione significativa dal pattern appreso (anomalia), senza la necessità di aver visto quella specifica tipologia di anomalia in precedenza.
Ottimizzazione della Latenza
Il vincolo critico era la latenza di inferenza sincrona.
- Model Serving: Deployment su Triton Inference Server con ottimizzazione TensorRT per massimizzare il throughput su GPU.
- Feature Store: Utilizzo di Redis come low-latency store per il recupero istantaneo delle feature aggregare (online serving).
Risultati Tecnici
Il deploy in produzione ha validato la robustezza dell'architettura:
- Latenza Deterministica: Tempi di risposta p99 costantemente sotto i 50ms, inclusi network trip e feature retrieval.
- Adattabilità: Il modello dimostra capacità di generalizzazione su nuovi pattern non presenti nel training set iniziale.
- Scalabilità: L'architettura disaccoppiata permette di scalare indipendentemente i nodi di calcolo (Flink) e i nodi di inferenza (Kubernetes/GPU).