アプリケーション品質の向上
Elastic Observabilityにより、petaFuelはソフトウェアライフサイクルを合理化し、本番環境に移行するアプリケーションの品質を確保しました。
データに重点を置いたアプリケーションでアプリケーションエラーを最大15%削減
Elastic Observabilityの導入により、petaFuelはアプリケーションのパフォーマンスを綿密に監視して微調整し、データに重点を置いたアプリケーションのエラーを最大15%削減し、認証応答の平均時間を短縮しました。
クレジットカード詐欺を2ベーシスポイント削減
Elastic Observabilityの機械学習により、petaFuelはクレジットカードの不正取引と不正な支払いを2ベーシスポイント削減しました。
革新的な決済プロバイダーであり、クレジットカード処理業者でもあるpetaFuelが、Elastic Observabilityを導入して、顧客行動のインサイト、アプリケーションのパフォーマンス、不正防止を実現
petaFuelは、高度なテクノロジーとセキュリティ基準に基づく革新的な決済ソフトウェアとアプリを提供する、認定された決済プロバイダーおよびクレジットカード処理業者です。これらには、モバイル決済用のVIMpayアプリや、銀行が提供する口座情報サービスや支払い開始サービスをサードパーティが使用するためのインターフェースであるStyx XS2Aが含まれます。
petaFuelのCTOであるルートヴィヒ・アダム氏は、ソフトウェア、サービス、セキュリティの責任を担っています。「銀行に提供するサービスが市場リスクや規制と両立し、eコマース、モバイル、マルチチャネル取引の需要に見合ったものであることを保証する必要があります。」
これは大きな議題であり、petaFuelのITインフラストラクチャーとアプリケーションの品質と完全性に関してエラーの余地はありません。「システムのパフォーマンスを監視し、最適化するために、Elastic Observabilityをビジネスの2つの主要分野に導入しました。」とアダム氏は述べています。まず、ログ分析とエラー検出を通じてソフトウェアのライフサイクルを合理化するために使用されるイベント検出します。「Elasticを導入したことで、開発プロセスの一環としてバグやその他のソフトウェアの問題を特定し、本番環境に移行したアプリケーションの品質を確保できるようになりました。」とアダム氏は述べています。
Elasticが重要な役割を果たす2つ目の分野は、インシデント管理です。ここでは、ほぼリアルタイムで配信されるイベント通知により、petaFuelは異常な作動や疑わしい動作を特定できます。しかし、イベントに気づくだけでは十分ではありません。Elasticは、誤報を根絶し、真の脅威に優先順位を付けるための迅速な認定をサポートします。「Elasticの真価を発揮するのはこの部分です。」とアダム氏は述べています。「データを統合することで、インシデント間の相互参照が可能になり、根本原因の分析が迅速化され、インシデントの財務的影響を最小限に抑えることができます。」
「Elasticを導入したことで、開発プロセスの一環としてバグやその他のソフトウェアの問題を特定し、本番環境に移行したアプリケーションの品質を確保できるようになりました。」
Elasticをいち早く導入したpetaFuelは、このプラットフォームを他のオブザーバビリティソリューションと比較するのに適しています。「ログの送信では、カスタムアプリケーションを構築しましたが、拡張目標を達成するには拡張性が十分ではありませんでした。」とアダム氏は述べています。また、別のオブザーバビリティプラットフォームも検討しましたが、petaFuelの開発者にとって使い勝手が十分ではないことがすぐに明らかになりました。「Elasticは競合他社を圧倒しているため、弊社のチームはすぐに導入しました。特に、ログの監視と可視化にKibanaを導入したときは、その傾向が顕著でした。」とアダム氏は述べています。
現在、Elasticのイベント検知とインシデント管理は、顧客行動、アプリケーションパフォーマンス管理、不正防止という3つの重要なビジネスとテクノロジーのアクティビティをサポートしています。
petaFuelのCTOであるルートヴィヒ・アダム氏（左）は、Elasticの機械学習機能は、不正行為の特定と防止において非常に有益であると述べています。
顧客行動のインサイト
「当初は、ログの送信と分析にElasticを使用していました。」とアダム氏は述べています。「しかし、適切なフィールドと明確な分類法でデータを構造化することで、他の分野にも適応させました。これにより、顧客と取引事業者の行動とタイムラインに関するより深い洞察が得られます。たとえば、何人の人がどの時間にAmazonで買い物をしているか、深夜にガソリンスタンドで何を買うかなどです。これは、不正行為が特定のチャネルを標的としているため、監視のしきい値を調整するために必要な洞察が得られます。万能のアプローチはありません。」とアダム氏は述べています。
パフォーマンス管理のために、petaFuelはElasticを使用してアプリケーションを追跡しています。これには、ランタイム、ワークロードの影響、エラーがシステムの全体的なパフォーマンスにどのように影響するかに関する分析情報が含まれます。「これにはかなり驚かされました。」とアダム氏は述べています。「Elasticの機能をオンにするだけで、情報がすぐに表示されるので、アプリケーションを微調整し、パフォーマンスを最適化できました。」
「Elasticは競合他社を圧倒しており、弊社のチームはすぐに導入しました。」
Elasticは、petaFuelデータベースの監視にも重要な役割を担っています。ここでの課題は、取引数が非常に変動する可能性がある顧客のパフォーマンスを維持することです。「テスト環境では予測は困難です。」とアダム氏は述べています。「しかし、Elasticなら本番データベースの問題を特定し、その顧客のために問題を解決するための対策を講じることができます。」 これにより、petaFuelはSLA、特にカード決済の承認に必要な時間を順守することができます。
機械学習を使用して不正行為を防止
また、petaFuelはElasticの機械学習を活用し、決済をスクリーニングして異常な行動を検知することで不正行為を防止しています。アダム氏は、銀行が不正取引をチャージバックできない「ネット詐欺」の防止にElasticがどのように役立つかを強調しています。「銀行の視点から見ると、これは潜在的に損害を与えるものですが、Elasticなら犯罪行為を未然に防ぎ、今後同様の事件が起こらないように新しいルールを設定することができます。」とアダム氏は述べています。「Elasticでは、共通のスキーマを使用してデータをリアルタイムで処理できることで、不正行為の特定と防止に非常に役立ちます。」
petaFuelは、Elasticの機械学習機能を活用して、異常値や外れ値を発見し、自然言語データを分析し、不正防止に役立つ対象領域を特定します。
また、盗まれたカードデータに基づいてマーチャントサイトへの攻撃を自動化するボットやスクリプトがもたらす脅威についても強調しています。通常、これらのツールは、小規模決済を処理し、大規模な購入に有効なカードを特定しようとします。「経験豊富な従業員でさえ、反応するのに30分ほどかかるため、その時点ではすでに損害を受けています。しかし、Elasticの機械学習を使えば、不審な決済パターンを特定し、ほぼ即座に対応して脅威をシャットダウンすることができます。」とアダム氏は述べています。
将来を見据えて、アダム氏はElasticのオープンアーキテクチャーを活用したいと考えています。「Elastic APIを使用することで、インターフェースやコネクター、テレメトリーデータをキャプチャして管理できます。また、必要に応じて新機能を追加できる点も気に入っています。これにより、今後の柔軟性が非常に高まります。」
また、ElasticコミュニティとElasticサポートチームがバックグラウンドで、petaFuelが既存のツールと新しいソフトウェアを最大限に活用できるようにサポートしています。「当社は小さな会社ですが、Elasticは私たちの懸念に耳を傾け、対処してくれていると常に感じています。それだけではなく、Elasticは当社の成長への道のりを理解し、直面する可能性のあるあらゆる課題に対応できるよう支援してくれています。」
