Well-Architected Framework: prospettiva dei servizi finanziari (FS)

Last reviewed 2026-10-28 UTC

Questo documento del Well-Architected FrameworkGoogle Cloud descrive i principi e i suggerimenti per aiutarti a progettare, creare e gestire applicazioni di servizi finanziari (FS) in Google Cloud che soddisfino i tuoi obiettivi operativi, di sicurezza, affidabilità, costi e obiettivi di rendimento.

Il pubblico di destinazione di questo documento include responsabili delle decisioni, architetti, amministratori, sviluppatori e operatori che progettano, creano, eseguono il deployment e gestiscono i workload FS in Google Cloud. Esempi di organizzazioni di servizi finanziari che potrebbero trarre vantaggio da queste indicazioni includono banche, operatori di infrastrutture di pagamento, compagnie assicurative e operatori dei mercati di capitali.

Le organizzazioni di servizi finanziari hanno considerazioni specifiche, in particolare per l'architettura e la resilienza. Queste considerazioni sono principalmente guidate da requisiti normativi, di rischio e di prestazioni. Questo documento fornisce indicazioni generali basate su considerazioni di progettazione che abbiamo osservato in un'ampia gamma di clienti del settore finanziario a livello globale. Che i tuoi workload siano completamente nel cloud o in fase di transizione verso deployment ibridi o multi-cloud, le indicazioni contenute in questo documento ti aiutano a progettare workload su Google Cloud per soddisfare i tuoi requisiti normativi e le diverse prospettive di rischio. Le indicazioni potrebbero non affrontare le sfide uniche di ogni organizzazione. Fornisce una base che soddisfa molti dei principali requisiti normativi delle organizzazioni di servizi finanziari.

Una sfida principale nella progettazione dei workload cloud consiste nell'allineare i deployment cloud con gli ambienti on-premise, soprattutto quando l'obiettivo è adottare approcci coerenti alla sicurezza, all'affidabilità e alla resilienza. I servizi cloud creano opportunità per ripensare radicalmente la tua architettura al fine di ridurre l'overhead di gestione, ottimizzare i costi, aumentare la sicurezza e migliorare l'affidabilità e la resilienza.

Le pagine seguenti descrivono i principi e i suggerimenti specifici per i workload FS per ogni pilastro del Well-Architected Framework:

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Prospettiva dei servizi finanziari: eccellenza operativa

Questo documento del Google Cloud Well-Architected Framework: prospettiva dei servizi finanziari (FS) fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per creare, eseguire il deployment e gestire workload FS solidi in Google Cloud. Questi suggerimenti ti aiutano a configurare elementi fondamentali come osservabilità, automazione e scalabilità. I consigli contenuti in questo documento sono in linea con il pilastro dell'eccellenza operativa del Well-Architected Framework.

L'eccellenza operativa è fondamentale per i workload FS in Google Cloud a causa della natura altamente regolamentata e sensibile di questi workload. L'eccellenza operativa garantisce che le soluzioni cloud possano adattarsi alle esigenze in evoluzione e soddisfare i tuoi requisiti di valore, prestazioni, sicurezza e affidabilità. Gli errori in queste aree potrebbero comportare perdite finanziarie significative, sanzioni normative e danni alla reputazione.

L'eccellenza operativa offre i seguenti vantaggi per i workload FS:

  • Mantenere la fiducia e la reputazione: gli istituti finanziari fanno molto affidamento sulla fiducia dei propri clienti. Le interruzioni operative o le violazioni della sicurezza possono erodere gravemente questa fiducia e causare l'abbandono dei clienti. L'eccellenza operativa aiuta a ridurre al minimo questi rischi.

  • Soddisfare i rigorosi requisiti di conformità legale: i servizi finanziari sono soggetti a numerose e complesse normative, tra cui:

    Solidi processi operativi, monitoraggio e gestione degli incidenti sono essenziali per dimostrare la conformità alle normative ed evitare sanzioni.

  • Garantire la continuità aziendale e la resilienza: i mercati e i servizi finanziari spesso operano in modo continuo. Pertanto, l'alta affidabilità e un ripristino di emergenza efficace sono fondamentali. I principi di eccellenza operativa guidano la progettazione e l'implementazione di sistemi resilienti. Il pilastro dell'affidabilità fornisce ulteriori indicazioni in questo ambito.

  • Proteggere i dati sensibili: gli istituti finanziari gestiscono grandi quantità di dati finanziari e dei clienti altamente sensibili. Controlli operativi efficaci, monitoraggio della sicurezza e risposta rapida agli incidenti sono fondamentali per prevenire le violazioni dei dati e mantenere la privacy. Il pilastro della sicurezza fornisce ulteriori indicazioni in questo ambito.

  • Ottimizza le prestazioni per le applicazioni critiche: molte applicazioni finanziarie, come le piattaforme di trading e l'analisi in tempo reale, richiedono prestazioni elevate e bassa latenza. Per soddisfare questi requisiti di prestazioni, devi progettare computing, networking e archiviazione altamente ottimizzati. Il pilastro Ottimizzazione delle prestazioni fornisce ulteriori indicazioni in quest'area.

  • Gestisci i costi in modo efficace: oltre alla sicurezza e all'affidabilità, gli istituti finanziari sono interessati anche all'efficienza dei costi. L'eccellenza operativa include pratiche per ottimizzare l'utilizzo delle risorse e gestire la spesa per il cloud. Il pilastro dell'ottimizzazione dei costi fornisce ulteriori indicazioni in quest'area.

I suggerimenti per l'eccellenza operativa contenuti in questo documento sono mappati ai seguenti principi fondamentali:

Definisci gli SLA e gli SLO e SLI corrispondenti

In molte organizzazioni di servizi finanziari, la disponibilità delle applicazioni è in genere classificata in base alle metriche Recovery Time Objective (RTO) e Recovery Point Objective (RPO). Per le applicazioni business-critical che servono clienti esterni, potrebbe essere definito anche un accordo sul livello del servizio (SLA).

Gli SLA richiedono un framework di metriche che rappresenti il comportamento del sistema dal punto di vista della soddisfazione degli utenti. Le pratiche di Site Reliability Engineering (SRE) offrono un modo per raggiungere il livello di affidabilità del sistema che desideri. La creazione di un framework di metriche prevede la definizione e il monitoraggio di indicatori numerici chiave per comprendere l'integrità del sistema dal punto di vista dell'utente. Ad esempio, metriche come la latenza e le percentuali di errori quantificano il rendimento di un servizio. Queste metriche sono chiamate indicatori del livello del servizio (SLI). Lo sviluppo di SLI efficaci è fondamentale, perché forniscono i dati non elaborati necessari per valutare oggettivamente l'affidabilità.

Per definire SLA, SLI e SLO significativi, tieni presente i seguenti suggerimenti:

  • Sviluppa e definisci gli SLI per ogni servizio critico. Imposta i valori target che definiscono i livelli di prestazioni accettabili.
  • Sviluppare e definire gli obiettivi del livello di servizio (SLO) corrispondenti agli SLI. Ad esempio, uno SLO potrebbe indicare che il 99,9% delle richieste deve avere una latenza inferiore a 200 millisecondi.
  • Identifica le azioni correttive interne da intraprendere se un servizio non soddisfa gli SLO. Ad esempio, per migliorare la resilienza della piattaforma, potrebbe essere necessario concentrare le risorse di sviluppo sulla risoluzione dei problemi.
  • Convalida il requisito SLA per ogni servizio e riconosci lo SLA come contratto formale con gli utenti del servizio.

Esempi di livelli di servizio

La tabella seguente fornisce esempi di SLI, SLO e SLA per una piattaforma di pagamento:

Metrica aziendale SLI SLO SLA (accordo sul livello del servizio)
Transazione di pagamento riuscita

Una misura quantitativa della percentuale di tutte le transazioni di pagamento avviate che vengono elaborate e confermate correttamente.

Esempio: (numero di transazioni riuscite ÷ numero totale di transazioni valide) × 100, misurato in un intervallo di 5 minuti.

Un target interno per mantenere un'alta percentuale di transazioni di pagamento andate a buon fine in un periodo specifico.

Esempio: mantieni un tasso di successo delle transazioni di pagamento del 99,98% in un periodo di 30 giorni, escluse le richieste non valide e la manutenzione pianificata.

Una garanzia contrattuale per il tasso di successo e la velocità di elaborazione delle transazioni di pagamento.

Esempio: il fornitore di servizi garantisce che il 99,0% delle transazioni di pagamento avviate dal cliente verrà elaborato e confermato correttamente entro un secondo.
Latenza di elaborazione dei pagamenti

Il tempo medio necessario per l'elaborazione di una transazione di pagamento dall'avvio da parte del cliente alla conferma finale.

Esempio: tempo di risposta medio in millisecondi per la conferma della transazione, misurato in un periodo di 5 minuti.

Un target interno per la velocità di elaborazione delle transazioni di pagamento.

Esempio: assicurati che il 99,5% delle transazioni di pagamento venga elaborato entro 400 millisecondi in un periodo di 30 giorni.

Un impegno contrattuale a risolvere i problemi critici di elaborazione dei pagamenti entro un periodo di tempo specificato.

Esempio: per problemi critici di elaborazione dei pagamenti (definiti come un'interruzione che interessa più dell'1% delle transazioni), il fornitore di servizi si impegna a risolvere il problema entro due ore dal momento in cui viene segnalato o rilevato.
Disponibilità delle piattaforme

La percentuale di tempo in cui l'API di elaborazione dei pagamenti principale e l'interfaccia utente sono operative e accessibili ai clienti.

Esempio: (tempo di funzionamento totale - tempo di inattività) ÷ tempo di funzionamento totale x 100, misurato al minuto.

Un target interno per l'uptime della piattaforma di pagamento principale.

Esempio: raggiungere il 99,995% di disponibilità della piattaforma per mese di calendario, esclusi i periodi di manutenzione pianificati.

Un impegno formale e legalmente vincolante nei confronti dei clienti in merito al tempo di attività minimo della piattaforma di pagamento, incluse le conseguenze in caso di mancato rispetto.

Esempio: la piattaforma manterrà una disponibilità minima del 99,9% per mese di calendario, esclusi i periodi di manutenzione pianificati. Se la disponibilità scende al di sotto del livello minimo, il cliente riceverà un credito di servizio pari al 5% della commissione di servizio mensile per ogni calo dello 0,1%.

Utilizza i dati SLI per monitorare se i sistemi rientrano negli SLO definiti e per assicurarti che gli SLA vengano rispettati. Utilizzando un insieme di SLI ben definiti, ingegneri e sviluppatori possono monitorare le applicazioni FS ai seguenti livelli:

  • Direttamente all'interno del servizio su cui viene eseguito il deployment delle applicazioni, ad esempio Google Kubernetes Engine o Cloud Run.
  • Utilizzando i log forniti dai componenti dell'infrastruttura, come il bilanciatore del carico.

OpenTelemetry fornisce uno standard open source e un set di tecnologie per acquisire tutti i tipi di telemetria, tra cui metriche, tracce e log. Google Cloud Managed Service per Prometheus fornisce un backend completamente gestito e altamente scalabile per le metriche e il funzionamento di Prometheus su larga scala.

Per ulteriori informazioni su SLI, SLO e budget di errore, consulta il manuale SRE.

Per sviluppare dashboard e meccanismi di monitoraggio e avviso efficaci, utilizza gli strumenti di Google Cloud Observability insieme a Cloud Monitoring. Per informazioni sulle funzionalità di monitoraggio e rilevamento specifiche per la sicurezza, consulta il pilastro della sicurezza.

Definisci e testa i processi di gestione degli incidenti

Processi di gestione degli incidenti ben definiti e testati regolarmente contribuiscono direttamente al valore, alle prestazioni, alla sicurezza e all'affidabilità dei workload FS in Google Cloud. Questi processi aiutano gli istituti finanziari a soddisfare i loro rigorosi requisiti normativi, proteggere i dati sensibili, mantenere la continuità aziendale e preservare la fiducia dei clienti.

I test regolari dei processi di gestione degli incidenti offrono i seguenti vantaggi:

  • Mantenere le prestazioni in caso di picchi di carico: i test regolari delle prestazioni e del carico aiutano gli istituti finanziari a garantire che le loro applicazioni e infrastrutture basate su cloud possano gestire i volumi di transazioni di picco, la volatilità del mercato e altri scenari di domanda elevata senza compromettere le prestazioni. Questa funzionalità è fondamentale per mantenere un'esperienza utente fluida e soddisfare le esigenze dei mercati finanziari.
  • Identificare potenziali colli di bottiglia e limitazioni: i test di stress spingono i sistemi ai loro limiti e consentono agli istituti finanziari di identificare potenziali colli di bottiglia e limitazioni delle prestazioni prima che influiscano sulle operazioni critiche. Questo approccio proattivo consente agli istituti finanziari di adattare la propria infrastruttura e le proprie applicazioni per ottenere prestazioni e scalabilità ottimali.
  • Convalida l'affidabilità e la resilienza: i test regolari, tra cui il chaos engineering o gli errori simulati, aiutano a convalidare l'affidabilità e la resilienza dei sistemi finanziari. Questo test garantisce che i sistemi possano riprendersi correttamente dagli errori e mantenere un'alta affidabilità, essenziale per la continuità aziendale.
  • Esegui una pianificazione della capacità efficace: i test delle prestazioni forniscono dati preziosi sull'utilizzo delle risorse in diverse condizioni di carico, il che è fondamentale per una pianificazione della capacità accurata. Gli istituti finanziari possono utilizzare questi dati per anticipare in modo proattivo le esigenze di capacità future ed evitare problemi di prestazioni dovuti a vincoli delle risorse.
  • Esegui il deployment di nuove funzionalità e modifiche al codice con successo: l'integrazione dei test automatizzati nelle pipeline CI/CD aiuta a garantire che le modifiche e i nuovi deployment vengano convalidati accuratamente prima di essere rilasciati negli ambienti di produzione. Questo approccio riduce significativamente il rischio di errori e regressioni che potrebbero causare interruzioni operative.
  • Soddisfare i requisiti normativi per la stabilità del sistema: le normative finanziarie spesso richiedono agli istituti di adottare pratiche di test efficaci per garantire la stabilità e l'affidabilità dei loro sistemi critici. Test regolari aiutano a dimostrare la conformità a questi requisiti.

Per definire e testare i processi di gestione degli incidenti, tieni conto dei seguenti suggerimenti.

Stabilisci procedure di risposta agli incidenti chiare

Un insieme consolidato di procedure di risposta agli incidenti prevede i seguenti elementi:

  • Ruoli e responsabilità definiti per i responsabili degli incidenti, gli investigatori, i comunicatori e i tecnici esperti per garantire una risposta efficace e coordinata.
  • Protocolli di comunicazione e percorsi di escalation definiti per garantire che le informazioni vengano condivise in modo tempestivo ed efficace durante gli incidenti.
  • Procedure documentate in un runbook o playbook che descrive i passaggi per la comunicazione, il triage, l'indagine e la risoluzione.
  • Formazione e preparazione regolari che forniscono ai team le conoscenze e le competenze necessarie per rispondere in modo efficace.

Implementa regolarmente test di carico e prestazioni

I test di prestazioni e carico regolari aiutano a garantire che le applicazioni e l'infrastruttura basate su cloud possano gestire i carichi di picco e mantenere prestazioni ottimali. I test di carico simulano pattern di traffico realistici. Lo stress test mette alla prova il sistema fino ai suoi limiti per identificare potenziali colli di bottiglia e limitazioni delle prestazioni. Puoi utilizzare prodotti come Cloud Load Balancing e servizi di test di carico per simulare il traffico reale. In base ai risultati dei test, puoi modificare l'infrastruttura cloud e le applicazioni per ottenere prestazioni e scalabilità ottimali. Ad esempio, puoi modificare l'allocazione delle risorse o ottimizzare le configurazioni delle applicazioni.

Automatizza i test all'interno delle pipeline CI/CD

L'integrazione dei test automatici nelle pipeline CI/CD contribuisce a garantire la qualità e l'affidabilità delle applicazioni cloud convalidando le modifiche prima del deployment. Questo approccio riduce significativamente il rischio di errori e regressioni e ti aiuta a creare un sistema software più stabile e solido. Puoi incorporare diversi tipi di test nelle tue pipeline CI/CD, tra cui test delle unità, test di integrazione e test end-to-end. Utilizza prodotti come Cloud Build e Cloud Deploy per creare e gestire le tue pipeline CI/CD.

Miglioramento e innovazione continui

Per i workload di servizi finanziari nel cloud, la migrazione al cloud è solo il primo passo. Il miglioramento e l'innovazione continui sono essenziali per i seguenti motivi:

  • Accelera l'innovazione: sfrutta le nuove tecnologie come l'AI per migliorare i tuoi servizi.
  • Riduzione dei costi: elimina le inefficienze e ottimizza l'utilizzo delle risorse.
  • Migliora l'agilità: adattati rapidamente ai cambiamenti del mercato e delle normative.
  • Migliorare il processo decisionale: utilizza prodotti di analisi dei dati come BigQuery e Looker per fare scelte consapevoli.

Per garantire un miglioramento e un'innovazione continui, prendi in considerazione i seguenti consigli.

Conduci retrospettive regolari

Le retrospettive sono fondamentali per migliorare continuamente le procedure di risposta agli incidenti e per ottimizzare le strategie di test in base ai risultati dei test regolari di prestazioni e carico. Per garantire l'efficacia delle retrospettive, segui questi passaggi:

  • Offri ai team l'opportunità di riflettere sulle loro esperienze, identificare cosa è andato bene e individuare le aree di miglioramento.
  • Organizza retrospettive dopo le tappe fondamentali del progetto, gli incidenti principali o i cicli di test significativi. I team possono imparare sia dai successi che dai fallimenti e perfezionare continuamente i propri processi e le proprie pratiche.
  • Utilizza un approccio strutturato come il modello start-stop-continue per assicurarti che le sessioni di retrospettiva siano produttive e portino a passaggi attuabili.
  • Utilizza le retrospettive per identificare le aree in cui l'automazione della gestione delle modifiche può essere ulteriormente migliorata per aumentare l'affidabilità e ridurre i rischi.

Promuovi una cultura dell'apprendimento

Una cultura dell'apprendimento facilita l'esplorazione sicura di nuove tecnologie inGoogle Cloud, come le funzionalità di AI e ML per migliorare servizi come il rilevamento delle frodi e la consulenza finanziaria personalizzata. Per promuovere una cultura dell'apprendimento, procedi nel seguente modo:

  • Incoraggia i team a sperimentare, condividere le conoscenze e imparare continuamente.
  • Adotta una cultura senza colpe, in cui gli errori sono visti come opportunità di crescita e miglioramento.
  • Crea un ambiente psicologicamente sicuro che consenta ai team di assumersi rischi e prendere in considerazione soluzioni innovative. I team imparano sia dai successi che dai fallimenti, il che porta a un'organizzazione più resiliente e adattabile.
  • Sviluppa una cultura che faciliti la condivisione delle conoscenze acquisite dai processi di gestione degli incidenti e dalle esercitazioni di test.

Resta al passo con le tecnologie cloud

L'apprendimento continuo è essenziale per comprendere e implementare nuove misure di sicurezza, sfruttare l'analisi dei dati avanzata per ottenere insight migliori e adottare soluzioni innovative pertinenti ai servizi finanziari.

  • Sfrutta al massimo il potenziale dei servizi Google Cloud rimanendo al corrente degli ultimi progressi, delle funzionalità e delle best practice.
  • Quando vengono introdotti nuovi servizi e funzionalità di Google Cloud , identifica le opportunità per automatizzare ulteriormente i processi, rafforzare la sicurezza e migliorare le prestazioni e la scalabilità delle tue applicazioni.
  • Partecipa a conferenze, webinar e sessioni di formazione pertinenti per ampliare le tue conoscenze e comprendere le nuove funzionalità.
  • Incoraggia i membri del team a ottenere certificazioniGoogle Cloud per contribuire a garantire che l'organizzazione disponga delle competenze necessarie per avere successo nel cloud.

Prospettiva dei servizi finanziari: sicurezza, privacy e conformità

Questo documento del Well-Architected FrameworkGoogle Cloud : prospettiva dei servizi finanziari (FS) fornisce una panoramica dei principi e dei suggerimenti per soddisfare i requisiti di sicurezza, privacy e conformità dei workload dei servizi finanziari (FS) in Google Cloud. I suggerimenti ti aiutano a creare un'infrastruttura resiliente e conforme, a salvaguardare i dati sensibili, a mantenere la fiducia dei clienti, a orientarti nel complesso panorama dei requisiti normativi e a gestire efficacemente le cyber minacce. I consigli di questo documento sono in linea con il pilastro della sicurezza del Well-Architected Framework.

La sicurezza nel cloud computing è una preoccupazione fondamentale per le organizzazioni di servizi finanziari, che sono molto attraenti per i cybercriminali a causa delle enormi quantità di dati sensibili che gestiscono, tra cui i dettagli dei clienti e i documenti finanziari. Le conseguenze di una violazione della sicurezza sono eccezionalmente gravi e includono perdite finanziarie significative, danni alla reputazione a lungo termine e sanzioni normative significative. Pertanto, i workload dei servizi finanziari richiedono controlli di sicurezza rigorosi.

Per garantire una sicurezza e una conformità complete, devi comprendere le responsabilità condivise tra te (organizzazioni FS) e Google Cloud. Google Cloud è responsabile della protezione dell'infrastruttura sottostante, inclusa la sicurezza fisica e la sicurezza di rete. Sei responsabile della protezione dei dati e delle applicazioni, della configurazione controllo dell'accesso e della configurazione e gestione dei servizi di sicurezza. Per supportarti nelle tue iniziative di sicurezza, l'ecosistema di partnerGoogle Cloud offre servizi gestiti e di integrazione della sicurezza.

I suggerimenti per la sicurezza in questo documento sono mappati ai seguenti principi fondamentali:

Implementa la sicurezza integrata

Le normative finanziarie come il Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS), il Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) negli Stati Uniti e varie leggi nazionali sulla protezione dei dati finanziari impongono che la sicurezza sia integrata nei sistemi fin dall'inizio. Il principio della sicurezza by design sottolinea l'integrazione della sicurezza in tutto il ciclo di vita dello sviluppo per contribuire a garantire che le vulnerabilità siano ridotte al minimo fin dall'inizio.

Per applicare il principio di sicurezza by design ai tuoi workload FS inGoogle Cloud, tieni conto dei seguenti suggerimenti:

  • Assicurati che vengano concesse solo le autorizzazioni necessarie applicando il principio del privilegio minimo tramite controllo dell'accesso basato su ruoli (RBAC) granulare in Identity and Access Management (IAM). L'utilizzo di RBAC è un requisito fondamentale in molti regolamenti finanziari.
  • Applica perimetri di sicurezza intorno ai tuoi servizi e dati sensibili all'interno di Google Cloud utilizzando i Controlli di servizio VPC. I perimetri di sicurezza aiutano a segmentare e proteggere i dati e le risorse sensibili e a prevenire l'esfiltrazione di dati e l'accesso non autorizzato, come richiesto dalle normative.
  • Definisci le configurazioni di sicurezza come codice utilizzando strumenti di infrastructure as code (IaC) come Terraform. Questo approccio incorpora i controlli di sicurezza fin dalla fase di deployment iniziale, il che contribuisce a garantire coerenza e verificabilità.
  • Scansiona il codice dell'applicazione integrando i test statici di sicurezza delle applicazioni (SAST) nella pipeline CI/CD con Cloud Build. Stabilisci controlli di sicurezza automatizzati per impedire il deployment di codice non conforme.
  • Fornire un'interfaccia unificata per gli insight sulla sicurezza utilizzando Security Command Center. L'utilizzo di Security Command Center consente il monitoraggio continuo e il rilevamento tempestivo di errori di configurazione o minacce che potrebbero portare a violazioni delle normative. Per soddisfare i requisiti di standard come ISO 27001 e NIST 800-53, puoi utilizzare i modelli di gestione della postura.
  • Monitora la riduzione delle vulnerabilità identificate nei deployment di produzione e la percentuale di deployment IaC che rispettano le best practice di sicurezza. Puoi rilevare e visualizzare le vulnerabilità e le informazioni sulla conformità agli standard di sicurezza utilizzando Security Command Center. Per saperne di più, consulta Risultati delle vulnerabilità.

Implementa il modello Zero Trust

Le moderne normative finanziarie sottolineano sempre più la necessità di controlli degli accessi rigorosi e di una verifica continua. Questi requisiti riflettono il principio di Zero Trust, che mira a proteggere i workload da minacce e malintenzionati interni ed esterni. Il principio Zero Trust prevede la verifica continua di ogni utente e dispositivo, eliminando la fiducia implicita e mitigando i movimenti laterali.

Per implementare Zero Trust, tieni presente i seguenti suggerimenti:

  • Attiva l'accesso sensibile al contesto in base all'identità dell'utente, alla sicurezza del dispositivo, alla posizione e ad altri fattori combinando i controlli IAM con Chrome Enterprise Premium. Questo approccio garantisce una verifica continua prima che venga concesso l'accesso ai dati e ai sistemi finanziari.
  • Fornisci una gestione di identità e accessi sicura e scalabile configurando Identity Platform (o il tuo provider di identità esterno se utilizzi la federazione delle identità per la forza lavoro). Configura l'autenticazione a più fattori (MFA) e altri controlli fondamentali per implementare Zero Trust e contribuire a garantire la conformità legale.
  • Implementa l'MFA per tutti gli account utente, in particolare per quelli con accesso a dati o sistemi sensibili.
  • Supporta i controlli e le indagini relativi alla conformità legale stabilendo un sistema completo di logging e monitoraggio dell'accesso degli utenti e dell'attività di rete.
  • Abilita la comunicazione privata e sicura tra i servizi all'interno diGoogle Cloud e gli ambienti on-premise senza esporre il traffico alla rete internet pubblica utilizzandoPrivate Service Connect.
  • Implementa controlli granulari delle identità e autorizza l'accesso a livello di applicazione utilizzando Identity-Aware Proxy (IAP) anziché fare affidamento su meccanismi di sicurezza basati sulla rete come i tunnel VPN. Questo approccio aiuta a ridurre il movimento laterale all'interno dell'ambiente.

Implementa la sicurezza shift left

Le autorità di regolamentazione finanziaria incoraggiano l'adozione di misure di sicurezza proattive. Identificare e risolvere le vulnerabilità nelle prime fasi del ciclo di vita dello sviluppo aiuta a ridurre il rischio di incidenti di sicurezza e la possibilità di sanzioni per non conformità. Il principio della sicurezza shift-left promuove test e integrazione della sicurezza in una fase iniziale, il che contribuisce a ridurre i costi e la complessità della correzione.

Per implementare la sicurezza shift-left, tieni presente i seguenti suggerimenti:

  • Garantisci controlli di sicurezza automatici nelle prime fasi del processo di sviluppo integrando strumenti di analisi della sicurezza, come l'analisi delle vulnerabilità dei container e l'analisi statica del codice, nella pipeline CI/CD con Cloud Build.

  • Assicurati che venga eseguito il deployment solo di artefatti sicuri utilizzando Artifact Registry per fornire un repository sicuro e centralizzato per pacchetti software e immagini container con analisi delle vulnerabilità integrata. Utilizza i repository virtuali per mitigare gli attacchi di dependency confusion dando la priorità agli artefatti privati rispetto ai repository remoti.

  • Scansiona automaticamente le applicazioni web per rilevare le vulnerabilità comuni integrando Web Security Scanner, che fa parte di Security Command Center, nelle tue pipeline di sviluppo.

  • Implementa controlli di sicurezza per il codice sorgente, processo di compilazione e la provenienza del codice utilizzando il framework Supply-chain Levels for Software Artifacts (SLSA). Applica la provenienza dei workload eseguiti nei tuoi ambienti utilizzando soluzioni come Autorizzazione binaria. Assicurati che i tuoi workload utilizzino solo librerie software open source verificate utilizzando Assured Open Source Software.

  • Monitora il numero di vulnerabilità identificate e corrette nel ciclo di vita di sviluppo, la percentuale di deployment del codice che superano le scansioni di sicurezza e la riduzione degli incidenti di sicurezza causati da vulnerabilità del software. Google Cloud fornisce strumenti per facilitare questo monitoraggio per diversi tipi di workload. Ad esempio, per i workload containerizzati, utilizza la funzionalità di scansione dei container di Artifact Registry.

Implementa una cyberdifesa preventiva

Gli istituti finanziari sono i bersagli principali di attacchi informatici sofisticati. Le normative spesso richiedono una threat intelligence solida e meccanismi di difesa proattivi. La cyberdifesa preventiva si concentra sul rilevamento e sulla risposta proattivi alle minacce utilizzando analisi avanzate e automazione.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Identifica e mitiga in modo proattivo le potenziali minacce utilizzando i servizi di threat intelligence, risposta agli incidenti e convalida della sicurezza di Mandiant.
  • Proteggi le applicazioni web e le API da exploit web e attacchi DDoS sul perimetro della rete utilizzando Google Cloud Armor.
  • Aggrega e assegna la priorità ai risultati e ai suggerimenti sulla sicurezza utilizzando Security Command Center, che consente ai team di sicurezza di affrontare in modo proattivo i potenziali rischi.
  • Convalida le difese preventive e i piani di risposta agli incidenti conducendo simulazioni di sicurezza e test di penetrazione regolari.
  • Misura il tempo necessario per rilevare e rispondere agli incidenti di sicurezza, l'efficacia delle attività di mitigazione degli attacchi DDoS e il numero di cyberattacchi prevenuti. Puoi ottenere le metriche e i dati richiesti dalle dashboard SOAR di Google Security Operations.

Usa l'AI in modo sicuro e responsabile e utilizza l'AI per la sicurezza

L'AI e il ML vengono sempre più utilizzati per casi d'uso di servizi finanziari come il rilevamento delle frodi e il trading algoritmico. Le normative richiedono che queste tecnologie vengano utilizzate in modo etico, trasparente e sicuro. L'AI può anche aiutarti a migliorare le tue funzionalità di sicurezza. Prendi in considerazione i seguenti consigli per l'utilizzo dell'AI:

  • Sviluppa ed esegui il deployment di modelli di ML in un ambiente sicuro e controllato utilizzando Gemini Enterprise Agent Platform. Funzionalità come la spiegabilità del modello e le metriche di equità possono aiutare ad affrontare i problemi relativi all'AI responsabile.
  • Sfrutta le funzionalità di analisi e operazioni di sicurezza di Google Security Operations, che utilizza l'AI e il ML per analizzare grandi volumi di dati di sicurezza, rilevare anomalie e automatizzare la risposta alle minacce. Queste funzionalità contribuiscono a migliorare la tua security posture complessiva e aiutano nel monitoraggio della conformità.
  • Stabilisci policy di governance chiare per lo sviluppo e il deployment di AI e ML, incluse considerazioni relative alla sicurezza e all'etica.
  • Allineati agli elementi del Secure AI Framework (SAIF), che fornisce un approccio pratico per affrontare i problemi di sicurezza e rischio dei sistemi di AI.
  • Monitora l'accuratezza e l'efficacia dei sistemi di rilevamento delle frodi basati sull'AI, la riduzione dei falsi positivi negli avvisi di sicurezza e i guadagni di efficienza derivanti dall'automazione della sicurezza basata sull'AI.

Soddisfa le esigenze normative, di conformità e di privacy

I servizi finanziari sono soggetti a una vasta gamma di normative, tra cui requisiti di residenza dei dati, tracce di audit specifiche e standard di protezione dei dati. Per garantire che i dati sensibili siano identificati, protetti e gestiti correttamente, le organizzazioni di servizi finanziari hanno bisogno di solide policy di governance dei dati e di schemi di classificazione dei dati. Prendi in considerazione i seguenti consigli per soddisfare i requisiti normativi:

  • Configura i confini dei dati in Google Cloud per i workload sensibili e regolamentati utilizzando Assured Workloads. In questo modo, puoi soddisfare i requisiti di conformità governativi e specifici del settore, come FedRAMP e CJIS.
  • Identifica, classifica e proteggi i dati sensibili, incluse le informazioni finanziarie, implementando Sensitive Data Protection. In questo modo, puoi rispettare le normative sulla privacy dei dati come il GDPR e il CCPA.
  • Monitora i dettagli delle attività amministrative e l'accesso alle risorse utilizzando Cloud Audit Logs. Questi log sono fondamentali per soddisfare i requisiti di audit previsti da molte normative finanziarie.
  • Quando scegli le regioniGoogle Cloud per i tuoi workload e i tuoi dati, tieni conto delle normative locali relative alla residenza dei dati. L'infrastruttura globale di Google Cloud ti consente di scegliere le regioni che possono aiutarti a soddisfare i requisiti di residenza dei dati.
  • Gestisci le chiavi utilizzate per criptare i dati finanziari sensibili at-rest e in transito utilizzando Cloud Key Management Service. Questa crittografia è un requisito fondamentale di molte normative sulla sicurezza e sulla privacy.
  • Implementa i controlli necessari per soddisfare i requisiti normativi. Verifica che i controlli funzionino come previsto. Fai convalidare nuovamente i controlli da un revisore esterno per dimostrare all'autorità di regolamentazione che i tuoi workload sono conformi alle normative.

Dai priorità alle iniziative di sicurezza

Data l'ampiezza dei requisiti di sicurezza, gli istituti finanziari devono dare priorità alle iniziative basate sull'analisi del rischio e sui mandati normativi. Ti consigliamo di procedere in più fasi:

  1. Stabilisci una solida base di sicurezza: concentrati sulle aree principali della sicurezza, tra cui la gestione di identità e accessi, la sicurezza di rete e la protezione dei dati. Questa attenzione contribuisce a creare una security posture solida e a garantire una difesa completa contro le minacce in continua evoluzione.
  2. Rispetta le normative fondamentali: dai la priorità alla conformità alle normative chiave come PCI DSS, GDPR e le leggi nazionali pertinenti. In questo modo, contribuisci a garantire la protezione dei dati, riduci i rischi legali e crei un rapporto di fiducia con i clienti.
  3. Implementa una sicurezza avanzata: adotta gradualmente pratiche di sicurezza avanzate come Zero Trust, soluzioni di sicurezza basate sull'AI e ricerca proattiva delle minacce.

Prospettiva dei servizi finanziari: affidabilità

Questo documento del Google Cloud Well-Architected Framework: prospettiva dei servizi finanziari (FS) fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per progettare, eseguire il deployment e gestire workload FS affidabili in Google Cloud. Il documento esplora come integrare pratiche di affidabilità avanzate e osservabilità nei tuoi progetti di architettura. I suggerimenti di questo documento sono in linea con il pilastro dell'affidabilità del Well-Architected Framework.

Per gli istituti finanziari, un'infrastruttura affidabile e resiliente è sia un'esigenza aziendale che un imperativo normativo. Per garantire l'affidabilità dei workload FS inGoogle Cloud , devi comprendere e mitigare i potenziali punti di errore, eseguire il deployment delle risorse in modo ridondante e pianificare il ripristino. La resilienza operativa è un risultato dell'affidabilità. È la capacità di assorbire, adattarsi e riprendersi dalle interruzioni. La resilienza operativa aiuta le organizzazioni di servizi finanziari a soddisfare requisiti normativi rigorosi. Inoltre, aiuta a evitare danni intollerabili ai clienti.

I componenti di base dell'affidabilità principali in Google Cloud sono le regioni, le zone e i vari ambiti di località delle risorse cloud: a livello di zona, di regione, multiregionale e globale. Puoi migliorare la disponibilità utilizzando servizi gestiti, distribuendo le risorse, implementando pattern ad alta affidabilità e automatizzando i processi.

Requisiti normativi

Le organizzazioni di servizi finanziari operano nel rispetto di rigorosi mandati di affidabilità da parte di enti regolatori come il Federal Reserve System negli Stati Uniti, l'European Banking Authority nell'UE e la Prudential Regulation Authority nel Regno Unito. A livello globale, le autorità di regolamentazione sottolineano la resilienza operativa, che è fondamentale per la stabilità finanziaria e la protezione dei consumatori. La resilienza operativa è la capacità di resistere alle interruzioni, riprendersi in modo efficace e mantenere i servizi critici. Ciò richiede un approccio armonizzato per la gestione dei rischi tecnologici e delle dipendenze da terze parti.

I requisiti normativi nella maggior parte delle giurisdizioni hanno i seguenti temi comuni:

  • Cybersicurezza e resilienza tecnologica: rafforzamento delle difese contro le cyber minacce e garanzia della resilienza dei sistemi IT.
  • Gestione dei rischi di terze parti: gestione dei rischi associati all'outsourcing di servizi a fornitori di tecnologie dell'informazione e della comunicazione (ICT).
  • Continuità aziendale e risposta agli incidenti: una pianificazione solida per mantenere le operazioni critiche durante le interruzioni e per eseguire il ripristino in modo efficace.
  • Protezione della stabilità finanziaria: garantire la solidità e la stabilità del sistema finanziario più ampio.

I suggerimenti sull'affidabilità contenuti in questo documento sono mappati ai seguenti principi fondamentali:

Dai la priorità ai deployment multizona e multiregionali

Per le applicazioni di servizi finanziari critici, ti consigliamo di utilizzare una topologia multiregionale distribuita in almeno due regioni e in tre zone all'interno di ciascuna regione. Questo approccio è importante per la resilienza alle interruzioni di zone e regioni. I regolamenti spesso prescrivono questo approccio, perché se si verifica un errore in una zona o regione, la maggior parte delle giurisdizioni considera una grave interruzione in una seconda zona come una conseguenza plausibile. Il motivo è che, quando si verifica un errore in una località, l'altra potrebbe ricevere una quantità eccezionalmente elevata di traffico aggiuntivo.

Tieni presente i seguenti suggerimenti per creare resilienza contro le interruzioni di zone e regioni:

  • Preferisci le risorse con un ambito di località più ampio. Se possibile, utilizza risorse di regione anziché risorse di zona e risorse multiregionali o globali anziché risorse di regione. Questo approccio aiuta a evitare la necessità di ripristinare le operazioni utilizzando i backup.
  • In ogni regione, utilizza tre zone anziché due. Per gestire i failover, esegui l'overprovisioning della capacità di un terzo in più rispetto alla stima.
  • Riduci al minimo i passaggi di recupero manuale implementando deployment attivo-attivo come i seguenti esempi:
    • I database distribuiti come Spanner forniscono ridondanza e sincronizzazione integrate tra le regioni.
    • La funzionalità HA di Cloud SQL fornisce una topologia quasi attiva-attiva, con repliche di lettura tra zone. Fornisce un RPO (Recovery Point Objective) tra regioni vicino allo zero.
  • Distribuisci il traffico degli utenti tra le regioni utilizzando Cloud DNS ed esegui il deployment di un bilanciatore del carico regionale in ogni regione. Un bilanciatore del carico globale è un'altra opzione che puoi prendere in considerazione a seconda dei requisiti e della criticità. Per saperne di più, consulta Vantaggi e rischi del bilanciamento del carico globale per i deployment multiregionali.
  • Per archiviare i dati, utilizza servizi multiregionali come Spanner e Cloud Storage.

Elimina i single point of failure

Distribuisci le risorse in diverse località e utilizza risorse ridondanti per evitare che un single point of failure (SPOF) influisca sull'intero stack di applicazioni.

Prendi in considerazione i seguenti suggerimenti per evitare i single point of failure (SPOF):

Per saperne di più, consulta Progetta un'infrastruttura affidabile per i tuoi workload in Google Cloud.

Comprendi e gestisci la disponibilità aggregata

Tieni presente che la disponibilità complessiva o aggregata di un sistema è influenzata dalla disponibilità di ogni livello o componente del sistema. Il numero di livelli in uno stack di applicazioni ha una relazione inversa con la disponibilità aggregata dello stack. Tieni presente i seguenti consigli per la gestione della disponibilità aggregata:

  • Calcola la disponibilità aggregata di uno stack multilivello utilizzando la formula tier1_availability × tier2_availability × tierN_availability.

    Il seguente diagramma mostra il calcolo della disponibilità aggregata per un sistema multilivello composto da quattro servizi:

    La formula della disponibilità aggregata per un servizio multilivello con quattro servizi.

    Nel diagramma precedente, il servizio in ogni livello fornisce una disponibilità del 99,9%, ma la disponibilità aggregata del sistema è inferiore al 99,6% (0,999 × 0,999 × 0,999 × 0,999). In generale, la disponibilità aggregata di uno stack multilivello è inferiore alla disponibilità del livello che fornisce la disponibilità minima.

  • Se possibile, scegli la parallelizzazione anziché il concatenamento. Con i servizi parallelizzati, la disponibilità end-to-end è superiore alla disponibilità di ogni singolo servizio.

    Il seguente diagramma mostra due servizi, A e B, di cui viene eseguito il deployment utilizzando gli approcci di concatenamento e parallelizzazione:

    Le formule di disponibilità aggregata per i servizi concatenati rispetto ai servizi parallelizzati.

    Negli esempi precedenti, entrambi i servizi hanno uno SLA del 99%, il che si traduce nella seguente disponibilità aggregata a seconda dell'approccio di implementazione:

    • I servizi concatenati producono una disponibilità aggregata di solo il 98% (0,99 × 0,99).
    • I servizi parallelizzati offrono una disponibilità aggregata più elevata, pari al 99,99%, perché ogni servizio viene eseguito in modo indipendente e i singoli servizi non sono influenzati dalla disponibilità degli altri. La formula per i servizi parallelizzati aggregati è 1 − (1 − A) × (1 − B).

  • Scegli i servizi Google Cloud con SLA di uptime che possono aiutarti a soddisfare il livello richiesto di uptime complessivo per lo stack della tua applicazione.

  • Quando progetti l'architettura, valuta i compromessi tra disponibilità, complessità operativa, latenza e costi. L'aumento del numero di nove di disponibilità in genere comporta costi più elevati, ma ti aiuta a soddisfare i requisiti normativi.

    Ad esempio, una disponibilità del 99,9% (tre nove) significa un potenziale tempo di inattività di 86 secondi in un giorno di 24 ore. Al contrario, il 99% (due nove) indica un tempo di inattività di 864 secondi nello stesso periodo, ovvero un tempo di inattività 10 volte superiore rispetto a una disponibilità con tre nove.

    Per i servizi finanziari critici, le opzioni di architettura potrebbero essere limitate. Tuttavia, è fondamentale identificare i requisiti di disponibilità e calcolarla con precisione. Eseguire questa valutazione ti aiuta a valutare le implicazioni delle tue decisioni di progettazione sull'architettura e sul budget.

Implementa una strategia di RE efficace

Crea piani ben definiti per diversi scenari di emergenza, tra cui interruzioni a livello di zona e di regione. Una strategia di ripristino di emergenza (RE) ben definita ti consente di riprenderti da un'interruzione e riprendere le normali operazioni con un impatto minimo.

RE e l'alta affidabilità (HA) sono concetti diversi. Con i deployment cloud, in genere RE si applica ai deployment multiregionali e l'HA ai deployment regionali. Questi archetipi di deployment supportano diversi meccanismi di replica.

  • HA: molti servizi gestiti forniscono la replica sincrona tra le zone all'interno di una singola regione per impostazione predefinita. Questi servizi supportano un RTO (Recovery Time Objective) e un RPO (Recovery Point Objective) pari a zero o quasi. Questo supporto ti consente di creare una topologia di deployment attivo-attivo senza SPOF.
  • DR: per i workload di cui viene eseguito il deployment in due o più regioni, se non utilizzi servizi multiregionali o globali, devi definire una strategia di replica. La strategia di replica è in genere asincrona. Valuta attentamente l'impatto di questa replica su RTO e RPO per le applicazioni critiche. Identifica le operazioni manuali o semiautomatiche necessarie per il failover.

Per gli istituti finanziari, la scelta della regione di failover potrebbe essere limitata dalle normative sulla sovranità dei dati e sulla residenza dei dati. Se hai bisogno di una topologia attivo-attivo in due regioni, ti consigliamo di scegliere servizi multiregionali gestiti, come Spanner e Cloud Storage, soprattutto quando la replica dei dati è fondamentale.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Utilizza servizi di archiviazione multiregionali gestiti per i dati.
  • Crea snapshot dei dati nei Persistent Disk e archiviali in località multiregionali.
  • Quando utilizzi risorse a livello di regione o di zona, configura la replica dei dati in altre regioni.
  • Verifica l'efficacia dei tuoi piani di RE testandoli regolarmente.
  • Tieni presente l'RTO e l'RPO e la loro correlazione con la tolleranza all'impatto prevista dalle normative finanziarie della tua giurisdizione.

Per saperne di più, consulta Progettazione ripristino di emergenza per interruzioni dell'infrastruttura cloud.

Sfrutta i servizi gestiti

Quando possibile, utilizza i servizi gestiti per sfruttare le funzionalità integrate per i backup, l'alta affidabilità e la scalabilità. Tieni presenti i seguenti consigli per l'utilizzo dei servizi gestiti:

  • Utilizza i servizi gestiti in Google Cloud. Forniscono l'alta affidabilità supportata da SLA. Offrono inoltre meccanismi di backup integrati e funzionalità di resilienza.
  • Per la gestione dei dati, prendi in considerazione servizi come Cloud SQL, Cloud Storage e Spanner.
  • Per l'hosting di applicazioni e computing, prendi in considerazione i gruppi di istanze gestite (MIG) di Compute Engine e i cluster Google Kubernetes Engine (GKE). I MIG a livello di regione e i cluster GKE a livello di regione sono resilienti alle interruzioni delle zone.
  • Per migliorare la resilienza alle interruzioni di servizio a livello di regione, utilizza servizi multiregionali gestiti.
  • Identifica la necessità di piani di uscita per i servizi con caratteristiche uniche e definisci i piani richiesti. Le autorità di regolamentazione finanziaria come FCA, PRA ed EBA richiedono alle aziende di avere strategie e piani di emergenza per il recupero dei dati e la continuità operativa in caso di interruzione del rapporto con un cloud provider. Le aziende devono valutare la fattibilità dell'uscita prima di stipulare contratti cloud e devono mantenere la capacità di cambiare provider senza interruzioni operative.
  • Verifica che i servizi che scegli supportino l'esportazione dei dati in un formato aperto come CSV, Parquet e Avro. Verifica se i servizi sono basati su tecnologie aperte, come il supporto di GKE per il formato Open Container Initiative (OCI) o Managed Service for Apache Airflow.

Automatizza i processi di provisioning e ripristino dell'infrastruttura

L'Automation aiuta a ridurre al minimo gli errori umani e a ridurre il tempo e le risorse necessari per rispondere agli incidenti. L'utilizzo dell'automazione può contribuire a garantire un ripristino più rapido in caso di errori e risultati più coerenti. Prendi in considerazione i seguenti suggerimenti per automatizzare il provisioning e il recupero delle risorse:

  • Riduci al minimo gli errori umani utilizzando strumenti di infrastructure as code (IaC) come Terraform.
  • Riduci l'intervento manuale automatizzando i processi di failover. Le risposte automatiche possono anche contribuire a ridurre l'impatto degli errori. Ad esempio, puoi utilizzare Eventarc o Workflows per attivare automaticamente azioni correttive in risposta ai problemi osservati tramite gli audit log.
  • Aumenta la capacità delle tue risorse cloud durante il failover utilizzando la scalabilità automatica.
  • Applica automaticamente policy e misure di protezione per i requisiti normativi nella tua topologia cloud durante il deployment dei servizi adottando la platform engineering.

Prospettiva dei servizi finanziari: ottimizzazione dei costi

Questo documento del Google Cloud Well-Architected Framework: prospettiva dei servizi finanziari (FS) fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per ottimizzare il costo dei workload FS in Google Cloud. I consigli contenuti in questo documento sono in linea con il pilastro dell'ottimizzazione dei costi del Well-Architected Framework.

Un'ottimizzazione dei costi efficace per i workload dei servizi finanziari richiede i seguenti elementi fondamentali:

  • La capacità di identificare l'utilizzo delle risorse che genera sprechi rispetto a quello che genera valore.
  • Una cultura integrata di responsabilità finanziaria.

Per ottimizzare i costi, devi avere una comprensione completa dei fattori di costo e delle esigenze di risorse della tua organizzazione. In alcune grandi organizzazioni, soprattutto quelle che sono all'inizio del percorso verso il cloud, un singolo team è spesso responsabile dell'ottimizzazione della spesa in un gran numero di domini. Questo approccio presuppone che un team centrale sia nella posizione migliore per identificare opportunità di alto valore per migliorare l'efficienza.

L'approccio centralizzato potrebbe avere un certo successo durante le fasi iniziali dell'adozione del cloud o per i workload non critici. Tuttavia, un singolo team non può promuovere l'ottimizzazione dei costi in un'intera organizzazione. Quando l'utilizzo delle risorse o il livello di controllo normativo aumenta, l'approccio centralizzato non è sostenibile. I team centralizzati devono affrontare sfide di scalabilità, in particolare quando gestiscono un numero elevato di prodotti e servizi finanziari. I team di progetto proprietari dei prodotti e dei servizi potrebbero opporsi alle modifiche apportate da un team esterno.

Per un'ottimizzazione efficace dei costi, i dati relativi alla spesa devono essere altamente visibili e gli ingegneri e gli altri utenti cloud che sono vicini ai workload devono essere motivati a passare all'azione per ottimizzare i costi. Dal punto di vista organizzativo, la sfida per l'ottimizzazione dei costi consiste nell'identificare le aree da ottimizzare, identificare gli ingegneri responsabili di queste aree e convincerli a intraprendere l'azione di ottimizzazione richiesta. Questo documento fornisce suggerimenti per affrontare questa sfida.

I suggerimenti per l'ottimizzazione dei costi in questo documento sono mappati ai seguenti principi fondamentali:

Identifica gli sprechi utilizzando gli strumenti Google Cloud

Google Cloud fornisce diversi prodotti, strumenti e funzionalità per aiutarti a identificare gli sprechi. Prendi in considerazione i seguenti suggerimenti.

Utilizza l'automazione e l'AI per identificare sistematicamente cosa ottimizzare

Active Assist fornisce suggerimenti intelligenti per servizi come Cloud Run per i microservizi, BigQuery per l'analisi dei dati, Compute Engine per le applicazioni principali e Cloud SQL per i database relazionali. I suggerimenti di Active Assist vengono forniti senza costi e senza alcuna configurazione da parte tua. I suggerimenti ti aiutano a identificare le risorse inattive e gli impegni sottoutilizzati.

Centralizza il monitoraggio e il controllo di FinOps tramite un'interfaccia unificata

I report sulla fatturazione Cloud e l'hub FinOps ti consentono di implementare un monitoraggio completo dei costi. Questa visualizzazione completa è fondamentale per i revisori finanziari e i team Finance interni per monitorare la spesa cloud, valutare la postura finanziaria, valutare la maturità di FinOps in varie unità aziendali o centri di costo e fornire una narrativa finanziaria coerente.

Identifica il valore analizzando e arricchendo i dati di spesa

Active Assist è efficace nell'identificare gli sprechi evidenti. Tuttavia, individuare il valore può essere più difficile, in particolare quando i workload si trovano su prodotti non adatti o quando non sono chiaramente allineati al valore aziendale. Per i workload FS, il valore aziendale va oltre la riduzione dei costi. Il valore include la mitigazione del rischio, la conformità alle normative e l'ottenimento di vantaggi competitivi.

Per comprendere la spesa e il valore del cloud in modo olistico, devi avere una comprensione completa a più livelli: da dove proviene la spesa, quale funzione aziendale la sta guidando e la fattibilità tecnica del refactoring o dell'ottimizzazione del workload in questione.

Il seguente diagramma mostra come applicare la piramide dati-informazioni-conoscenza-saggezza (DIKW) e gli strumenti Google Cloud per ottenere una comprensione olistica dei costi e del valore del cloud.

La piramide dati-informazioni-conoscenza-saggezza (DIKW) mostra come utilizzare i dati di spesa sul cloud per prendere decisioni.

Il diagramma precedente mostra come utilizzare l'approccio DIKW per perfezionare i dati non elaborati sulla spesa per il cloud in insight operativi e decisioni che generano valore aziendale.

  • Dati: in questo livello, raccogli flussi di dati di utilizzo e di costo non elaborati per le tue risorse cloud. Il team FinOps centrale utilizza strumenti come le fatture di fatturazione Cloud, le esportazioni della fatturazione e Cloud Monitoring per ottenere dati granulari e dettagliati. Ad esempio, un punto dati potrebbe essere che una VM denominata app1-test-vmA è stata eseguita per 730 ore nella regione us-central1 e ha un costo di 70 $.
  • Informazioni: in questo livello, il team FinOps centrale utilizza strumenti come i report sulla fatturazione Cloud e l'hub FinOps per strutturare i dati non elaborati in modo da rispondere a domande come "Su quali categorie di risorse le persone spendono denaro?" Ad esempio, potresti scoprire che è stato speso un totale di 1050 $ per le VM del tipo di macchina n4-standard-2 in due regioni degli Stati Uniti.
  • Conoscenza: in questo livello, il team FinOps centrale arricchisce le informazioni con il contesto aziendale appropriato su chi ha speso denaro e per quale scopo. Utilizzi meccanismi come tagging, etichettatura, gerarchia delle risorse, account di fatturazione e dashboard di Looker personalizzate. Ad esempio, potresti determinare che il team di test app1 negli Stati Uniti ha speso 650 $ durante la seconda settimana di luglio nell'ambito di un'attività di stress test.
  • Saggezza: in questo livello, i team di prodotto e applicazione utilizzano le conoscenze contestualizzate per valutare il valore aziendale della spesa per il cloud e prendere decisioni strategiche e informate. I tuoi team potrebbero rispondere a domande come le seguenti:
    • I 5000 $ spesi per una pipeline di analisi dei dati generano valore aziendale?
    • Potremmo riprogettare la pipeline per renderla più efficiente senza ridurre le prestazioni?

Considera i seguenti suggerimenti per l'analisi dei dati di spesa per il cloud.

Analizza i dati di spesa forniti da Google Cloud

Inizia con i dati di fatturazione Cloud dettagliati esportati in BigQuery e i dati disponibili nei log di Monitoring. Per ricavare insight operativi e prendere decisioni, devi strutturare questi dati e arricchirli con il contesto aziendale.

Visualizza i dati tramite gli strumenti disponibili

Potenzia le dashboard integrate di Google Cloud con report personalizzati utilizzando strumenti come Data Studio oltre alle esportazioni di BigQuery. I team Finance possono creare dashboard personalizzate che contestualizzano la spesa per il cloud rispetto alle metriche finanziarie, ai requisiti dei rapporti per la conformità normativa e alla redditività delle unità aziendali. In questo modo, possono fornire una chiara narrativa finanziaria per l'analisi e il processo decisionale da parte degli stakeholder esecutivi.

Assegna la spesa per promuovere la responsabilità

Dopo aver compreso i fattori che determinano la spesa per il cloud, devi identificare chi sta spendendo denaro e perché. Questo livello di comprensione richiede una solida pratica di allocazione dei costi, che prevede l'associazione di metadati pertinenti all'attività alle risorse cloud. Ad esempio, se una determinata risorsa viene utilizzata dal team Banking-AppDev, puoi collegare un tag come team=banking_appdev alla risorsa per monitorare il costo sostenuto dal team per la risorsa. Idealmente, dovresti allocare il 100% dei costi del cloud alla fonte della spesa. In pratica, potresti iniziare con un target più basso perché la creazione di una struttura di metadati per supportare l'allocazione dei costi al 100% è un'operazione complessa.

Per sviluppare una strategia di metadati che supporti l'allocazione dei costi, tieni presente i seguenti suggerimenti:

  • Validità: assicurati che i tag aiutino a identificare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) relativi all'attività e i requisiti normativi. Questa associazione è fondamentale per gli storni di addebito interni, i rapporti per la conformità normativa e l'allineamento della spesa per il cloud con gli obiettivi delle unità aziendali. Ad esempio, i seguenti tag identificano chiaramente un team di spesa, la sua regione e il prodotto su cui lavora: team=banking_appdev, region=emea, product=frontend.
  • Automazione: per ottenere un livello elevato di conformità del tagging, applica il tagging tramite l'automazione. Il tagging manuale è soggetto a errori e incoerenze, che sono inaccettabili negli ambienti di servizi finanziari in cui l'auditabilità e l'accuratezza finanziaria sono fondamentali. Il tagging automatico garantisce che le risorse siano classificate correttamente al momento della creazione.
  • Semplicità: misura fattori semplici e non correlati. Gli ambienti FS sono complessi. Per garantire che le regole di allocazione dei costi in un ambiente di questo tipo siano facili da comprendere e applicare, devono essere il più semplici possibile. Evita di progettare in modo eccessivo le regole per casi altamente specifici (limite). Regole complesse possono generare confusione e resistenza da parte dei team operativi.

Dopo aver definito una strategia di allocazione utilizzando i tag, devi decidere il livello di granularità con cui implementarla. La granularità richiesta dipende dalle esigenze della tua attività. Ad esempio, alcune organizzazioni potrebbero dover monitorare i costi a livello di prodotto, altre potrebbero aver bisogno di dati di costo per ogni centro di costo e altre ancora potrebbero aver bisogno di dati di costo per ambiente (sviluppo, gestione temporanea e produzione).

Considera i seguenti approcci per ottenere il livello appropriato di granularità dell'allocazione dei costi per la tua organizzazione:

  • Utilizza la gerarchia dei progetti in Google Cloud come punto di partenza naturale per l'allocazione dei costi. I progetti rappresentano i punti di applicazione delle policy in Google Cloud. Per impostazione predefinita, le autorizzazioni, le policy di sicurezza e i costi di Identity and Access Management (IAM) sono attribuiti a progetti e cartelle. Quando esamini i dati di costo esportati dalla fatturazione Cloud, puoi visualizzare la gerarchia delle cartelle e i progetti associati ai dati di costo. Se la tua gerarchia delle risorseGoogle Cloud riflette la struttura di responsabilità della tua organizzazione per la spesa, questo è il modo più semplice per implementare l'allocazione dei costi.
  • Utilizza tag ed etichette per una maggiore granularità. Offrono modi flessibili per classificare le risorse nelle esportazioni della fatturazione. Tag ed etichette facilitano la suddivisione dettagliata dei costi per applicazione e ambiente.

Spesso, per un'allocazione efficace dei costi, potrebbe essere necessario utilizzare la gerarchia dei progetti combinata con l'assegnazione di tag ed etichette. Indipendentemente dall'approccio di allocazione dei costi che scegli, segui i consigli descritti in precedenza per sviluppare una strategia di metadati solida: validità, automazione e semplicità.

Promuovi la responsabilità e motiva gli ingegneri a passare all'azione

Il team FinOps per il cloud è responsabile di guidare un'organizzazione verso la consapevolezza dei costi e del valore. I singoli team di prodotto e di ingegneria devono intraprendere le azioni necessarie per l'ottimizzazione dei costi. Questi team sono anche responsabili del comportamento dei costi dei workload dei servizi finanziari e di garantire che i loro workload forniscano il valore aziendale richiesto.

Prendi in considerazione i seguenti suggerimenti per promuovere la responsabilità e motivare i team a ottimizzare i costi.

Crea un team FinOps centralizzato per la governance

Le pratiche di Cloud FinOps non crescono in modo organico. Un team FinOps dedicato deve definire e stabilire le pratiche FinOps nel seguente modo:

  • Crea i processi, gli strumenti e le indicazioni necessari.
  • Crea, comunica e applica le policy necessarie, come il tagging obbligatorio, le revisioni del budget e i processi di ottimizzazione.
  • Incoraggia i team di ingegneri ad assumersi la responsabilità dei costi.
  • Intervenire quando i team di ingegneria non si assumono la responsabilità dei costi.

Ottieni sponsorizzazione e mandati esecutivi

La dirigenza, inclusi CTO, CFO e CIO, deve promuovere attivamente un cambiamento a livello di organizzazione verso una cultura FinOps. Il loro supporto è fondamentale per dare priorità alla responsabilità dei costi, allocare le risorse per il programma FinOps, garantire la partecipazione interfunzionale e promuovere la conformità ai requisiti FinOps.

Incentiva i team a ottimizzare i costi

Gli ingegneri e i team di ingegneri potrebbero non essere motivati a concentrarsi sull'ottimizzazione dei costi. È importante allineare gli obiettivi del team e dei singoli individui con l'efficienza dei costi implementando incentivi come i seguenti:

  • Reinvesti una parte dei risparmi derivanti dall'ottimizzazione dei costi nei team che hanno ottenuto l'ottimizzazione.
  • Riconosci e celebra pubblicamente gli sforzi e i successi nell'ottimizzazione dei costi.
  • Utilizza tecniche di gamification per premiare i team che ottimizzano i costi in modo efficace.
  • Integra le metriche di efficienza negli obiettivi di rendimento.

Implementa tecniche di showback e chargeback

Assicurati che i team abbiano una chiara visibilità delle risorse e dei costi cloud di loro proprietà. Assegna la responsabilità finanziaria alle persone appropriate all'interno dei team. Utilizza meccanismi formali per applicare un tagging rigoroso e implementare regole trasparenti per l'allocazione dei costi condivisi.

Concentrati sul valore e sul TCO anziché sul costo

Quando valuti le soluzioni cloud, considera il costo totale di proprietà (TCO) a lungo termine. Ad esempio, l'hosting autonomo di un database per un'applicazione potrebbe sembrare più economico rispetto all'utilizzo di un servizio di database gestito come Cloud SQL. Tuttavia, per valutare il valore a lungo termine e il TCO, devi considerare i costi nascosti associati ai database in hosting autonomo. Questi costi includono l'impegno di engineering dedicato per l'applicazione di patch, la scalabilità, il rafforzamento della sicurezza e ripristino di emergenza, che sono requisiti fondamentali per i workload FS. I servizi gestiti offrono un valore a lungo termine significativamente più elevato, che compensa i costi dell'infrastruttura. I servizi gestiti offrono solide funzionalità di conformità, dispongono di funzionalità di affidabilità integrate e possono contribuire a ridurre l'overhead operativo.

Prendi in considerazione i seguenti consigli per concentrarti sul valore e sul TCO.

Utilizza tecniche e strumenti specifici per i prodotti per l'ottimizzazione delle risorse

Sfrutta gli strumenti e le funzionalità di ottimizzazione dei costi forniti dai prodotti Google Cloud, ad esempio:

Usufruisci degli sconti

Assicurati che la tariffa di fatturazione per le tue risorse cloud sia il più bassa possibile utilizzando gli sconti offerti da Google. In genere, l'ottimizzazione delle risorse è gestita dai singoli team di progettazione e ingegneria. Il team FinOps centrale è responsabile dell'ottimizzazione delle tariffe di fatturazione perché ha visibilità sui requisiti delle risorse nell'intera organizzazione. Pertanto, possono aggregare i requisiti e massimizzare gli sconti basati sull'impegno.

Puoi usufruire dei seguenti tipi di sconti per le risorseGoogle Cloud :

  • Gli sconti Enterprise sono sconti negoziati in base all'impegno della tua organizzazione a una spesa totale minima su Google Cloud a una tariffa di fatturazione ridotta.
  • Sconti per impegno di utilizzo basato sulle risorse in cambio dell'impegno a utilizzare una quantità minima di risorse Compute Engine per un periodo di uno o tre anni. Gli sconti per impegno di utilizzo (CUD) basati sulle risorse sono applicabili alle risorse che si trovano in una regione specifica. Per la maggior parte degli account di fatturazione Cloud, Google Cloud attiva la condivisione del CUD basato sulle risorse e condivide i CUD in tutti i progetti associati all'account.
  • I CUD basati sulla spesa vengono concessi in cambio di un impegno a spendere un importo minimo per un prodotto specifico per un periodo di un anno o di tre anni. Gli sconti basati sulla spesa sono applicabili a livello di account di fatturazione. Gli sconti vengono applicati a livello regionale o globale a seconda del prodotto.

Puoi ottenere risparmi significativi utilizzando i CUD oltre agli sconti per le aziende.

Oltre agli sconti per impegno di utilizzo (CUD), utilizza i seguenti approcci per ridurre le tariffe di fatturazione:

  • Utilizza le VM spot per workload flessibili e a tolleranza di errore. Le VM spot sono più economiche di oltre l'80% rispetto alle VM normali.
  • BigQuery offre diversi modelli di prezzi, tra cui i prezzi on demand e i prezzi basati sulle versioni, che si basano sugli impegni e sui requisiti di scalabilità automatica. Se utilizzi un volume significativo di risorse BigQuery, scegli una versione appropriata per ridurre il costo per slot per i workload di analisi.
  • Valuta attentamente le regioni Google Cloud disponibili per i servizi che devi utilizzare. Scegli le regioni in linea con i tuoi obiettivi di costo e con fattori quali la latenza e i requisiti di conformità. Per comprendere i compromessi tra costi, sostenibilità e latenza, utilizza lo strumento per la selezione della regioneGoogle Cloud .

Prospettiva dei servizi finanziari: ottimizzazione delle prestazioni

Questo documento del Well-Architected FrameworkGoogle Cloud : prospettiva dei servizi finanziari (FS) fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per ottimizzare le prestazioni dei workload FS in Google Cloud. I consigli contenuti in questo documento sono in linea con il pilastro dell'ottimizzazione delle prestazioni del Well-Architected Framework.

L'ottimizzazione del rendimento ha una lunga storia nei servizi finanziari. Ha aiutato le organizzazioni di servizi finanziari a superare le sfide tecniche ed è quasi sempre stato un fattore abilitante o un acceleratore per la creazione di nuovi modelli di business. Ad esempio, gli sportelli automatici (introdotti nel 1967) hanno automatizzato il processo di erogazione del contante e hanno aiutato le banche a ridurre i costi della loro attività principale. Tecniche come il bypass del kernel del sistema operativo e l'assegnazione dei thread dell'applicazione ai core di computing hanno contribuito a ottenere una latenza deterministica e bassa per le applicazioni di trading. La riduzione della latenza ha facilitato una liquidità più elevata e solida con spread più ristretti nei mercati finanziari.

Il cloud crea nuove opportunità per l'ottimizzazione delle prestazioni. Inoltre, mette in discussione alcuni dei pattern di ottimizzazione storicamente accettati. In particolare, i seguenti compromessi sono più trasparenti e controllabili nel cloud:

  • Time to market rispetto ai costi.
  • Prestazioni end-to-end a livello di sistema rispetto alle prestazioni a livello di nodo.
  • Disponibilità di talenti rispetto all'agilità del processo decisionale relativo alla tecnologia.

Ad esempio, l'adattamento dell'hardware e delle risorse IT a requisiti di competenze specifici è un'attività banale nel cloud. Per supportare la programmazione delle GPU, puoi creare VM basate su GPU. Puoi scalare la capacità nel cloud per soddisfare i picchi di domanda senza eseguire l'overprovisioning delle risorse. Questa funzionalità contribuisce a garantire che i tuoi workload possano gestire i picchi di carico, ad esempio nei giorni di pubblicazione dei dati sulle buste paga non agricole e quando i volumi di trading sono significativamente superiori ai livelli storici. Anziché spendere per scrivere codice altamente ottimizzato a livello di singoli server (come codice altamente ottimizzato nel linguaggio C) o scrivere codice per ambienti di computing ad alte prestazioni (HPC) convenzionali, puoi fare lo scale out in modo ottimale utilizzando un sistema distribuito basato su Kubernetes ben progettato.

I suggerimenti per l'ottimizzazione delle prestazioni contenuti in questo documento sono mappati ai seguenti principi fondamentali:

Allinea le metriche sul rendimento della tecnologia con gli indicatori aziendali chiave

Puoi mappare l'ottimizzazione delle prestazioni ai risultati di valore aziendale in diversi modi. Ad esempio, in un desk di ricerca buy-side, uno scopo commerciale potrebbe essere quello di ottimizzare l'output per ora di ricerca o di dare la priorità agli esperimenti dei team con un track record comprovato, ad esempio con indici di Sharpe più elevati. Sul lato vendite, puoi utilizzare l'analisi per monitorare l'interesse dei clienti e, di conseguenza, dare priorità al throughput dei modelli di AI che supportano la ricerca più interessante.

Il collegamento degli obiettivi di rendimento agli indicatori chiave di prestazione (KPI) aziendali è importante anche per finanziare i miglioramenti del rendimento. Le iniziative di innovazione e trasformazione aziendale (a volte chiamate iniziative di cambiamento della banca) hanno budget diversi e potenzialmente diversi livelli di accesso alle risorse rispetto alle operazioni di business-as-usual (BAU) o di gestione della banca. Ad esempio, Google Cloud ha aiutato i team di gestione del rischio e di tecnologia di un G-SIFI a collaborare con gli analisti quantitativi del front-office su una soluzione per eseguire calcoli di analisi dei rischi (come XVA) in pochi minuti anziché in ore o giorni. Questa soluzione ha aiutato l'organizzazione a soddisfare i requisiti di conformità pertinenti. Inoltre, ha consentito ai trader di avere conversazioni di qualità superiore con i propri clienti, offrendo potenzialmente spread più ristretti, liquidità più solida e coperture più convenienti.

Quando allinei le metriche sul rendimento con gli indicatori aziendali, tieni conto dei seguenti consigli:

  • Collega ogni iniziativa tecnologica agli obiettivi e risultati chiave (OKR) aziendali pertinenti, come l'aumento delle entrate o dei profitti, la riduzione dei costi e la mitigazione dei rischi in modo più efficiente o olistico.
  • Concentrati sull'ottimizzazione delle prestazioni a livello di sistema. Andare oltre la separazione convenzionale tra "change-the-bank" e "run-the-bank" e i silos di front-office e back-office.

Dai priorità alla sicurezza senza sacrificare le prestazioni per rischi non comprovati

La sicurezza e la conformità legale nelle organizzazioni di servizi finanziari devono essere inequivocabilmente di alto livello. Mantenere uno standard elevato è essenziale per evitare di perdere clienti e per prevenire danni irreparabili al brand di un'organizzazione. Spesso, il valore più elevato deriva da innovazioni tecnologiche come l'AI generativa e servizi gestiti unici come Spanner. Non scartare automaticamente queste opzioni tecnologiche a causa di un'idea sbagliata generale sul rischio operativo proibitivo o su una postura di conformità legale inadeguata.

Google Cloud ha collaborato a stretto contatto con i G-SIFI per garantire che un approccio basato sull'AI per l'antiriciclaggio (AML) possa essere utilizzato nelle giurisdizioni in cui gli istituti servono i clienti. Ad esempio, HSBC ha migliorato in modo significativo le prestazioni della sua unità per i reati finanziari (Fincrime) con i seguenti risultati:

  • Attività sospette confermate quasi 2-4 volte in più.
  • Costi operativi inferiori grazie all'eliminazione di oltre il 60% dei falsi positivi e al tempo di indagine concentrato solo su avvisi strategici ad alto rischio.
  • Output verificabili e spiegabili per supportare la conformità legale.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Verifica che i prodotti che intendi utilizzare possano contribuire a soddisfare i requisiti di sicurezza, resilienza e conformità per le giurisdizioni in cui operi. Per raggiungere questo obiettivo, collabora con i team dedicati agli account, i team di gestione del rischio e i team di prodotto di Google Cloud.
  • Crea modelli più efficaci e offri trasparenza ai clienti sfruttando l'AI Explainability.

  • Ottieni trasparenza per i workload di AI generativa utilizzando tecniche come citazioni delle fonti, grounding e RAG.

  • Quando la spiegabilità non è sufficiente, separa i passaggi decisionali nei tuoi flussi di valore e utilizza l'AI per automatizzare solo i passaggi non decisionali. In alcuni casi, l'AI spiegabile potrebbe non essere sufficiente o un processo potrebbe richiedere l'intervento umano a causa di problemi normativi (ad esempio, l'articolo 22 del GDPR). In questi casi, presenta tutte le informazioni necessarie all'agente umano per prendere decisioni in un unico riquadro di controllo, ma automatizza le attività di raccolta, importazione, manipolazione e riepilogo dei dati.

Ripensa la tua architettura per adattarla a nuove opportunità e requisiti

Il miglioramento delle architetture attuali con funzionalità basate su cloud può fornire un valore significativo. Per ottenere risultati più trasformativi, devi ripensare periodicamente alla tua architettura utilizzando un approccio cloud-first.

Prendi in considerazione i seguenti consigli per ripensare periodicamente l'architettura dei tuoi workload e ottimizzare ulteriormente le prestazioni.

Utilizza alternative basate su cloud ai sistemi e agli scheduler HPC on-premise

Per sfruttare una maggiore elasticità, una migliore security posture e funzionalità complete di monitoraggio e governance, puoi eseguire i workload HPC nel cloud o fare il burst dei workload on-premise nel cloud. Tuttavia, per determinati casi d'uso di modellazione numerica, come la simulazione di strategie di investimento o la modellazione XVA, la combinazione di Kubernetes con Kueue potrebbe offrire una soluzione più efficace.

Passa alla programmazione basata su grafi per le simulazioni

Le simulazioni Monte Carlo potrebbero essere molto più efficienti in un sistema di esecuzione basato su grafi come Dataflow. Ad esempio, HSBC utilizza Dataflow per eseguire i calcoli dei rischi 16 volte più velocemente rispetto al suo approccio precedente.

Esegui piattaforme di trading e scambi basati su cloud

Le conversazioni con i clienti di Google Cloud rivelano che il principio di Pareto 80/20 si applica ai requisiti di prestazioni dei mercati e delle applicazioni di trading.

  • Oltre l'80% delle applicazioni di trading non richiede una latenza estremamente bassa. Tuttavia, ottengono vantaggi significativi dalle funzionalità di resilienza, sicurezza ed elasticità del cloud. Ad esempio, BidFX, una piattaforma di cambio multivaluta, utilizza il cloud per lanciare rapidamente nuovi prodotti e aumentare in modo significativo la disponibilità e l'impatto senza aumentare le risorse.
  • Le applicazioni rimanenti (meno del 20%) richiedono bassa latenza (meno di un millisecondo), determinismo ed equità nella distribuzione dei messaggi. In genere, questi sistemi vengono eseguiti in strutture in colocation rigide e costose. Sempre più spesso, anche questa categoria di applicazioni viene trasferita sul cloud, sia all'edge sia come applicazioni cloud-first.

Rendi la tua tecnologia a prova di futuro per soddisfare le esigenze aziendali attuali e future

In passato, molte organizzazioni di servizi finanziari hanno sviluppato tecnologie proprietarie per ottenere un vantaggio competitivo. Ad esempio, nei primi anni 2000, le banche di investimento e le società di trading di successo avevano le proprie implementazioni di tecnologie di base come i sistemi pub-sub e i broker di messaggi. Con l'evoluzione delle tecnologie open source e del cloud, queste tecnologie sono diventate prodotti di consumo e non offrono un valore aziendale incrementale.

Prendi in considerazione i seguenti consigli per preparare la tua tecnologia al futuro.

Adotta un approccio Data as a Service (DaaS) per un time-to-market più rapido e una maggiore trasparenza dei costi

Le organizzazioni di servizi finanziari spesso si evolvono attraverso una combinazione di crescita organica e fusioni e acquisizioni (M&A). Di conseguenza, le organizzazioni devono integrare tecnologie diverse. Devono inoltre gestire le risorse duplicate, come fornitori di dati, licenze di dati e punti di integrazione. Google Cloud offre opportunità per creare un valore differenziato nelle integrazioni post-fusione.

Ad esempio, puoi utilizzare servizi come la condivisione di BigQuery per creare una piattaforma DaaS (Data-as-a-Service) pronta per l'analisi. La piattaforma può fornire sia dati di mercato sia input da fonti alternative. Questo approccio elimina la necessità di creare pipeline di dati ridondanti e ti consente di concentrarti su iniziative più importanti. Inoltre, le aziende fuse o acquisite possono razionalizzare in modo rapido ed efficiente le loro esigenze di licenze dei dati e di infrastruttura post-fusione. Anziché dedicare sforzi all'adattamento e alla fusione di operazioni e patrimoni di dati legacy, l'azienda combinata può concentrarsi su nuove opportunità di business.

Crea un livello di astrazione per isolare i sistemi esistenti e gestire i modelli di business emergenti

Sempre più spesso, il vantaggio competitivo per le banche non è il sistema bancario di base, ma il livello di customer experience. Tuttavia, i sistemi bancari legacy spesso utilizzano applicazioni monolitiche sviluppate in linguaggi come Cobol e integrate nell'intera catena del valore bancaria. Questa integrazione ha reso difficile separare i livelli della catena del valore, per cui era quasi impossibile eseguire l'upgrade e modernizzare questi sistemi.

Una soluzione per affrontare questa sfida consiste nell'utilizzare un livello di isolamento come un sistema di gestione delle API o un livello di gestione temporanea come Spanner che duplica il registro e facilita la modernizzazione dei servizi con analisi avanzate e AI. Ad esempio, Deutsche Bank ha utilizzato Spanner per isolare il proprio patrimonio bancario principale legacy e iniziare il suo percorso di innovazione.