Hier is een overzicht van hoe je een C# applicatie kunt ontwerpen om real-time sensor data (JSON berichten met temperatuur en luchtvochtigheid) efficiënt te ontvangen, verwerken en opslaan. **1. Architectuurkeuze:** - Gebruik `System.Threading.Channels` voor efficiënte producer-consumer communicatie. - Combineer dit met `async` streams (`IAsyncEnumerable`) voor asynchrone verwerking. - Voor event-driven aanpak kun je bijvoorbeeld `EventHandler` of `Reactive Extensions` gebruiken, maar `Channels` en `async streams` bieden een goede basis. **2. Data ontvangst:** - Als data via een netwerk komt (bijvoorbeeld via TCP, WebSocket of HTTP), gebruik dan async methodes om de data te lezen. - Voor dit voorbeeld gaan we uit van een TCP server die JSON berichten ontvangt. **3. Data verwerking en opslag:** - Verwerk de JSON berichten direct zodra ze binnenkomen. - Sla de data op in een database (bijv. SQLite of in-memory lijst) of schrijf ze weg naar een bestand. --- ### Voorbeeldcode Hieronder een vereenvoudigd voorbeeld dat: - Een TCP server simuleert die JSON berichten ontvangt. - Gebruik maakt van `Channel` om data te bufferen. - Een consumer die de data verwerkt en opslaat. ```csharp using System; using System.IO; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.Text; using System.Text.Json; using System.Threading.Channels; using System.Threading.Tasks; // Data model voor sensorgegevens public class SensorData { public double Temperatuur { get; set; } public double Luchtvochtigheid { get; set; } public DateTime Tijdstip { get; set; } } class Program { static async Task Main(string[] args) { var channel = Channel.CreateUnbounded<string>(); // Buffer voor JSON berichten // Start de server die data ontvangt var serverTask = RunSensorServerAsync(channel.Writer); // Start de verwerker die data leest en opslaat var processorTask = ProcessSensorDataAsync(channel.Reader); await Task.WhenAll(serverTask, processorTask); } static async Task RunSensorServerAsync(ChannelWriter<string> writer) { var listener = new TcpListener(IPAddress.Loopback, 5000); listener.Start(); Console.WriteLine("Server gestart, wacht op verbinding..."); while (true) { var client = await listener.AcceptTcpClientAsync(); _ = HandleClientAsync(client, writer); } } static async Task HandleClientAsync(TcpClient client, ChannelWriter<string> writer) { using (client) using (var stream = client.GetStream()) { var buffer = new byte[1024]; while (true) { int byteCount = await stream.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length); if (byteCount == 0) break; // Verbinding verbroken var jsonString = Encoding.UTF8.GetString(buffer, 0, byteCount); await writer.WriteAsync(jsonString); } } } static async Task ProcessSensorDataAsync(ChannelReader<string> reader) { await foreach (var json in reader.ReadAllAsync()) { try { // Parse JSON naar SensorData var data = JsonSerializer.Deserialize<SensorData>(json); if (data != null) { // Verwerk en sla op (voorbeeld: console output) Console.WriteLine($"Tijd: {data.Tijdstip}, Temp: {data.Temperatuur}°C, Luchtvochtigheid: {data.Luchtvochtigheid}%"); // Hier kun je data opslaan in een database, bestand, etc. } } catch (JsonException) { Console.WriteLine("Ongeldige JSON data ontvangen."); } } } } ``` --- ### Samenvatting - **Efficiënt ontvangen:** Gebruik `TcpListener` en `ReadAsync` voor niet-blokkerende I/O. - **Verwerken:** JSON parsing met `System.Text.Json`, direct na ontvangst. - **Opslaan:** In dit voorbeeld wordt data op de console weergegeven, maar je kunt dit uitbreiden met database-opslag of bestandsweergave. - **Asynchrone communicatie:** `Channel` zorgt voor een veilige, efficiënte buffer tussen producer (netwerk) en consumer (verwerking). ### Aanvullende tips: - Gebruik `CancellationToken` voor graceful shutdown. - Voor meer schaalbaarheid kun je meerdere verwerkers maken. - Overweeg gebruik van `Reactive Extensions` voor complexere event-driven architectuur. Als je meer specifieke details hebt over de datastroom of opslag, kan ik het voorbeeld verder aanpassen!

Zeker, ik help je graag een efficiënte C# applicatie te ontwerpen voor het verwerken van sensor data. Hier is een complete implementatie: ## Architectuur Overzicht ```csharp using System; using System.Text.Json; using System.Threading.Channels; using System.Threading.Tasks; using System.Collections.Generic; using System.IO; using Microsoft.Extensions.Logging; // Data model public record SensorData( string DeviceId, double Temperature, double Humidity, DateTime Timestamp ); // Verwerkingsconfiguratie public class ProcessingOptions { public int BufferCapacity { get; set; } = 1000; public int MaxDegreeOfParallelism { get; set; } = 4; public string StoragePath { get; set; } = "sensor_data"; } ``` ## Hoofd Implementatie ```csharp public class SensorDataProcessor : IAsyncDisposable { private readonly Channel<SensorData> _dataChannel; private readonly ProcessingOptions _options; private readonly ILogger<SensorDataProcessor> _logger; private readonly List<Task> _processingTasks; private bool _isRunning; public SensorDataProcessor(ProcessingOptions options, ILogger<SensorDataProcessor> logger = null) { _options = options; _logger = logger; // Creëer een bounded channel voor backpressure management _dataChannel = Channel.CreateBounded<SensorData>( new BoundedChannelOptions(options.BufferCapacity) { FullMode = BoundedChannelFullMode.Wait, SingleReader = false, SingleWriter = false }); _processingTasks = new List<Task>(); _isRunning = false; } // Methode om data toe te voegen aan de verwerkingspipeline public async ValueTask AddDataAsync(SensorData data) { await _dataChannel.Writer.WriteAsync(data); } // Start de verwerkingspipeline public void StartProcessing() { if (_isRunning) return; _isRunning = true; // Start meerdere consumers voor parallelle verwerking for (int i = 0; i < _options.MaxDegreeOfParallelism; i++) { _processingTasks.Add(Task.Run(ProcessDataAsync)); } _logger?.LogInformation("Started processing with {Count} workers", _options.MaxDegreeOfParallelism); } // Data verwerkingsmethode private async Task ProcessDataAsync() { await foreach (var data in _dataChannel.Reader.ReadAllAsync()) { try { // Valideer en verwerk de data if (IsValidData(data)) { await ProcessValidDataAsync(data); } else { _logger?.LogWarning("Invalid data received from device {DeviceId}", data.DeviceId); } } catch (Exception ex) { _logger?.LogError(ex, "Error processing data from device {DeviceId}", data.DeviceId); } } } private bool IsValidData(SensorData data) { return data.Temperature >= -50 && data.Temperature <= 100 && data.Humidity >= 0 && data.Humidity <= 100 && !string.IsNullOrEmpty(data.DeviceId); } private async Task ProcessValidDataAsync(SensorData data) { // Simuleer complexe verwerking (bijv. aggregatie, filtering) var processedData = await TransformDataAsync(data); // Opslaan naar bestand (kan vervangen worden door database) await StoreDataAsync(processedData); // Optioneel: doorsturen naar andere services await PublishToSubscribersAsync(processedData); } private async Task<SensorData> TransformDataAsync(SensorData data) { // Voorbeeld: converteer temperatuur naar Kelvin await Task.Delay(10); // Simuleer verwerkingstijd return data with { Temperature = data.Temperature + 273.15 }; } private async Task StoreDataAsync(SensorData data) { var directory = Path.Combine(_options.StoragePath, data.DeviceId); Directory.CreateDirectory(directory); var filename = Path.Combine(directory, $"{data.Timestamp:yyyyMMdd}.json"); var json = JsonSerializer.Serialize(data, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true }); await File.AppendAllTextAsync(filename, json + Environment.NewLine); } private async Task PublishToSubscribersAsync(SensorData data) { // Hier kun je events publiceren naar andere services await Task.CompletedTask; } // JSON Parser voor binnenkomende berichten public static SensorData ParseJsonMessage(string jsonMessage) { try { var jsonDoc = JsonDocument.Parse(jsonMessage); var root = jsonDoc.RootElement; return new SensorData( DeviceId: root.GetProperty("deviceId").GetString(), Temperature: root.GetProperty("temperature").GetDouble(), Humidity: root.GetProperty("humidity").GetDouble(), Timestamp: DateTime.UtcNow ); } catch (JsonException ex) { throw new ArgumentException("Ongeldig JSON bericht", ex); } } public async ValueTask DisposeAsync() { _dataChannel.Writer.Complete(); await Task.WhenAll(_processingTasks); _isRunning = false; } } ``` ## Gebruiksvoorbeeld ```csharp class Program { static async Task Main(string[] args) { var options = new ProcessingOptions { BufferCapacity = 5000, MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount, StoragePath = "sensor_data" }; await using var processor = new SensorDataProcessor(options); processor.StartProcessing(); // Simuleer data ontvangst (vervang met echte data bron) await SimulateDataReceivingAsync(processor); Console.WriteLine("Druk op een toets om te stoppen..."); Console.ReadKey(); } static async Task SimulateDataReceivingAsync(SensorDataProcessor processor) { var random = new Random(); var devices = new[] { "sensor-001", "sensor-002", "sensor-003" }; for (int i = 0; i < 1000; i++) { var device = devices[random.Next(devices.Length)]; var jsonMessage = $@" {{ ""deviceId"": ""{device}"", ""temperature"": {20 + random.NextDouble() * 10:0.##}, ""humidity"": {30 + random.NextDouble() * 40:0.##} }}"; try { var sensorData = SensorDataProcessor.ParseJsonMessage(jsonMessage); await processor.AddDataAsync(sensorData); await Task.Delay(10); // Simuleer netwerk latency } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"Fout bij verwerken bericht: {ex.Message}"); } } } } ``` ## Event-Driven Variant ```csharp public class SensorDataEventBus { public event Func<SensorData, Task> OnDataReceived; public async Task PublishAsync(SensorData data) { if (OnDataReceived != null) { await OnDataReceived.Invoke(data); } } } // Gebruik: var eventBus = new SensorDataEventBus(); eventBus.OnDataReceived += async data => await processor.AddDataAsync(data); ``` ## Belangrijke Kenmerken: 1. **Channels voor backpressure**: Voorkomt memory overload bij piekbelasting 2. **Async processing**: Maximale throughput zonder blocking 3. **Parallelle verwerking**: Schaalbaar met meerdere workers 4. **Error handling**: Robuuste foutafhandeling 5. **Efficiënte JSON parsing**: Gebruik van `JsonDocument` voor minimale allocatie Dit ontwerp is geschikt voor hoge volumes (duizenden berichten per seconde) en kan eenvoudig uitgebreid worden met database opslag, caching of extra verwerkingsstappen.