公司经常讨论彻底改变其后端基础设施，但很少付诸实践。转型期间转移资源和减缓产品增强的成本，以及对客户的影响，会让最坚定的高管、首席技术官和开发人员感到恐惧。
从长远来看，这可能是明智之举，但短期成本可能会使这种改变显得风险过高。这是 iovation 这家 SaaS 欺诈预防公司决定应对的挑战。
作为一家初创公司，iovation 每天使用专有供应商的数据管理系统分析约 100 万笔交易。随着公司的发展，这个数字增加到每天超过 1000 万笔交易。这种分析涉及多个商业智能数据库，这些数据库实时量化终端用户的设备是否与信用卡欺诈、身份盗窃、社交社区滥用或其他高风险行为相关联。
经过几年的增长，专有供应商的架构显示出性能紧张的迹象，且没有合理的扩展选项。iovation 面临着来自专有供应商的过高的许可费、服务费以及升级/扩展费用。鉴于这些问题，iovation 决定放弃专有软件，转而采用开源解决方案。
2011 年，iovation 设计并实施了一次升级，利用了包括 Apache Cassandra、PostgreSQL 和 Linux 在内的开源堆栈。我们逐步用开源工具替换了传统企业架构的组件，并在 2013 年初完成了这项为期多年的迁移。在此过程中，随着 iovation 从集中式、单体数据存储转向面向服务的架构，我们增加了数百台单独的服务器。
以前，针对个人在线交易的基本欺诈查询平均需要接近 300 毫秒。在转换为由开源软件驱动的模块化、面向服务的架构后，同样的流程现在平均耗时不到 100 毫秒。即使在我们添加了复杂的新业务规则层之后，情况仍然如此，这使得 iovation 能够搜寻客户交易中的身份混淆技术、有状态的速度检查和其他重要分析。
虽然几百毫秒可能看起来微不足道，但在实时确定哪些交易是欺诈性的，哪些是合法的时，它们绝对至关重要。除了希望尽快发现高风险交易外，确保优质客户不必等待也很重要。自更模块化的架构更好地解耦系统组件以促进渐进式改进以来，服务增强和新功能的上市时间也缩短了。
iovation 的架构转型还为公司带来了新的灵活性，可以启动多个分散的数据中心并建立“主动/主动”系统。这种配置允许数据中心在正常运行情况下平均分担查询负载，或者在其中一个数据中心出现故障时，由某些数据中心处理全部负载。这种冗余性使 iovation 可以在不中断客户服务的情况下，使一个数据中心离线进行维护、推送软件更新或调试。
这种架构提供的横向可扩展性使得扩展变得非常简单，只需将商品硬件添加到正在运行的服务模块即可。无需更改软件架构，主动/主动基础设施允许在无需停机的情况下进行扩展。
这种分布式 SaaS 基础设施使 iovation 能够支持地球上最大的公司和流量。扩展模型具有清晰的路径，可以在遇到下一层重要的网络基础设施升级之前处理每天 1 亿笔交易。
最终，转向开源架构使 iovation 成为更敏捷、可扩展且性能更佳的服务提供商。此次升级最终是对公司未来的投资，也是对为客户提供世界一流服务的承诺。
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