Processamento de cheques até 80% mais rápido usando o mapa distribuído do AWS Step Functions com a Capital One

Fundada em 1994, a Capital One fornece cartões de crédito, contas correntes, poupança, empréstimos para automóveis e muito mais. A empresa está comprometida com a inclusão financeira e atende a mais de 100 milhões de clientes em um conjunto diversificado de negócios.

A Capital One hospeda sua aplicação de compensação de cheques na AWS e usa o AWS Step Functions para orquestrar como as workloads são processadas pelo AWS Lambda, um serviço de computação sem servidor. A empresa processa milhares de cheques todos os dias e usa a capacidade de armazenamento digital de arquivos oferecida pelo Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), um serviço de armazenamento de objetos criado para recuperar praticamente qualquer volume de dados de qualquer lugar.

Para orquestrar a aplicação de compensação de cheques, a Capital One estava usando com sucesso o AWS Step Functions no estado de mapa em linha, que executa as mesmas etapas de processamento para várias entradas em um conjunto de dados com até 40 iterações paralelas. Embora a maioria dos cheques seja compensada automaticamente, os analistas precisam revisar manualmente uma parte pequena, porém consistente dos cheques, antes do encerramento de cada dia útil. Logo após a AWS lançar a opção de usar o AWS Step Functions Distributed Map, que pode iniciar até 10.000 fluxos de trabalho paralelos para processar dados, a Capital One aproveitou a oportunidade de usar o processamento paralelo para otimizar ainda mais seus fluxos de trabalho e identificar cheques que precisavam de revisão manual mais rapidamente. Depois de 10 semanas planejando e testando uma prova de conceito bem-sucedida, a empresa passou a usar o AWS Step Functions Distributed Map em produção sem grandes mudanças na arquitetura ou tempo de inatividade.

Além de adotar o AWS Step Functions Distributed Map logo após seu lançamento, a Capital One trabalhou junto com as equipes da AWS para visualizar, testar e fornecer feedback sobre outros recursos futuros. “Estamos trabalhando constantemente com a equipe da AWS para ver o que está no horizonte e como podemos usar esses recursos”, relata Sushma Onkar, engenheira renomada da Capital One. “Isso nos ajuda a acelerar a inovação.”

Usando o mapa distribuído do AWS Step Functions, a Capital One reduziu de 75 a 80 por cento o tempo geral de processamento para iniciar e fechar fluxos de trabalho. Agora, a empresa pode lançar 25 vezes o número de fluxos de trabalho simultâneos para processamento, em vez de trabalhar em lotes de 40. Usando o mapa distribuído do AWS Step Functions, a Capital One também pode fechar milhares de workloads em paralelo, o que reduz significativamente o tempo geral do processamento de cheques. Segundo Onkar, “O tempo para iniciar e fechar processos melhorou significativamente”. “Os analistas veem atualizações mais rápidas em suas filas do que antes”. Embora os volumes de cheques flutuem ao longo da semana, a aplicação pode ser escalada para atender às demandas dos fluxos de trabalho paralelos usando o AWS Lambda. “Quando implementamos o mapa distribuído do AWS Step Functions, pudemos aproveitar os recursos de escalabilidade sem servidor do AWS Lambda e processar um grande volume de cheques mais rapidamente”, afirma Onkar.

Como os fluxos de trabalho estão acontecendo em paralelo, a aplicação conclui o processamento mais rapidamente e os analistas podem começar a análise manual mais cedo. Essas melhoras na produtividade liberam tempo para os analistas concluírem outras tarefas. “As equipes ficaram muito satisfeitas com a mudança para o uso do AWS Step Functions Distributed Map”, afirma Onkar.

Anteriormente, a Capital One às vezes enfrentava exceções do controle de utilização, se a aplicação de compensação de cheques recebesse um alto volume de chamadas de API simultaneamente. Usando o recurso de repetição automatizada do AWS Step Functions, a Capital One evita essas exceções e melhora ainda mais a produtividade.