Natuurlijk! Hier is een strategie voor een Clean Architecture gericht op data-intensieve real-time analytics platformen voor gebruikersgedrag: 1. **Structuur van de architectuur:** - **Core (Domeinlaag):** - Bevat de kernlogica en domeinmodellen, zoals gebruikersgedrag, sessies, gebeurtenissen. - Is volledig onafhankelijk van infrastructuur en gegevensopslag. - **Use Cases / Application laag:** - Bevat de bedrijfsregels en logica voor het verzamelen, verwerken en analyseren van data. - Stuurt data door de applicatie en communiceert met de domeinlaag. - **Infrastructuurlaag:** - Verantwoordelijk voor data-opslag, messaging, en integraties. - Bijvoorbeeld: Kafka voor event-streaming, NoSQL databases voor opslag, en real-time verwerkingstools zoals Apache Flink of Spark Streaming. 2. **Dataflow organisatie:** - **Event-gestuurde architectuur:** - Gebruik message brokers (zoals Kafka) om data-influx te bufferen en te streamen. - **Real-time verwerking:** - Verwerk data direct via schaalbare stream processing systemen (Flink, Spark Streaming). - **Data pipeline segmentation:** - Scheid binnen streams de verwerking naar verschillende lagen (bijv. raw data, geaggregeerde data, samenvattende dashboards). 3. **Isolatie van domeinlogica van dataopslag:** - **Interfaces en abstracties:** - Gebruik interfaces in de domeinlaag voor data-opslag en -opvraging. - Implementaties van deze interfaces bevinden zich in de infrastructuurlaag. - **Domein-agnostische logica:** - Houd businessregels en analysemethoden los van concrete opslagformaten. - **Event sourcing / Command Query Responsibility Segregation (CQRS):** - Overweeg CQRS om lees- en schrijfbewerkingen te scheiden, waardoor domeinlogica en data-opslag losser gekoppeld zijn. 4. **Integratie van schaalbare data-verwerkingscomponenten:** - **Gebruik van schaalbare stream processing:** - Apache Kafka + Kafka Streams of Apache Flink voor real-time data-analyse. - **Data lake/warehouse integratie:** - Periodieke ETL-processen naar data lakes (bijv. S3, Hadoop) voor lange termijn opslag en batch-analyses. - **Autoscaling en distributed systemen:** - Implementeer autoscaling voor verwerkings- en opslagcomponenten om pieken in data te verwerken. - **Monitoring en foutafhandeling:** - Bouw in monitoring en foutafhandeling om datastromen betrouwbaar te houden. 5. **Aanbevelingen voor implementatie:** - **Modulaire componenten:** - Scheid data-invoer, verwerking, opslag en visualisatie duidelijk. - **Gebruik van API's en events:** - Communiceer tussen componenten via gestandaardiseerde API's en event streams. - **Testbaarheid en scheiding van verantwoordelijkheden:** - Houd domeinlogica los van infrastructuur voor betere testbaarheid. - **Security en compliance:** - Implementeer data-beveiliging en privacyregels vanaf het ontwerp. Door deze strategie te volgen, creëer je een schaalbare, onderhoudbare en betrouwbare architecture voor je real-time analytics platform dat gericht is op gebruikersgedrag en dat effectief omgaat met grote datastromen.

Zeker, hieronder presenteer ik een strategie voor Clean Architecture specifiek ontworpen voor data-intensieve, real-time analytics platformen voor gebruikersgedrag. ### Kernprincipes voor jouw Context 1. **Domein centraal, Data als Detail:** Het domein (gebruikersgedrag, sessies, gebeurtenissen, metrieken) is koning. Data-opslagmechanismen (Kafka, Druid, S3) zijn implementatiedetails. 2. **Strikte Isolatie:** De domeinlogica kent *nooit* de specifieke databank, stream-processor of API-frameworks. 3. **Dataflow als Eerste-klas Burger:** Ontwerp expliciet voor unidirectionele, gefaseerde dataflows (bijv. Inname → Verrijking → Aggregatie → Opslag → Query). 4. **Schaling per Component:** Verschillende lagen hebben verschillende schaalbehoeften. Ontwerp ze om onafhankelijk te schalen. --- ### Aanbevolen Laagindeling & Dataflow Hier is een concreet laagmodel, geoptimaliseerd voor de real-time dataflow: ```plaintext |------------------------| | Externe Laag | <-- Inkomende Gebeurtenissen, Uitgaande API's |------------------------| Λ | (Domeinmodellen/Commands) | |------------------------| | Applicatie Laag | <-- Use Cases, Workflows, Data Pipeline Orchestratie |------------------------| Λ | (Domeininterfaces) | |------------------------| | Domein Laag | <-- Kernlogica (Core!) |------------------------| Λ | (Domeininterfaces) | |------------------------| | Infrastructuur Laag | <-- Implementaties van interfaces |------------------------| ``` #### Gedetailleerde Dataflow met Componenten 1. **Inname (Externe & Applicatie Laag)** * **Component:** Een eenvoudige, stateless API-gateway of een dedicated 'ingestion' service. * **Dataflow:** Gebruikersapparaten → **API Endpoint** → (Validatie) → **Berichtenbus (Kafka)**. * **Clean Principe:** De API ontvangt en valideert ruwe data tegen domeinmodellen (bijv. `UserClickEvent`), maar bevat geen bedrijfslogica. Het publiceert direct naar een gebeurtenisstroom. 2. **Stream Verwerking & Verrijking (Applicatie & Infrastructuur Laag)** * **Component:** Stream Processing Framework (Apache Flink, Apache Spark Streaming, ksqlDB). * **Dataflow:** **Kafka Topic** → **Stream Processor** → (Verrijking met gebruikersprofiel, sessiedetectie, filtering) → **Verrijkt Kafka Topic**. * **Clean Principe:** De verrijkingslogica wordt geïmplementeerd in de *Infrastructuur Laag*, maar volgt strikt de regels gedefinieerd door interfaces vanuit de *Domein Laag* (bijv. `IEventEnricher`). De orchestratie van deze stap is een Use Case in de *Applicatie Laag*. 3. **Real-time Aggregatie & Opslag (Applicatie & Infrastructuur Laag)** * **Component:** Stream Processor + OLAP-databank (Apache Druid, ClickHouse, Rockset). * **Dataflow:** **Verrijkt Kafka Topic** → **Stream Processor** → (Aggregatie naar rollups: bijv. pageviews/minuut) → **OLAP Datastore**. * **Clean Principe:** De aggregatielogica (bijv. "bereken actieve gebruikers") is domeinlogica. De *Infrastructuur Laag* implementeert hoe dit in Flink/Spark wordt uitgevoerd. De OLAP-databank is een pure implementatiedetail van de `IAnalyticsReadRepository` interface. 4. **Query & API (Externe, Applicatie & Infrastructuur Laag)** * **Component:** Query API (REST/gRPC/GraphQL) + Query Service. * **Dataflow:** Dashboard/Client → **Query API** → **Query Service (Applicatie Laag)** → **IAnalyticsReadRepository (Domein Interface)** → **OLAP Datastore (Infrastructuur Implementatie)** → Antwoord. * **Clean Principe:** De API controller (Extern) vertaalt HTTP-requests naar domeinspecifieke query-objecten. De service in de Applicatie Laag gebruikt de repository interface, zonder te weten of de data uit Druid of een andere engine komt. --- ### Aanbevelingen voor Efficiënte Organisatie & Integratie #### 1. Efficiënt Organiseren van Dataflow * **Gebeurtenissturing:** Modelleer alles als een stroom van gebeurtenissen (`UserSignedUp`, `ProductViewed`). Dit past natuurlijk bij je domein en bij schaalbare systemen. * **Backpressure Handling:** Zorg dat je dataflow backpressure aankan. Gebruik hiervoor systemen zoals Kafka die fungeren als een buffer tussen fasen. * **Schema-evolutie:** Gebruik een Schema Registry (bijv. Confluent Schema Registry) voor je gebeurtenissen in Kafka. Dit garandeert compatibiliteit tussen producerende en consumerende services. #### 2. Isoleren van Domeinlogica van Dataopslag * **Definieer Duidelijke Interfaces in de Domein Laag:** ```java // Domein Laag public interface IAnalyticsWriteRepository { void storeEvent(UserBehaviorEvent event); } public interface IAnalyticsReadRepository { AnalysisResult getRealTimeFunnel(FunnelQuery query); TimeSeriesData getPageViewsOverTime(TimeRange range); } public interface IEventStream { void publish(DomainEvent event); } ``` * **Implementeer in de Infrastructuur Laag:** ```java // Infrastructuur Laag @Component public class DruidAnalyticsReadRepository implements IAnalyticsReadRepository { // Gebruikt Druid-specific SQL/client om queries uit te voeren. } @Component public class KafkaEventStream implements IEventStream { // Gebruikt een KafkaTemplate om events te publiceren. } ``` * **Dependency Injection:** Injecteer de interface (niet de concrete klasse) in je Use Cases en domeinservices. #### 3. Integreren van Schaalbare Data-verwerkingscomponenten * **Kies het Juiste Gereedschap per Fase:** * **Inname/Bus:** **Apache Kafka**. De *de facto* standaard voor duurzame, schaalbare gebeurtenisstromen. * **Stream Processing:** **Apache Flink**. Uitstekend voor stateful berekeningen met lage latentie (sessies, complexe event processing). **ksqlDB** is eenvoudiger voor basis transformaties. * **Real-time Opslag/Query:** **Apache Druid** of **ClickHouse**. Gespecialiseerd in het bliksemsnel aggregeren en bevragen van enorme reeksen data. * **Behandel Stream Jobs als Implementatiedetails:** Je Flink-job die sessies detecteert, is een implementatie van een `ISessionDetectionAlgorithm` interface die in je Domein Laag is gedefinieerd. De job zelf staat in de Infrastructuur Laag. * **Microservices & Bounded Contexts:** Deel je platform op in functionele services (bijv. Ingestion Service, Enrichment Service, Query Service). Elke service heeft zijn *eigen* interne Clean Architecture, maar communiceert asynchroon via gebeurtenissen (Kafka). Dit is cruciaal voor onafhankelijke schaling. ### Conclusie Door deze Clean Architecture-strategie te volgen, creëer je een platform dat: * **Wendbaar** is: Je kunt de onderliggende datatechnologie (bijv. van Druid naar ClickHouse migreren) veranderen zonder je domeinlogica aan te raken. * **Testbaar** is: Je kunt je domeinlogica eenvoudig unit testen met mocks voor de repositories en stream interfaces. * **Schaalbaar** is: Elke laag en elke service in je dataflow kan onafhankelijk worden geschaald op basis van de belasting. * **Domeingericht** blijft: De complexiteit van de data-infrastructuur wordt beheersbaar en ondergeschikt aan de bedrijfslogica rondom gebruikersgedrag.