Temenos Banking Cloud Scales to Record High Transactions with MongoDB Atlas and Microsoft Azure

Boris Bialek
May 9, 2023 | Updated: April 24, 2024

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Banking used to be a somewhat staid, hyper-conservative industry, seemingly evolving over eons. But the emergence of Fintech and pure digital players in the market paired with alternatives in technology is transforming the industry. The combination of MACH, BIAN and composable designs enables true innovation and collaboration within the banking sector, and the introduction of cloud services makes these approaches even easier to implement.

Just ask Temenos, the world's largest financial services application provider, providing banking for more than 1.2 billion people. Temenos is leading the way in banking software innovation and offers a seamless experience for their client community in over 150 countries. Temenos embraces a cloud-first, microservices-based infrastructure built with MongoDB, giving customers flexibility, while also delivering significant performance improvements. Financial institutions can embed Temenos components, like Pay-as-you-go, which delivers new functionality to their existing on-premises environments, on their own cloud deployments or through a full banking as a service experience with Temenos Transact powered by MongoDB on various cloud platforms. This new MongoDB-based infrastructure enables Temenos to rapidly innovate on its customers' behalf, while improving security, performance, and scalability.

Fintech, payments and core banking

Temenos and MongoDB joined forces in 2019 to investigate the path toward data in a componentized world. Over the past few years, our teams have collaborated on a number of new, innovative component services to enhance the Temenos product family, and several banking clients are now using those components in production. However, the approach we've taken allows banks to upgrade on their own terms. By putting components “in front” of the Temenos Transact platform, banks can start using a componentization solution without disrupting their ability to serve existing customer requirements. From May 2023 onwards, banks will have the capability to deploy Temenos Infinity microservices as well as the core banking Temenos Transact exclusively on the developer data platform from MongoDB and derive even more value.

Making the composable approach even more valuable, Temenos implemented their new data backend firmly based on JSON and the document model. MongoDB allows fully transparent access to data and the exploitation of additional features of the developer data platform. These features include Atlas Search, application-driven analytics, and AI through workload isolation. Customers also benefit from the geographic distribution of data based solely on the customer requirements, be it in a single country driven by sovereignty requirements or distributed across continents to ensure always-on and best possible data access and speed for trading.

Improved performance and scale

In contrast to the retail-centric benchmark last year, the approach this time was to test broader functionality and include more diverse business areas – all while increasing the transaction volume by 50%.

The benchmark scenario simulated a client with 50 million retail customers, 100 million accounts and a Banking-as-a-Service (BaaS) offering for 10 brands and 50 million embedded finance customers on a single cloud instance.

In the test, Temenos Banking Cloud processed 200 million embedded finance loans and 100 million retail accounts at a record-breaking 150,080 transactions per second. In doing so, Temenos proved its robust and scalable platform can support banks’ business models for growth through BaaS or distributing their products themselves. The benchmark included not just core transaction processing, but a composed solution combining payments, financial crime mitigation (FCM), a data hub, and digital channels.

"No other banking technology vendor comes close to the performance and scalability of Temenos Banking Cloud. We consistently invest more in cloud technologies and have more banks live with core banking in the cloud than any of our peers. With global non-cash transaction volumes skyrocketing in response to fast-emerging trends like BaaS, banks need a platform that allows them to elastically scale based on business demand, provide composable capabilities on-demand at a low cost, while reducing their environmental impact. This benchmark with Microsoft and MongoDB proves the capability of Temenos’ platform to power the world’s biggest banks and their BaaS offerings with hundreds of millions of customers, efficiently and sustainably in the cloud." Tony Coleman, Chief Technology Officer, Temenos

This solution landscape reflects an environment where everyone on the planet runs two banking transactions a day on a single bank. This throughput should cater to any Tier 1 banking deployment, in size and performance, and cover any future growth plans that they have.

Below are the transaction details that comprise the actual benchmark mix. As mentioned above it is a broad mix of different functionalities behaving like a retail bank and a fintech institute, which provides multiple product brands, e.g. cards for different retails.

Besides the sheer performance of the benchmark, the ESG footprint of the overall landscape shrunk again versus last year’s configuration as the MongoDB Atlas environment was the sole database and no secondary systems were required.

The JSON advantage

Temenos made significant engineering efforts to decapsulate the data layer, which was previously stored as PIC, and make JSON formatted data available to their user community. MongoDB was designed from its inception to be a database focused on delivering a great development experience. JSON’s ubiquity made it the obvious choice for representing data structures in MongoDB’s document data model. Below you can see how Temenos Transact stores data vs Oracle or MSSQL vs MongoDB. Temenos and MongoDB have an aligned data store – Temenos Transact application code operates on documents (JSON) and MongoDB stores documents in JSON in one place, making it the perfect partnership.

MongoDB enables the user community through its concept of additional nodes in the replica set to align further secondary applications integrated into the same database without interrupting and disturbing the transactional workload of Temenos Transact. The regular occurring challenge with legacy relational database management systems (RDBMS) where secondary applications suddenly have unexpected consequences to the primary application is a problem of the past with MongoDB.

MongoDB Atlas will operate in most cases in three availability zones, where two zones are located in the same region for pure availability and a single node is located in a remote region for disaster recovery. This environment provides the often required RPO/RTO “0” while delivering unprecedented performance. Two nodes in each of the first availability zones provision the transactional replica set and ensure the consistency and operation of the Temenos Transact application. In each availability zone, a third isolated workload node is co-located with the same data set as the other two nodes but is excluded from the transactional processing. These isolated workload nodes provide capacity for additional functionalities. In the example above, one node provides access to the MongoDB Atlas Federation and a second node provides the interface for MongoDB Atlas Search. As the nodes store data in near real-time – replication is measured in sub milliseconds as they are in the same availability zone – this allows exciting new capabilities like real-time large language model (LLM), e.g. ChatGPT, or machine learning connecting to a Databricks lake house. The design is discussed in more detail in this article.

The below diagram shows a typical configuration for such a cluster setup in the European market for Microsoft Azure: one availability zone in Zurich, one availability zone in Geneva, and an additional node out of both in Ireland. Additionally, we configured isolated workloads in Zurich and Geneva. MongoDB Atlas allows the creation of such a cluster within seconds, configured to the specific requirements of the solution deployed.

Typical configuration for a cluster setup for the European market for Microsoft Azure

Should the need arise, MongoDB can have up to 50 nodes in a single replica set so for each additional isolated workload, one or more nodes can be made available when and where needed. Even at locations beyond the initial three chosen!

For this benchmark the use of a MongoDB Atlas cluster M600 was utilized which was oversized based on the CPU utilization of 20-60% depending on the node type. Looking backward a smaller MongoDB Atlas M200 would have been easily sufficient. Nonetheless MongoDB Atlas delivered the needed database performance with one third of the resources of last year's result, but delivering 50% more throughput. Additionally MongoDB Atlas performed two times faster in throughput per transaction (measured in milliseconds).

Signed, sealed, and delivered. This benchmark gives clients peace of mind that the combination of core banking with Temenos Transact and MongoDB is ready to support the needs of even the largest global banks.

While thousands of banks rely on MongoDB for many parts of their operations ranging from login management and online banking, to risk and treasury management systems, Temenos' adoption of MongoDB is a milestone. It shows that there is significant value in moving from a legacy database technology to MongoDB, allowing faster innovation, eliminating technical debt along the way, and simplifying the landscape for financial institutions, their software vendors, and service providers.

PS: We know benchmarks can be deceiving and every scenario in each organization is different. Having been in the benchmark business for a long time, you should never trust just ANY benchmark. In fact, my colleague, MongoDB distinguished engineer John Page, wrote a great blog about how to benchmark a database.

Thank you to Ainhoa Múgica and Karolina Ruiz Rogelj for their contributions to this post.

If you would like to learn more about how you can use MongoDB to move towards a composable system, architecting for real-time adaptability, scalability, and resilience, take a look at the below resources:

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Temenos Banking Cloud registra alta histórica de transações com MongoDB Atlas e Microsoft Azure

O setor bancário era um tanto monótono e hiperconservador, dando a impressão de que precisava de anos e anos para evoluir. Mas o surgimento de fintechs e players digitais puros, aliados a alternativas tecnológicas, está revolucionando o mercado. A combinação de MACH , BIAN e designs modulares permite inovação e colaboração verdadeiras no setor bancário, e a introdução de serviços em nuvem facilita ainda mais a implementação dessas abordagens. Pergunte à Temenos, o maior fornecedor de aplicativos de serviços financeiros do mundo, que oferece serviços bancários para mais de 1,2 bilhão de pessoas . A Temenos está liderando a inovação de software bancário e disponibiliza uma ótima experiência para seus clientes em mais de 150 países. A empresa adota uma infraestrutura baseada em microsserviços, com foco na nuvem e criada com o MongoDB, proporcionando flexibilidade aos clientes e, ao mesmo tempo, melhorando significativamente o desempenho. As instituições financeiras podem incorporar componentes da Temenos, como o pay-as-you-go, que oferece novas funcionalidades para seus ambientes existentes no local, em suas próprias implementações em nuvem ou por meio de uma experiência completa de serviços bancários com o Temenos Transact, que conta com tecnologia do MongoDB em várias plataformas de nuvem. Essa nova infraestrutura baseada no MongoDB permite que a Temenos inove rapidamente em nome de seus clientes e aprimore a segurança, o desempenho e a escalabilidade. Fintech, pagamentos e core banking A Temenos e o MongoDB uniram forças em 2019 para explorar a jornada rumo aos dados em um mundo componentizado. Nos últimos anos, nossas equipes colaboraram em diversos serviços de componentes inovadores para reforçar a família de produtos Temenos, e vários clientes do setor bancário estão usando esses componentes em produção. No entanto, a abordagem que adotamos permite que os bancos façam o upgrade por conta própria. Ao colocar os componentes "na frente" da plataforma Temenos Transact , os bancos podem começar a usar uma solução de componentização sem interromper sua capacidade de atender aos requisitos existentes dos clientes. A partir de maio de 2023, os bancos terão a capacidade de implantar microsserviços do Temenos Infinity, bem como o core banking do Temenos Transact, exclusivamente na plataforma de dados do desenvolvedor do MongoDB, e obter ainda mais valor. Para tornar a abordagem modular ainda mais valiosa, a Temenos implementou seu novo backend de dados com base em JSON e no modelo de documento . O MongoDB permite acesso totalmente transparente aos dados e exploração de recursos adicionais da plataforma de dados do desenvolvedor. Esses recursos incluem Atlas Search , análise orientada por aplicativo e IA através do isolamento de carga de trabalho. Os clientes também se beneficiam da distribuição geográfica dos dados definida conforme os requisitos do cliente, com possibilidade de escolher um só país reconhecido por seus requisitos de soberania ou distribuição em todos os continentes para garantir acesso ininterrupto da melhor qualidade e rapidez para operações de trading. Desempenho e escala aprimorados Em contraste com o benchmark centrado no varejo no ano passado, a abordagem desta vez foi testar funcionalidades mais amplas e incluir áreas de negócios mais diversificadas, tudo isso com um volume de transações 50% maior. O cenário de benchmark simulou uma empresa com 50 milhões de clientes de varejo, 100 milhões de contas e uma oferta de Banking-as-a-Service (BaaS) para 10 marcas e 50 milhões de clientes financeiros incorporados em uma única instância de nuvem. No teste, a Temenos Banking Cloud processou 200 milhões de empréstimos financeiros incorporados e 100 milhões de contas de varejo a uma velocidade recorde de 150.080 transações por segundo. Ao fazer isso, a Temenos provou que sua plataforma robusta e dimensionável é capaz de respaldar os modelos de negócios dos bancos para promover o crescimento com BaaS ou permitir que distribuam seus próprios produtos. O benchmark incluiu o processamento central de transações e uma solução modular que combinava pagamentos, mitigação de crimes financeiros (FCM), hub de dados e canais digitais. "Nenhum outro fornecedor de tecnologia bancária se aproxima do desempenho e da escalabilidade da Temenos Banking Cloud. Em comparação à concorrência, investimos com mais regularidade em tecnologias de nuvem e temos mais bancos com o core banking na nuvem. Com os volumes globais de transações sem dinheiro em espécie disparando em resposta a tendências emergentes como o BaaS, os bancos precisam de uma plataforma que permita dimensionamento elástico conforme a demanda comercial, disponibilização de recursos modulares sob demanda a um baixo custo e redução no impacto ambiental. Esse benchmark com a Microsoft e o MongoDB comprova a capacidade da plataforma da Temenos para impulsionar os maiores bancos do mundo e suas ofertas de BaaS com centenas de milhões de clientes, de forma eficiente e sustentável na nuvem." Tony Coleman, CTO da Temenos Esse cenário de soluções reflete um ambiente em que todas as pessoas do mundo executam duas transações bancárias por dia em um único banco. A capacidade da estrutura deve atender a qualquer sistema bancário de nível 1 em termos de tamanho e desempenho e cobrir quaisquer planos de crescimento futuros que os bancos tenham. Confira a seguir os detalhes de transação que compõem a combinação do benchmark. Como dito acima, é uma ampla combinação de diferentes funcionalidades que se comportam como um banco de varejo e um instituto de fintech, que fornece várias marcas de produtos, como cartões para diferentes varejistas. Além do desempenho impressionante do benchmark, a pegada de ESG do cenário geral voltou a diminuir em relação à configuração do ano passado, já que o ambiente MongoDB Atlas foi o único banco de dados e não houve necessidade de adotar sistemas secundários. Temenos Transact otimizado com o MongoDB A vantagem do JSON A Temenos exerceu esforços significativos de engenharia para desencapsular a camada de dados, que anteriormente era armazenada como PIC, e disponibilizar dados formatados em JSON para sua comunidade de usuários. O MongoDB foi concebido para ser um banco de dados focado em uma ótima experiência de desenvolvimento. A onipresença do JSON tornou-o a escolha óbvia para representar estruturas de dados no modelo de dados de documento do MongoDB. Abaixo você pode ver como o Temenos Transact armazena dados em comparação com Oracle, MSSQL e MongoDB. O Temenos e o MongoDB têm um armazenamento de dados alinhado: o código do aplicativo Temenos Transact opera em documentos (JSON), e o MongoDB armazena documentos em JSON em um só lugar. É uma parceria perfeita. O MongoDB permite que a comunidade de usuários, por meio de seu conceito de nós adicionais no conjunto de réplicas, alinhe outros aplicativos secundários integrados ao mesmo banco de dados sem interromper e perturbar a carga de trabalho transacional do Temenos Transact. O grande desafio dos sistemas legados de gerenciamento de relational database (RDBMS), em que aplicativos secundários geravam repentinamente consequências inesperadas para o aplicativo principal, é um problema do passado com o MongoDB. Isolamento de carga de trabalho com o MongoDB Na maioria dos casos, o MongoDB Atlas operará em três zonas de disponibilidade, com duas localizadas na mesma região para oferecer disponibilidade pura e um nó em uma região remota para oferecer recuperação de desastres. Esse ambiente fornece o RPO/RTO "0" frequentemente exigido e, ao mesmo tempo, garante um nível de desempenho sem precedentes. Dois nós em cada uma das primeiras zonas de disponibilidade provisionam o conjunto de réplicas transacionais e garantem a consistência e a operação do aplicativo Temenos Transact. Em cada zona de disponibilidade, um terceiro nó de carga de trabalho isolado é colocalizado com o mesmo conjunto de dados que os outros dois nós, mas é excluído do processamento transacional. Esses nós isolados de carga de trabalho fornecem capacidade para funcionalidades adicionais. No exemplo acima, um nó fornece acesso à Federação do MongoDB Atlas e um segundo nó fornece a interface do MongoDB Atlas Search. Como os nós armazenam dados quase em tempo real, a replicação é medida em milésimos de segundo, pois eles estão na mesma zona de disponibilidade. Isso permite a criação de recursos interessantes, por exemplo, um grande modelo de linguagem (LLM) em tempo real, como ChatGPT ou machine learning, conectando-se a um lake house da Databricks. O design é discutido com mais detalhes neste artigo . O diagrama abaixo mostra uma configuração típica de tal estrutura de clusters no mercado europeu para o Microsoft Azure: uma zona de disponibilidade em Zurique, uma zona de disponibilidade em Genebra e um nó adicional na Irlanda, fora das zonas. Além disso, configuramos cargas de trabalho isoladas em Zurique e Genebra. O MongoDB Atlas permite a criação de um cluster desse tipo em segundos, configurado de acordo com os requisitos específicos da solução implantada. Configuração típica de uma estrutura de clusters para o mercado europeu do Microsoft Azure Caso seja necessário, o MongoDB pode ter até 50 nós em um único conjunto de réplicas. Em outras palavras, para cada carga de trabalho isolada adicional, um ou mais nós podem ser disponibilizados quando e onde necessário, inclusive em locais além dos três inicialmente escolhidos. Para este benchmark, foi utilizado o cluster MongoDB Atlas M600, superdimensionado com base na utilização da CPU de 20% a 60% de acordo com o tipo de nó. Em uma análise retrospectiva, o MongoDB Atlas M200, um modelo menor, teria correspondido tranquilamente à demanda. Em todo caso, o MongoDB Atlas entregou o desempenho de banco de dados necessário com um terço dos recursos do resultado do ano passado, mas com 50% a mais de rendimento. Além disso, o MongoDB Atlas alcançou índices duas vezes mais rápidos no rendimento por transação (medido em milissegundos). Assinado, selado e entregue. Este benchmark dá aos clientes a tranquilidade de saber que a combinação do core banking com o Temenos Transact e o MongoDB está pronta para atender às necessidades até mesmo dos maiores bancos globais. Embora milhares de bancos já depositem no MongoDB a confiança para lidar com muitas partes de suas operações, como gerenciamento de login, serviços bancários online, sistemas de gerenciamento de risco e tesouraria, a adoção do MongoDB pela Temenos é um marco. Isso mostra que há um valor significativo na migração de uma tecnologia legada de banco de dados para o MongoDB, já que é possível obter inovação mais rápida, eliminar a dívida técnica ao longo do caminho e simplificar o cenário para as instituições financeiras, seus fornecedores de software e seus fornecedores de serviços. PS.: sabemos que, em geral, os benchmarks não contam a história toda e que o contexto de cada organização é diferente. Quem tem experiência no mercado sabe que NENHUM benchmark merece confiança de olhos fechados. Aliás, John Page, meu colega de trabalho e engenheiro ilustre do MongoDB, escreveu um ótimo blog sobre como fazer benchmark de um banco de dados . Agradecemos a Ainhoa Múgica e Karolina Ruiz Rogelj pelas contribuições para esta publicação. Se você gostaria de saber mais sobre como usar o MongoDB para adotar um sistema modular com adaptabilidade, escalabilidade e resiliência em tempo real, dê uma olhada nos recursos abaixo: Core banking componentizado baseado no MongoDB Tony Coleman, CTO da Temenos e Boris Bialek, diretor global de soluções setoriais da MongoDB, discutem a parceria na MongoDB World 2022 Remodele seus sistemas de core banking com MongoDB

May 8, 2023

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MongoDB and Partners: Building the AI Future, Together

If you’re like me, over the past year you’ve closely watched AI’s developments—and the world’s reactions to them. From infectious excitement about AI’s capabilities, to impatience with its cost and return on investment, every day has been filled with AI twists and turns. It’s been quite the roller coaster. During the ride, from time to time I’ve wondered where AI falls on the Gartner hype cycle, which gives "a view of how a technology or application will evolve over time." Have we hit the "peak of inflated expectations" only to fall into the "trough of disillusionment?" Or is the hype cycle an imperfect guide, as The Economist argues? The reality is that it takes time for any new technology—even transformative ones like AI—to take hold. And every advance, no matter how big, has had its detractors. A famous example is that of Picasso (!), who in 1968 said, “Computers are useless. They can only give you answers.” (!!) For our part, MongoDB is convinced that AI is a once-in-a-generation technology that will enhance every future application—a belief that has been reinforced by the incredible work our partners have shared at MongoDB’s 2024 events. Speeding AI development MongoDB is committed to helping organizations of all sizes succeed with AI, and one way we’re doing that is by collaborating with the MongoDB partner ecosystem to create powerful, user-friendly AI development tools and solutions. For example, Fireworks.ai —which is a member of the MongoDB AI Applications Program ecosystem —created an inference solution that hosts gen AI models and supports containerized deployments. This tool makes it easier for developers to build and deploy powerful applications with a range of easy-to-use tools and customization options. They can choose to use state-of-the-art, open-source language, image, and multimodal foundation models off the shelf, or they can customize and fine-tune models to their needs. Jointly, Fireworks.ai and MongoDB provide a solution for developers who want to leverage highly curated and optimized open-source models and combine these with their organization’s own proprietary data—and to do so with unparalleled speed and security. “MongoDB is one of the most sophisticated database providers, and it’s very easy to use,” said Benny Chen , cofounder of Fireworks.ai. "We want developers to be able to use these tools, and we want to work with providers who enable and empower developers." Nomic , another MAAP ecosystem member, also enables developers with best-in-class solutions across the entire unstructured data workflow. Their Embed offering, available through the Nomic API , allows users to vectorize large-scale datasets for use in text, image, and multimodal retrieval applications, including retrieval-augmented generation (RAG), using only their web browser. The Nomic-MongoDB solution is a highly efficient, open-weight model that developers can use to visualize the unstructured datasets they store in MongoDB Atlas . These insights help users quickly discover trends and articulate data-driven value propositions. Nomic also supported the recently announced vector quantization in MongoDB Atlas Vector Search , which reduces vector sizes while preserving performance. Last—but hardly least!—there’s our new reference architecture with MAAP partners AWS and Anthropic. Announced at MongoDB.local London , the reference architecture supports building memory-enhanced AI agents, and is designed to streamline complex processes and develop smarter, more responsive applications. For more—including a link to the code on Github— check out the MongoDB Developer Center . Making AI work for anyone and everyone The companies MongoDB partners with aren’t just making gen AI easier for developers—they’re building tools for everyone. For example, Capgemini has invested $2 billion in gen AI and is training 100,000 of its employees in the technology. GenYoda, a solution that helps insurance professionals with their daily work, is a product of this investment. GenYoda leverages MongoDB Atlas Vector Search to analyze large amounts of customer data, like policy statements, premiums, claims history, and health information. Using GenYoda, insurance professionals can quickly analyze underwriters’ reports to make informed decisions, create longitudinal health summaries, and streamline customer interactions to improve contact center efficiency. GenYoda can ingest 100,000 documents in just a few hours and respond to users’ queries in two to three seconds—a metric on par with the most widely used gen AI models. And it produces results: in one example, by using Capgemini’s solution an insurer was able to increase productivity by 15%, add new reports 25% faster (thus speeding decision-making), and reduce the manual effort of searching PDFs, increasing efficiency by 10%. Building the future of AI together So, what’s next? Honestly, I’m as curious as you are. But I’m also incredibly excited. At MongoDB, we’re active participants in the AI revolution, working to embrace the possibilities that lie ahead. The future of gen AI is bright, and I can’t wait to see what we’ll build together. To learn more about how MongoDB can accelerate your AI journey, explore the MongoDB AI Applications Program .

November 4, 2024