Hier is een voorstel voor het ontwerp van je mock API voor real-time IoT sensor monitoring: **API Eindpunten** 1. **GET /stream** - Doel: Start een continue gegevensstroom van temperatuur- en vochtigheidsmetingen. - Implementatie: - Gebruik Server-Sent Events (SSE) of WebSockets voor real-time streaming. - Elke seconde een nieuwe meting met velden: ```json { "timestamp": "ISO8601 string", "temperature": float (°C), "humidity": float (%) } ``` 2. **POST /event** - Doel: Simuleer het afvuren van gebeurtenissen zoals alarmen. - Payload voorbeeld: ```json { "type": "alarm", "message": "Temperatuur boven 75°C!", "timestamp": "ISO8601 string", "sensor_id": "sensor-xyz" } ``` **Gegevensstroomdetails** - Elke seconde een meting: - Temperatuur: varieert normaal tussen, bijvoorbeeld, 20°C en 70°C. - Vochtigheid: varieert tussen 30% en 70%. - Als temperatuur boven 75°C komt, wordt automatisch een alarm- of eventtrigger geactiveerd (bijvoorbeeld via /event). **Event types en triggers** - Type: "alarm" - Trigger: Temperatuur > 75°C. - Bij trigger: - Stuur automatisch een event via /event met relevante details. - Of, indien handmatig, kan dit via een POST /event request. **Simulatie van netwerkvertragingen en foutscenario's** - **Netwerkvertragingen**: - Voeg artificiële latency toe door vertragingen (bijvoorbeeld 500ms tot 2s) in de streaming. - Gebruik `setTimeout` of vergelijkbare mechanismen in je mock server. - **Packetverlies of foutscenario's**: - Soms de stroom onderbreken door tijdelijk geen data te sturen. - Fouten simuleren door 500 of 503 HTTP-responses te sturen bij de /stream of /event endpoints. - **Handling van disconnects**: - Simuleer dat de verbinding wegvalt, bijvoorbeeld door de stream te onderbreken na bepaalde intervallen. - **Configuratie opties** (optioneel): - Geef API-parameters om deze vertragingen en fouten te activeren, bijvoorbeeld `/stream?latency=1000&drop=true`. **Kort overzicht van de API** ```plaintext GET /stream - Start een SSE/WebSocket stream met meetgegevens elke seconde. - Opties voor vertraging en fouten via query params. POST /event - Handmatig events sturen (zoals alarms). - Payload met event details. Gebruik deze mock API om real-time monitoring en foutscenario's te testen, en om de robuustheid van je IoT-systeem te evalueren. ```

Absoluut! Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een mock API die perfect past bij jouw vereisten voor IoT-sensor monitoring. --- ### **Mock API Ontwerp: FabrieksIoT Monitor** **Basis URL:** `https://api-mock-fabrieksiot.example.com` #### **1. Endpoint: `/stream`** * **Method:** `GET` * **Doel:** Stuurt een oneindige stroom van real-time sensor data naar de client via Server-Sent Events (SSE). Dit is een lichte en eenvoudige keuze voor eenrichtingsverkeer van server naar client. * **Response Headers:** ```http Content-Type: text/event-stream Cache-Control: no-cache Connection: keep-alive ``` * **Data Formaat (JSON):** ```json event: measurement data: { "sensorId": "thermometer-zone-a-01", "timestamp": "2023-10-27T14:32:10.123Z", "temperature": 23.76, "humidity": 45.2 } ``` * **Implementatie Logica:** De server genereert continu (elke ~1000 ms) een nieuw datapunt met willekeurige waarden binnen een realistisch bereik (bijv. temperatuur: 15°C - 80°C, luchtvochtigheid: 10% - 60%). #### **2. Endpoint: `/event`** * **Method:** `POST` * **Doel:** Stelt een client (bijv. een dashboard of beheersysteem) in staat om zich te abonneren op of te luisteren naar alarmgebeurtenissen. Ook dit gebruikt SSE. * **Request Body (Optioneel):** Om een specifieke sensor te monitoren. ```json { "subscribeTo": "all" // of "sensorId": "thermometer-zone-a-01" } ``` * **Response Headers:** Hetzelfde als `/stream`. * **Event Formaat (JSON):** ```json event: alarm data: { "eventId": "alarm-7f4a8d", "type": "HIGH_TEMPERATURE", "severity": "CRITICAL", "message": "Temperatuur boven drempelwaarde!", "sensorId": "thermometer-zone-a-01", "timestamp": "2023-10-27T14:35:22.456Z", "value": 76.8, "threshold": 75.0 } ``` * **Implementatie Logica:** De server logica die de `/stream` simuleert, controleert elke gegenereerde temperatuurwaarde. Als deze boven de 75°C komt, wordt onmiddellijk een `alarm` event gegenereerd en naar alle connected clients op de `/event` endpoint gestuurd. --- ### **Suggesties voor Simulatie van Netwerk- en Foutscenario's** Dit is cruciaal voor het testen van de robuustheid van je client-applicatie. #### **1. Netwerkvertragingen (Lag)** * **Willekeurige Vertraging:** Voeg een willekeurige vertraging toe (bijv. tussen 100 ms en 5000 ms) voordat elk datapunt wordt verzonden. Dit simuleert een onstabiele netwerkverbinding. * **Burst-y Vertraging:** Simuleer packet loss of congestie door gedurende 10 seconden niets te sturen, gevolgd door een "burst" van alle data die in die periode was gegenereerd in één keer. * **Implementatie:** Gebruik een eenvoudige `setTimeout()` of `sleep()` functie in je servercode voordat een bericht wordt verzonden. #### **2. Foutscenario's** * **HTTP Status Codes:** Laat de endpoints af en toe een fout retourneren in plaats van een SSE-stream te openen. * `500 Internal Server Error`: Simuleert een serverfout. * `503 Service Unavailable`: Simuleert dat de service down is voor onderhoud. * `429 Too Many Requests`: Simuleert rate limiting. Retourneer een `Retry-After` header om aan te geven hoe lang de client moet wachten. * **Verbroken Verbindingen:** Sluit de SSE-verbinding abrupt na een willekeurig aantal berichten. Dit forceert de client om zijn reconnect-logica te testen (wat een goede SSE-client automatisch zou moeten doen). * **Ongeldige Data:** Stuur af en toe een malformed JSON object of een volkomen ongeldig datatype (bijv. `data: "ERROR: Sensor CRC Mismatch\n"`). Je client-applicatie moet deze fouten netjes afhandelen zonder te crashen. * **Sensor Uitval:** Simuleer dat een sensor uitvalt door voor een specifieke `sensorId` gedurende een bepaalde periode helemaal geen data meer te genereren. --- ### **Technologie Suggesties voor Implementatie** Kies een technologie waar je comfortabel mee bent: 1. **Node.js (Aanbevolen):** Perfect voor I/O-intensieve, event-driven applicaties. * **Bibliotheken:** `express` voor de server, `json-server` kan eenvoudige APIs aan, maar voor SSE heb je weinig nodig. Voor geavanceerde simulaties is zelf coderen het flexibelst. 2. **Python:** Ook een uitstekende keuze. * **Frameworks:** `FastAPI` of `Flask` met de `sse-starlette` extensie. Ze ondersteunen asynchrone operaties erg goed voor streaming. 3. **Go (Golang:** Uitstekend in gelijktijdigheid en netwerken, ideaal voor dit soort toepassingen. * **Bibliotheken:** De standaard `net/http` library is meer dan voldoende. ### **Voorbeeld Client-code (JavaScript - voor testen)** ```javascript // Luisteren naar de data stream const eventSource = new EventSource('/stream'); eventSource.addEventListener('measurement', function(event) { const data = JSON.parse(event.data); console.log("Nieuwe meting:", data); // Update je UI hier }); eventSource.addEventListener('alarm', function(event) { const data = JSON.parse(event.data); console.error("🚨 ALARM:", data); // Toon een alarmpop-up of log het ergens }); eventSource.onerror = function(err) { console.error("EventSource failed:", err); // Hier komt je error handling en reconnect-logica }; ``` Met dit ontwerp kun je een zeer realistische en testbare mock API bouwen die je client-applicatie uitdagende scenario's voorlegt. Succes met het bouwen