Om een adaptief rate limiting framework te ontwerpen voor je REST API dat zich aanpast aan gebruikersgedrag en verkeerspatronen, kun je de volgende aanpak overwegen: 1. API-type en gebruikersgedrag: - API: REST - Gebruikersgedrag: voornamelijk leesverzoeken, met piekuren tussen 09:00-11:00 en 17:00-19:00 - Verkeerspatronen: duidelijke pieken tijdens bepaalde uren, mogelijk met variaties op dagen, weken of seizoenen 2. Monitoring en analyse: - Implementatie van Prometheus voor het verzamelen van metriekgegevens over API-verkeer, zoals aantal verzoeken, responsetijden, foutpercentages, en herkomst van verzoeken - Gebruik van Grafana voor visualisatie van deze data, zodat je trends, pieken en anomalieën kunt identificeren - Mogelijkheid om extra metriek te verzamelen, zoals gebruikersspecifieke verbruiksgegevens, om het gedrag per gebruiker te analyseren 3. Ontwerp van het adaptieve rate limiting framework: - Dynamische limieten: pas de request-per-minuut/uur limieten aan op basis van tijdstip en gebruikersgedrag - Tijdens piekuren verlaag je de limieten voor niet-essentiële verzoeken of verhoog je de prioriteit voor belangrijke gebruikers - Buiten piekuren kunnen limieten worden verhoogd om de gebruikerservaring te optimaliseren - Gebruikerssegmentatie: - Prioriteer of geef hogere limieten aan vertrouwde of premium gebruikers - Implementeer een gedragsscore op basis van historisch gebruik, en pas limieten aan op basis van betrouwbaarheid en verbruiksprofielen - Context-aware rate limiting: - Gebruik verkeerspatroonanalyses om te anticiperen op pieken en hierop te reageren - Bijvoorbeeld, tijdens verwachte piekuren, verhoog tijdelijk de capaciteit of gebruik een probabilistisch model om verzoeken te accepteren 4. Technische implementatie: - Gebruik een centrale rate limiting service die de limieten op basis van ingestelde regels dynamisch kan aanpassen - Cache de limietregels lokaal of in een snelle datastore (bijvoorbeeld Redis) voor snelle beslissingen - Implementeer feedback loops: - Verwerk de metriekgegevens uit Prometheus om limieten periodiek bij te stellen - Gebruik algoritmes zoals reinforcement learning om de limieten te optimaliseren op basis van gedrag en verkeerspatronen 5. Doelen van het adaptieve framework: - Flexibiliteit: snel kunnen reageren op veranderende verkeerspatronen en gebruikersgedrag - Gebruikerservaring optimaliseren: onnodige blokkades vermijden en prioriteit geven aan belangrijke gebruikers of verzoeken - Beveiliging: voorkomen van DDoS-aanvallen of misbruik door dynamisch limieten aan te passen op basis van gedrags- en verkeersanalyses - Efficiëntie en resource management: optimaal gebruik maken van beschikbare resources door vooraf te anticiperen op piekbelasting Samenvattend combineer je real-time monitoring met slimme, adaptieve regels die automatisch worden bijgesteld op basis van verzamelde data en verkeersanalyses. Hierdoor zorg je voor een robuust, responsief en gebruikersgericht rate limiting systeem dat meegroeit met je API-verkeer.

Absoluut. Hier is een ontwerp voor een adaptief rate limiting framework voor uw REST API, specifiek toegespitst op de door u beschreven omgeving. --- ### **Ontwerp van een Adaptief Rate Limiting Framework** #### **1. Architectuur Overzicht** Het framework bestaat uit verschillende componenten die samenwerken: * **API Gateway / Reverse Proxy:** Het eerste aanspreekpunt voor alle inkomende requests. Hier worden de rate limiting regels geëvalueerd en afgedwongen (bijv. NGINX, Traefik, een custom middleware in uw applicatielaag). * **Monitoring Agent:** Een lichtgewicht agent geïntegreerd in uw API die metrics (zoals request rate, response statuscodes, latency) naar Prometheus pusht. * **Prometheus:** Verzamelt en slaat alle time-series data van de monitoring agent op. * **Grafana:** Toont de data van Prometheus in real-time dashboards voor visuele analyse. * **Adaptieve Beslissingsmotor (De Hersenen):** Een aparte, lichtgewicht service (bijv. een Python/Go script) die periodiek queries uitvoert op Prometheus, de toestand analyseert, en de rate limiting configuratie dynamisch bijwerkt. #### **2. Typisch Gedrag & Basislimieten** Gebaseerd op uw patroon: * **Basis Rate Limit (Standaard):** Een redelijke baseline voor 24/7 gebruik (bijv. 100 requests/minuut per gebruiker/IP). * **Piekuur Limit (09:00-11:00 & 17:00-19:00):** Een hogere, maar nog steeds beschermende limiet voor de verwachte pieken (bijv. 150 requests/minuut). Dit is de startconfiguratie tijdens deze uren. #### **3. Adaptieve Mechanismen (Hoe het zich aanpast)** De beslissingsmotor evalueert metrics en past de limieten in **bijna real-time** aan. Hier zijn de kernregels: * **Aanpassing op Basis van Load:** * **Metric:** `http_requests_total` (gefilterd op route, bijvoorbeeld `GET /api/items`). * **Actie:** Als het totale requestvolume tijdens piekuren **onder** de verwachting blijft, kan de limiet per gebruiker automatisch worden **verhoogd** (bijv. naar 200/minuut) om de gebruikerservaring te optimaliseren. Blijft de load consistent hoog, dan blijft de piekuurlimiet van 150/minuut gehandhaafd. * **Aanpassing op Basis van Foutratio:** * **Metric:** Rate van `5xx` errors (`increase(http_requests_total{status=~"5.."}[1m])`) vs. succesvolle requests. * **Actie:** Als de foutratio een drempel overschrijdt (bijv. > 2%), is de API mogelijk overbelast. Het framework kan **proactief de algemene rate limit verlagen** (bijv. naar 80/minuut) om de applicatie te stabiliseren en een totale crash te voorkomen. Dit is een veiligheidsmechanisme. * **Aanpassing op Basis van Gebruikersgedrag (Afwijkend vs. Normaal):** * **Metric:** Request rate van een individueel IP/userID, vergeleken met hun historische gemiddelde (gebruik Prometheus' `avg_over_time`). * **Actie:** Een gebruiker die plotseling 10x sneller requests stuurt dan zijn 7-daags gemiddelde, vertoont mogelijk automatisch gedrag (bot, script, aanval). Voor deze specifieke actor kan de limiet **automatisch worden verlaagd** (bijv. naar 20/minuut), terwijl normale gebruikers onaangetast blijven. * **Aanpassing op Basis van Kosten van de Request:** * **Concept:** U gaf aan dat het vooral leesverzoeken zijn. U kunt complexe, dure `POST`/`PUT` requests zwaarder laten tellen voor de rate limit dan simpele `GET` requests. Bijv.: 1 `GET` request = 1 punt, 1 `POST` request = 5 punten. De limiet is dan 100 punten/minuut. #### **4. Implementatie met Prometheus & Grafana** * **Prometheus Queries (Voor de Beslissingsmotor):** * Huidige totale request rate: `rate(http_requests_total[2m])` * Foutrate: `rate(http_requests_total{status=~"5.."}[2m])` * Request rate per gebruiker: `rate(http_requests_total{user="xyz"}[5m])` * **Grafana Dashboards (Voor Monitoring):** * **Overzichtsdashboard:** Toont totale traffic, foutratio's, aantal geblokkeerde requests, en de *huidig actieve* rate limit thresholds. * **Gebruikersgedrag Dashboard:** Toont traffic per gebruiker/IP en markeert outliers. * **Piekuren Dashboard:** Toont een vergelijking van de traffic van vandaag met het gemiddelde van de afgelopen week op hetzelfde tijdstip. #### **5. Belangrijkste Doelen voor Adaptiviteit** Gebaseerd op uw vraag, zijn dit de vertaalde doelen: 1. **Flexibiliteit:** Het framework reageert niet star op vooraf ingestelde regels, maar op de daadwerkelijke real-time staat van het systeem. Het kan zich soepel aanpassen aan onverwachte traffic patterns (bv. een virale post) zonder handmatig ingrijpen. 2. **Gebruikerservaring Optimaliseren:** Door limieten **te verhogen** wanneer er ruimte is (bijv. 's nachts of tijdens een stille periode overdag), krijgen legitieme gebruikers een betere en snellere service. Goede gebruikers worden niet nodeloos beperkt. 3. **Beveiliging:** Door **proactief te reageren** op afwijkend gedrag (DDoS-achtige patterns, credential stuffing pogingen) en de limieten voor aanvallers agressief te verlagen, wordt de API beveiligd zonder legitieme gebruikers te storen. Het fungeert als een intelligente eerste verdedigingslinie. --- ### **Aanbevolen Implementatiestappen** 1. **Basis Monitoring:** Implementeer Prometheus en Grafana en begin met het meten van de basis metrics. 2. **Eenvoudige Rate Limiting:** Implementeer eenvoudige, statische rate limiting in uw API Gateway. 3. **Bouw de Beslissingsmotor:** Begin met een script dat één adaptieve regel implementeert (bijv. aanpassen op foutratio). 4. **Test Uitgebreid:** Simuleer piekbelasting en afwijkend gedrag in een staging-omgeving om de logica van uw framework te testen. 5. **Implementeer en Itereer:** Roll uit in productie, monitor het gedrag en voeg geleidelijk aan meer complexe adaptieve regels toe. Dit ontwerp biedt een robuuste basis die meegroeit met de behoeften van uw API.