Het ontwerpen van een contextbewuste status- en alertsstrategie voor uw WinkelwagenAPI omvat het integreren van relevante contextuele gegevens om automatisch prioriteiten toe te kennen en alerts dynamisch te filteren. Hieronder volgt een stapsgewijze aanpak: 1. Verzamelen van contextuele gegevens - Tijd van de dag: Gebruik de West-Europese tijdzone om te bepalen of het bijvoorbeeld piekuren zijn (bijvoorbeeld tussen 09:00-17:00) of daluren. - Gebruikersprofielen: Identificeer premium gebruikers via gebruikersgegevens om hun impact op de service te bepalen. - Systeembelasting: Monitor CPU-gebruik, geheugengebruik en request-volumes in realtime. 2. Definiëren van prioriteiten op basis van context - Kritieke incidenten: - HTTP 500-fouten die voorkomen tijdens piekuren of in de buurt van premium gebruikers - Hoge responstijden (>500ms), vooral bij premium gebruikers of tijdens belangrijke verkoopperiodes - Minder kritieke issues: - Incidenten buiten piekuren, of gerelateerd aan niet-premium gebruikers 3. Dynamisch toekennen van prioriteiten - Gebruik een regelsysteem dat prioriteit toewijst op basis van condities: - Bijvoorbeeld: Als een HTTP 500-fout zich voordoet tijdens piekuren en bij premium gebruikers, dan krijgt deze hoogste prioriteit. - Als responstijd > 500ms tijdens daluren en bij niet-premium gebruikers, dan wordt deze lager geprioriteerd. 4. Alertfiltering en -routing - Filter alerts die niet relevant zijn op basis van de context: - Bijvoorbeeld: Alerts tijdens daluren voor niet-premium gebruikers kunnen worden onderdrukt of minder prominent gemaakt. - Route belangrijke alerts naar PagerDuty en minder urgente alerts naar e-mail. 5. Automatisering en integratie - Implementeer een monitoring- en alertingtool (zoals Prometheus + Alertmanager, of een SIEM) die de regels en prioriteiten automatisch afhandelt. - Zorg dat deze tool realtime data gebruikt voor het bepalen van alertprioriteiten. 6. Voorbeeld van een regelschema - Als (HTTP 500) en (tijd = piekuren) en (gebruiker = premium), dan prioriteit = hoog → PagerDuty - Als (responstijd > 500ms) en (tijd = daluren) en (gebruiker = niet-premium), dan prioriteit = laag → E-mail - Als (HTTP 500) en (tijd = daluren), dan prioriteit = medium → E-mail 7. Continuerende optimalisatie - Verzamel feedback en gebruik analytics om regels aan te passen en de prioriteiten te verfijnen. Door deze aanpak te implementeren, zorgt u voor een dynamisch, contextbewust alertsysteem dat prioriteit geeft aan de meest kritieke issues en de communicatie afstemt op de situatie.

Hier is een ontwerp voor een contextbewuste status- en alertsstrategie voor je WinkelwagenAPI: ## Architectuur Overzicht ### 1. Data Verzamelingslaag - **Real-time monitoring**: Implementeer metrics voor HTTP 500 fouten, responstijden, en systeembelasting - **Contextuele metadata**: Verzamel tijdstip (West-Europese tijdzone), gebruikersprofiel (premium/standaard), API-endpoint - **Systeemmetrics**: CPU-gebruik, geheugen, database-verbindingen, queue-lengtes ### 2. Contextuele Prioriteringsengine ```python def calculate_alert_priority(alert_data): basis_prioriteit = get_base_priority(alert_data['type']) # Contextuele modifiers modifiers = { 'tijdstip': get_time_modifier(alert_data['timestamp']), 'gebruikerstype': get_user_modifier(alert_data['user_tier']), 'systeembelasting': get_system_load_modifier(alert_data['system_metrics']), 'impact_gebruikers': get_user_impact_modifier(alert_data['affected_users']) } return basis_prioriteit * sum(modifiers.values()) def get_time_modifier(timestamp): uur = timestamp.hour if 9 <= uur <= 17: # Kantooruren return 2.0 elif 18 <= uur <= 22: # Avondpiek return 1.5 else: # Nacht return 0.5 def get_user_modifier(user_tier): return 3.0 if user_tier == 'premium' else 1.0 ``` ### 3. Dynamische Alert Filtering **Prioriteitsmatrix**: ``` CRITICAAL (PagerDuty + E-mail): - HTTP 500 fouten tijdens kantooruren (09:00-17:00) - Responstijd >500ms voor premium gebruikers - Systeemuitval tijdens piekuren HOOG (E-mail + Dashboard): - HTTP 500 fouten buiten kantooruren - Responstijd >500ms voor standaard gebruikers - Verhoogde systeembelasting (>80%) MEDIUM (Dashboard alleen): - Incidentele responstijd vertragingen - Laag aantal HTTP 500 fouten buiten piekuren ``` ### 4. Implementatiestappen #### Stap 1: Monitoring Setup ```yaml # Prometheus rules example groups: - name: winkelwagenapi_alerts rules: - alert: HighErrorRate expr: rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) > 0.1 labels: severity: critical annotations: summary: "Hoog foutenpercentage gedetecteerd" - alert: SlowResponsePremium expr: histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket{user_tier="premium"}[5m])) > 0.5 labels: severity: critical ``` #### Stap 2: Context Enrichment ```python def enrich_alert(alert): alert['context'] = { 'tijdstip': get_current_time(), 'gebruikersprofiel': get_dominant_user_tier(), 'systeem_belasting': get_system_load(), 'geografische_impact': 'West-Europa' } return alert ``` #### Stap 3: Routering Engine ```python def route_alert(alert): priority = calculate_alert_priority(alert) if priority >= 8: # Criticaal send_pagerduty(alert) send_email(alert, 'team@bedrijf.nl') elif priority >= 5: # Hoog send_email(alert, 'dev-team@bedrijf.nl') # Altijd naar dashboard send_to_dashboard(alert) ``` ### 5. Notificatie Configuratie **PagerDuty**: - Alleen voor kritieke alerts tijdens bedrijfsuren - Auto-escalatie na 15 minuten geen response - On-call rotatie gebaseerd op tijdzone **E-mail**: - Dagelijkse samenvatting om 08:00 West-Europese tijd - Directe notificaties voor premium gebruiker incidenten - Wekelijkse trendanalyse ### 6. Optimalisatie Tips 1. **Seizoenseffecten**: Pas prioriteiten aan tijdens feestdagen/winkelseizoenen 2. **Leercurve**: Implementeer machine learning om normale patronen te leren 3. **Feedback loop**: Laat gebruikers false positives rapporteren 4. **Capacity planning**: Gebruik alert trends voor schaalvoorspellingen ### 7. Review Cyclus - **Dagelijks**: Snelle check kritieke alerts - **Wekelijks**: Prioriteit matrix bijwerken - **Maandelijks**: Strategie-evaluatie met business stakeholders Deze strategie zorgt voor automatische, context-afhankelijke prioritering die meeschaalt met je API-gebruik en systeemcondities.