Hieronder vindt u aanbevelingen voor het ontwerpen van een event-driven architectuur voor real-time data-analyse in een smart factory met IoT-sensoren, gebruikmakend van Apache Kafka en Apache Flink: 1. Event Filtering: - Filtering bij de bron: Gebruik Kafka Producers om onnodige of irrelevante data al te filteren voordat deze wordt verzonden naar Kafka. Dit vermindert de datastroom en verbetert de verwerkingssnelheid. - Kafka Topics: Creëer gerichte topics voor verschillende sensor-typen of kritieke data. Gebruik Kafka-partities en consumenten groepen om parallelle verwerking mogelijk te maken. - Flink Filtering: Gebruik Apache Flink om binnen de stream verdere filtering uit te voeren op basis van criteria zoals sensorstatus, anomalieën of drempelwaardes, zodat alleen relevante data doorgaat naar de verwerking en visualisatie. 2. Data Transformatie: - Normalisatie: Transformeer inkomende data naar een gestandaardiseerd formaat voor consistente analyse. - Data Enrichment: Voeg context toe, zoals locatiegegevens of machine-identificatie, om de analyse te verrijken. - Aggregatie: Voer real-time aggregaties uit (bijvoorbeeld gemiddelde, maximum, minimum) op de streams voor het dashboard, zodat snel inzicht wordt geboden. - Schema Management: Gebruik bijvoorbeeld Schema Registry om compatibiliteit en datakwaliteit te waarborgen. 3. Schaalbaarheid: - Kafka: Implementeer meerdere Kafka-brokers en partitioneer topics strategisch om hoge throughput en fouttolerantie te garanderen. - Flink: Gebruik Flink's schaalbare klusters en parallelle operators om verwerkingstaken dynamisch op te schalen afhankelijk van de datastroom. - Load Balancing: Zorg voor load balancing tussen verschillende verwerkers en bronnen. - Monitoring en Autoscaling: Implementeer monitoring (bijvoorbeeld met Prometheus en Grafana) en configureer autoscaling op basis van datastroom en verwerkingstijd om binnen de 100ms limiet te blijven. - Fault Tolerance: Configureer Kafka en Flink voor fouttolerantie en data-recovery om continue verwerking te waarborgen. Samenvatting: - Filter data al bij de bron en binnen Flink om alleen relevante data te verwerken. - Transformeer en verrijk data voor betere analyse en visualisatie. - Gebruik Kafka en Flink in een geschaalde, gedistribueerde setup met monitoring en fault tolerance voor betrouwbare, snelle verwerking binnen de gestelde tijdsgrens. Deze aanpak zorgt voor een flexibele, schaalbare en efficiënte event-driven architectuur die voldoet aan de eisen voor real-time data-analyse in de smart factory.