Razorpay-Manager: Indiens digitale Skalierung erfordert Planung für externe Ausfälle
Die Gewährleistung zuverlässiger digitaler Zahlungen in Indiens Größenordnung erfordert die Planung von Ausfällen in Infrastrukturen, die ein Unternehmen nicht kontrolliert, so Prabhu Ram, SVP of Engineering bei Razorpay. Er betonte, dass Unternehmen Systeme so konzipieren müssen, dass Störungen sowohl aus ihren eigenen als auch aus externen Systemen entstehen können.

Die Gewährleistung zuverlässiger digitaler Zahlungen im Maßstab Indiens erfordert die Planung von Störungen in Infrastrukturen, die außerhalb der direkten Kontrolle eines Unternehmens liegen, erklärte Prabhu Ram, SVP of Engineering bei Razorpay. Ram sprach auf dem The CTO Summit 2026 von Inc42.
Ram betonte, dass Unternehmen davon ausgehen müssen, dass Ausfälle nicht nur aus ihren internen Systemen, sondern auch aus der zugrunde liegenden Technologie von Drittanbietern stammen können. „Keiner von uns hier besitzt alle sieben Schichten“, sagte Ram und bezog sich auf den Technologie-Stack. „Man muss Systeme so aufbauen, dass nicht nur die Schichten, die man kontrolliert, ausfallen können, sondern auch die darunter liegenden Schichten, die man nicht kontrolliert.“
Er stellte diese Abhängigkeit von externer Infrastruktur der größeren Kontrolle über den Technologie-Stack gegenüber und nannte Unternehmen wie Apple, Microsoft und Amazon als Beispiele, die kritische Komponenten intern entwickelt haben. „Wenn man alle sieben Schichten dieses Kuchens besitzt, wird es viel einfacher, weil man die gesamte Lieferkette kontrolliert“, bemerkte Ram.
Die Herausforderung wird besonders deutlich, da die Verbraucher erwarten, dass digitale Dienste „einfach funktionieren“, sei es bei einer UPI-Zahlung oder einer Online-Ticketbuchung. Unternehmen müssen diese Erwartungen erfüllen und gleichzeitig die Antwortzeiten im Millisekunden- oder wenigen Sekundenbereich halten.
Die Diskussion berührte auch die Rolle von KI im Engineering. Palanivel Saravanan von Oracle hob hervor, wie Unternehmen KI-Modelle näher an ihre Daten bringen, um Benutzerantworten zu verbessern. Ram warnte jedoch davor, dass KI keine schwachen technischen Grundlagen kompensieren kann und Probleme verschärfen kann, wenn sie ohne ausreichende Systembeobachtbarkeit eingesetzt wird.