Natuurlijk! Hier is een overzichtelijke aanpak voor het ontwerpen van een geautomatiseerd API status voorspellingssysteem dat anomaliedetectie gebruikt voor ShopAPI: 1. Data-analyse van historische gegevens - Data verzamelen: - Verzamel response tijden, foutcodes en uptime logs van de afgelopen 6 maanden. - Data preprocessen: - Reinig de data door ontbrekende waarden te imputeren of te verwijderen. - Normaliseer of standaardiseer de gegevens indien nodig. - Exploratieve analyse: - Visualiseer de gegevens (bijvoorbeeld lijn- of boxplots) om trends, seizoenspatronen en uitbijters te identificeren. 2. Anomaliedetectiemethoden - Z-score analyse: - Bereken de gemiddelde (μ) en standaarddeviatie (σ) van response tijden. - Voor elke nieuwe meting, bereken de z-score: (waarde - μ) / σ. - Stel een drempel in (bijvoorbeeld z > 3 of z < -3) om afwijkingen te detecteren. - Moving average: - Pas een voortschrijdend gemiddelde toe op response tijden om trends te smoren. - Detecteer afwijkingen door te kijken naar punten die significant onder of boven het voortschrijdend gemiddelde liggen. - Combineer met standaarddeviaties om afwijkingen te identificeren. 3. Real-time waarschuwingen - Data-inname: - Implementeer een pipeline die real-time response tijden en foutcodes verzamelt (bijvoorbeeld via logs of monitoring tools). - Anomalie-detectie: - Voer de z-score en moving average analyses uit op de binnenkomende data. - Als een anomalie wordt gedetecteerd, trigger een waarschuwing. - Waarschuwingskanalen: - E-mail: - Gebruik SMTP-servers of services zoals SendGrid om automatische e-mails te sturen. - Slack: - Gebruik Slack Webhooks of API voor het sturen van berichten naar specifieke kanalen. 4. Implementatie-overwegingen - Automatisering: - Bouw een script of service (bijvoorbeeld in Python) die continu data verwerkt en anomalieën detecteert. - Logging en rapportage: - Log alle detecties en waarschuwingen voor later onderzoek. - Validatie: - Test het systeem met historische data om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te controleren. 5. Samenvatting - Verzamel en analyseer de historische statusgegevens om trends te begrijpen. - Pas z-score en moving average methoden toe voor anomaliedetectie. - Implementeer een real-time monitoring pipeline die bij anomalieën direct waarschuwingen verstuurt via e-mail en Slack. Door deze aanpak te volgen, krijg je een effectief systeem dat vroegtijdig afwijkingen in API-prestaties signaleert en tijdig actie mogelijk maakt.

Hier is een gedetailleerd ontwerp voor je geautomatiseerde API-statusvoorspellingssysteem voor ShopAPI: ## 1. Dataverzameling en Preprocessing **Historische data structureren:** - Response tijden: gemiddelde, P95, P99 percentielen per uur/dag - Foutcodes: aantallen per type (4xx, 5xx) per tijdseenheid - Uptime logs: beschikbaarheidspercentage per uur **Data preprocessing:** ```python # Voorbeeld data cleaning - Verwijder outliers door IQR-methode - Normaliseer tijdsreeksen - Creëer rolling windows van 1 uur, 24 uur - Handle missing values met lineaire interpolatie ``` ## 2. Anomaliedetectie Methoden **Z-score Analyse:** ```python def detect_zscore_anomalies(data, threshold=2.5): mean = np.mean(data) std = np.std(data) z_scores = (data - mean) / std return np.where(np.abs(z_scores) > threshold)[0] ``` **Moving Average Methode:** ```python def detect_ma_anomalies(data, window_size=24): ma = data.rolling(window=window_size).mean() std = data.rolling(window=window_size).std() upper_bound = ma + (2 * std) lower_bound = ma - (2 * std) return data[(data > upper_bound) | (data < lower_bound)] ``` ## 3. Real-time Implementatie **Monitoring Pipeline:** 1. **Data Ingestion**: Verzamel real-time metrische van ShopAPI 2. **Feature Extraction**: Bereken response time percentielen, foutratio's 3. **Anomalie Detectie**: Voer z-score en moving average analyses uit 4. **Alert Triggering**: Genereer waarschuwingen bij afwijkingen **Drempelwaarden configuratie:** - Response time: > 2 standaarddeviaties van 7-dagen gemiddelde - Foutratio: > 3% van totale requests - Beschikbaarheid: < 99.5% over 1 uur window ## 4. Waarschuwingssysteem **E-mail Notificaties:** ```python def send_email_alert(anomaly_type, severity, metrics): template = f""" ShopAPI Anomalie Alert: Type: {anomaly_type} Severiteit: {severity} Metrische: {metrics} Tijdstip: {datetime.now()} """ # Implementatie e-mail verzending ``` **Slack Integratie:** ```python def send_slack_alert(anomaly_data): webhook_url = "your_slack_webhook" message = { "text": f"🚨 ShopAPI Anomalie Gedetecteerd", "attachments": [{ "fields": [ {"title": "Metriek", "value": anomaly_data['metric']}, {"title": "Waarde", "value": anomaly_data['value']}, {"title": "Drempel", "value": anomaly_data['threshold']} ] }] } requests.post(webhook_url, json=message) ``` ## 5. Dashboard en Rapportage **Real-time Dashboard:** - Response time trends met anomalie markers - Foutcode distributie in real-time - Uptime percentage over verschillende tijdvensters - Alert history en status **Wekelijkse Rapportage:** - Anomalie detectie effectiviteit - False positive ratio - Prestatie trends en verbeterpunten ## 6. Implementatie Stappen 1. **Data Analyse**: Analyseer 6 maanden historische data voor baseline 2. **Model Training**: Stel optimale drempelwaarden in per metriek 3. **Pilot Fase**: Test detectie met gesimuleerde anomalieën 4. **Productie Implementatie**: Deploy real-time monitoring 5. **Optimalisatie**: Verfijn drempels op basis van false positives ## 7. Aanbevolen Tools - **Monitoring**: Prometheus + Grafana - **Data Processing**: Python (pandas, numpy) - **Alert Management**: PagerDuty of Opsgenie - **Logging**: ELK Stack of Splunk Dit systeem zal je proactief waarschuwen voor prestatievermindering voordat het kritieke problemen wordt, waardoor je ShopAPI betrouwbaarheid significant verbetert.