1. Álvaro Rodríguez
@alvrod
PayTrue

2. Características generales de C#
Ejemplos comparados
Observaciones

3. var zero = 0;
var numbers = new[] {1, 2, 3, 4};
numbers.Select(x => x / zero).ToList();
Unhandled Exception: System.DivideByZeroException: Attempted to divide by zero.
at Test.Application.<>c__DisplayClass3.<Main>b__2(Int32 x) in F:Visual Studio
ProjectsScalaVsCsProgram.cs:line 21
at System.Linq.Enumerable.WhereSelectArrayIterator`2.MoveNext()
at System.Collections.Generic.List`1..ctor(IEnumerable`1 collection)
at System.Linq.Enumerable.ToList[TSource](IEnumerable`1 source)
at Test.Application.Main() in F:Visual Studio ProjectsScalaVsCsProgram.cs:line 21
wat

4.  Scala
 C#
def upperCase(args: Array[String]) {
val res = for (a <- args) yield a.toUpperCase
println("Arguments: " + res.mkString)
}
…
upperCase(Array ("a", "b", "c"))
public static void UpperCase(string[] args) {
var res = from arg in args select arg.ToUpperInvariant();
Console.Out.WriteLine("Arguments: {0}", String.Join("", res));
}
…
UpperCase(new []{"a", "b", "c"});

5.  Scala
 C#
def upperCase(args: Array[String]) {
val res = for (a <- args) yield a.toUpperCase
println("Arguments: " + res.mkString)
}
…
upperCase(Array ("a", "b", "c"))
public static IEnumerable<string> UpperCaseYield(string[] args) {
foreach (var arg in args) {
yield return arg.ToUpperInvariant();
}
}

6. object implicits {
implicit def arrayWrapper[A : ClassTag](x: Array[A]) =
new {
def sort(p: (A, A) => Boolean) = {
util.Sorting.stableSort(x, p); x
}
}
}
import implicits._
…
 Scala
val numbers = Array(2, 3, 1, 4)
numbers.sort((x: Int, y: Int) => x < y))

7.  C#
public static class implicits {
public static IList<T> MySort<T>(this IList<T> list, Func<T, T, int> func)
where T : class {
var temp = list.ToArray();
Array.Sort(temp, (x, y) => func(x, y));
return temp;
}
}
var objects = new[] {"a", "b", "c"};
objects.MySort(String.CompareOrdinal);

8.  Pattern matching
 Inmutabilidad
 Inferencia de tipos
 Locuacidad (DSL)
 Expressions everywhere
 Option > null, Nullable<T>
 trait >>>> interface
 case class > auto-properties
 macros / compiler-as-a-service > roslyn

9.  Automatic Resource Management
 Scala, a través de librerías
 C#, magia en el compilador
 Debatible
 Madurez
 dynamic
 async / await
 Código nativo
 Xamarin

10.  JVM
 Scala
 CLR
 C# tiene bastantes cosas, aunque a veces la
sintaxis no es la mejor
 F#
 “Scala feels closer to Java than F# to C#”
 Java-----C#-------Scala-------------------F#

11. let zero = 0
let numbers = [| 1; 2; 3 |]
Seq.map(fun x -> x / zero) numbers |> Seq.length
System.DivideByZeroException: Attempted to divide by zero.
at FSI_0002.it@7-1.Invoke(Int32 x) <- wat
at Microsoft.FSharp.Collections.IEnumerator.map@116.DoMoveNext(b& )
at Microsoft.FSharp.Collections.IEnumerator.MapEnumerator`1.System-Collections-IEnumerator-
MoveNext()
at Microsoft.FSharp.Collections.SeqModule.Length[T](IEnumerable`1 source)
at <StartupCode$FSI_0002>.$FSI_0002.main@()
at main@dm()
Stopped due to error

12. Una breve introducción a la industria de tarjetas de crédito
Por qué el proyecto vale la pena
Visión funcional de la aplicación

13.  MasterCard, VISA, American Express
 Esquema descentralizado de
cobertura mundial
 Iniciativas para nuevos negocios,
control de fraude
 Chip & PIN (EMV), “Verified By Visa”,
etc.
 PCI Council
 PCI DSS
 Data Security Standard
 Aplicable a ambientes productivos
 PA DSS
 Aplicable a aplicaciones de pagos

15. Estándares de seguridad para proteger información
sensible de tarjetas y prevenir fraude
Obligatorios para proveedores de servicio, comercios, etc.
Apuntan a impedir el acceso pero también a desvalorizar la información

17.  Nº de tarjeta, tracks, PIN, en claro,
“por todos lados”
CRM, contabilidad, facturación, etc.
etc.
 Sistemas no preparados para cumplir
con la norma PCI DSS
 Enorme costo de adaptación
 La norma en sí es cara y difícil de
cumplir

18. El estándar tiene más de 260 requisitos individuales,
afectando desde políticas de RRHH hasta el control de
qué servicios se ejecutan en cada computadora dentro
del “ambiente de tarjetas PCI”
 Análisis GAP: 2 meses
 Proyecto PCI: 7 meses
 Certificación / ajustes: 2 meses
 ~2 millones U$S
+
 200.000 – 500.000+ U$S / año
en auditorías

19. Cada módulo de software que deba certificarse tiene un sobrecosto enorme por los
requisitos técnicos.
 Documentación
 Detalles de logging, seguridad, estándares
 Evidencia de procesos de desarrollo seguro, etc.
 Criptografía -> gestión de claves

21. PCI aplica sólo a “sistemas que
almacenan, procesan o transmiten el nº
de tarjeta”
La forma más fácil de “certificar PCI”
entonces es evitar almacenar, procesar
o transmitir el nº de tarjeta
SecureTX es PA-DSS, el resto queda
fuera de la norma

22. Estrategia de reducción del alcance a
través de tokenización
def tokenize(card:String): String
5588 3201 2345 6789
->
1000 0000 4365 6789
Desarrollo de middleware tokenizador
“Secure TX”

23. Diseño con Akka
Implementación
Observaciones. Discusión.

24.  “Tokenizer”
es un servicio web aparte
 “SecureTX switch”
es la aplicación que estamos
discutiendo
 “Authorizer / switch”
podría ser un procesador de pagos
cualquiera
 El esquema de la derecha es minimal,
se dan escenarios más complejos
Transaction
storage
Authorizer /
switch
SecureTX
switch
SecureTX
tokenizer
Encrypted card
storage
TX
1
2
34
5

25.  Producto caja, cerrado
 Distintos canales
 TCP
 JMS
 Distintos formatos
 ISO 8583 en distintos sabores
 ASCII largo fijo
 Distintos flujos
 Camino crítico transaccional
 Estabilidad
 Performance

26.  Akka
 Librería y runtime para desarrollar
aplicaciones para la JVM
 Altamente concurrentes
 Distribuidas
 Con tolerancia a fallas
 Orientadas a eventos asincrónicos
 Modelo de actores
 Cada actor tiene un mailbox de eventos:
mensajes que procesa secuencialmente
 Modelo de ejecución simplificado, fácil
de entender y evitar problemas típicos
de concurrencia
 Modelo de supervisión para tolerancia a
fallas
 Meta-actores (p.e. para distribución de
carga)

27.  Librería para integración de mensajes
 “Todos con todos” de canales x
formatos
 Canales: JMS, Archivos, HTTP, … …
 Formatos: Largo fijo, CSV, XML, JSON,
etc.
 Muy configurable mediante Spring
 Rutas, endpoints, etc.
 EAI patterns en código o XML
 Akka – Camel integra ambas librerías

28. SecureTX "Switch"
Switch
Tokenizer
PaymentProcessorSender
PaymentProcessorReceiver
ManagementReceiver
ManagementSender
TcpServerA
TcpServerB
TcpClientD
HSM
Tokenizer Service
Authorizer
HSM Server
POS Network
E Gateway
VISA
MasterCard
TcpClientE

29.  TCP, HSM – Akka.IO 2.2 en Scala
 Precisamos full-duplex asincrónico, y Camel es one-way o request-reply
 Binario + ISO8583 o “ASCII largo fijo” configurable
 Tokenizer, PaymentProcessor, Management
 Camel
 En principio:
 Tokenizer por HTTP4
 PaymentProcessor, Management por JMS
 Pero parte de la gracia de Camel es que esto es muy configurable

30. class Tokenizer extends Actor with Producer with akka.actor.ActorLogging {
val config = SwApp.appConfigContext.getBean(self.path.name).asInstanceOf[TokenizerBean]
val contextHeader = "TOKENIZER_CONTEXT"
val cardIdResource = "cardid"
val cardNumberResource = "cardnumber"
def endpointUri: String = s"http4://${config.host}:${config.port}"
override def transformOutgoingMessage(msg: Any) = msg match {
case TokenizeRequest(cardNumber, senderContext) => CreateCamelMessage(cardIdResource, cardNumber, senderContext)
case OpenCardRequest(token, senderContext) => CreateCamelMessage(cardNumberResource, token, senderContext)
}
private def CreateCamelMessage(resource:String, data:String, senderContext:Any) = {
val headers = Map(
Exchange.HTTP_URI -> s"$endpointUri/$resource/$data",
Exchange.HTTP_METHOD -> "GET",
contextHeader -> senderContext
)
CamelMessage("", headers)
}
override def transformResponse(msg: Any) = msg match {
case msg: CamelMessage => msg.headerAs[String](Exchange.HTTP_URI) match {
case Success(cardId) if cardId.contains(cardIdResource) => TokenizeResponse(msg.bodyAs[String], msg.headers(contextHeader))
case Success(cardNumber) if cardNumber.contains(cardNumberResource) => OpenCardResponse(msg.bodyAs[String], msg.headers(contextHeader))
case Success(other) => log.error("Unexpected response {} from Tokenizer", other)
case Failure(e) => log.error(e, "Error received from Tokenizer")
}
case akka.actor.Status.Failure(e) => log.error(e, "Error received from Tokenizer")
}
}

31.  2200 LOC Scala
 promedio 100 por archivo
 1000 LOC Java (HSM)
 promedio 145 por archivo
 .jar 300 kb
 lib 22 mb
“If I have seen further it is by standing on the shoulders of giants”

32.  akka-testkit
 ScalaTest
 TeamCity no sabe ejecutar tests de
Scala 
http://youtrack.jetbrains.com/issue/TW-
29678

33.  JMeter
 En condiciones preliminares e
imperfectas
 Ambiente local + Oracle de desarrollo
 Flujo simplificado
 “Enviando” las transacciones a log por
Camel (sin JMS)
 Todo con la misma tarjeta
 ~100 tps

34.  A través del “ManagementReceiver”
podemos dinámicamente configurar,
bajar, reiniciar canales.
 Trivial de hacer con Akka
 Metrics de @coda
 Además enviamos status a través del
"ManagementSender"