| 4. Взаимодействие компонентов (продолжение) |
Сравнение подходов по критериям:
- Уровень детализации:
- UML:
- Диаграмма последовательности: Высокий уровень детализации для конкретного сценария взаимодействия, показывает порядок вызовов.
- Диаграмма компонентов: Средний уровень детализации, показывает логические блоки и их зависимости.
- Диаграмма развертывания: Средний уровень детализации, показывает физическое размещение.
- C4 Model:
- Context (Level 1): Очень низкий уровень детализации, обзор системы для нетехнических специалистов.
- Container (Level 2): Низкий-средний уровень детализации, показывает основные исполняемые блоки.
- Component (Level 3): Средний-высокий уровень детализации, показывает внутренние компоненты контейнеров.
- Понятность для разных ролей:
- UML:
- Разработчик: Хорошо понимает все типы диаграмм, особенно последовательности и компонентов.
- Аналитик: Понимает диаграммы последовательности для уточнения требований, компоненты для общего представления.
- Заказчик: Может быть сложно понять детали, особенно последовательности и развертывания без объяснений.
- C4 Model:
- Разработчик: Отлично подходит для понимания архитектуры на разных уровнях.
- Аналитик: Легко понимает Context и Container диаграммы, Component диаграмма требует больше погружения.
- Заказчик: Context и Container диаграммы очень понятны, позволяют быстро получить общее представление о системе.
- Простота создания и поддержки:
- UML: Требует знания большого количества элементов и правил, что может усложнять создание и поддержку, особенно для сложных систем.
- C4 Model: Проще в освоении и создании, так как использует всего 4 основных элемента и фокусируется на иерархическом представлении, что упрощает поддержку.
- Влияние на документацию и сопровождение проекта:
- UML: Может привести к избыточной или устаревшей документации, если не поддерживается актуальность. Хорош для детального проектирования отдельных частей.
- C4 Model: Способствует созданию лаконичной и актуальной документации, так как каждый уровень добавляет детализацию, а не перегружает информацией. Удобен для быстрого погружения новых членов команды.
Вывод о применимости нотаций для вашей задачи (условия и ограничения):
- Для задачи разработки мобильного приложения по распознаванию и учету пластиковых отходов, C4 Model является более предпочтительной для общего описания архитектуры и коммуникации с различными стейкхолдерами. Ее иерархический подход позволяет начать с высокоуровневого обзора и постепенно углубляться в детали, что очень удобно для понимания как разработчиками, так и заказчиками.
- UML-диаграммы, особенно диаграммы последовательности и компонентов, будут полезны для детального проектирования конкретных взаимодействий и внутренних структур отдельных модулей, например, для описания процесса распознавания изображения или синхронизации данных.
- Ограничения: UML может быть избыточен для высокоуровневого описания, а C4 Model не всегда предоставляет достаточно деталей для низкоуровневого кодирования без дополнительных UML-диаграмм или текстовых описаний.
- Рекомендация: Использовать C4 Model для общей архитектурной документации (Context, Container, Component) и UML-диаграммы (Sequence, Component) для детализации ключевых сценариев и внутренних структур, где требуется высокая точность и однозначность.
|
| 5. Технологический стек |
Обоснуйте выбор протоколов, интерфейсов, форматов данных
- Мобильная разработка:
- Язык/Фреймворк: Kotlin/Swift (нативно) или Flutter/React Native (кроссплатформенно).
- Обоснование: Нативные языки обеспечивают максимальную производительность и доступ к функциям устройства, но требуют разработки для двух платформ. Кроссплатформенные фреймворки ускоряют разработку и снижают затраты, но могут иметь ограничения по производительности или доступу к специфическим функциям. Выбор зависит от приоритетов (скорость разработки vs. максимальная производительность).
- Локальная база данных: SQLite (для Android) / Core Data или Realm (для iOS) или Hive/Sqflite (для Flutter).
- Обоснование: Стандартные, надежные и производительные решения для локального хранения данных на мобильных устройствах.
- Серверная часть (Backend):
- Язык/Фреймворк: Python (Django/Flask) или Node.js (Express) или Java (Spring Boot).
- Обоснование: Python с его экосистемой ML идеален для интеграции моделей распознавания. Node.js хорош для высоконагруженных I/O-операций. Java/Spring Boot – надежное решение для корпоративных систем.
- База данных: PostgreSQL (реляционная) или MongoDB (NoSQL).
- Обоснование: PostgreSQL – мощная и надежная реляционная БД, подходит для структурированных данных. MongoDB – гибкая NoSQL БД, хороша для неструктурированных данных или быстро меняющейся схемы.
- Облачная платформа: AWS, Google Cloud Platform (GCP) или Microsoft Azure.
- Обоснование: Предоставляют масштабируемую инфраструктуру, сервисы для ML (например, AWS SageMaker, GCP AI Platform), хранения данных, CDN и т.д.
- Протоколы и интерфейсы:
- API: RESTful API (HTTP/HTTPS).
- Обоснование: Стандартный, широко используемый, простой в реализации и отладке протокол для взаимодействия между клиентом и сервером.
- Формат данных: JSON.
- Обоснование: Легковесный, удобочитаемый, широко поддерживаемый формат для обмена данными через API.
- Для ML-моделей: ONNX, TensorFlow Lite.
- Обоснование: Форматы для оптимизированных моделей машинного обучения, которые могут быть развернуты на мобильных устройствах для офлайн-распознавания.
- Аутентификация: OAuth 2.0 / JWT.
- Обоснование: Стандартные и безопасные протоколы для аутентификации и авторизации пользователей.
|
| 6. Безопасность |
Укажите основные угрозы и подходы к защите
- Основные угрозы:
- Утечка пользовательских данных: Несанкционированный доступ к личной информации (email, статистика).
- Несанкционированный доступ: Взлом учетных записей пользователей.
- Подделка данных: Изменение данных об отходах или статистике.
- DDoS-атаки: Перегрузка серверной части, отказ в обслуживании.
- Уязвимости в ML-моделях: Атака на модель, приводящая к неверному распознаванию.
- Уязвимости мобильного приложения: Внедрение вредоносного кода, использование уязвимостей ОС.
- Подходы к защите:
- Шифрование данных: Использование HTTPS для передачи данных, шифрование чувствительных данных в базе.
- Надежная аутентификация и авторизация: Использование сложных паролей, двухфакторной аутентификации, JWT/OAuth 2.0.
- Валидация входных данных: Проверка всех данных, поступающих от клиента, для предотвращения инъекций и других атак.
- Регулярные обновления: Обновление всех компонентов стека (ОС, библиотеки, фреймворки) для закрытия известных уязвимостей.
- Мониторинг и логирование: Отслеживание подозрительной активности, сбор логов для анализа инцидентов.
- Ограничение прав доступа: Принцип наименьших привилегий для всех компонентов и пользователей.
- Защита ML-моделей: Регулярное переобучение моделей, мониторинг их поведения, защита от adversarial attacks (если применимо).
- Безопасное хранение ключей: Использование аппаратных хранилищ ключей на устройстве и на сервере.
|
| 7. Обоснование архитектуры |
Выполните анализ trade-off (компромиссных) решений, сформулируйте выводы и рекомендации дальнейшего развития
- Анализ Trade-off (Компромиссных решений):
- Нативная vs. Кроссплатформенная разработка:
- Нативная: Высокая производительность, полный доступ к API устройства, лучший UX. Компромисс: Дольше и дороже разработка (две кодовые базы), сложнее поддержка.
- Кроссплатформенная (Flutter/React Native): Быстрее разработка, одна кодовая база, ниже стоимость. Компромисс: Возможные ограничения производительности, зависимость от фреймворка, потенциальные проблемы с доступом к специфическим функциям.
- Выбор для прототипа: Для MVP (Minimum Viable Product) кроссплатформенная разработка может быть предпочтительнее для быстрого запуска и проверки гипотез. Для долгосрочного развития и максимального качества UX, нативная разработка может быть более выгодной.
- Локальное vs. Облачное ML-распознавание:
- Локальное (на устройстве): Работает офлайн, низкая задержка, не требует постоянного интернета. Компромисс: Ограничения по размеру модели и вычислительной мощности устройства, сложнее обновлять модели.
- Облачное (на сервере): Может использовать более мощные и сложные модели, легче обновлять, не нагружает устройство. Компромисс: Требует постоянного интернет-соединения, задержки, затраты на облачные сервисы.
- Выбор для прототипа: Гибридный подход. Базовое распознавание на устройстве для офлайн-работы, более точное или специализированное распознавание (если требуется) – на сервере.
- Монолитный Backend vs. Микросервисы:
- Монолит: Проще в разработке и развертывании на начальном этапе. Компромисс: Сложности в масштабировании отдельных частей, медленная разработка при росте команды.
- Микросервисы: Легче масштабировать, независимая разработка и развертывание. Компромисс: Сложность управления, распределенные транзакции, повышенные накладные расходы.
- Выбор для прототипа: Монолитный подход для MVP, с возможностью последующего разделения на микросервисы по мере роста функционала и нагрузки.
- Выводы:
- Архитектура должна быть достаточно гибкой, чтобы адаптироваться к изменениям в требованиях и технологиях, особенно в области ML и UI/UX.
- Приоритет на MVP должен быть отдан функциональности и скорости разработки, с учетом возможности масштабирования в будущем.
- Безопасность должна быть заложена в основу с самого начала, а не добавляться как "заплатка".
- Рекомендации дальнейшего развития:
- Итеративная разработка: Начинать с минимально жизнеспособного продукта (MVP), постепенно добавляя функционал на основе обратной связи от пользователей.
- Постоянное улучшение ML-моделей: Регулярно собирать данные, переобучать и обновлять модели распознавания для повышения точности.
- Мониторинг производительности и безопасности: Внедрить системы мониторинга для отслеживания работы приложения, выявления узких мест и потенциальных угроз.
- Расширение функционала: Добавление новых типов отходов, интеграция с государственными программами переработки, геймификация, социальные функции.
- Масштабирование инфраструктуры: По мере роста пользовательской базы переходить на более мощные и распределенные решения для серверной части и баз данных.
|
