Die Performance unserer CCM-Software

Unternehmen stehen im Customer Communication Management regelmäßig vor der Herausforderung, große Mengen von Transaktionsdokumenten innerhalb sehr kurzer Zeit produzieren und versenden zu müssen. Das gilt vor allem bei Peaks wie dem Jahresendgeschäft. Dabei geht es oft um Batch-Jobs mit Millionen von Seiten, weshalb eine sehr gute Performance der CCM-Software entscheidend ist für eine schnelle und reibungslose Auslieferung an die Kundinnen und Kunden.

Die Performance ist abhängig von

  • der verfügbaren Hardware,
  • der Komplexität der zu verarbeitenden Dokumente
  • sowie der Leistungsfähigkeit der CCM-Software.

Da Hardware-Ressourcen heute dank „pay per use“ günstig sind und ohne Bereitstellungszeiten dynamisch beschaffbar, ist die Fähigkeit zur flexiblen und spontanen Nutzung verfügbarer Hardware-Ressourcen eine elementare Anforderung an moderne Softwaresysteme.

skalierung in der cloud über container-architektur GrafiK: Cloud icon mit Schnittstellensymbolen

Skalierung in der Cloud über eine Container-Architektur

Die moderne Container-Architektur der Serie M/ ermöglicht eine beliebige dynamische Skalierung über die Hardware in der Cloud. Zusätzliche Rechenleistung wird automatisch zugeschaltet, wenn sie gebraucht wird. D.h. die maximale Rechenpower, die vielleicht nur ein, zwei Mal im Jahr benötigt wird, muss nicht permanent vorgehalten werden.

Parallele Verarbeitungsstränge mit Priorisierung Grafik: Tabelle mit parallel dargestellten Abläufen

Parallele Verarbeitungsstränge mit Priorisierung

Mit der M/TEXT Batch-Schnittstelle ist es möglich, parallele Verarbeitungsstränge mit unterschiedlicher Priorisierung festzulegen. So lässt sich die Performance individuell an die Rahmenbedingungen der jeweiligen Anwendung anpassen und optimieren – und damit die Hardware noch effizienter nutzen.

Test-Case: Performance-Test auf AWS

Formatierung

Dokumente aus Vorlagen und XML-Daten erstellen und an unser Output Management-System M/OMS senden

Rendering

M/OMS-Stapellauf mit Rendering in die Ausgabeformate PDF und AFP

Testdokument

Eine Mischung aus 1,5 Seiten und 9 Seiten

Amazon ECS

Kubernetes 1.20

Serie M/

M/TEXT: 1-10 Pods,
M/OMS: 1-3 Pods

AWS EC3 Instanzen

Jeder Pod nutzt seine eigene AWS EC2 c5.2xlarge-Instanz (8 vCPU, 16 GB RAM, 60 GB EBS Storage)

Amazon RDS

PostgreSQL 10.15 auf db.m5.xlarge (4 vCPU, 16 GB RAM)

Formatierung

10 Mio. Seiten/Stunde

Rendering

15 Mio. Seiten/Stunde

Praxis-Case: Raiffeisen Schweiz

Ein für Finanzdienstleister obligatorisches Anwendungsszenario ist die hochvolumige, zeit- und performance-kritische Jahresendverarbeitung. Bei unserem Kunden Raiffeisen Schweiz ging es darum, eine IT-Infrastruktur im Container-Betrieb bereitzustellen, die das maximale Dokumentvolumen von 27 Mio. Dokumenten einmalig im Jahr in nur 48 Stunden aufbereiten und ausgeben kann.

Architektur

Open Shift Container-Architektur

Serie M/

8 Pods (8 CPU Cores, 8-12 GB RAM)

OMS Adapter

Loader
10 Pods (2 CPU Cores, 2 GB RAM)

Der OMS-Adapter ist ein vorgelagertes Modul zwischen dem Liefersystem und der Serie M/, das die Daten für die Serie M/ vorbereitet und mit seinen 10 Pods für die optimale Parallelisierung sorgt.

Geschwindigkeit

110 Dokumente bzw. 220 Seiten pro Sekunde

Ausgabe in verschiedene Kanäle

13,2 Millionen Dokumente ins digitale Archiv, 5,6 Millionen Dokumente in den physischen Versand sowie 8,2 Millionen Dokumente ins digitale E-Banking.

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Christel Heusler