Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe je een Clean Architecture strategie kunt opzetten voor je e-commerce webapplicatie met geïntegreerde machine learning componenten, gericht op isolatie, dataflow en het minimaliseren van afhankelijkheden: 1. **Architectuurlagen structureren:** - **Core (Domeinlaag):** - Bevat je kernbusinesslogica, zoals klantsegmentatie, gebruikersbeheer en orderverwerking. - Is volledig onafhankelijk van ML-modellen en infrastructuur. - Definieer interfaces (bijvoorbeeld een `CustomerSegmentationService`) die de communicatie met ML-componenten abstraheren. - **Use Cases (Applicationlaag):** - Beheren de applicatielogica en orkestratie van gegevens. - Roepen via interfaces de ML-modellen aan en verwerken de resultaten voor de frontend of andere systemen. - Bijvoorbeeld: een use case `SegmentCustomer` die de segmentatieaanvraag initieert. - **Interface Adapters (Presentatielaag en API):** - Implementeren de communicatie met externe systemen, zoals API endpoints, databases, en ML services. - Zorgt voor conversie tussen dataformaten en de domeinmodellen. - **Infrastructuurlaag:** - Bevat de concrete implementaties van ML-integraties, zoals het aanroepen van ML-modellen (bijvoorbeeld via REST API’s of lokale servicers). - Bevat ook dataopslag, caching, en andere infrastructuurcomponenten. 2. **Isolatie van ML-modellen:** - Plaats ML-modellen in de infrastructuurlaag. - Maak gebruik van interfaces in de domein- of use-codelagen om ML-aanroepen te abstraheren. - Voor realtime prestaties en lage latentie: - Overweeg het deployen van ML-modellen als lokale services of geoptimaliseerde API’s. - Gebruik caching en snelle data-pipelines om vertragingen te minimaliseren. 3. **Dataflow beheren:** - **Van data naar ML:** - Verzamel data in de infrastructuurlaag en stuur het via de interface naar de ML-component. - Voor realtime voorspellingen: - Gebruik async- of event-driven architectuur (bijvoorbeeld message queues) voor lage latentie. - Zorg dat de data preprocessing en feature-extractie snel worden uitgevoerd. - **Van ML naar applicatie:** - Ontvang voorspellingen via gestandaardiseerde API’s of direct in de infrastructuurlaag. - Lever de resultaten door aan de use-cases en uiteindelijk aan de presentatie. 4. **Minimaliseren van afhankelijkheden:** - Gebruik afhankelijkheidsinversie: de domeinlaag hangt niet direct af van ML-implementaties. - Definieer interfaces (bijvoorbeeld `CustomerSegmentationModel`) in de domein- of use-laag. - Implementaties van deze interfaces bevinden zich in de infrastructuurlaag en worden via dependency injection geïnjecteerd. 5. **Reële prestatie- en latency-overwegingen:** - Voor lage latency: - Overweeg het gebruik van lokale ML-modellen of geoptimaliseerde servicers. - Gebruik snelle communicatiemethoden (zoals gRPC) voor communicatie tussen applicatie en ML-services. - Implementeer caching en voorspelling vooraf indien mogelijk. 6. **Samenvatting:** | Laag | Rol | Strategie | |--------------------------|---------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------| | Domein (Core) | Kernbusinesslogica, afhankelijk van interfaces | Isolatie, minimaliseer afhankelijkheden | | Use Cases | Orkestratie, aanroepen ML via interfaces | Abstractie, afhankelijk van interfaces | | Interface Adapters | API’s, dataconversie | Implementatie van infrastructuur interfaces | | Infrastructuur | ML integratie, dataopslag, caching | Concrete implementaties, lokale services voor lage latentie | Door deze structuur te volgen, behoud je een flexibele, testbare en schaalbare architectuur die eenvoudig te onderhouden is en de integratie van ML-componenten efficiënt mogelijk maakt.

Bij het ontwerpen van een Clean Architecture strategie voor uw e-commerce webapplicatie met geïntegreerde ML-componenten raad ik de volgende gelaagde structuur aan: ## Architectuurlagen ### 1. Domeinlaag (Core) - **Entities**: Klant, Product, Bestelling, SegmentatieResultaat - **Use Cases**: - `KlantSegmentatieUseCase` - `AanbevelingGeneratieUseCase` - **Repository Interfaces**: `IKlantSegmentatieRepository`, `IModelRepository` ### 2. Applicatielaag - **Use Case Implementaties**: - Coördineert dataflow tussen domein en ML-componenten - Hanteert dependency injection voor ML-afhankelijkheden - **DTO's**: SegmentatieRequest, VoorspellingsResultaat ### 3. Infrastructuurlaag - **ML Service Implementaties**: ```typescript class RandomForestSegmentatieService implements IKlantSegmentatieRepository { async voorspelSegment(klantData: KlantData): Promise<Segment> { // ML model aanroep met lage latentie optimalisaties } } ``` - **Model Management**: - Model versiebeheer - A/B testing framework - Model cache voor realtime performance ### 4. Interface/Weblaag - **Controllers**: - `SegmentatieController` met async endpoints - Request validatie en response mapping ## ML-Isolatie Strategie ### Model Abstractie ```typescript interface MLModel { voorspel(input: any): Promise<any>; getVersie(): string; isGeladen(): boolean; } ``` ### Data Flow Management 1. **Feature Extraction Service**: Zet domeindata om in ML-features 2. **Prediction Orchestrator**: Manageert realtime voorspellingen 3. **Result Cache**: Slaat veelgebruikte voorspellingen op ## Performance Optimalisaties ### Voor Lage Latentie: - **Model Warm-up**: Preload modellen bij applicatie-start - **Batch Predictions**: Groepeer kleine verzoeken - **Edge Caching**: Cache voorspellingen op CDN-niveau - **Async Verwerking**: Gebruik message queues voor niet-realtime taken ### Realtime Pipeline: ``` KlantData → Feature Transformer → ML Model → Result Mapper → Response ``` ## Dependency Management ### Dependency Inversion: - Domeinlaag definieert interfaces - Infrastructuur implementeert interfaces - Geen directe ML-afhankelijkheden in domeinlogica ### Configuration: ```typescript class MLConfig { modelPath: string; batchSize: number; timeoutMs: number; cacheTtl: number; } ``` ## Teststrategie - **Unit Tests**: Domeinlogica zonder ML-afhankelijkheden - **Integration Tests**: ML-componenten met mock data - **Performance Tests**: Latentie en throughput meting Deze structuur garandeert dat uw ML-componenten geïsoleerd blijven, terwijl de domeinlogica onafhankelijk blijft van specifieke ML-implementaties, wat cruciale flexibiliteit biedt voor toekomstige model-updates en -uitbreidingen.