Лисовский А.В.
ПРИМЕНЕНИЕ КОНТЕЙНЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ KYC-ВЕРИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ *
Аннотация:
в статье рассматривается, как технологии контейнеризации (Docker и Kubernetes) применяются при разработке современных систем KYC-верификации пользователей. Подчеркивается важность создания масштабируемых, устойчивых к сбоям и защищённых решений в условиях постоянно растущих требований к идентификации личности и защите персональных данных. В качестве практического примера описано развертывание микросервисной платформы в кластере Kubernetes, что позволяет ускорить процессы разработки и обеспечить автоматическое масштабирование. Отдельное внимание уделяется тому, как оркестрация контейнеров и использование современных практик CI/CD позволяют быстро внедрять изменения, не снижая при этом уровень безопасности. Также рассматриваются методы защиты данных в облачных инфраструктурах и подход Zero Trust как основа построения безопасной среды для сервисов.
Ключевые слова:
контейнеризация, микросервисы, безопасность, масштабируемость, идентификация
Современные системы верификации личности (KYC — Know Your Customer) становятся неотъемлемой частью цифровых сервисов в банковской, телекоммуникационной, финтех и государственной сферах. Учитывая необходимость обработки большого объема персональных данных, соблюдения требований к защите данных и обеспечения высокой доступности, разработчики всё чаще прибегают к архитектуре с использованием контейнерных технологий. Использование Docker и Kubernetes позволяет создать гибкую инфраструктуру, поддерживающую масштабирование и автоматизацию на всех этапах жизненного цикла программного обеспечения.Одним из ключевых преимуществ контейнеризации является изоляция окружений. Каждый микросервис системы разворачивается в собственном контейнере, что снижает риски конфликтов зависимостей и упрощает тестирование. В рамках современных практик DevOps, таких как Infrastructure as Code, весь процесс настройки кластеров и сервисов описывается в документации YAML и управляется через систему контроля версий GIT. Это делает возможным быстрое развертывание среды в любых условиях.Для управления кластером используется Kubernetes, который предоставляет такие механизмы, как Deployment (обновление версий микросервисов без даунтайма), Service (маршрутизация запросов) и Ingress (внешний доступ). Например, модуль идентификации пользователей KYC может масштабироваться горизонтально при увеличении числа пользователей, используя метрики загрузки CPU и latency из Prometheus. Горизонтальное автоскейлирование (HPA) срабатывает при превышении заданных порогов, выделяя новые поды с нужными сервисами. Для логирования и мониторинга может использоваться Grafana.Для безопасного взаимодействия между компонентами применяется модель Zero Trust, согласно которой ни один сервис не считается изначально доверенным. Также используются механизмы аутентификации между подами (например, mTLS в Istio), токены с коротким временем жизни и шифрование всех межсервисных сообщений. Для защиты данных пользователей применяется шифрование на уровне хранилища (например, S3-compatible), а чувствительные данные (паспорт, ИНН) передаются только по зашифрованным каналам (TLS 1.3). Кроме того, Secrets в Kubernetes хранят ключи и токены в зашифрованном виде, а доступ к ним ограничен ролями (RBAC).CI/CD-процессы строятся на базе GitLab CI или Jenkins, где каждый коммит в репозиторий инициирует пайплайн: сборка Docker-образов, тестирование, безопасность (SAST/DAST) и деплой в staging-пространство. После ревью изменения могут быть доставлены в production с минимальной задержкой. Такой подход ускоряет вывод на рынок новых версий сервисов и обеспечивает контроль качества на каждом этапе.Рис.1. Архитектура облачного кластера KubernetesРассмотрим пример развертывания системы в облачном кластере Kubernetes с использованием современных инструментов DevOps и микросервисной архитектурой. Проект состоит из сервисов обработки документов, сравнения биометрии и хранения верификационных данных. Каждый модуль реализован как отдельный микросервис, обернутый в образ Docker. Эти образы хранятся в приватном реестре контейнеров и загружаются в кластер в процессе автоматического деплоя с помощью написанных Deployment, определяющих правила масштабирования и обновления подов. Для управления конфигурацией используются объекты Kubernetes, такие как ConfigMap и Secret, что позволяет изолировать параметры окружения. Для автоматизации развертывания применяется пайплайн на базе GitLab CI, в котором каждый коммит в основную ветку инициирует этапы сборки, проверки, анализа безопасности и доставки в окружения staging и production. Контейнеры разворачиваются как отдельные Pod в рамках Namespace, с указанием лимитов ресурсов CPU и памяти, что позволяет избежать деградации производительности при пиковой нагрузке. Для маршрутизации внешних запросов к микросервисам используется объект Service в связке с контроллером Ingress, настроенным на безопасное HTTPS-соединение с автоматическим обновлением сертификатов TLS. Персонализированные данные, включая сканы паспортов и биометрию, защищаются на уровне канала и хранилища с использованием TLS и PersistentVolume, соответствующих принципам Zero Trust. Kubernetes контролирует состояние каждого Pod и при сбоях автоматически перезапускает контейнеры. Масштабирование микросервисов осуществляется через Horizontal Pod Autoscaler, который на основе метрик из Prometheus регулирует количество реплик в зависимости от текущей нагрузки. Для мониторинга и логирования используются связка Grafana, Loki и стек ELK, обеспечивающие наблюдаемость и контроль доступности всех компонентов инфраструктуры. Такой подход демонстрирует, как контейнеризация, оркестрация в Kubernetes и практика DevOps позволяют создавать отказоустойчивые, масштабируемые и безопасные системы идентификации личности.Таким образом, применение контейнерных технологий, таких как Docker и Kubernetes, в разработке систем обеспечивает создание масштабируемых, отказоустойчивых и безопасных решений. Кроме того, использование микросервисной архитектуры, оркестрации контейнеров и модели Zero Trust позволяет ускорить разработку, а также повысить гибкость инфраструктуры. Описанный подход демонстрирует эффективность интеграции автоматизированных процессов CI/CD, мониторинга и управления кластерами, способными адаптироваться к растущим нагрузкам и нормативным требованиям.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 3
Ссылка для цитирования:
Лисовский А.В. ПРИМЕНЕНИЕ КОНТЕЙНЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ KYC-ВЕРИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ // Вестник науки №5 (86) том 3. С. 1406 - 1410. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23165 (дата обращения: 13.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+