Prosjektoversikt
Dette prosjektet ble inspirert da jeg besøkte en Cutters salong og observerte deres effektive ventelistesystem. Jeg ble fascinert av hvordan systemet håndterte booking, kø-visning, og frisørenes arbeid via iPads. Dette virket som en perfekt mulighet til å eksperimentere med moderne teknologier og skape min egen versjon av systemet.
Målet var å lage en "lightweight" versjon med fokus på det essensielle i systemet. Dette ga meg også en utmerket anledning til å utforske moderne cloud-teknologier som Kubernetes, Docker og Google Cloud Platform — noe som var hovedmotivasjonen for prosjektet.
Det er viktig å påpeke at denne løsningen er et demonstrasjonsprosjekt og ikke ment for produksjonsmiljøer. Det primære formålet var kunnskapstilegnelse og eksperimentering med teknologistacken.
Teknologier
Løsningsarkitektur
Systemet er bygget på en mikroservice-arkitektur med følgende hovedkomponenter:
Booking System
Kundeorientert portal hvor kunder kan registrere seg for en frisørtime. Interfacet er enkelt og intuitivt med feltene: navn, e-post og telefonnummer.
Venteliste Visning
Sanntidsvisning av ventelisten med dynamisk beregning av estimert ventetid. Viser kunder i kø, påbegynte klipp og oppdateres automatisk.
Admin Panel
Frisørenes administrasjonsgrensesnitt hvor de kan starte og avslutte klipp, samt se oversikt over dagens kunder. Oppdaterer ventelistesystemet i sanntid.
Backend API
REST-API bygget med Node.js og Express som håndterer all kommunikasjon mellom frontend-applikasjonene og MongoDB-databasen. Implementert med CORS-støtte.
Teknisk implementasjon
Dette prosjektet var en spennende mulighet til å dykke dypt inn i moderne teknologier og skyplattformer. Her er noen av de tekniske detaljene:
Containerisering: Alle systemkomponenter ble pakket i Docker-containere, noe som forenklet utviklingsprosessen betydelig. Dette tillot meg å utvikle lokalt og deployere til skyen med minimale konfigurasjonsendringer, og sikret konsistens på tvers av miljøer.
Backend: API-tjenesten ble implementert med Node.js og Express, og kommuniserer med en MongoDB-database for datalagring. Jeg designet API-et med RESTful-prinsipper og implementerte robust feilhåndtering.
Frontend: Brukergrensesnittene (booking, venteliste, og admin) ble utviklet som separate React-applikasjoner med fokus på responsivt design og brukervennlighet. For sanntidsoppdateringer implementerte jeg en effektiv polling-mekanisme mot API-et.
Kubernetes: Oppsett av Kubernetes-clusteret var utfordrende, spesielt konfigurering av ingress-regler for routing til de forskjellige tjenestene. Men etter å ha mestret dette, ble jeg imponert over hvor enkelt det var å skalere og selvhelbredende funksjonaliteten ved automatisk restart av pods.
Monitorering: Jeg integrerte Prometheus og Grafana for systemovervåking, som ga verdifull innsikt i ytelsen og hjalp meg identifisere flaskehalser under høy belastning. Dette var spesielt nyttig for API-optimaliseringer.
Systemarkitektur
Jeg bygget systemet med en mikroservice-arkitektur kjørende i Kubernetes på Google Cloud Platform. Dataen flyter mellom tjenestene som vist i diagrammet nedenfor - fra kundens registrering til ventelistens oppdatering i sanntid.
Systemarkitektur med dataflyt gjennom komponentene
Brukergrensesnitt
Ved design av brukergrensesnittene var mitt fokus på enkelhet og intuitivitet. Min filosofi var at en kunde ikke skal trenge en bruksanvisning for å registrere seg, og en frisør skal enkelt kunne se hvem som er neste i kø. Jeg holdt derfor designet minimalistisk med fokus på funksjonalitet fremfor visuell kompleksitet.
Booking Portal
Enkel og intuitiv bookingportal der kunder kan registrere seg i ventelisten.
Venteliste Display
Elegant sanntidsvisning av kunder i kø med estimert ventetid.
Admin Dashboard
Oversiktlig dashbord for ansatte med full kontroll over kundebehandling.
Læringsutbytte og refleksjoner
Dette prosjektet var utrolig lærerikt og ga meg innsikt i flere moderne teknologier og utviklingspraksis. Her er noen av de viktigste læringsutbyttene:
Containerteknologi
Docker revolusjonerte min utviklingsprosess ved å eliminere "det fungerer på min maskin"-problemet og sikre konsistens på tvers av miljøer.
Kubernetes Orkestrering
Jeg lærte å sette opp og administrere et Kubernetes-cluster, inkludert pod-definisjoner, tjenester, og ingress-regler for ekstern tilgang.
Cloud Plattform
Google Cloud Platform viste seg å være svært kraftig men også utfordrende, med en bratt læringskurve når det gjelder nettverk og sikkerhetsaspekter.
Systemmonitorering
Implementering av Prometheus og Grafana ga meg verdifull innsikt i systemets ytelse og forståelse av hvorfor monitorering er kritisk i produksjonsmiljøer.
Mikroservicearkitektur
Praktisk erfaring med å splitte funksjonalitet i uavhengige tjenester som skalerer individuelt og kommuniserer via API-er.
CI/CD Pipeline
Oppsett av en kontinuerlig integrasjons- og leveringspipeline tok tid, men sparte enormt med tid i lengden og sikret konsistente deployments.
Om jeg skulle gjort prosjektet på nytt, ville jeg nok vurdert å bruke TypeScript for å få bedre typesikkerhet, og kanskje gått for en mer event-drevet arkitektur med Kafka eller RabbitMQ for meldingsutveksling mellom tjenestene. Dette ville sannsynligvis gjort systemet enda mer responsivt og skalerbart.