Nationwide rimane “concentrata, in forma e veloce” nella migrazione dei dati da SQL a MongoDB

INTRODUZIONE

La più grande società di costruzioni del mondo intraprende il suo percorso di migrazione

Indipendentemente da dove si scelga di fare banca, il nome Nationwide Building Society è ben noto in tutto il Regno Unito. Non solo è la più grande società di credito cooperativo del mondo, ma esiste anche da molto tempo; fondata nel 1884, oggi ha oltre 16 milioni di clienti e detiene quasi il 10% dei risparmi delle famiglie del Regno Unito. Lo status mutualistico di Nationwide (che è di proprietà dei suoi membri ed è gestita per loro, non per azionisti) è alla base dei principali obiettivi strategici della società: relazioni di valore, servizio clienti eccellente e miglioramento continuo. Come parte del team di gestione del rischio di credito, l'ingegnere capo Neha Yadav è al centro di Nationwide: classifica il punteggio di rischio di ogni prodotto di prestito che passa attraverso la società, sulla base del quale i prestiti vengono accettati, preferiti o rifiutati. “Cerchiamo sempre di utilizzare le tecnologie più recenti e ci concentriamo costantemente sulla prestazione in base alla migliore qualità dei dati”, afferma Yadav. “Siamo un team altamente preparato, concentrato e veloce, perché qualsiasi cosa facciamo, deve essere a vantaggio dei nostri soci”.

LA SFIDA

Mitigazione del rischio di fine vita utile

È proprio questa determinazione a essere “in forma, concentrati e veloci” che ha spinto Nationwide a prendere la decisione di abbandonare la sua precedente piattaforma completamente in locale. “Per poter aggiungere barriere di sicurezza e garantire vantaggi reciproci ai clienti, l'idea era di eliminare tutti i server legacy, spostare tutto sul cloud e disporre di un database NoSQL”, afferma Yadav, “offrendo così un servizio ottimale alla società e ai suoi soci”.

L'idea originale del team era che avrebbe sfruttato alcune delle funzionalità cloud di AWS e utilizzato MongoDB solo come parte di un archivio di dati di audit: “questa era l'idea iniziale”, afferma Yadav, che all'epoca era a capo del team in locale di circa 12 persone. Il database degli scoperti di Nationwide era in locale: i suoi servizi venivano consumati da diverse aree all'interno della società di costruzioni, e si stava avvicinando alla fine della vita utile. Nel suo viaggio per abbandonare completamente il data store locale, il team ha deciso che il database degli scoperti sarebbe stato un buon punto di partenza.

Nell'aprile 2023, iniziando ad analizzare le modifiche necessarie, il team ha consultato MongoDB, con cui aveva un rapporto consolidato, su come avrebbe potuto aiutare il processo. Le difficoltà nel mitigare il rischio legato alla fine del ciclo di vita del servizio hanno fatto sì che un criterio fondamentale per Nationwide fosse trasferire i dati con il minimo intervento umano e sforzo di sviluppo possibile. “Quindi, non avevamo molto tempo per concentrarci sull'aspetto della migrazione dei dati,” dice Yadav. “È stato allora che MongoDB ha proposto la versione in anteprima di Relational Migrator.”

Sarebbe la prima volta che il prodotto viene utilizzato nel Regno Unito.

LA SOLUZIONE

Migrazione dei dati in modo rapido, sicuro e con convalida

Utilizzando il Relational Migrator di MongoDB, Yadav e il suo team hanno intrapreso un'unica migrazione del database degli scoperti da SQL a MongoDB Atlas, nel corso di una manutenzione programmata. “Volevamo mantenere l'integrità dell'ambiente e ridurre il rischio che qualcosa venisse perso o non verificato con una migrazione continua dei dati”, spiega. “Per questo abbiamo optato per una migrazione snapshot”.

Tuttavia, è giusto dire che nel team c’era un po' di apprensione riguardo al processo, data la natura complessa delle migrazioni in generale e l'incertezza su come i dati migrati sarebbero stati convalidati o avrebbero funzionato in definitiva. Il team è stato in grado di eseguire migrazioni di prova per aiutare a convalidare il processo di produzione; creando un ambiente di test simile che riceveva molteplici richieste, per poi interromperle e osservare come si sarebbe comportato. “In questo modo eravamo abbastanza sicuri che avrebbe funzionato”, afferma Yadav. “E per sicurezza, siamo andati in ufficio per la migrazione dal vivo”.

Il progetto di migrazione completo, dall'API locale al cloud, ha richiesto circa sei mesi. Il team ha distribuito i microservizi nel proprio cluster AWS, quindi avere numerosi feed ETL in locale significava che anche loro dovevano essere spostati, inclusi i tempi di sviluppo per le Lambda.

“Non si trattava solo della migrazione dei dati”, afferma Yadav, “ma si trattava della migrazione dei feed, dell'API e dei dati”.

Aggiunge: “Ciò ha comportato molte prove di concetto e risorse condivise. Se avessi eliminato tutti i ritardi, ci sarebbero voluti tre mesi: è stato molto veloce. Con Relational Migrator, direi che abbiamo risparmiato il 50% dei nostri sforzi.”

Una funzionalità molto apprezzata di Relational Migrator era Query Converter, uno strumento di AI per migrare le query SQL verso le aggregation pipeline di MongoDB. “È stata una funzionalità molto utile per riconvalidare ciò che avevamo capito e per sapere che tutto ciò che avevamo scritto andava bene”, afferma Yadav.

I RISULTATI

Fiducia nel trasferire i dati dall'infrastruttura locale al cloud senza alcuno sforzo di sviluppo

“Relational Migrator ci ha dato la certezza di non aver bisogno di sviluppare o convalidare manualmente i dati per spostare i nostri dati dall'infrastruttura locale al cloud”, riassume Yadav. E l'esperienza di migrazione del database degli scoperti da SQL a MongoDB Atlas è stata così positiva per il team che ora è in procinto di trasferire altri database sul cloud. “Relational Migrator è molto semplice da usare”, spiega Yadav. “Chiunque abbia conoscenze di base può utilizzarlo ed è questa la parte migliore”.

Ed è stata una mossa vantaggiosa. “In SQL, la generazione di uno dei nostri feed richiedeva almeno un'ora”, afferma Yadav, “dopo essere passato a MongoDB, il tempo massimo è di due minuti”. Sebbene il team abbia trasferito con successo i dati su MongoDB, ottimizzato le query e migliorato le prestazioni complessive, la vittoria di gran lunga più grande è stata la riduzione del rischio di fine servizio. “E abbiamo preso una decisione molto ritardata di spostare completamente il database degli scoperti al cloud, che inizialmente era previsto per l'orizzonte tre, ma l'abbiamo anticipata all'orizzonte due. Quindi, la mia più grande vittoria è stata quella di averla portata a termine con successo”.

C'è però un altro motivo di orgoglio; “Prima di questo, Relational Migrator non era mai stato utilizzato all'interno di Nationwide”, afferma Yadav. “C'era un bel po' di rischio coinvolto, perché se non fosse andato in produzione come previsto c'era molto in gioco. Sono orgogliosa che il team IT di Nationwide sia riuscito a farlo funzionare, e che questo sia stato un traguardo inedito”.

“La modernizzazione di successo di un backend applicativo in soli 6 mesi è particolarmente impressionante nel mondo finanziario, dove i principali aggiornamenti dell'infrastruttura richiedono spesso diversi anni per essere completati”, aggiunge. “Questa nuova agilità aiuterà Nationwide a mantenere il proprio dominio sul mercato in un ambiente bancario sempre più incentrato sulla tecnologia”.