Natuurlijk! Hier is een strategie voor het ontwerpen van een Clean Architecture voor jouw real-time data-analyse platform met focus op asynchrone gegevensverwerking: 1. **Overzicht van de lagen:** - **Entiteiten (Core Business):** - Definieer de kernlogica en domeinmodellen voor sensorgegevens, analysemethoden, foutafhandeling en event management. - **Use Cases / Interactielagen:** - Implementeren van de kernfuncties zoals gegevensverwerking, event handling, foutbeheer en command logic. - **Interface Adapters:** - Vertalen tussen domeinmodellen en technische implementaties, zoals messaging queues, API’s, of datastromen. - **Infrastructuur:** - Asynchrone communicatie-infrastructuur (bijv. Kafka, MQTT, WebSockets), opslag, en externe services. 2. **Structuur voor asynchrone gegevensstromen:** - Gebruik een event-driven architectuur met message brokers (bijvoorbeeld Kafka of RabbitMQ). - Laat de sensorgegevens binnenkomen via een "Input Adapter" die berichten publiceert naar een event bus. - De "Processing Componenten" subscriben op relevante topics en verwerken data asynchroon. - Resultaten of analyses kunnen weer worden gepubliceerd op andere topics of naar opslag worden gestuurd. 3. **Componenten en communicatie:** - **Event Handlers:** Luisteren op berichten en activeren use cases. - **Use Cases:** Implementeren de logica voor gegevensverwerking, analyses en event triggers. - **Domeinmodellen:** Behouden de staat en logica voor sensordata en analyses. - **Asynchrone command queues:** Voor het uitvoeren van niet-blockerende taken, zoals data aggregatie of rapportage. 4. **Foutafhandeling:** - Gebruik circuit breakers en retries binnen de infrastructuur. - Log fouten en stuur waarschuwingen via dedicated monitoring- en alarmssystemen. - Maak gebruik van compensatie-acties voor kritieke fouten. - Definieer duidelijke foutmodellen binnen de domeinlaag en propagatie via event-notificaties. 5. **Efficiënte gegevensstromen:** - Zorg dat data niet onnodig wordt gekopieerd; gebruik streaming data formats zoals Avro of Protocol Buffers. - Implementeer backpressure-mechanismen om overbelasting te voorkomen. - Gebruik batching en windowing bij het analyseren van sensordata voor betere prestaties. 6. **Event handling en gegevensflow:** - Event publishers (sensorinvoer) → Event bus → Event handlers → Use case logic → Resultaatverwerking. - Iedere laag communiceert via goed gedefinieerde interfaces (bijvoorbeeld interfaces/abstracties), waardoor testen en onderhoud eenvoudiger worden. 7. **Technische implementatievoorstellen:** - Gebruik async/await of vergelijkbare asynchrone patronen in je programmeertaal. - Scheid infrastructuurcomponenten (queue, database) van business logica. - Zorg dat de communicatie tussen lagen losjes gekoppeld is, bijvoorbeeld via dependency injection en interface-abstracties. **Kort samengevat:** Structuur je systeem volgens Clean Architecture met aparte lagen voor domein, use cases, interface-adapters en infrastructuur. Maak gebruik van event-driven communicatie voor asynchrone gegevensverwerking, implementeer robuuste foutafhandeling, en optimaliseer gegevensstromen voor real-time prestaties. Zo houd je je systeem schaalbaar, onderhoudbaar en efficiënt in een complexe, asynchrone omgeving.

Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een Clean Architecture strategie voor jouw real-time data-analyse platform, specifiek gericht op asynchrone gegevensverwerking. ### **Overzicht van de Architectuur** We gebruiken een aangepaste Clean Architecture met vier lagen, geoptimaliseerd voor asynchrone stromen: ``` [Externe Wereld] → [Infrastructuur] → [Application] → [Domain] → [Application] → [Infrastructuur] → [Externe Wereld] ``` De gegevensstroom is bidirectioneel, maar de kern (Domain) blijft onaangetast door externe afhankelijkheden. --- ### **1. Domain Layer (Binnenste Laag - Onafhankelijk)** Deze laag bevat de bedrijfslogica en entiteiten. Hij heeft **geen afhankelijkheden** naar buitenstaande lagen. * **Entities (Core Business Objects):** * `SensorData`: Een value object met `sensorId`, `timestamp`, `waarde`, `type`, etc. * `DataAnalyseResultaat`: Het resultaat van een analyse, met bv. `afwijking`, `trend`, `risicoNiveau`. * `VerwerkingsRegel`: Domeinregels die definiëren *wat* er geanalyseerd moet worden. * **Repository Interfaces (Abstracties):** * `ISensorDataRepository`: Definieert de contracten voor gegevensopslag. Bijv. `Task<SensorData> GetByIdAsync(Guid id);` * `IAnalyseResultaatRepository`: Contract voor het opslaan van analyseresultaten. * Deze interfaces kennen **geen** implementatie details zoals databases. * **Domain Events & Domain Services:** * **Domain Events:** Beschrijvingen van iets dat in het domein is gebeurd. Bijv. `SensorDataVerwerktEvent`, `AfwijkingGedetecteerdEvent`. * **Domain Services:** Zuivere logica die niet thuishoort in een entiteit. Bijv. `TrendAnalyseService` met een methode `Task<DataAnalyseResultaat> VoerAnalyseUitAsync(SensorData data)`. --- ### **2. Application Layer (Use Cases / Toepassingslogica)** Deze laag coördineert taken en implementeert use cases. Hij is afhankelijk van de **Domain Layer**. * **Commands & Queries (CQRS Patroon):** * **Commands:** Vertegenwoordigen een intentie om iets te wijzigen. Ze zijn asynchroon. * `VerwerkSensorDataCommand : ICommand` * `BevestigAfwijkingCommand : ICommand` * **Queries:** Vertegenwoordigen een vraag om data, zonder wijzigingen. * `GetRealtimeTrendQuery : IQuery<TrendResultaat>` * **Command/Query Handlers:** * `VerwerkSensorDataCommandHandler`: ```csharp public class VerwerkSensorDataCommandHandler : ICommandHandler<VerwerkSensorDataCommand> { private readonly ISensorDataRepository _repo; private readonly IEventBus _eventBus; // Pub/Sub voor events public async Task Handle(VerwerkSensorDataCommand command, CancellationToken cancellationToken) { // 1. Valideer command (FluentValidation) // 2. Roep domeinservice aan voor analyse var resultaat = await _trendAnalyseService.VoerAnalyseUitAsync(command.SensorData, cancellationToken); // 3. Sla resultaat op via repository interface await _analyseResultaatRepository.ToevoegenAsync(resultaat, cancellationToken); // 4. Publiceer een Domain Event asynchroon if (resultaat.HeeftAfwijking) { await _eventBus.PublishAsync(new AfwijkingGedetecteerdEvent(resultaat), cancellationToken); } } } ``` * **Application Services & DTO's:** * DTO's (Data Transfer Objects) zoals `SensorDataDto` en `AnalyseResultaatDto` worden hier gedefinieerd voor communicatie met de buitenwereld. * Services coördineren meerdere handlers of complexe workflows. --- ### **3. Infrastructure Layer (Externe Afhankelijkheden)** Deze laag implementeert de interfaces gedefinieerd in de binnenste lagen. Hij is afhankelijk van de **Application en Domain Layers**. * **Persistence (Data Access):** * `SensorDataRepository : ISensorDataRepository`: Een concrete implementatie die gebruikmaakt van Entity Framework/Dapper om asynchroon (`await ...ToListAsync()`) met een database te praten. * **Message Brokers & Event Bus:** * **Inkomende Events:** `ISensorDataConsumer` (bijv. RabbitMQ, Kafka) luistert naar binnenkomende sensordata en roept een **Command Handler** aan via de Application Layer. * **Uitgaande Events:** `EventBus : IEventBus` publiceert `Domain Events` asynchroon naar een message broker. Andere systemen kunnen hierop reageren. * **External Services & Caching:** * Implementaties voor caching (Redis, `ICacheService`), file storage, of communicatie met andere API's. Allemaal asynchroon. * **Background Workers:** * `DataOpruimService : BackgroundService`: Een .NET Background Service die periodiek oude data opruimt via een `ICommandHandler`. --- ### **4. Presentation Layer (API / User Interface)** Deze laag is het entrypoint voor gebruikers of andere systemen. Hij is afhankelijk van de **Application Layer**. * **API Controllers (Minimal APIs of MVC):** * Endpoints ontvangen DTO's, construeren `Commands/Queries`, en sturen deze door naar de Application Layer. * **Voorbeeld (Minimal API):** ```csharp app.MapPost("/api/sensordata", async (SensorDataDto data, IMediator mediator, CancellationToken ct) => { var command = new VerwerkSensorDataCommand { SensorData = data }; await mediator.Send(command, ct); return Results.Accepted(); // 202 Accepted - verwerking is asynchroon gestart }); ``` * **Real-time Updates:** Gebruik SignalR of WebSockets om analyseresultaten in real-time naar een dashboard te pushen. De hub roept een `IQueryHandler` aan. * **UI (Web Dashboard):** * Een SPA (bijv. Blazor, React) die via de API communiceert en real-time updates ontvangt via SignalR. --- ### **Asynchrone Gegevensstromen in Actie** **Scenario: Nieuwe sensordata ontvangen en verwerken** 1. **Input:** Een sensor verzendt data naar een message queue (Kafka/RabbitMQ). 2. **Infrastructure:** Een `SensorDataConsumer` (een background service) leest het bericht en vertaalt het naar een `VerwerkSensorDataCommand`. 3. **Application:** De `VerwerkSensorDataCommandHandler` wordt aangeroepen. * Roept asynchroon de `TrendAnalyseService` (Domain) aan. * Slaat het resultaat asynchroon op via de `IAnalyseResultaatRepository`. 4. **Domain:** De domeinservice voert de analyse uit en retourneert een `DataAnalyseResultaat`. Indien nodig, wordt een `AfwijkingGedetecteerdEvent` aangemaakt. 5. **Application/Infrastructure:** De Handler publiceert het Event asynchroon via de `IEventBus` naar een message broker. 6. **Output:** * Een `NotificatieService` (andere microservice) consumeert het event en stuurt een alert. * Een `DashboardService` consumeert het event en update het real-time dashboard via SignalR. --- ### **Foutafhandeling in een Asynchrone Omgeving** 1. **Dead Letter Queues (DLQ):** Configureer je message broker (RabbitMQ/Kafka) om berichten die herhaaldelijk falen naar een DLQ te sturen voor inspectie. 2. **Retry Patterns (Politiepatronen):** Implementeer exponentieel uitstel (exponential backoff) in je consumers voor tijdelijke fouten. Gebruik bibliotheken zoals Polly. 3. **CancellationTokens:** Geef `CancellationToken` door aan alle async laag-overschrijdende aanroepen. Dit zorgt voor nette afhandeling bij shutdowns of timeouts. 4. **Global Exception Handler:** Implementeer een middleware in de Presentation Layer die onverwachte exceptions vangt, logt, en een consistente foutresponse retourneert. 5. **Transaction Outbox Pattern:** Voor data-consistentie: sla events eerst op in een database ("outbox") binnen dezelfde transactie als je domeinwijziging. Een background proces publiceert ze dan pas naar de message broker. Dit voorkomt dat events verloren gaan als de broker onbereikbaar is tijdens de transactie. ### **Samenvatting van de Asynchrone Stroom** De asynchrone stroom wordt gecoördineerd door de **Application Layer** (Command Handlers), aangestuurd door events van de **Infrastructure Layer** (Message Consumers), en gebruikt de **Domain Layer** voor de kernlogica. Foutafhandeling wordt zowel op infrastructuurniveau (DLQ, Retries) als op applicatieniveau (Exceptions, Outbox) aangepakt. Deze structuur zorgt voor een losjes gekoppeld, schaalbaar en onderhoudbaar systeem dat perfect is afgestemd op real-time, asynchrone gegevensverwerking.