Hier is een voorbeeld van een geavanceerd GraphQL-schema dat geautomatiseerde foutdetectie en zelfherstelmechanismen implementeert voor een e-commerce platform gericht op real-time voorraadbeheer. ### Kernconcepten - **Schema-validatie:** Validation regels voor invoer en mutaties om inconsistenties te voorkomen. - **Runtime monitoring:** Monitoring van API-verzoeken en systeemstatus met alerts bij afwijkingen. - **Zelfherstelmechanismen:** Automatische acties zoals het herstellen van voorraadgegevens of het opnieuw starten van services bij fouten. --- ### Voorbeeld GraphQL-schema ```graphql # Types voor voorraad en systeemstatus type Product { id: ID! naam: String! voorraad: Int! status: String! } type MonitoringStatus { systeemStatus: String! laatsteControle: String! foutmeldingen: [Foutmelding!] } type Foutmelding { code: String! boodschap: String! timestamp: String! } # Queries voor voorraad en monitoring type Query { getProduct(id: ID!): Product getMonitoringStatus: MonitoringStatus! } # Mutaties voor voorraadbeheer met schema-validatie type Mutation { updateVoorraad(id: ID!, nieuweVoorraad: Int!): Product resetVoorraad(id: ID!): Product } # Subscriptions voor real-time alerts type Subscription { voorraadFoutmeldingen: Foutmelding! systeemMonitoringUpdates: MonitoringStatus! } ``` --- ### Belangrijke functies en aanpak 1. **Schema-validatie:** - Validatie van invoerparameters, zoals `nieuweVoorraad` niet-negatief maken. - Bijvoorbeeld: in de resolver voor `updateVoorraad` wordt gecontroleerd of de voorraad niet onder nul zakt, en indien nodig wordt een fout geretourneerd of automatisch gecorrigeerd. 2. **Runtime monitoring met alerts:** - Een aparte monitoring service controleert regelmatig de status van het voorraadbeheer en systeemcomponenten. - Bij afwijkingen (bijvoorbeeld voorraad inconsistenties, vertragingen of fouten), worden `Foutmelding`-objecten aangemaakt en via `systeemMonitoringUpdates` geabonneerde clients geïnformeerd. 3. **Automatische zelfherstel:** - Wanneer een fout wordt gedetecteerd, kan een automatische resolver worden geactiveerd: - Bijvoorbeeld, bij een voorraad mismatch wordt het systeem automatisch geregenereerd of gecorrigeerd. - Bij een kritieke systeemfout wordt een herstelproces gestart (bijvoorbeeld: herstart van services, reset van caches). 4. **Higher availability en betrouwbaarheid:** - Door continue monitoring en automatische herstelacties minimaliseren we downtime. - Gedefinieerde validatieregels voorkomen dat incorrecte data wordt ingevoerd. - Real-time alerts zorgen dat operators snel ingrijpen bij kritieke issues. --- ### Samenvatting Door bovenstaande schema-onderdelen te combineren, creëer je een robuuste API die proactief problemen detecteert en automatisch corrigeert. Dit verhoogt de beschikbaarheid, vermindert menselijke fouten en zorgt voor een betrouwbaarder voorraadbeheer in jouw e-commerce platform.

Zeker, hier is een geavanceerd GraphQL schema-ontwerp voor een e-commerce platform met real-time voorraadbeheer, inclusief geautomatiseerde foutdetectie en zelfherstelmechanismen. ## Hoofdschema met Health Monitoring ```graphql type Query { # Product gerelateerde queries product(id: ID!): Product products(filter: ProductFilter): [Product!]! # Voorraad queries inventory(sku: String!): InventoryLevel lowStockAlerts: [InventoryAlert!]! # Health monitoring systemHealth: SystemHealth! apiMetrics(timeRange: TimeRange!): APIMetrics! } type Mutation { # Voorraad mutaties updateInventory(input: InventoryUpdate!): InventoryUpdateResult! bulkInventoryUpdate(input: [InventoryUpdate!]!): BulkUpdateResult! # Zelfherstel operaties forceCacheRefresh: Boolean! retryFailedOperations: RetryResult! resetCircuitBreaker(service: ServiceType!): Boolean! } type Subscription { # Real-time monitoring inventoryAlert: InventoryAlert! systemHealthUpdate: SystemHealth! apiError: APIErrorEvent! } ``` ## Uitgebreide Type Definitie ```graphql # Kern business types type Product { id: ID! sku: String! name: String! description: String price: Float! inventory: InventoryLevel! status: ProductStatus! } type InventoryLevel { id: ID! sku: String! quantity: Int! reserved: Int! available: Int! lastUpdated: DateTime! status: InventoryStatus! lowStockThreshold: Int! } # Foutdetectie en monitoring types type SystemHealth { overallStatus: HealthStatus! services: [ServiceHealth!]! lastChecked: DateTime! metrics: HealthMetrics! } type ServiceHealth { name: ServiceType! status: HealthStatus! responseTime: Float! errorRate: Float! lastIncident: DateTime circuitBreakerState: CircuitState! } type APIErrorEvent { id: ID! timestamp: DateTime! operation: String! errorCode: String! message: String! severity: ErrorSeverity! resolved: Boolean! retryAttempts: Int! } # Zelfherstel mechanismen type RetryResult { success: Boolean! retriedOperations: Int! failedOperations: Int! errors: [String!] } type BulkUpdateResult { processed: Int! successful: Int! failed: Int! errors: [BulkUpdateError!] } type BulkUpdateError { index: Int! sku: String! error: String! retryable: Boolean! } ``` ## Geavanceerde Input Types en Enums ```graphql input InventoryUpdate { sku: String! adjustment: Int! operation: InventoryOperation! reason: String! } input TimeRange { start: DateTime! end: DateTime! } enum HealthStatus { HEALTHY DEGRADED UNHEALTHY UNKNOWN } enum CircuitState { CLOSED OPEN HALF_OPEN } enum ErrorSeverity { LOW MEDIUM HIGH CRITICAL } enum InventoryStatus { IN_STOCK LOW_STOCK OUT_OF_STOCK DISCONTINUED } enum ServiceType { INVENTORY_SERVICE PRODUCT_SERVICE ORDER_SERVICE PAYMENT_SERVICE CACHE_SERVICE } ``` ## Schema Validatie en Directives ```graphql # Custom directives voor validatie en monitoring directive @validateStock on FIELD_DEFINITION directive @rateLimit(limit: Int!, duration: Int!) on FIELD_DEFINITION directive @circuitBreaker(maxFailures: Int!, resetTimeout: Int!) on FIELD_DEFINITION directive @retry(maxAttempts: Int!, backoff: Boolean!) on FIELD_DEFINITION directive @monitor(operation: String!) on FIELD_DEFINITION # Praktische toepassing van directives type Mutation { updateInventory(input: InventoryUpdate!): InventoryUpdateResult! @validateStock @rateLimit(limit: 100, duration: 60) @circuitBreaker(maxFailures: 5, resetTimeout: 30000) @retry(maxAttempts: 3, backoff: true) @monitor(operation: "inventory_update") } ``` ## Hoe dit zorgt voor Hogere Beschikbaarheid en Betrouwbaarheid ### 1. **Proactieve Foutdetectie** ```graphql # Real-time monitoring van systeemgezondheid query MonitorSystemHealth { systemHealth { overallStatus services { name status responseTime circuitBreakerState } } } ``` **Voordeel**: Vroege detectie van service degradatie voordat het kritiek wordt. ### 2. **Geautomatiseerd Zelfherstel** ```graphql mutation HandleServiceDegradation { # Automatisch circuit breaker resetten bij herstel resetCircuitBreaker(service: INVENTORY_SERVICE) # Gefaalde operaties opnieuw proberen retryFailedOperations { success retriedOperations } } ``` **Voordeel**: Minimaliseert downtime zonder handmatige interventie. ### 3. **Rate Limiting en Circuit Breaking** ```graphql # Voorbeeld van beschermde mutatie mutation SafeInventoryUpdate($input: InventoryUpdate!) { updateInventory(input: $input) { success errors } } ``` **Voordeel**: Voorkomt cascade failures en beschermt tegen overbelasting. ### 4. **Real-time Alerting** ```graphql subscription MonitorCriticalEvents { inventoryAlert { sku message severity timestamp } apiError { operation errorCode severity } } ``` **Voordeel**: Onmiddellijke notificaties bij kritieke gebeurtenissen. ## Implementatie Voorbeelden ### Foutafhandeling met Retry Logic ```graphql type InventoryUpdateResult { success: Boolean! newQuantity: Int warnings: [String!] error: InventoryError } type InventoryError { code: String! message: String! retryable: Boolean! suggestedAction: String } ``` ### Bulk Operaties met Partial Success ```graphql type BulkUpdateResult { processed: Int! successful: Int! failed: Int! results: [SingleUpdateResult!]! } type SingleUpdateResult { index: Int! sku: String! success: Boolean! error: String } ``` ## Monitoring Dashboard Queries ```graphql query SystemDashboard { systemHealth { overallStatus services { name status responseTime errorRate } } apiMetrics(timeRange: LAST_HOUR) { requestCount errorCount averageResponseTime p95ResponseTime } lowStockAlerts { sku currentStock threshold severity } } ``` ## Belangrijkste Voordelen 1. **Hogere Beschikbaarheid**: Circuit breakers en retry mechanismen voorkomen cascade failures 2. **Betere Betrouwbaarheid**: Uitgebreide validatie en error handling 3. **Proactief Onderhoud**: Real-time monitoring detecteert problemen vroegtijdig 4. **Schaalbaarheid**: Rate limiting beschermt tegen overbelasting 5. **Zelfherstellend**: Automatische recovery mechanismen minimaliseren downtime Dit schema biedt een robuuste foundation voor een hoog-beschikbaar e-commerce platform met geavanceerde foutdetectie en zelfherstel capaciteiten.