CasosPagos digitales
Decidir en menos de 200 ms si un pago es fraude
La arquitectura de datos de una plataforma de pagos que tiene que aprobar o bloquear cada transacción al instante y, a la vez, dejar que analistas y modelos trabajen sobre lo mismo.
- Quién
- Mayda Morales Viera
- Cuándo
- 2026
- Con qué
- Kafka · Flink · Redis · XGBoost · ClickHouse · Airflow · dbt
Proyecto propio de diseño de arquitectura, con documentación y simulador. No es un sistema desplegado en producción.
- < 200 mspara decidir bloquear o aprobar
- 50 Mtransacciones al día de diseño
- 2caminos sobre los mismos datos: directo y de análisis
La situación
Un pago no espera. Hay que decidir si se aprueba antes de que la persona levante la vista del móvil, y esa decisión tiene que apoyarse en el historial de la cuenta. Pero esos mismos datos los necesita después, con calma, quien investiga el fraude y quien reentrena el modelo. Una sola base de datos no puede servir bien a las dos cosas.
Qué se construyó
El diseño separa los dos caminos y los alimenta de la misma fuente: una capa de ingesta que reparte los eventos, un camino en directo que calcula las señales al vuelo, consulta el historial en memoria y puntúa con el modelo, y un camino por lotes que agrega, transforma y deja los datos listos para consultar y para reentrenar. Cada pieza elegida con su porqué escrito al lado.
Qué salió
Una plataforma donde la decisión inmediata y el análisis profundo no compiten por los mismos recursos, y donde el modelo se reentrena con lo que de verdad pasó sin parar el servicio. Incluye un simulador interactivo del recorrido de una transacción por el sistema.
Qué tiene esto que ver contigo
Casi ningún cliente nuestro necesita 50 millones de transacciones al día. Pero todos tienen la misma tensión a menor escala: lo que hay que responder ya y lo que hay que poder mirar despacio. Saber separarlo es lo que evita el sistema que va lento para todo el mundo.
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