Как с помощью BPMS (jBPM) заместить продукты SAS

Импортозамещение

Импортозамещение

#Java
#PostgreSQL
#Oracle
#Архитектурные паттерны
#Масштабирование с нуля
#Инфраструктура как сервис (IaaS), платформы как сервис (PaaS)
#Enterprise-системы
#Логи, метрики, ошибки

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Для ряда компаний уход SAS с российского рынка стал вызовом, который заставил по-новому взглянуть на целую группу продуктов, в том числе и jBPM. Не все так просто и безоблачно с внедрением BPMS, и этот доклад будет актуален для инженеров, занятых поиском достойных альтернатив.

Целевая аудитория

Доклад будет интересен представителям банковской сферы, страхования, ритейла, медицины, телекоммуникаций и государственного сектора. В частности — Java-разработчикам, владельцам продуктов, архитекторам и аналитикам, ранее использовавшим решения SAS.

Тезисы

В феврале 2022 года компания SAS покинула российский рынок. В итоге Сбер, как и многие другие компании, лишился поставщика основных компонентов для кампейнинга в x-sell-бизнесе, целью которого является формирование персонализированных предложений для клиентов.

Основные компоненты, которые мы использовали в legacy-системах — SAS RTDM, Viya, ID, MA, MO, EG. Каждый из перечисленных компонентов покрывает ту или иную потребность системы, например:
1. исполнение ML-моделей (MA);
2. ETL (DI, EG);
3. оптимизация x-sell-предложений (MO);
4. low-code-инструменты настройки бизнес-логики (RTDM, Viya, ID).

В докладе расскажу об импортозамещении компонентов RTDM, Viya, ID. На вышеперечисленных движках в промышленной эксплуатации работают highload-процессы под нагрузкой ~50 000 TPS и c доступностью 99,99% (53 минуты простоя в год). Максимально схожими движками по функционалу являются системы класса BPMS: Camunda, jBPM, Kogito и другие. Взяв за основу наши функциональные и нефункциональные требования, покажу, почему мы выбрали jBPM, погрузимся в архитектуру решения, а также разберем баги, с которыми мы столкнулись, и методы их исправления.

Работает в роли solution-архитектора платформы персональных предложений Сбера.
Специализация — построение x-sell и кредитных конвейеров.
Опыт — более 10 лет разработки на C/Go/Python в системах с нагрузками более 5 000 TPS.

Сбер

Высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе. Сбер работает над созданием удобных онлайн-сервисов в самых разных сферах. Команда Сбера собирает лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, а масштабы компании и система поддержки сотрудников открывают возможности для карьеры в любом направлении и с любым уровнем амбиций.

Видео