پرداخت در لحظه با معماری میکروسرویس
پرداخت در لحظه یکی از روش‌های نوین پرداخت الکترونیکی است که انتقال وجه را در چند ثانیه پس از صدور دستور پرداخت انجام می‌دهد و نتیجه تراکنش بلافاصله در اختیار کاربر قرار می‌گیرد. به این ترتیب، امکان مشاهده سریع وضعیت پرداخت فراهم می‌شود.
از ویژگی‌های مهم این نوع پرداخت می‌توان به دسترسی مداوم (۲۴ ساعت شبانه‌روز و ۳۶۵ روز سال) و به کارگیری سازوکارهای امنیتی پیشرفته برای پیشگیری از تقلب و خطا اشاره کرد؛ زیرا سامانه باید بتواند در کسری از ثانیه، همزمان صحت و امنیت تراکنش را تضمین نماید.
از آنجا که حجم بالای تراکنش‌ها یکی از ویژگی‌های سامانه پرداخت در لحظه می‌باشد لذا انتخاب معماری میکروسرویس به دلیل مقیاس پذیری، پایداری، انعطاف پذیری، قابلیت اطمینان و تاب‌آوری گزینه‌ای مناسب و کارآمد برای طراحی چنین سامانه‌ای محسوب می‌شود. برای تحقق پرداخت در لحظه در این معماری، لازم است از لحاظ فنی به دو بعد سرعت درون سرویسی و سرعت میان سرویسی توجه شود.
سرعت درون سرویسی
در بعد درون سرویسی بکارگیری راهکارهایی مانند بهینه‌سازی کد، انتخاب الگوریتم‌های کارآمد، استفاده از برنامه‌نویسی واکنشی (Reactive Programming) و ذخیره‌سازی موقت (caching) نقش مهمی در مصرف بهینه منابع و افزایش سرعت پاسخ‌گویی داخلی سرویس خواهند شد.
در ذخیره‌سازی موقت (Caching)، داده‌ها یا نتایج پردازش‌های پرتکرار به صورت موقت در حافظه‌ای مانند Redis
یا کتابخانه سبک و پرسرعتی مانند Caffeine نگهداری می‌شوند تا دسترسی سریع‌تر به این داده‌ها فراهم شده و بار روی منابع اصلی مانند پایگاه داده کاهش یابد. این روش باعث افزایش کارایی سرویس‌ها و کاهش تأخیر در پاسخ گویی می‌شود.
استفاده ازبرنامه نویسی واکنشی درون هر سرویس باعث می‌شود عملیات‌ها به صورت ناهمزمان (asynchronous) و غیرمسدودکننده (non-blocking) انجام شوند. ناهمزمانی باعث پردازش درخواست‌های بیشتر و افزایش انجام تعداد عملیات‌ها در واحد زمان می‌شود. درغیر مسدودکننده هر Thread می‌تواند چندین درخواست را سرویس دهد. در نتیجه مصرف حافظه و زمان پاسخ کاهش می‌یابد.
سرعت میان سرویسی
در بعد میان سرویسی، افزایش سرعت تعامل میان سرویس‌ها از طریق به کارگیری سازوکارهایی مانند معماری رویدادمحور (Event-Driven Architecture)، کارگزار پیام (Event Broker / Message Broker) و جریان‌های داده‌ای (Streaming Data) محقق می‌شود.
معماری رویدادمحور یک الگوی طراحی است که در آن سرویس‌ها به جای ارتباط مستقیم و همزمان، از طریق انتشار و دریافت رویدادها با یکدیگر تعامل می‌کنند. در این الگو هر تراکنش به‌عنوان یک رویداد ثبت می‌شود و سرویس تولیدکننده به‌محض وقوع رویداد، آن را منتشر می‌کند. سرویس‌های مصرف‌کننده بدون وابستگی مستقیم به سرویس تولیدکننده، رویداد را دریافت و پردازش می‌کنند. ازآنجا که سرویس‌ها دیگر نیازی به انتظار برای پاسخ متقابل را ندارند، می توانند به طور ناهمزمان و مستقل به رویدادها واکنش نشان دهند. این موضوع باعث کاهش تأخیر و افزایش چابکی سامانه می‌شود.
برای عملیاتی شدن این معماری، به یک بستر ارتباطی نیاز داریم که رویدادها را از تولیدکنندگان دریافت، ذخیره و صف‌بندی کند و سپس به مصرف‌کنندگان برساند. این بستر همان Event Broker یا Message Broker است. کارگزارهای پیام مانند Apache Kafka به‌عنوان یک واسط پیام رسان عمل می‌کنند و انتقال پیام‌ها میان سرویس‌ها را برعهده دارند. این سازوکار باعث می‌شود سرویس‌ها بدون وابستگی مستقیم به یکدیگر تراکنش‌ها را پردازش کنند. در این سیستم، تولید کننده‌ها و مصرف کنندگان مستقل از هم هستند و همین استقلال یکی از عوامل اصلی افزایش سرعت و مقیاس‌پذیری میان سرویسی محسوب می‌شود. علاوه بر این، کافکا برای برنامه‌های رویداد محور مناسب می‌باشد و قادر است داده‌هایی با سرعت و حجم بالا را مدیریت کند . این ویژگی آن را برای برنامه‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ و واکنش سریع به داده‌ها دارند، مناسب می‌سازد.
در معماری رویداد محور، جریان‌های داده‌ای (Streaming Data) یعنی دنباله‌ای پیوسته از رویدادها که به صورت لحظه‌ای در حال ورود به سیستم هستند. این جریان‌های داده‌ای از طریق کارگزاری پیام در topicها ذخیره و جریان می‌یابند و بستر پردازش پیوسته و بلادرنگ داده‌ها را فراهم می‌کنند، به‌گونه‌ای که اطلاعات بدون توقف میان سرویس‌ها جریان یافته و در همان لحظه تولید، پردازش می‌شوند. این جریان پیوسته امکان تحلیل و واکنش سریع به رویدادها را فراهم می‌آورد و باعث افزایش کارایی سامانه می‌شود.
برای پیاده‌‌سازی کارآمد این الگو در چارچوب معماری رویدادمحور، یکی از راهکارهای مؤثر استفاده از Reactive Kafka است. این فناوری با ترکیب معماری رویدادمحور و برنامه‌نویسی واکنشی، امکان پردازش هم زمان، مقیاس‌‌پذیر و واکنشی داده‌ها را در سطح میان‌سرویسی فراهم می‌سازد. این رویکرد نقش مهمی در تحقق سامانه‌های پرداخت در لحظه دارد.
ترکیب فناوری‌های رویدادمحور، واکنشی و جریان داده‌ای باعث می‌شود تراکنش‌ها بدون انتظار طولانی جریان یابند و سامانه بتواند حجم بالایی از درخواست‌ها را با حداقل تأخیر و بیشترین بهره وری پردازش کند.
مانیتورینگ عملکرد
برای اطمینان از کارکرد بهینه سامانه و تحقق حداکثر سرعت درون‌سرویسی و میان‌سرویسی، لازم است از مانیتورینگ مستمر بهره گرفت. پایش شاخص‌های عملکردی، زمان پاسخ، مصرف منابع و جریان تراکنش‌ها به شناسایی گلوگاه‌ها و بهبودهای به موقع کمک می‌کند. برای این منظور از ابزارهایی مانند OpenTelemetry (تولید و جمع‌آوری داده‌های Telemetry شامل: Metrics، Logs و Tracing)، Prometheus (ذخیره‌سازی شاخص‌های عملکردی به صورت داده‌های سری زمانی ) و Grafana (ارائه داشبوردهای بصری و گزارش‌های بلادرنگ برای تحلیل شاخص‌های عملکرد و ردیابی روندها ) می‌توان استفاده کرد تا اطمینان حاصل شود سامانه پرداخت در لحظه با بیشترین بهره وری و کمترین تأخیر فعالیت می‌کند.
ویژگی‌هایی مانند دسترسی بی‌وقفه، سرعت بالا در پردازش تراکنش‌ها، شفافیت اطلاعات و اطلاع‌رسانی آنی، به‌عنوان مؤلفه‌های اصلی پرداخت در لحظه، نقشی اساسی در ارتقای تجربه مشتری ((Customer Experience ایفا می‌کنند.
همچنین، پرداخت در لحظه دارای اثرات اقتصادی هم در سطح خُرد (micro) وهم در سطح کلان (macro)می‌باشد.
طبق گزارش ACI Worldwide (Real-Time Payments: Economic Impact and Financial Inclusion 2024) :
در سطح کلان، برای 40 کشور مورد مطالعه در سال 2023، پرداخت‌های در لحظه موجب افزایش تولید ناخالص داخلی (GDP) به میزان ۱۶۴ میلیارد دلار شده‌اند. برآورد می‌شود میزان تأثیر پرداخت‌های در لحظه بر تولید ناخالص داخلی تا پنج سال آینده (2028) به ۲۸۵.۸ میلیارد دلار برسد (افزایشی معادل ۷۴.۲ درصد).
در سطح خرد، پرداخت‌های لحظه‌ای در همین ۴۰ کشور موجب ۱۱۶.۹ میلیارد دلار صرفه‌جویی برای مصرف‌کنندگان و کسب‌وکارها شده‌اند، و انتظار می‌رود این رقم تا سال ۲۰۲۸ به ۲۴۵.۸ میلیارد دلار افزایش یابد. کاهش هزینه تراکنش‌ها و زمان بلافاصله تسویه از مزایای اقتصادی پرداخت در لحظه برای مصرف‌کنندگان و فروشندگان می‌باشند.