Natuurlijk! Hier is een overzichtelijke aanpak voor het ontwerpen van een event-driven architectuur met event sourcing en CQRS voor jouw financiële transactiedomein, gebruikmakend van Apache Kafka en MongoDB. 1. **Eventmodellering** - **Definieer domeinevents**: Maak duidelijke events voor elke belangrijke actie, zoals `TransactieAangemaakt`, `TransactieGoedgekeurd`, `TransactieGeannuleerd`. Elk event bevat essentiële data: transactie-ID, bedrag, timestamp, status, gebruiker, etc. - **Event structuur**: Gebruik een gestandaardiseerd formaat zoals JSON of Avro voor compatibiliteit en versiebeheer. - **Eventversies**: Houd rekening met evolutie door versienummering en backward-compatible schema’s. 2. **Opslag van events** - **Event Store**: Gebruik MongoDB om alle events op te slaan. Elke transactie krijgt een aparte collectie of document, waarin alle events chronologisch worden opgeslagen. - **Kafka voor event streaming**: Publiceer events op Kafka-topics, bijvoorbeeld `transactie-events`. Subscribers (bijvoorbeeld de read model-projectors) consumeren deze streams. - **Audit trail**: Door alle events te bewaren, heb je een volledig audit trail. Voeg metadata toe zoals timestamp, bron, en operator. 3. **Gebruiken van events voor reconstructie** - **Command side (write model)**: - Behandel inkomende commands (bijv. `MaakTransactie`) en valideer ze. - Na succesvolle validatie, genereer en publiceer een event (bijv. `TransactieAangemaakt`) naar Kafka. - **Event sourcing**: - Sla de gegenereerde events op in MongoDB. - Gebruik deze events om de actuele status van een transactie te reconstrueren door alle events voor die transactie op te halen en in volgorde te spelen. - **Read side (query model)**: - Bouw snelle read-modellen (materialized views) op basis van de events. - Gebruik Kafka consumers om deze modellen in MongoDB of andere databases bij te werken, zodat je snelle gegevens voor rapportage en UI hebt. 4. **Functionele aspecten** - **Realtime verwerking**: - Kafka zorgt voor lage latentie en schaalbaarheid. - De projectors in de read side kunnen parallel draaien om snelle updates te garanderen. - **Audit trail**: - Alle events worden opgeslagen en kunnen altijd worden herleid naar de oorspronkelijke actie. - **Consistentie**: - Event sourcing en CQRS zorgen voor scheiding tussen command en query, waardoor je consistentie in de write model hebt en snelle read-queries. 5. **Advies voor waarborgen van gegevensintegriteit, schaalbaarheid en latentie** - **Gegevensintegriteit**: - Implementeer idempotente consumers voor Kafka om dubbele verwerking te voorkomen. - Validaties bij command handling en event validatie voordat ze worden gepubliceerd. - Digitale handtekeningen of cryptografische technieken voor extra audit- en integriteitscontrole. - **Schaalbaarheid**: - Kafka is zeer schaalbaar; configureer partitions voor load balancing. - MongoDB sharding voor grote datasets en snelle queries. - Gebruik horizontale schaalbaarheid voor command handlers en consumers. - **Minimaliseren van latentie**: - Zorg voor snelle, geoptimaliseerde query’s in MongoDB. - Gebruik asynchrone verwerking en parallelism in consumers. - Selecteer de juiste hardware en netwerkconfiguraties. - Overweeg in-memory caches (bijvoorbeeld Redis) voor veelgevraagde data. **Samenvatting** - Gebruik Kafka voor event streaming en real-time verwerking. - Sla alle events op in MongoDB voor event sourcing en audit trail. - Bouw read-modellen voor snelle query’s, geüpdatet via Kafka consumers. - Scheid command- en query-verwerkingen voor schaalbaarheid en prestaties. - Implementeer validatie, idempotentie en cryptografische controles voor gegevensintegriteit. - Schaal horizontaal en optimaliseer voor lage latentie. Wil je een concreet voorbeeld van eventmodellering of een architectuurdiagram?

Zeker, ik help je graag met het ontwerpen van een event-driven architectuur voor financiële transacties met event sourcing en CQRS. Hier is een complete uitwerking: ## Architectuur Overzicht ### Core Componenten 1. **Command Side** - Verwerkt schrijfbewerkingen 2. **Event Store** - Slaat alle events permanent op 3. **Query Side** - Voor leesoperaties 4. **Event Handlers** - Verwerkt events voor read models ## Event Modellering ```json // Basis event structuur { "eventId": "uuid-v4", "aggregateId": "account-123", "eventType": "TransactionCompleted", "eventVersion": 1, "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z", "data": { "transactionId": "txn-456", "amount": 1000.00, "currency": "EUR", "fromAccount": "acc-123", "toAccount": "acc-456", "description": "Salaris" }, "metadata": { "correlationId": "corr-789", "userId": "user-001", "ipAddress": "192.168.1.1" } } ``` ### Belangrijke Event Types - `AccountCreated` - `TransactionInitiated` - `TransactionCompleted` - `TransactionFailed` - `BalanceUpdated` - `AccountSuspended` ## Implementatie met Kafka en MongoDB ### 1. Event Storage in Kafka ```bash # Kafka topics voor financiële events transactions-commands # Voor commands transactions-events # Voor events account-projections # Voor read models ``` ### 2. Command Side Implementatie ```java // Voorbeeld command structuur public class InitiateTransactionCommand { private String transactionId; private String fromAccount; private String toAccount; private BigDecimal amount; private String currency; } ``` ### 3. Event Sourcing Laag - **Kafka als Event Store**: Gebruik log compaction voor permanente opslag - **Event Serialisatie**: Apache Avro voor schema evolutie - **Partitionering**: Op basis van `aggregateId` voor ordering ## Gegevensintegriteit ### 1. Idempotentie ```java // Dubbele verwerking voorkomen public class TransactionCommandHandler { public void handle(InitiateTransactionCommand command) { // Check of event al bestaat if (eventStore.exists(command.getTransactionId())) { return; // Idempotente verwerking } // Valideer business regels validateTransaction(command); // Publiceer event publish(new TransactionInitiatedEvent(...)); } } ``` ### 2. Transactionele Consistentie - Gebruik Kafka transactions voor atomic writes - Implementeer outbox pattern voor database updates - Saga pattern voor complexe transacties ### 3. Validatie ```java public class TransactionValidator { public void validate(TransactionCommand command) { // Saldo check if (getBalance(command.getFromAccount()) < command.getAmount()) { throw new InsufficientFundsException(); } // Fraude detectie if (fraudDetectionService.isSuspicious(command)) { throw new SuspiciousTransactionException(); } } } ``` ## Schaalbaarheid ### 1. Horizontale Schaling - **Kafka**: Schaal partitions voor hogere throughput - **MongoDB**: Sharding op `accountId` of `transactionId` - **Microservices**: Split per bounded context ### 2. Read Model Optimalisatie ```javascript // MongoDB schema voor read model { _id: "account-123", balance: 5000.00, currency: "EUR", lastTransaction: "2024-01-15T10:30:00Z", transactionHistory: [ { transactionId: "txn-456", amount: -100.00, timestamp: "2024-01-15T10:30:00Z", type: "DEBIT" } ] } ``` ### 3. Caching Strategie - Redis voor veelgebruikte saldo queries - MongoDB change streams voor realtime updates - Materialized views voor complexe aggregaties ## Latentie Minimalisatie ### 1. Real-time Verwerking ```java // Async event processing met backpressure @KafkaListener(topics = "transactions-events") public void handleEvent(TransactionEvent event) { CompletableFuture.runAsync(() -> { // Update read model accountProjectionService.updateProjection(event); // Real-time notifications notificationService.sendRealTimeUpdate(event); }); } ``` ### 2. Optimalisaties - **Kafka**: Gebruik snellere serialisatie (Protobuf) - **Netwerk**: Plaats services in hetzelfde datacenter - **Database**: Gebruik covered queries in MongoDB - **Batching**: Micro-batching voor event processing ## Audit Trail Implementatie ### 1. Complete Traceerbaarheid ```javascript // MongoDB audit collection { eventId: "uuid-v4", timestamp: "2024-01-15T10:30:00Z", commandType: "InitiateTransaction", userId: "user-001", beforeState: { balance: 1000.00 }, afterState: { balance: 900.00 }, events: ["TransactionInitiated", "BalanceUpdated"], metadata: { userAgent: "Mozilla/5.0...", sessionId: "session-123" } } ``` ### 2. Compliance Features - Immutable event store - Cryptografische hashing van events - Regelmatige backups en archivering - Audit log exports voor regulators ## Monitoring en Observability ### 1. Metrieken - Event processing latency - Command success/failure rates - Read model consistency delays - System throughput ### 2. Alerting - Onverwerkte events in dead letter queue - Read model achterstand - Ongebruikelijke transactiepatronen ## Aanbevolen Implementatie Stappen 1. **Start eenvoudig**: Begin met basis event types 2. **Implementeer idempotentie**: Cruciaal voor financiële systemen 3. **Voeg monitoring toe**: Vanaf dag één 4. **Test uitgebreid**: Vooral failure scenarios 5. **Itereer**: Gebaseerd op metingen en feedback Deze architectuur biedt een solide basis voor een schaalbaar, audit-proof financieel systeem met lage latentie. De combinatie van Kafka voor event streaming en MongoDB voor read models zorgt voor goede prestaties en flexibiliteit.