Voor het opzetten van een realtime data-analyseoplossing met MongoDB en sensorgegevens, volgt hier een overzicht van aanbevolen architectuur, tools en technieken: **Architectuuraanbevelingen:** 1. **Inkomende gegevensstroom:** - Gebruik een message broker zoals **Apache Kafka** of **RabbitMQ** om sensorgegevens te verzamelen en te bufferen. Dit zorgt voor lage latentie en schaalbaarheid. 2. **Dataverwerking:** - Implementeer een stream processing framework zoals **Apache Kafka Streams**, **Apache Flink** of **Node.js** met **Socket.IO** voor real-time verwerking en analyse van de gegevens. 3. **Datastore:** - Gebruik **MongoDB** als centrale database voor opslag en verdere analyse. Overweeg een replica set voor hoge beschikbaarheid en schaling. 4. **Analysetools:** - Voor realtime dashboards en visualisaties, integreer met tools zoals **Grafana** of **Kibana** (met Elasticsearch), afhankelijk van je behoeften. **Tools en technieken:** - **Data-invoer:** - Sensoren sturen data via MQTT, HTTP, of CoAP naar een gateway of direct naar Kafka. - **Data-verwerking:** - Verwerk gegevens in real-time met Kafka Streams of Flink, waarbij je bijvoorbeeld afwijkingen of trends detecteert. - **Opslag:** - MongoDB met geoptimaliseerde indexen voor snelle query's op temperatuur- en vochtigheidsdata. - **Monitoring:** - Gebruik tools zoals **MongoDB Atlas Monitoring**, **Prometheus** en **Grafana** voor systeem- en datamonitoring. **Aanvullende tips:** - Implementeer fouttolerantie en redundantie in je data-pijplijn voor hoge beschikbaarheid. - Zorg voor schaalbaarheid door het gebruik van gedistribueerde systemen en horizontale schaalbaarheid van MongoDB. - Overweeg het gebruik van Time Series-geoptimaliseerde opslagmethoden of aanvullende databases zoals InfluxDB voor specifieke tijdreeksanalyses, indien nodig. Door deze architectuur en tools te combineren, kun je een efficiënte, schaalbare en lage latentie realtime data-analyseoplossing opzetten voor je sensorgegevens.

Zeker, hierbij een gedetailleerd advies voor een realtime data-analyseoplossing met MongoDB, afgestemd op jouw temperatuur- en vochtigheidssensoren: ### 1. **Architectuurpatroon** - **Lambda-architectuur**: Combineert batch- en realtime verwerking voor zowel historische analyses als lage latentie. - **Batch-laag**: Bewaart alle ruwe data in MongoDB voor historische analyses. - **Snelheidslaag**: Verwerkt realtime data via een stream processing-engine (bijv. Apache Kafka + Kafka Streams). - **Service-laag**: Aggregeert resultaten uit beide lagen voor querying (bijv. met MongoDB's aggregatieframework). - **Alternatief: Kappa-architectuur**: Vereenvoudigd model waarbij alle data als streams worden behandeld, geschikt als je voornamelijk realtime analyses nodig hebt. ### 2. **Tools en Technieken** - **Data-inname**: - **MQTT**: Lichtgewicht protocol voor sensordata-transport (gebruik brokers zoals Mosquitto of HiveMQ). - **Apache Kafka**: Voor hoge doorvoer en betrouwbare data-opname. Kafka-connectoren kunnen data direct naar MongoDB schrijven. - **Stream Processing**: - **Kafka Streams** of **ksqlDB**: Voor realtime transformaties en aggregaties (bijv. gemiddelde temperatuur per minuut). - **Apache Flink**: Geschikt voor complexe event processing en stateful berekeningen. - **Analyse en Opslag**: - **MongoDB Time Series Collections**: Geoptimaliseerd voor tijdreeksdata (efficiënte compressie en queryprestaties). - **Change Streams**: MongoDB's ingebouwde functionaliteit om realtime wijzigingen te volgen voor directe verwerking. - **Aggregatieframework**: Voor complexe queries (bijv. trendanalyse met `$match`, `$group`, `$window`). - **Visualisatie en Monitoring**: - **Grafana**: Met de MongoDB-connector voor realtime dashboards. - **Prometheus + Alertmanager**: Voor het bewaken van systeemhealth en datadrempels (bijv. temperatuur > 30°C). ### 3. **Lage Latentie Garanderen** - **Sharding**: Verdeel data horizontaal over meerdere MongoDB-shards op basis van tijd of sensor-ID. - **In-Memory Computing**: Gebruik Redis als cache voor veelgebruikte queryresultaten. - **Optimalisaties**: - Schrijfbeleid: Gebruik `writeConcern: "majority"` voor consistentie, maar `w: 1` voor minimale schrijflatentie. - Indexen: Creëer samengestelde indexen op `timestamp` en `sensor_id`. - Pre-aggregatie: Bereken statistieken (bijv. rolling averages) tijdens stream processing om queryload te verminderen. ### 4. **Hoge Beschikbaarheid** - **MongoDB Replica Set**: Zet een minimaal 3-knooppunten replica set op voor automatische failover. - **Kafka Cluster**: Gebruik meerdere brokers met replicatiefactoren >1. - **Load Balancers**: Plaats een reverse proxy (bijv. Nginx) voor gelijkmatige verdeling van data-inname. - **Geodistribueerde Opslag**: Als sensoren geografisch verspreid zijn, overweeg dan globale clusters via MongoDB Atlas. ### 5. **Stappenplan voor Implementatie** 1. **Data-inname**: Sensoren → MQTT/Kafka → MongoDB (via Kafka Connect). 2. **Realtime Verwerking**: Kafka Streams om data te enrichren en aggregaties te berekenen. 3. **Opslag**: Sla ruwe data en aggregaties op in time series collections. 4. **Analyse**: Gebruik change streams om realtime alerts te triggeren (bijv. via serverless functions). 5. **Visualisatie**: Koppel Grafana aan MongoDB voor live dashboards. ### 6. **Aanvullende Tips** - **Data-opschoning**: Stel TTL-indexen in om oude data automatisch te archiveren. - **Security**: Versleutel data in rust (MongoDB Encryption) en in transit (TLS voor MQTT/Kafka). - **Testen**: Simuleer hoge belasting met tools zoals Apache JMeter. Met deze opzet kun je miljoenen datapunten per seconde verwerken met een latentie <100ms. Start met een prototype met Kafka + MongoDB Time Series Collections om de prestaties te valideren!