Palavras-chave: Otimização de Performance, Arquitetura de Software, Java, Teste de Software, Mineração de dados
O Sistema de Informações de Crédito (SCR) do Banco Central do Brasil (Bacen) tem como objetivo primordial diminuir o risco de insolvência do Sistema Financeiro Nacional pela redução do grau de inadimplência dos empréstimos e financiamentos concedidos a pessoas físicas ou jurídicas. Espera-se também que com o aumento da utilização do sistema aumente a concorrência entre as instituições financeiras e, como conseqüência, haja a ampliação da oferta de crédito e a redução do spread (diferença entre as taxas de juros cobradas pelas instituições financeiras e a taxa de juros pagas pelas mesmas na captação dos recursos).
Para isto o Banco Central capta e armazena informações a respeito de todas as operações de crédito acima de cinco mil reais realizadas no âmbito do Sistema Financeiro Nacional. Ano após ano, esses dados se multiplicam gerando arquivos na casa dos bilhões de registros em milhares de gigabytes de documentos no Sistema de Informações de Crédito (SCR) do Banco Central.
As informações ficam disponíveis para consulta de todo o sistema bancário com objetivo de diminuir juros para empréstimos financeiros com base no histórico de credores.
O C.E.S.A.R realizou serviços de Consultoria para entendimento, diagnóstico e indicação de melhorias na performance do SCR com objetivos de avaliar e propor sugestões de soluções para o sistema. Foram analisados aspectos como Infra-Estrutura de Servidores, Negócio, Aplicação, Análise Lógica e Física do Modelo de Dados, Data Warehouse e Medições.
O projeto foi dividido em etapas. Inicialmente foram identificadas as rotinas mais acessadas na aplicação e quais as oportunidades de melhoria de performance. Após isso foi gerada uma listagem de recomendações, e, em acordo com o Bacen, um subconjunto destas oportunidades localizadas foram selecionadas para a montagem de uma prova de conceito;
Dentre as alterações sugeridas o C.E.S.A.R propôs modificações na arquitetura da aplicação, na forma de elaboração das consultas no banco de dados e análise do ambiente operacional e servidores de aplicação de produção. Foram obtidos resultados significativos com otimizações de banco de dados, tuning das consultas, otimização da recuperação de objetos de módulo web, redistribuição de acesso e atualização de versão de software e servidor.
Como grande exemplo de simulação em testes internos a partir de uma prova de conceito, a transação de consulta de histórico representa cerca de 44% do esforço de banco de dados do SCR. Desta forma, a otimização da performance do sistema resulta em redução no tempo de resposta, refletindo diretamente na melhoria do atendimento.
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