Temenos Banking Cloud는 MongoDB Atlas 및 Microsoft Azure를 통해 높은 거래를 기록할 수 있도록 확장되었습니다.

MongoDB
May 8, 2023 | Updated: February 21, 2024

은행업은 영겁의 세월에 걸쳐 변화해 온 것처럼 보이지만, 다소 정적이고 극도로 보수적인 산업이었습니다. 그러나 대체 기술과 함께 시장에 핀테크 및 순수 디지털 기업이 등장하면서 업계가 변화하고 있습니다. MACH, BIAN 및 컴포저블한 설계의 결합으로 은행 부문에서 진정한 혁신과 협업이 가능하게 되었으며, 클라우드 서비스를 도입하면 이러한 접근 방식을 더욱 쉽게 구현할 수 있습니다.

12억 명 이상의 사람들에게 은행 업무 서비스를 제공하는 세계 최대의 금융 서비스 애플리케이션 제공 업체인. Temenos에 물어보세요. Temenos는 뱅킹 소프트웨어 혁신을 선도하고 있으며 150개국 이상의 고객 커뮤니티에 원활한 경험을 제공합니다. Temenos는 MongoDB로 구축된 클라우스 우선 microservices 기반 인프라를 수용해 고객에게 유연성을 제공하는 동시에 상당한 성능 향상을 제공합니다. 금융 기관은 Pay-as-you-go와 같은 Temenos 구성 요소를 내장할 수 있습니다. 이는 자체 클라우드 배포 또는 다양한 클라우드 플랫폼에서 MongoDB가 지원하는 Temenos Transact를 통한 완전한 뱅킹 서비스 경험을 통해 기존 온프레미스 환경에 새로운 기능을 제공합니다. 이 새로운 MongoDB 기반 인프라를 통해 Temenos는 고객을 대신하여 빠르게 혁신하는 동시에 보안, 성능 및 확장성을 개선할 수 있습니다.

핀테크, 결제 및 코어 뱅킹

Temenos와 MongoDB는 2019년 힘을 합쳐 컴포넌트화된 세상에서 데이터를 향해 나아갈 길을 조사했습니다. 지난 몇 년 동안 MongoDB팀은 Temenos 제품군을 개선하기 위해 여러 가지 새롭고 혁신적인 구성 요소 서비스를 개발하고자 협력해 왔으며, 현재 몇몇 은행 고객은 이러한 구성 요소를 실제 업무에 사용하고 있습니다. 또한 MongoDB가 취한 접근 방식을 통해 은행은 자체 조건에 따라 업그레이드할 수 있습니다. Temenos Transact 플랫폼 '전면'에 구성 요소를 배치하여 은행은 기존 고객 요구 사항을 충족하는 능력을 방해받지 않고 컴포넌트화 솔루션을 사용할 수 있습니다. 2023년 5월부터 은행은 MongoDB의 개발자 데이터 플랫폼에서만 Temenos Infinity microservices와 코어 뱅킹 Temenos Transact를 독점적으로 배포하여 더 많은 가치를 창출할 수 있게 됩니다.

컴포저블한 접근 방식을 더욱 가치 있게 만들기 위해 Temenos는 JSON과 문서 모델을 기반으로 새로운 데이터 백엔드를 확실히 구현해 냈습니다. MongoDB를 사용하면 데이터에 완전히 투명하게 액세스하고 개발자 데이터 플랫폼의 추가 기능을 활용할 수 있습니다. 이러한 기능에는 Atlas Search, 애플리케이션 기반 분석, 워크로드 격리를 통한 AI가 포함됩니다. 또한 고객은 주권 요건에 따라 단일 국가에 데이터를 배치하든, 대륙에 분산 배치하든, 고객 요구 사항에 따라 데이터를 지리적 위치에 배치하여 항상 최상의 데이터 액세스 및 거래 속도를 보장하는 이점을 누릴 수 있습니다.

향상된 성능 및 확장성

작년의 소매업 중심 벤치마크와 달리, 이번에는 더 광범위한 기능을 테스트하고 더 다양한 비즈니스 영역을 포함하면서 거래량을 50% 늘리는 방식으로 접근했습니다.

벤치마크 시나리오는 5,000만 명의 소매 고객, 1억 개의 계정, 단일 클라우드 인스턴스에서 10개 브랜드와 5,000만 명의 임베디드 금융 고객을 위한 서비스형 뱅킹(BaaS) 제품을 갖춘 고객을 시뮬레이션했습니다.

테스트에서 Temenos Banking Cloud는 기록적인 초당 150,080건의 거래로 2억 개의 내장 금융 대출과 1억 개의 소매 계좌를 처리했습니다. 이를 통해 Temenos는 강력하고 확장 가능한 플랫폼이 BaaS를 통해 성장을 위한 은행의 비즈니스 모델을 지원하거나 제품 자체를 배포할 수 있다는 것을 입증했습니다. 벤치마크에는 핵심 거래 처리뿐만 아니라 결제, 금융 범죄 완화(FCM), 데이터 허브 및 디지털 채널을 결합하여 구성된 솔루션이 포함되었습니다.

"다른 어떤 뱅킹 기술 공급 업체도 Temenos Banking Cloud의 성능과 확장성을 따라잡지 못합니다. Temenos는 지속적으로 클라우드 기술에 더 많은 투자를 하고 있으며 많은 은행들이 다른 경쟁 업체보다 Temenos의 코어 뱅킹을 사용하고 있습니다. BaaS와 같이 빠르게 부상하는 동향에 따라 전 세계적으로 비현금 거래량이 급증하는 상황에서 은행은 비즈니스 수요에 따라 탄력적으로 확장하고 저렴한 비용으로 온디맨드형의 컴포저블한 기능을 제공하면서 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 플랫폼이 필요합니다. Microsoft 및 MongoDB와의 이 벤치마크는 세계 최대 은행과 수억 명의 고객을 보유한 은행의 BaaS 서비스를 클라우드에서 효율적이고 지속 가능하게 지원하는 Temenos 플랫폼의 역량을 입증합니다." 토니 콜먼(Tony Coleman), Temenos 최고 기술 책임자

이러한 솔루션 환경은 지구상의 모든 사람들이 단일 은행에서 하루에 두 건의 은행 거래를 실행하는 환경을 반영합니다. 이 처리량은 규모 및 성능 면에서 모든 계층 1 뱅킹 배포에 적합해야 하며 향후 성장 계획도 포함해야 합니다.

다음은 실제 벤치마크 혼합을 구성하는 거래 세부 정보입니다. 위에서 언급했듯이 소매 은행과 핀테크 기관처럼 작동하는 다양한 기능이 광범위하게 혼합되어 있으며, 다양한 소매점을 위한 카드와 같은 여러 상품 브랜드를 제공합니다.

순수한 벤치마크의 성능 외에도, MongoDB Atlas 환경이 유일한 데이터베이스이고 보조 시스템이 필요하지 않았기 때문에 전체 환경의 ESG 풋프린트는 작년 구성에 비해 다시 감소했습니다.

JSON의 장점

Temenos 이전에 PIC로 저장되어 있던 데이터 계층을 디캡슐화하고 사용자 커뮤니티에서 JSON 형식의 데이터를 사용할 수 있도록 하기 위해 상당한 엔지니어링 노력을 기울였습니다. MongoDB는 처음부터 뛰어난 개발 경험을 제공하는 데 중점을 둔 데이터베이스로 설계되었습니다. JSON은 어디에나 존재하므로 MongoDB의 문서 데이터 모델에서 데이터 구조를 표현하기 위한 확실한 선택지가 되었습니다. 아래에서 Temenos Transact가 데이터를 저장하는 방식과 Oracle 또는 MSSQL과 MongoDB를 비교해보실 수 있습니다. Temenos와 MongoDB는 데이터 저장소가 연계되어 있습니다. Temenos Transact 애플리케이션 코드는 문서(JSON)에서 작동하고 MongoDB는 문서를 한 곳에서 JSON에 저장하므로 완벽한 파트너십을 이루고 있습니다.

MongoDB는 복제본 세트의 추가 노드 개념을 통해 사용자 커뮤니티가 Temenos Transact의 거래 워크로드를 중단하거나 방해하지 않고 동일한 데이터베이스에 통합된 추가 보조 애플리케이션을 조정할 수 있도록 지원합니다. 보조 애플리케이션이 갑자기 주 애플리케이션에 예기치 않은 결과를 초래하는 레기서 Relational Database Management System(RDBMS)에서 정기적으로 나타나는 문제는 MongoDB와 함께라면 이제 과거 속에만 존재하는 문제입니다.

MongoDB Atlas는 대부분의 경우 가용성 영역 세 개에서 운영되며, 영역 두 개는 순수 가용성을 위해 동일한 지역에, 단일 노드는 재해 복구를 위해 멀리 떨어진 지역에 위치해 있습니다. 이 환경은 전례 없는 뛰어난 성능을 제공하면서 자주 요구되는 RPO/RTO '0'을 제공합니다. 첫 번째 가용성 영역 각각에 있는 두 개의 노드는 거래 복제본 세트를 프로비저닝하고 Temenos Transact 애플리케이션의 일관성과 작동을 보장합니다. 각 가용성 영역에서 세 번째 격리된 워크로드 노드는 다른 두 노드와 동일한 데이터 세트와 함께 배치되지만 거래 처리에서는 제외됩니다. 이러한 격리된 워크로드 노드는 추가 기능을 위한 용량을 제공합니다. 위의 예에서, 한 노드는 MongoDB Atlas Federation에 대한 액세스를 제공하고, 두 번째 노드는 MongoDB Atlas Search를 위한 인터페이스를 제공합니다. 노드가 거의 실시간으로 데이터를 저장하므로(동일한 가용성 영역에 있을 때 복제는 밀리초 이하로 측정됨) 실시간 거대 언어 모델(LLM)과 같은 흥미로운 새 기능을 사용할 수 있습니다. Databricks 레이크 하우스에 연결하는 ChatGPT 또는 기계 학습입니다. 설계는 이 문서에서 자세히 설명됩니다.

아래 다이어그램은 Microsoft Azure를 위한 유럽 시장에서 이러한 클러스터 설정의 일반적인 구성을 보여 줍니다. 취리히에 가용 영역 1개, 제네바에 가용 영역 1개, 아일랜드에 이 둘에 대한 추가 노드 1개가 있습니다. 또한 취리히와 제네바에 격리된 워크로드를 구성했습니다. MongoDB Atlas를 사용하면 배포된 솔루션의 특정 요구 사항에 맞게 구성된 이러한 클러스터를 몇 초 내에 생성할 수 있습니다.

Microsoft Azure용 유럽 시장을 위한 클러스터 설정에 대한 일반적인 구성

필요한 경우 MongoDB는 단일 복제본 세트에 최대 50개의 노드를 포함할 수 있으므로 격리된 각 추가 워크로드에 대해 필요할 때 필요한 곳에서 하나 이상의 노드를 사용할 수 있습니다. 처음에 선택한 이 세 곳 이외의 장소에서도 가능합니다!

이 벤치마크에서는 노드 유형에 따라 20~60%의 CPU 사용률을 기준으로 오버사이징된 MongoDB Atlas 클러스터 M600을 사용했습니다. 돌이켜 보면 더 작은 MongoDB Atlas M200으로도 충분했을 것입니다. 그럼에도 불구하고 MongoDB Atlas는 작년 결과의 1/3 리소스로 필요한 데이터베이스 성능을 제공하면서도 50% 더 많은 처리량을 달성했습니다. 또한 MongoDB Atlas는 거래당 처리량(밀리초 단위로 측정됨)이 2배 더 빨라졌습니다.

모든 것이 확실하게 완료되었습니다. 코어 뱅킹과 Temenos Transact 및 MongoDB의 결합으로 대규모 글로벌 은행의 요구 사항도 지원할 준비가 되었으므로 고객님은 이 벤치마크를 믿고 안심하셔도 좋습니다.

수천 개의 은행이 로그인 관리와 온라인 뱅킹부터 위험및 자금 관리 시스템에 이르기까지 운영의 많은 부분을 MongoDB에 의존하고 있는 가운데, Temenos의 MongoDB 도입한 것은 획기적인 일입니다. 이는 레거시 데이터베이스 기술에서 MongoDB로 이동하여 더 빠르게 혁신할 수 있도록 하고 기술 부채를 없애며 금융 기관, 소프트웨어 공급 업체 및 서비스 제공 업체의 환경을 단순화하는 것에 상당한 가치가 있다는 것을 보여 줍니다.

추신: 벤치마크는 잘못된 정보를 담고 있을 수 있으며 조직의 모든 시나리오가 다르다는 것을 알고 있습니다. 오랫동안 벤치마크 사업에 종사해 온 바로, 어떤 벤치마크도 신뢰해서는 안 됩니다. 실제로 동료인 MongoDB의 저명한 엔지니어 존 페이지(John Page)가 데이터베이스 벤치마킹 방법에 대한 훌륭한 블로그를 작성했습니다.

이 게시물에 도움을 주신 아인호아 무지카(Ainhoa Múgica)와 카롤리나 루이스 로겔리(Karolina Ruiz Rogelj)에게 감사드립니다.

MongoDB를 사용하여 컴포저블한 시스템으로 전환하고 실시간 적응성, 확장성 및 복원력을 설계하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 아래 리소스를 살펴보세요.

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Temenos Banking Cloud è in grado di registrare elevate transazioni con MongoDB Atlas e Microsoft Azure

In passato il settore bancario era piuttosto rigido e fortemente conservatore, con un'evoluzione che sembrava essere durata secoli. Ma l'emergere di Fintech e di operatori puramente digitali sul mercato, insieme alle alternative tecnologiche, sta trasformando il settore. La combinazione di MACH , BIAN e progetti compositi consente una vera innovazione e collaborazione all'interno del settore bancario e l'introduzione dei servizi cloud rende questi approcci ancora più facili da implementare. È sufficiente chiedere a Temenos, il più grande fornitore di applicazioni per servizi finanziari al mondo, che fornisce servizi bancari a più di 1,2 miliardi di persone . Temenos è all'avanguardia nell'innovazione del software bancario e offre un'esperienza senza soluzione di continuità alla sua comunità di clienti in oltre 150 paesi. Temenos abbraccia un'infrastruttura cloud-first, basata su microservices e costruita con MongoDB, che offre ai clienti flessibilità e migliora notevolmente le prestazioni. Gli istituti finanziari possono incorporare i componenti di Temenos, come Pay-as-you-go, che offre nuove funzionalità ai loro ambienti on-premises esistenti, sulle loro implementazioni cloud o attraverso un'esperienza bancaria completa come servizio con Temenos Transact powered by MongoDB su varie piattaforme cloud. Questa nuova infrastruttura basata su MongoDB consente a Temenos di innovare rapidamente per conto dei suoi clienti, migliorando al contempo la sicurezza, le prestazioni e la scalabilità. Fintech, pagamenti e core banking Nel 2019, Temenos e MongoDB hanno unito le forze per studiare il percorso dei dati in un mondo strutturato intorno ai componenti. Nel corso degli ultimi anni, i nostri team hanno collaborato a una serie di nuovi e innovativi servizi di componenti per migliorare la famiglia di prodotti Temenos, e diversi clienti bancari stanno ora utilizzando questi componenti in produzione. Tuttavia, l'approccio che abbiamo adottato consente alle banche di effettuare l'upgrade alle loro condizioni. Mettendo i componenti "davanti" alla piattaforma Temenos Transact , le banche possono iniziare a utilizzare una soluzione di componentizzazione senza interrompere la loro capacità di soddisfare le esigenze dei clienti esistenti. A partire da maggio 2023, le banche potranno distribuire i microservizi di Temenos Infinity e il core banking Temenos Transact esclusivamente sulla piattaforma di dati per sviluppatori di MongoDB e trarre ancora più valore. Per rendere l'approccio composito ancora più valido, Temenos ha implementato il suo nuovo backend di dati saldamente basato su JSON e sul modello documentale . MongoDB consente un accesso completamente trasparente ai dati e lo sfruttamento delle funzionalità aggiuntive della piattaforma dati per sviluppatori. Queste funzionalità includono la ricerca Atlas Search , l'analisi guidata dalle applicazioni e l'AI attraverso l'isolamento del carico di lavoro. I clienti beneficiano anche della distribuzione geografica dei dati in base alle loro esigenze, sia che si tratti di un singolo paese in base a requisiti di sovranità, sia che si tratti di una distribuzione su più continenti per garantire un accesso ai dati e una velocità di trading sempre ottimali. Prestazioni e scalabilità migliorate A differenza del benchmark incentrato sulla vendita al dettaglio dello scorso anno , questa volta l’approccio è stato quello di testare funzionalità più ampie e includere aree di business più diversificate, il tutto aumentando il volume delle transazioni del 50%. Il benchmark di riferimento ha simulato un cliente con 50 milioni di clienti retail, 100 milioni di conti e un'offerta Banking-as-a-Service (BaaS) per 10 marchi e 50 milioni di clienti embedded finance su un'unica istanza cloud. Durante il test, Temenos Banking Cloud ha elaborato 200 milioni di prestiti finanziari incorporati e 100 milioni di conti retail con un record di 150.080 transazioni al secondo. In questo modo, Temenos ha dimostrato che la sua piattaforma robusta e scalabile può supportare i modelli di business delle banche per la crescita attraverso BaaS o la distribuzione dei propri prodotti. Il benchmark non comprendeva solo l'elaborazione delle transazioni principali, ma anche una soluzione composta che combinava pagamenti, mitigazione dei crimini finanziari (FCM), un hub di dati e canali digitali. "Nessun altro fornitore di tecnologia bancaria si avvicina alle prestazioni e alla scalabilità di Temenos Banking Cloud. Investiamo costantemente nelle tecnologie cloud e abbiamo un numero maggiore di banche che utilizzano il core banking nel cloud rispetto a tutti i nostri colleghi. Con il volume globale delle transazioni non in contanti che sta salendo alle stelle in risposta a tendenze emergenti come il BaaS, le banche hanno bisogno di una piattaforma che permetta loro di scalare elasticamente in base alla domanda del business, di fornire funzionalità componibili on-demand a basso costo e di ridurre l'impatto ambientale. Questo benchmark con Microsoft e MongoDB dimostra la capacità della piattaforma Temenos di alimentare le più grandi banche del mondo e le loro offerte BaaS con centinaia di milioni di clienti, in modo efficiente e sostenibile nel cloud." Tony Coleman, Chief Technology Officer, Temenos Questo scenario di soluzioni rispecchia un ambiente in cui tutti gli abitanti del pianeta eseguono due transazioni bancarie al giorno su un'unica banca. Questo throughput dovrebbe soddisfare qualsiasi implementazione bancaria di livello 1, in termini di dimensioni e prestazioni, e coprire qualsiasi piano di crescita futura. Di seguito sono riportati i dettagli delle transazioni che compongono l'attuale mix di benchmark. Come già accennato, si tratta di un ampio mix di funzionalità diverse che si comportano come una banca retail e un istituto fintech, che fornisce diversi marchi di prodotti, ad esempio carte per diversi punti vendita. Oltre alle prestazioni del benchmark, l'ingombro dell'ESG si è nuovamente ridotto rispetto alla configurazione dello scorso anno, poiché l'ambiente MongoDB Atlas era l'unico database e non erano necessari sistemi secondari. Temenos Transact ottimizzato con MongoDB Il vantaggio JSON Temenos ha compiuto importanti sforzi ingegneristici per decapsulare il livello dei dati, che in precedenza era memorizzato come PIC, e rendere disponibili alla propria comunità di utenti i dati in formato JSON. MongoDB è stato progettato fin dall'inizio per essere un database incentrato sull'offerta di un'ottima esperienza di sviluppo. L'ubiquità di JSON lo ha reso la scelta più ovvia per rappresentare le strutture di dati nel modello di dati documentali di MongoDB. Di seguito puoi vedere come Temenos Transact archivia i dati rispetto a Oracle o MSSQL rispetto a MongoDB. Temenos e MongoDB hanno un archivio dati allineato: il codice dell'applicazione Temenos Transact opera su documenti (JSON) e MongoDB archivia i documenti in JSON in un unico luogo, rendendo la partnership perfetta. MongoDB consente alla comunità di utenti, grazie al concetto di nodi aggiuntivi nel set di replica, di allineare altre applicazioni secondarie integrate nello stesso database senza interrompere e disturbare il carico di lavoro transazionale di Temenos Transact. La sfida che si presenta regolarmente con i sistemi di gestione dei database relazionali (RDBMS), in cui le applicazioni secondarie hanno improvvisamente conseguenze inaspettate sull'applicazione primaria, è un problema del passato con MongoDB. Isolamento del carico di lavoro con MongoDB MongoDB Atlas opererà nella maggior parte dei casi in tre zone di disponibilità, dove due zone sono situate nella stessa regione per la pura disponibilità e un singolo nodo è situato in una regione remota per il disaster recovery. Questo ambiente garantisce l'RPO/RTO "0" spesso richiesto, offrendo al contempo prestazioni senza precedenti. Due nodi in ciascuna delle prime zone di disponibilità forniscono il set di repliche transazionali e garantiscono la coerenza e il funzionamento dell'applicazione Temenos Transact. In ogni zona di disponibilità, un terzo nodo di carico di lavoro isolato è co-locato con lo stesso set di dati degli altri due nodi, ma è escluso dall'elaborazione transazionale. Questi nodi di lavoro isolati forniscono capacità per funzionalità aggiuntive. Nell'esempio precedente, un nodo fornisce l'accesso a MongoDB Atlas Federation e un secondo nodo fornisce l'interfaccia per MongoDB Atlas Search. Poiché i nodi archiviano i dati in tempo quasi reale (la replica è misurata in meno di millisecondi perché si trovano nella stessa zona di disponibilità), ciò consente nuove ed entusiasmanti funzionalità come il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) in tempo reale, ad esempio ChatGPT, o l'apprendimento automatico che si collega a una lake house di Databricks. Il progetto è illustrato in dettaglio in questo articolo . Il diagramma riportato di seguito mostra una configurazione tipica di questo tipo di cluster nel mercato europeo di Microsoft Azure: una zona di disponibilità a Zurigo, una zona di disponibilità a Ginevra e un nodo aggiuntivo in Irlanda. Inoltre, abbiamo configurato carichi di lavoro isolati a Zurigo e Ginevra. MongoDB Atlas permette di creare un cluster di questo tipo in pochi secondi, configurato in base ai requisiti specifici della soluzione implementata. Configurazione tipica per una configurazione cluster per il mercato europeo per Microsoft Azure In caso di necessità, MongoDB può avere fino a 50 nodi in un singolo set di repliche, in modo che per ogni carico di lavoro isolato aggiuntivo, uno o più nodi possano essere resi disponibili quando e dove necessario. Anche in luoghi diversi dai tre scelti inizialmente! Per questo benchmark è stato utilizzato un cluster MongoDB Atlas M600, sovradimensionato in base all'utilizzo della CPU del 20-60% a seconda del tipo di nodo. Guardando al passato, un MongoDB Atlas M200 più piccolo sarebbe stato facilmente sufficiente. Ciononostante, MongoDB Atlas ha fornito le prestazioni necessarie al database con un terzo delle risorse rispetto al risultato dell'anno scorso, ma con un throughput superiore del 50%. Inoltre, MongoDB Atlas è stato due volte più veloce nella velocità di esecuzione per transazione (misurata in millisecondi). Firmato, sigillato e consegnato. Questo benchmark offre ai clienti la tranquillità di sapere che la combinazione del core banking con Temenos Transact e MongoDB è pronta a supportare le esigenze anche delle più grandi banche globali. Mentre migliaia di banche si affidano a MongoDB per molte parti delle loro operazioni, dalla gestione dei login e dell'online banking ai sistemi di gestione del rischio e della tesoreria, l'adozione di MongoDB da parte di Temenos rappresenta una pietra miliare. Dimostra che il passaggio da una tecnologia di database legacy a MongoDB ha un valore significativo, consentendo un'innovazione più rapida, eliminando il debito tecnico e semplificando il panorama per gli istituti finanziari, i loro fornitori di software e i fornitori di servizi. PS: Sappiamo che i benchmark possono essere ingannevoli e che ogni scenario di ogni organizzazione è differente. Avendo lavorato a lungo nel settore dei benchmark, non dovresti mai fidarti di QUALSIASI benchmark. Infatti, il mio collega John Page, illustre ingegnere di MongoDB, ha scritto un ottimo blog su come effettuare il benchmark di un database . Grazie ad Ainhoa Múgica e Karolina Ruiz Rogelj per il loro contributo a questo post. Se vuoi saperne di più su come utilizzare MongoDB per passare a un sistema composito, con un'architettura che garantisca adattabilità, scalabilità e resilienza in tempo reale, dai un'occhiata alle seguenti risorse: Core banking compartimentato basato su MongoDB Tony Coleman, CTO di Temenos e Boris Bialek, Global Head, Industry Solutions di MongoDB discutono della partnership al MongoDB World 2022 Rimodella i tuoi sistemi bancari principali con MongoDB

May 8, 2023

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Hanabi Technologies Uses MongoDB to Power AI Assistant, Hana

For all the hype surrounding generative AI, cynics tend to view the few real-world implementations as little more than “fancy chatbots.” But for Abhinav Aggarwal, CEO of Hanabi Technologies, the idea of a generative AI-powered bot that is more than just an assistant was intriguing. “I’d been using ChatGPT since it launched,” said Aggarwal. “That got me thinking: How could we make a chatbot that was like a team member?” And with that concept, Hana was born. The problem with bots “Most generative AI chatbots do not act like people; they wait for a command and give a response,” said Aggarwal. “We wanted to create a human-like chatbot that would proactively help people based on what they wanted—automating reminders, for example, or fetching time zones from your calendar to correctly schedule meetings.” Hanabi’s flagship product, Hana, is an AI assistant designed to enhance team collaboration within Google Chat, working in concert with Google Workspace and its suite of products. “Our target customers are smaller companies of between 10 and 50 people. At this size you’re not going to build your own agent from scratch,” he said. Hana integrates with Google APIs to deliver a human-like assistant that chimes in with helpful interventions, such as automatically setting reminders and making sure meetings are booked in the right time zone for each participant. “Hana is designed to bring AI to smaller companies and help them collaborate in a space where they are already working—Google Workspace,” Aggarwal explained. The MongoDB Atlas solution For Hana to act like a member of the team, Hanabi needed to process massive amounts of data to support advanced features like retrieval-augmented generation (RAG) for better information retrieval across Google Docs and many other sources. And with a rapidly growing user base of over 600 organizations and 17,000+ installs, Hanabi also required a secure, scalable, and high-performing data storage solution. MongoDB Atlas provided a flexible document model, built-in vector database, and scalable cloud-based infrastructure, freeing Hanabi engineers to build new features for Hana rather than focusing on rote tasks like data extract, transform, and load processes or manual scaling and provisioning. Now, MongoDB Atlas handles a variety of responsibilities: Scalability and security: MongoDB Atlas’s auto-scaling and automatic backup features have enabled Hanabi to seamlessly grow its user base without the need for manual database management. RAG: MongoDB Atlas plays a critical role in Hana’s RAG functionality. The platform enables Hanabi to split Google Docs into small sections, create embeddings, and store these sections in Atlas’s vector database. Development Processes: According to Aggarwal, MongoDB’s flexibility in managing changing schemas has been essential to the company’s fast-paced development cycle. Data Visualization: Using MongoDB Atlas Charts has enabled Hanabi to create comprehensive dashboards for real-time data visualization. This has helped the team track usage, set reminders, and optimize performance without needing to build a manual dashboard. Impact and results With MongoDB Atlas, Hanabi can successfully scale Hana to meet the demands of its rapidly expanding user base. The integration is also enabling Hana to offer powerful features like automatic interactions with customers, advanced information retrieval from Google Docs, and manually added memory snippets, making it an essential tool for teams around the world. Next steps Hanabi plans to continue integrating more tools into Hana while expanding its reach to personal Gmail users. The company is also rolling out a new automatic-interaction feature, further enhancing Hana’s ability to proactively assist users without direct commands. MongoDB Atlas remains a key component of Hanabi’s stack, alongside Google Kubernetes Engine, NestJS, and LangChain, enabling Hanabi to focus on innovating to improve the customer experience. Tech Stack MongoDB Atlas Google Kubernetes Engine NestJS LangChain Are you building AI apps? Join the MongoDB AI Innovators Program today! Successful participants gain access to free MongoDB Atlas credits, technical enablement, and invaluable connections within the broader AI ecosystem. If your company is interested in being featured, we’d love to hear from you. Connect with us at ai_adopters@mongodb.com.

November 21, 2024