Natuurlijk! Hier is een overzicht van een objectgeoriënteerd model voor jouw gedistribueerde realtime data-analyse systeem, inclusief klassen, objecten en hun interacties, met aandacht voor netwerkcommunicatie, synchronisatie en foutafhandeling: ### 1. Kernklassen en Objecten #### a. **Node (Knooppunt)** - **Verantwoordelijkheden:** Vertegenwoordigt een server in het systeem. - **Belangrijke attributen:** NodeID, status (online/offline), gegevensbuffer, lokale data, netwerkinterface. - **Methoden:** verzendData(), ontvangenData(), synchroniseer(), herstel(). #### b. **DataProcessor (DataVerwerker)** - **Verantwoordelijkheden:** Verwerkt binnenkomende data, voert analyse uit. - **Belangrijke attributen:** processorID, status, queue, verwerkteData. - **Methoden:** verwerkData(), rapporteerStatus(). #### c. **DataStream (Datastroom)** - **Verantwoordelijkheden:** Beheert de stroom van data tussen nodes. - **Belangrijke attributen:** streamID, bronNode, doelNode, dataBuffer. - **Methoden:** stuurData(), ontvangData(), synchroniseerStream(). #### d. **Coordinator (Coördinator)** - **Verantwoordelijkheden:** Beheert de synchronisatie, coördineert foutenafhandeling en orkestratie. - **Belangrijke attributen:** coordinatorID, aangeslotenNodes, status. - **Methoden:** initieerSynchronisatie(), detecteerFouten(), herstelSysteem(). #### e. **NetworkManager (Netwerkbeheer)** - **Verantwoordelijkheden:** Beheert netwerkcommunicatie, herstelt verbindingen. - **Belangrijke attributen:** verbindingStatus, retryCount. - **Methoden:** stuur(), ontvang(), controleerVerbinding(). #### f. **ErrorHandler (Foutafhandelaar)** - **Verantwoordelijkheden:** Detecteert en verwerkt fouten, voert herstel uit. - **Belangrijke attributen:** foutLog, herstelstrategie. - **Methoden:** registreerFout(), voerHerstelUit(), meldFout(). ### 2. Interacties en Samenwerking - **DataFlow:** Data wordt via **DataStream** objecten van node naar node gestuurd, met **NetworkManager** die communicatie verzorgt. - **Synchronisatie:** De **Coordinator** initieert en beheert synchronisatie-processen, bijvoorbeeld door versiebeheer en tijdstempels te gebruiken. - **Foutafhandeling:** Bij detectie van fouten (bijvoorbeeld via heartbeat-messages of timeouts), wordt het **ErrorHandler** ingeschakeld om de fout te registreren en herstelacties te starten. - **Herstel:** Bij fouten wordt een node of datastream hersteld, door bijvoorbeeld data te herstellen uit redundante kopieën of door de verbinding te resetten. ### 3. Hoe dit model schaalbaarheid en veerkracht bevordert - **Schaalbaarheid:** - Door **Node**-objecten los te koppelen en via gestandaardiseerde communicatie (bijvoorbeeld via **NetworkManager**) te laten samenwerken, kan het systeem eenvoudig uitgebreid worden door meer nodes toe te voegen. - De **DataStream**-objecten kunnen dynamisch worden geconfigureerd, waardoor de datastromen flexibel en aanpasbaar zijn aan groei. - De **Coordinator** zorgt voor centrale controle zonder dat de verwerkingstaken worden overgenomen, waardoor workload eenvoudig kan worden verdeeld. - **Veerkracht:** - Foutdetectie en herstel door **ErrorHandler** en **HerstelSysteem** zorgen dat het systeem autonoom kan reageren op netwerkuitval, hardwarestoringen of datacorruptie. - De **NetworkManager** herstelt automatisch verbindingen, wat de continuïteit van datastromen waarborgt. - Redundantie en synchronisatie zorgen dat de data consistent blijft, zelfs bij fouten of netwerkonderbrekingen. - Door decentrale verwerking (bijvoorbeeld meerdere **DataProcessor**-objecten) wordt de belasting verdeeld, waardoor het systeem beter bestand is tegen overbelasting. --- **Kort samengevat:** Dit objectgeoriënteerde model scheidt verantwoordelijkheden duidelijk, waardoor onderdelen makkelijk te schalen en te onderhouden zijn. De combinatie van gestructureerde communicatie, synchronisatie en foutafhandeling zorgt voor een robuust en flexibel systeem dat zich kan aanpassen aan veranderende omstandigheden en hoge belasting, terwijl het fouttolerant blijft.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd objectgeoriënteerd model ontworpen voor uw gedistribueerd systeem voor realtime data-analyse, met de focus op de door u genoemde eisen. ### Overkoepelend Architectuurprincipe Dit model volgt een **Master-Worker** (of Manager-Worker) patroon, een bewezen ontwerp voor gedistribueerde verwerking. Het is ontworpen om horizontaal te schalen (meer workers toevoegen) en veerkrachtig te zijn tegen storingen. --- ### Overzicht van de Klassen en Hun Verantwoordelijkheden #### 1. Core Domeinklassen (Data & Taakgericht) * **`DataChunk`** * **Verantwoordelijkheid:** Vertegenwoordigt een eenheid (chunk) van ruwe data die moet worden verwerkt. Bevat de data zelf en metadata (bijv. bron-ID, tijdstip, grootte). * **Attributen:** `chunkId`, `rawData`, `timestamp`, `sourceId`. * **Relaties:** Wordt verwerkt door een `AnalysisWorker`. * **`AnalysisTask`** * **Verantwoordelijkheid:** Vertegenwoordigt een werkeenheid. Bevat een `DataChunk` en de specificatie van de analyse die moet worden uitgevoerd (bijv. "bereken gemiddelde", "zoek anomalieën"). * **Attributen:** `taskId`, `dataChunk`, `analysisType`, `priority`. * **Relaties:** Wordt toegewezen en beheerd door de `TaskScheduler`. * **`Result`** * **Verantwoordelijkheid:** Vertegenwoordigt het resultaat van een voltooide `AnalysisTask`. * **Attributen:** `taskId`, `resultData`, `processingTime`, `workerId`. * **Relaties:** Wordt teruggestuurd naar de `ResultAggregator`. #### 2. Coördinatie- & Beheerklassen (Systeemgericht) * **`TaskScheduler`** (Singleton of Cluster-wide Service) * **Verantwoordelijkheid:** Het centrale brein. Ontvangt binnenkomende data, verdeelt deze in `AnalysisTask` objecten en plaatst ze in een wachtrij. Het is verantwoordelijk voor **taakverdeling (load balancing)**. * **Methoden:** `submitData(DataChunk)`, `getNextTask()`, `getSystemStatus()`. * **Relaties:** Heeft een `TaskQueue`. communiceert met `AnalysisWorker` instanties. * **`TaskQueue`** * **Verantwoordelijkheid:** Een thread-safe, persistente wachtrij die `AnalysisTask` objecten houdt. Gebruikt vaak een dedicated technologie zoals **Apache Kafka** of **RabbitMQ** voor betere schaalbaarheid en duurzaamheid. * **Methoden:** `enqueue(task)`, `dequeue()`. * **`ResultAggregator`** * **Verantwoordelijkheid:** Ontvangt `Result` objecten van alle workers. Voert eventuele verdere aggregatie of consolidatie uit en slaat de eindresultaten persistent op (bijv. in een database). * **Methoden:** `submitResult(Result)`. * **`ServiceRegistry`** * **Verantwoordelijkheid:** Een dynamische registry waarin alle actieve `AnalysisWorker` instanties zich registreren. Houdt bij welke workers online zijn en wat hun status is (beschikbaar, bezig, offline). Cruciaal voor **veerkracht**. * **Methoden:** `register(worker)`, `unregister(worker)`, `getAvailableWorkers()`. #### 3. Netwerk- & Foutafhandelingsklassen * **`AnalysisWorker`** * **Verantwoordelijkheid:** Een worker node die op een fysieke server draait. Haalt taken op van de `TaskQueue`, voert de analyse uit, en stuurt het resultaat terug. Implementeert **heartbeats** voor gezondheidscontrole. * **Attributen:** `workerId`, `status`, `currentLoad`. * **Methoden:** `fetchTask()`, `processTask()`, `sendHeartbeat()`. * **Foutafhandeling:** Als een taak mislukt, wordt deze opnieuw in de wachtrij geplaatst (via een `DeadLetterQueue` mechanisme). * **`NetworkClient`** (Abstractielaag) * **Verantwoordelijkheid:** Abstracte laag die alle netwerkcommunicatie (RPC, REST, gRPC) encapsuleert. Zorgt voor timeouts, retry-logica en serialisatie/deserialisatie. * **Methoden:** `sendRequest(endpoint, message)`, `addRetryPolicy()`. * **`HeartbeatMonitor`** * **Verantwoordelijkheid:** Een daemon die de `ServiceRegistry` pollt en workers markeert als "verdacht" of "offline" als ze geen heartbeat hebben gestuurd binnen een bepaalde time-out. Initieert herstelacties. * **Methoden:** `checkWorkerStatus()`. --- ### Interacties en Sequentiële Flow 1. **Data Inname:** Een externe bron stuurt een `DataChunk` naar de `TaskScheduler`. 2. **Taakcreatie:** De `TaskScheduler` verpakt de chunk in een `AnalysisTask` en plaatst deze in de `TaskQueue`. 3. **Taakoppakking:** Een beschikbare `AnalysisWorker` (die periodiek de `ServiceRegistry` en `TaskQueue` pollt) haalt de volgende taak op. 4. **Verwerking:** De worker voert `processTask()` uit op de `AnalysisTask`. 5. **Resultaatterugmelding:** De worker stuurt het resulterende `Result` object naar de `ResultAggregator`. 6. **Synchronisatie (Heartbeat):** Parallel stuurt de worker periodiek een heartbeat naar de `ServiceRegistry` om zijn gezondheid aan te tonen. 7. **Monitoring:** De `HeartbeatMonitor` houdt de registry in de gaten. Als een worker uitvalt, worden zijn niet-voltooide taken automatisch opnieuw beschikbaar in de wachtrij voor andere workers. --- ### Hoe dit Model Schaalbaarheid en Veerkracht Bevordert #### Schaalbaarheid (Scalability) * **Horizontale Schaling:** Het model is inherent schaalbaar. Om de verwerkingscapaciteit te vergroten, hoef je alleen maar nieuwe `AnalysisWorker` instanties toe te voegen. Deze registreren zich automatisch bij de `ServiceRegistry` en beginnen direct taken op te pakken van de gedeelde `TaskQueue`. De `TaskScheduler` hoeft niet te veranderen. * **Losse Koppeling (Loose Coupling):** Components communiceren asynchroon via wachtrijen (`TaskQueue`) en services (`ServiceRegistry`). Dit betekent dat geen enkel component op een ander hoeft te wachten, waardoor bottlenecks worden vermeden en doorvoer wordt gemaximaliseerd. * **Specialisatie:** Workers kunnen gespecialiseerd zijn voor bepaalde `analysisType` waarden, waardoor je resources optimaal kunt toewijzen. #### Veerkracht (Resilience) * **Fouttolerantie:** Het systeem is ontworpen met het verwachten van falen in het achterhoofd. * **Worker Uitval:** Als een `AnalysisWorker` crasht (gedetecteerd door de `HeartbeatMonitor`), worden zijn taken niet verloren. Omdat taken in de centrale `TaskQueue` staan, worden ze automatisch opgepakt door een andere, gezonde worker. Dit is **automatisch herstel**. * **Taakfouten:** Als een individuele taak faalt (bijv. corrupte data), kan de worker dit catch-en en de taak naar een **"Dead Letter Queue"** sturen voor later onderzoek, zonder de hele worker te laten crashen. * **Durabiliteit:** Door een persistente message queue (zoals Kafka) te gebruiken voor de `TaskQueue`, overleven taken zelfs een volledige herstart van het hele systeem. * **Zelfherstellend Vermogen:** De combinatie van de `ServiceRegistry` en `HeartbeatMonitor` creëert een zelfherstellend systeem. Het detecteert en isoleert falende components zonder menselijke interventie. * **Graceful Degradation:** Als een deel van het systeem onder hoge load staat (bijv. de `TaskQueue`), vertraagt het systeem maar stopt het niet. Workers blijven taken verwerken zolang de wachtrij niet leeg is. Nieuwe data wordt simpelweg in de wachtrij geplaatst en verwerkt wanneer capaciteit beschikbaar komt. Dit model biedt een robuuste basis die u kunt implementeren met frameworks zoals **Akka (voor JVM)** of **Ray (voor Python)**, die veel van deze patronen (actoren, werkverdeling) out-of-the-box ondersteunen.