Inspiration

La necesidad de demostrar que la infraestructura bancaria actual puede soportar micro-cargos masivos sin colapsar. Nos inspiró el reto técnico de procesar 9 millones de operaciones diarias (volumen nacional) utilizando recursos limitados, probando que la eficiencia del código es más importante que la potencia del servidor.

What it does

Es un motor de procesamiento financiero de alta concurrencia ("High Concurrency Core"). El sistema simula la recepción, validación y segregación de 9 millones de transacciones bancarias en tiempo real. Utiliza un diseño asíncrono para evitar que el sistema se "congele" mientras procesa el dinero, garantizando velocidad y precisión matemática

How we built it

Construido puramente en Python utilizando la librería asyncio. Diseñamos el algoritmo para funcionar con "Non-blocking I/O" (Entrada/Salida sin bloqueos). Todo el desarrollo, desde la codificación hasta el despliegue en GitHub, se realizó operando desde un dispositivo móvil usando Termux, demostrando la portabilidad extrema del código.

Challenges we ran into

El mayor desafío fue la gestión de memoria y CPU. Al principio, procesar tantas transacciones en un celular trababa el sistema. Tuvimos que reescribir el núcleo para que fuera totalmente asíncrono, permitiendo que el motor "respire" entre lotes de datos sin detener la operación global.

Accomplishments that we're proud of

Lograr una simulación estable de 9 millones de transacciones (el equivalente a un día bancario pesado) ejecutándose en un entorno móvil, con cero pérdida de datos simulados y tiempos de respuesta inmediatos.

What we learned

Aprendimos que la arquitectura de software moderna permite manejar volúmenes financieros gigantescos sin necesidad de supercomputadoras, siempre y cuando la lógica matemática esté optimizada.

What's next for inovacion gemini

​La integración de este motor lógico con APIs bancarias reales (como STP o Banxico) en un entorno de pruebas (Sandbox) para validar su uso en el mundo real.

Built With

Share this project:

Updates