Projektarbeit-MYP/docs/ROADMAP.md
2025-06-01 23:41:02 +02:00

8.0 KiB

Mercedes-Benz MYP Platform - Roadmap

Projektübersicht

Das MYP-Druckerverwaltungssystem besteht aus zwei eigenständigen Projektarbeiten:

  • 🏰 Backend-System (Till Tomczak) - HAUPT-PRODUKTIONSSYSTEM
  • 📊 Frontend-Analytics (Torben Haack) - ANALYSE-PROJEKT

Das Backend ist führend und stellt die vollständige Hardware-Integration sowie APIs bereit.

Aktueller Stand (Dezember 2024)

Backend-System (Till Tomczak) - VOLLSTÄNDIG ABGESCHLOSSEN

Produktions-bereite Infrastruktur

  • Flask-App mit vollständigem Web-Interface
  • SQLAlchemy-Modelle mit Business Logic
  • Smart-Plug Integration (TP-Link Tapo P110)
  • Raspberry Pi Kiosk-Modus mit Touch-Interface
  • HTTPS/SSL-Konfiguration mit selbstsignierten Zertifikaten
  • Systemd-Services für automatischen Start
  • Offline-Fähigkeit ohne Internet-Abhängigkeiten
  • Watchdog-Überwachung für Systemstabilität

User-Management & Sicherheit

  • Authentifizierung mit BCrypt-Passwort-Hashing
  • Rollenbasierte Zugangskontrolle (Admin/User)
  • Session-Management mit Flask-Login
  • CSRF-Schutz und Input-Validation
  • API-Sicherheit mit Rate-Limiting

Hardware-Integration

  • Automatische Drucker Ein-/Ausschaltung
  • Zeitgesteuerte Smart-Plug-Steuerung
  • Energieverbrauch-Monitoring
  • Scheduler für Hintergrundprozesse
  • Fehlerbehandlung und Recovery-Mechanismen

Web-Interface & APIs

  • Vollständiges responsives Web-Interface
  • REST-API-Endpunkte für alle Funktionen
  • Admin-Dashboard mit Live-Updates
  • Job-Management und Reservierungssystem
  • Gast-Zugang für temporäre Benutzer

🔄 Frontend-Analytics (Torben Haack) - IN ENTWICKLUNG

Datenanalyse-Infrastruktur

  • Next.js React-Anwendung mit TypeScript
  • Drizzle ORM mit SQLite-Datenbank
  • Tailwind CSS für responsives Design
  • Radix UI Komponenten-Bibliothek
  • 🔄 Datenvisualisierung mit Recharts
  • 🔄 Statistische Auswertungen und Reports

Analytics-Features

  • 🔄 Erweiterte Dashboard-Visualisierungen
  • 🔄 Datenexport und -import-Funktionen
  • 🔄 Prozessoptimierung-Tools
  • 🔄 Trend-Analysen und Forecasting
  • Integration mit Backend-APIs

🎯 Nächste Prioritäten

Backend-System (Till Tomczak) - WARTUNG & OPTIMIERUNG

Kurzfristig (1-2 Wochen)

  • Performance-Monitoring - Systemlast-Überwachung implementieren
  • Backup-Automatisierung - Tägliche Datenbank-Backups einrichten
  • Logging-Optimierung - Log-Rotation und erweiterte Fehlerberichterstattung
  • API-Dokumentation - Swagger/OpenAPI-Spezifikation erstellen

Mittelfristig (1-2 Monate)

  • Erweiterte Hardware-Integration - Zusätzliche Smart-Plug-Modelle unterstützen
  • Mehrsprachigkeit - Internationalisierung für weitere Sprachen
  • Mobile-Optimierung - PWA-Features für Smartphone-Nutzung
  • Drucker-Status-Integration - Direkte Kommunikation mit 3D-Druckern

Frontend-Analytics (Torben Haack) - FERTIGSTELLUNG

Kurzfristig (1-2 Wochen)

  • Dashboard-Vervollständigung - Alle geplanten Visualisierungen implementieren
  • Backend-API-Integration - Datenabfrage vom Backend-System
  • Datenexport-Funktionen - CSV/Excel-Export für Reports
  • User-Interface-Finalisierung - UX-Optimierung und Testing

Mittelfristig (1-2 Monate)

  • Erweiterte Analytics - Machine Learning für Nutzungsvorhersagen
  • Reporting-System - Automatische Berichte und E-Mail-Versand
  • Datenintegration - Verbindung zu externen Datenquellen
  • Performance-Optimierung - Caching und Lazy Loading

🔧 System-Integration

Backend als Datenquelle

Das Backend-System stellt REST-APIs bereit, die von verschiedenen Clients genutzt werden können:

Backend-APIs (/api/*)
├── Direkter Zugriff → Backend Web-Interface (Produktiv-Einsatz)
├── API-Integration → Frontend-Analytics (Datenanalyse)
└── Externe Clients → Andere Anwendungen/Tools

Datenfluss-Architektur

[Smart-Plugs] ←→ [Backend-System] ←→ [Web-Interface]
                       ↓
                  [REST-APIs]
                       ↓
              [Frontend-Analytics] → [Reports & Visualisierungen]

📊 Metriken & Erfolgskriterien

Backend-System (Produktions-KPIs)

  • Uptime: > 99.9% (24/7-Betrieb)
  • Response-Zeit: < 200ms für Web-Interface
  • Hardware-Integration: 100% zuverlässige Smart-Plug-Steuerung
  • Sicherheit: 0 kritische Sicherheitslücken
  • Benutzer-Zufriedenheit: > 4.5/5 bei Nutzerfeedback

Frontend-Analytics (Analytics-KPIs)

  • Datenverarbeitungszeit: < 5 Sekunden für Standard-Reports
  • Visualisierung-Performance: < 1 Sekunde Ladezeit für Charts
  • Datengenauigkeit: 100% konsistente Daten mit Backend
  • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Bedienung ohne Schulung
  • Feature-Vollständigkeit: Alle geplanten Analytics-Funktionen

🛠️ Entwicklungsrichtlinien

Backend-Entwicklung (Till Tomczak)

  • Stabilität: Produktions-System darf nicht beeinträchtigt werden
  • Sicherheit: Alle Änderungen müssen Security-Review durchlaufen
  • Performance: Optimierungen nur nach Lasttest-Validierung
  • Dokumentation: Vollständige API-Dokumentation für alle Endpunkte

Frontend-Entwicklung (Torben Haack)

  • Datenintegrität: Konsistenz mit Backend-Datenmodell sicherstellen
  • Performance: Effiziente Datenverarbeitung für große Datensätze
  • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive UI/UX für Analytics-Workflows
  • Erweiterbarkeit: Modularer Aufbau für zukünftige Analytics-Features

🔄 Deployment-Strategien

Backend (Produktions-Deployment)

# Raspberry Pi Produktions-Update
cd backend
git pull origin main
sudo systemctl restart myp-https.service
sudo systemctl status myp-https.service

Frontend (Analytics-Deployment)

# Next.js Build und Deployment
cd frontend
pnpm build
pnpm start
# oder Docker-Container für Produktions-Umgebung

🚨 Risikomanagement

Backend-Risiken (Mitigation)

  • Hardware-Ausfall: Backup-Raspberry Pi bereithalten
  • Smart-Plug-Verbindung: Manuelle Fallback-Steuerung
  • Datenbank-Korruption: Tägliche automatische Backups
  • Sicherheitslücke: Regelmäßige Security-Audits

Frontend-Risiken (Mitigation)

  • Dateninkonsistenz: Validierung gegen Backend-APIs
  • Performance-Probleme: Progressives Laden großer Datensätze
  • Browser-Kompatibilität: Cross-Browser-Testing
  • Abhängigkeiten: Regelmäßige Dependency-Updates

📅 Zeitplan & Meilensteine

Q1 2025 - Backend Optimierung

  • Januar: Performance-Monitoring und Backup-Automatisierung
  • Februar: API-Dokumentation und zusätzliche Hardware-Tests
  • März: Langzeit-Stabilitätstests und Optimierungen

Q1 2025 - Frontend Completion

  • Januar: Dashboard-Vervollständigung und Backend-Integration
  • Februar: Datenexport-Features und UX-Optimierung
  • März: Testing, Dokumentation und Deployment-Vorbereitung

Q2 2025 - Integration & Expansion

  • April: Vollständige System-Integration testen
  • Mai: Erweiterte Features und Performance-Optimierung
  • Juni: Produktions-Rollout und User-Training

📚 Dokumentations-Roadmap

Backend-Dokumentation (Till Tomczak)

  • API-Spezifikation - OpenAPI/Swagger-Dokumentation
  • Hardware-Setup-Guide - Raspberry Pi Konfiguration
  • Troubleshooting-Guide - Häufige Probleme und Lösungen
  • Sicherheits-Handbuch - Security Best Practices

Frontend-Dokumentation (Torben Haack)

  • Analytics-Benutzerhandbuch - Dashboard-Funktionen erklärt
  • Datenmodell-Dokumentation - Datenstrukturen und -flüsse
  • Entwickler-Guide - Setup und Erweiterung der Analytics
  • Report-Templates - Vorgefertigte Analyse-Vorlagen

Backend-Verantwortlich: Till Tomczak (Produktions-System)
Frontend-Verantwortlich: Torben Haack (Analytics-System)
Letzte Aktualisierung: Dezember 2024
Nächste Review: In 2 Wochen
System-Architektur: Backend-zentriert mit optionaler Frontend-Analytics