«От бигтеха — финтеху»
Алексей Курочка — о том, как бигтех-компании помогают финансовой отрасли модернизировать процессинг
Коммерческий директор системы управления базами данных Яндекса YDB Алексей Курочка — о том, как бигтех-компании помогают финансовой отрасли модернизировать процессинг.
Алексей Курочка, коммерческий директор системы управления базами данных Яндекса YDB
Фото: пресс-служба YDB
Алексей Курочка, коммерческий директор системы управления базами данных Яндекса YDB
Фото: пресс-служба YDB
Тройной вызов для банков
В 2025 году заметен рост объемов транзакционного рынка в целом и особенно карточных платежей: по данным Национальной платежной системы, объем платежей по банковским картам в России вырос во втором квартале 2025 года на 14,8%, или на 15,1 трлн руб.
При этом изменились требования к организации инфраструктуры. 1 сентября 2025 года вступил в силу федеральный закон №58, согласно которому более чем 50 финансовых организаций в России обязаны локализовать инфраструктуру критически значимых бизнес-процессов не позднее 2030 года. К ним относится и банковский процессинг.
С учетом зрелости и скорости развития российского финтеха количество продуктов на одного клиента крупного банка сегодня может составлять более десяти. При этом мировая и российская банковская IT-инфраструктуры изначально строились на системах управления базами данных (СУБД), созданных еще в 1970-х годах. По своей логике и архитектуре они были рассчитаны в среднем на три-пять продуктов на одного клиента банка.
Таким образом, финансовые организации в РФ столкнулись с тройным вызовом: во-первых, необходимость масштабирования процессинга из-за роста электронных транзакций; во-вторых, устаревание используемых платформ, которые начинают ограничивать возможности по масштабированию и обеспечению непрерывности бизнес-критичных сервисов; в-третьих, требование регулятора локализовать IT-инфраструктуру процессинга.
Ответ IT-отрасли
Процессинг — одна из самых высоконагруженных систем в банке. Для его реализации необходимо применение высокопроизводительной базы данных, часто с объемом данных более 10 Тбайт, которая должна выдерживать поток не менее 100 финансовых транзакций в секунду, быть отказоустойчивой (доступность 99,99%) и иметь возможность автоматического горизонтального масштабирования.
Горизонтальное масштабирование — подход к увеличению мощности системы за счет добавления дополнительных узлов (серверов, контейнеров, виртуальных машин). В программном комплексе для банковского процессинга обычно реализуется механизм горизонтального масштабирования, который позволяет обслуживать большее количество одновременных пользователей, подключений и транзакций.
Путей построения таких СУБД в IT-ландшафте банка всего три:
1) Разработка собственной базы данных. По нашей оценке, создание такого решения может занять у крупного банка от трех до пяти лет. Например, Яндексу на разработку YDB потребовалось почти десять лет.
2) Создание форка на основе СУБД с открытым кодом (Open Source) — это решение возможно, но в финансовом секторе применение Open Source во многих задачах, особенно в критически значимых бизнес-процессах, ограниченно. Для хранения конфиденциальных данных такие решения нужно существенно переделывать, ликвидируя уязвимости и убирая зависимости. Также необходимы доработки с точки зрения отказоустойчивости и масштабируемости.
3) Использование доступных высокопроизводительных СУБД. В России сейчас есть две-три таких СУБД, включая YDB —СУБД собственной разработки Яндекса. Решение уже востребовано у ряда крупных банков из топ-3, а также активно проводится несколько пилотных проектов по его внедрению.
Выходом в решении задачи по созданию или интеграции СУБД для российских банков часто становится переход от монолитной к микросервисной архитектуре. Это позволяет гибко формировать IT-инфраструктуру за счет покупки готового локального ПО или собственной разработки. Кроме того, такая стратегия помогает избежать зависимости от одного вендора: банки могут для низконагруженных систем, например систем быстрых платежей, ставить «легкие» СУБД с объемом данных до 1 Тбайт, а для высоконагруженных систем использовать высокопроизводительную СУБД, например YDB, с объемом данных более 10 Тбайт, особенно если требуется горизонтальное масштабирование.
К 2025 году многие вендоры прикладного ПО переработали свои решения под российскую IT-инфраструктуру и базы данных. Например, решение для банковского процессинга «Лектон Сигма» интегрировано с YDB СУБД Яндекса и позволяет увеличить производительность до более 1 тыс. финансовых транзакций в секунду.
Ранее проведенные тесты на совместимость СУБД Яндекса и программного комплекса «Лектон Сигма» продемонстрировали достижение производительности 1,5 тыс. платежей в секунду при соблюдении максимального времени обслуживания операции в 500 мс на 30 млн карт «Мир», 150 тыс. POS-терминалов, 15 тыс. банкоматов, 1 млрд операций в истории транзакций и объеме базы данных более 3 Тбайт. При этом система подтвердила отказоустойчивость: сохранение целевого потока банковских транзакций без остановки и без регламентных окон при тестовом отключении сервера и целого ЦОДа.
Важную роль в локализации банковского процессинга играют полигоны ИЦК «Финансы». В частности, сейчас ведется работа по тестированию целевых параметров высоконагруженного процессинга на модульной платформе «Скала^р».
В перспективе полигон может быть интегрирован с другими элементами экосистемы модернизации процессинга. Это создаст комплексную среду для развития финансовых технологий.