Blockchain in AWS

Ein Akkreditiv ist ein Schuldschein, der zur Risikoreduzierung bei Transaktionen zwischen Käufern und Verkäufern verwendet wird – in der Regel bei internationalen Transaktionen. Ein Akkreditiv stellt sicher, dass ein Verkäufer bezahlt wird, solange alle Bedingungen der Transaktion erfüllt sind.

Die Komplexität eines Akkreditivs ergibt sich daraus, dass mehrere Parteien dieselben Dokumente mehrmals austauschen und prüfen müssen. In einem Blockchain-Netzwerk können alle Beteiligten auf eine von Anfang bis Ende verfügbare Echtzeitansicht der Dokumente und Aktualisierungen des abgestimmten Ledgers zugreifen. Der Ledger macht den traditionellen Versand von Dokumenten per E-Mail, Fax und Post überflüssig, während seine unveränderliche Beschaffenheit die Sicherheit und das Vertrauen gewährleistet, die für Rechtsdokumente erforderlich sind. Durch die Implementierung von Blockchain kann die Akkreditivabwicklung von mehreren Schritten, die sich über mehrere Geschäftstage erstrecken, auf wenige Stunden reduziert werden.

Unternehmen benötigen häufig eine Dokumentationssystemanwendung mit Auditing-Fähigkeiten, um kritische Daten wie Kredit- und Debittransaktionen über Bankkonten, interne Compliance- und Regulierungsdaten (z. B. DSGVO) oder die vollständige Historie von Vermögenswerten wie Fahrzeugwartung oder Aufzeichnungen zur Arzneimittelherstellung nachzuverfolgen. Solche Anwendungen werden oft mit Hilfe traditioneller Datenbanken implementiert. Prüfungsfunktionen mit relationalen Datenbanken zu entwickeln ist zeitaufwändig und anfällig für menschliches Versagen. Es ist eine kundenspezifische Entwicklung erforderlich. Und da relationale Datenbanken nicht inhärent unveränderlich sind, sind unbeabsichtigte Datenänderungen schwer zu verfolgen und festzustellen.

Unternehmen können eine speziell entwickelte Lösung unter Verwendung von Amazon QLDB verwenden, die ihnen einen zentralen Ledger für Auditing- und Dokumentationszwecke zur Verfügung stellt. Dabei kommt eine skalierbare, serverlose Architektur zum Einsatz, die es ihnen ermöglicht, die Integrität vergangener Aufzeichnungen auf einfache Weise zu überprüfen, AWS-Lambda-Ereignisse auszulösen, um andere Workflows zu verarbeiten, wie z. B. das Zwischenspeichern der Historie für Abfragen in Amazon Elasticsearch, das Transformieren und Laden der Daten in einen Amazon-Redshift-Cluster oder das Speichern der Daten in einem Amazon S3 Data Lake.