Inleiding: Dit document beschrijft de technische architectuur van een systeem dat inzicht biedt in de functionaliteit van de slaapkwab, met analyses gebaseerd op data van slaap monitoring apparaten.
De 'wat doet je slaapkwab' systeemarchitectuur is ontworpen voor schaalbaarheid, betrouwbaarheid en uitbreidbaarheid, rekening houdend met de gevoelige aard van de slaapdata en privacywetgeving.
De algehele architectuur volgt een microservices-gebaseerd model.
Dit maakt onafhankelijke development, deployment en scaling van individuele componenten mogelijk. De kernonderdelen zijn:
smartwatches, fitness trackers) en klinische systemen.
De analyse houdt rekening met 'wat doet je slaapkwab trends' en individuele variaties.
De UI benadrukt 'wat doet je slaapkwab voordelen' en toepassingen in het dagelijks leven.
Deze service accepteert data via diverse protocollen (REST, MQTT, gRPC).
Er is een adapter per databron, waardoor nieuwe bronnen eenvoudig kunnen worden toegevoegd. Elk adapter implementeert een gemeenschappelijke interface. Deze service kan met 'wat doet je slaapkwab tips' over het optimaliseren van data input om de analyse nauwkeuriger te maken, data specificaties bevatten.
Deze service voert data cleaning, validatie en transformatie uit.
Het gebruikt een rule engine om inconsistenties te detecteren en te corrigeren. De transformatie omvat het normaliseren van de data naar een gemeenschappelijk schema. De validatie checkt of de data voldoet aan voorgedefinieerde specificaties. Deze fase is cruciaal om de 'wat doet je slaapkwab toepassingen' in research en klinische contexten mogelijk te maken.
De analyse service voert complexe algoritmen uit om slaapstadia te detecteren (N1, N2, N3, REM) en slaapkwaliteit te beoordelen.
Dit gebeurt op basis van signalen zoals hartslag, ademhaling, en beweging, verrijkt met metadata (tijdstip, locatie, etc.). De algoritmen zijn gebaseerd op machine learning modellen die getraind zijn op grote datasets. De service houdt rekening met 'wat doet je slaapkwab geschiedenis' van de gebruiker om persoonlijke slaappatronen te herkennen.
De data opslag service gebruikt een combinatie van relationele (PostgreSQL) en NoSQL (MongoDB) databases.
PostgreSQL wordt gebruikt voor gestructureerde data (gebruikersprofielen, metadata), terwijl MongoDB wordt gebruikt voor ongestructureerde data (ruwe sensor data, geanalyseerde slaapdata). De opslag is geoptimaliseerd voor query performance en schaalbaarheid. Data encryptie (at rest en in transit) is cruciaal.
De architectuur ondersteunt GDPR compliance.
De API Gateway is de entry point voor alle externe requests.
Het zorgt voor authenticatie, authorisatie, rate limiting en request routing. Het gebruikt OAuth 2.0 voor authenticatie en authorisatie. De API is ontworpen volgens RESTful principes, met duidelijke endpoints en versioning.
De UI service biedt een gebruiksvriendelijke interface voor gebruikers om hun slaapdata te bekijken en te analyseren.
Het belang van gezondheidHet is gebouwd met React en communiceert met de API Gateway. De UI biedt visualisaties van slaapstadia, slaapkwaliteit en trends. Feedback van gebruikers is ingebouwd om de 'wat doet je slaapkwab tips' in de UI te personaliseren.
De rapportage service genereert uitgebreide rapporten op basis van de geanalyseerde slaapdata.
Deze rapporten kunnen worden gedownload als PDF of CSV. De rapporten bevatten visualisaties, analyses en aanbevelingen.
API Design Overwegingen
De API is ontworpen volgens RESTful principes, met JSON als het data formaat. Elke endpoint is geversioned om backward compatibility te garanderen. De API maakt gebruik van HATEOAS (Hypermedia as the Engine of Application State) om discoverability te verbeteren.
De API documentatie wordt gegenereerd met Swagger/OpenAPI. Belangrijke endpoints zijn:
Data Flow Diagram
[Wearable] --(Data)--> [Data Ingestie Service] --(Kafka)--> [Data Validatie & Transformatie Service] --(Clean Data)--> [Analyse Service] --(Analyzed Data)--> [Data Opslag Service] [User Interface] --(API Requests)--> [API Gateway] --(Routes to)--> [Various Services] [Rapportage Service] --(Data Request)--> [Data Opslag Service] --(Data)--> [Rapport]
Schaalbaarheidsmodellen
Het systeem maakt gebruik van zowel horizontale als verticale schaalbaarheid. Horizontale schaalbaarheid wordt bereikt door het toevoegen van meer instances van de services. Verticale schaalbaarheid wordt bereikt door het verhogen van de resources (CPU, geheugen) van de servers.
De keuze tussen horizontale en verticale schaalbaarheid hangt af van de specifieke service en de workload. Services zoals Data Ingestie en Analyse zijn meer geschikt voor horizontale schaalbaarheid, terwijl de database mogelijk meer baat heeft bij verticale schaalbaarheid.
Overgangsklachten gewrichtenDatabase sharding is overwogen, maar complexer. Voorlopig wordt read replication toegepast om de load te verdelen.
Het systeem is ontworpen met verschillende resilience mechanismen:
Technische Beslissingen en Rechtvaardiging
De keuze voor een microservices architectuur is gebaseerd op de behoefte aan schaalbaarheid, onafhankelijke deployment en technologische diversiteit. De keuze voor Python voor de Analyse Service is gebaseerd op de beschikbaarheid van machine learning libraries.
De keuze voor PostgreSQL en MongoDB is gebaseerd op de behoefte aan zowel gestructureerde als ongestructureerde dataopslag. De keuze voor Kafka als message queue is gebaseerd op de behoefte aan een betrouwbaar en schaalbaar berichtenplatform.
Architectuurprincipes
De architectuur is gebaseerd op de volgende principes voor duurzame systemen:
Door deze principes te volgen, kan het 'wat doet je slaapkwab' systeem een duurzame en betrouwbare oplossing bieden voor het analyseren van slaapdata en het verbeteren van de slaapkwaliteit.