Sammanfattning
Arkitekturval
- AI-plattform: [Vald plattform och motivering]
- Integrationsmetod: [API/Batch/Realtid]
- Deployment: [Cloud/On-premise/Hybrid]
- Säkerhetsnivå: [Klassificering]
Huvudkomponenter
- [Komponent 1]: [Funktion]
- [Komponent 2]: [Funktion]
- [Komponent 3]: [Funktion]
1. Arkitekturöversikt
Konceptuell arkitektur
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Presentationslager │
│ (Användargränssnitt, Dashboard, API) │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ Affärslogiklager │
│ (Processorkestration, Regelmotor) │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ AI-lager │
│ (ML-modeller, NLP, Computer Vision, Analytics) │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ Integrationslager │
│ (API Gateway, ESB, Meddelandeköer) │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ Datalager │
│ (Databaser, Datalake, Fillagring, Cache) │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
Teknisk stack
| Lager |
Teknologi |
Produkt/Ramverk |
Version |
Motivering |
| Frontend |
[React/Angular] |
[Specifik] |
[X.Y] |
[Varför valt] |
| Backend |
[Python/Node] |
|
|
|
| AI/ML |
[TensorFlow/PyTorch] |
|
|
|
| Integration |
[REST/GraphQL] |
|
|
|
| Databas |
[PostgreSQL/MongoDB] |
|
|
|
2. AI-komponenter
AI-modeller och tjänster
Modell 1: [Namn/Funktion]
- Typ: [Classification/NLP/Vision/etc]
- Ramverk: [TensorFlow/PyTorch/etc]
- Träningsdata: [Källa och volym]
- Prestanda: [Accuracy/F1/etc]
- Deployment: [Container/Serverless/etc]
- API: [Endpoint och format]
Modell 2: [Namn/Funktion]
[Upprepa struktur]
AI-pipeline
[Datainsamling] → [Förbearbetning] → [Feature engineering] →
[Träning] → [Validering] → [Deployment] → [Monitoring]
MLOps-struktur
- Versionshantering: [Git/DVC]
- CI/CD: [Jenkins/GitHub Actions]
- Modellregistry: [MLflow/Kubeflow]
- Monitoring: [Prometheus/DataDog]
- A/B-testning: [Strategi]
3. Systemintegration
Integrationspunkter
| System |
Typ |
Protokoll |
Frekvens |
Datavolym |
Kritikalitet |
| [System A] |
Källa |
REST API |
Realtid |
100 req/s |
Hög |
| [System B] |
Mål |
Batch |
Nattlig |
10GB |
Medel |
| [System C] |
Dubbelriktad |
WebSocket |
Kontinuerlig |
Streaming |
Hög |
API-specifikation
API 1: [Namn]
endpoint: /api/v1/[resource]
method: POST
authentication: Bearer token
request:
content-type: application/json
schema:
type: object
properties:
[property1]: string
[property2]: number
response:
200:
content-type: application/json
schema:
[response structure]
Meddelandeflöden
[Källa] --publish--> [Topic/Queue] --subscribe--> [Konsument]
Message format: JSON/Avro/Protobuf
Garantier: At-least-once / Exactly-once
4. Dataarkitektur
Dataflödesdiagram
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Källdata │────▶│Processing│────▶│ AI-input │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
│
▼
┌──────────┐
│ Storage │
└──────────┘
Datamodell
Entitet: [Namn]
| Attribut |
Typ |
Beskrivning |
Constraint |
| id |
UUID |
Unik identifierare |
PRIMARY KEY |
| [field1] |
String |
|
NOT NULL |
| [field2] |
Integer |
|
|
| created_at |
Timestamp |
|
DEFAULT NOW() |
Datalagring
| Datatyp |
Lagring |
Retention |
Backup |
Kryptering |
| Transaktionsdata |
PostgreSQL |
7 år |
Daglig |
AES-256 |
| AI-träningsdata |
S3 |
Permanent |
Veckovis |
At-rest |
| Loggar |
ElasticSearch |
90 dagar |
N/A |
TLS |
| Cache |
Redis |
24h |
N/A |
N/A |
5. Säkerhetsarkitektur
Säkerhetslager
[Internet] → [WAF] → [Load Balancer] → [API Gateway] →
[Application] → [Database]
↓ ↓ ↓ ↓
[IDS] [DDoS] [Auth/Auth] [Encryption]
Autentisering och auktorisering
- Autentiseringsmetod: [OAuth2/SAML/etc]
- Identity Provider: [Azure AD/Okta/etc]
- Rollbaserad åtkomst (RBAC): [Rollstruktur]
- API-säkerhet: [API keys/JWT]
Datasäkerhet
| Aspekt |
Implementation |
Standard |
| Kryptering i vila |
AES-256 |
FIPS 140-2 |
| Kryptering i transit |
TLS 1.3 |
|
| Nyckelhantering |
Azure Key Vault |
|
| Datamaskning |
[Metod] |
GDPR |
| Loggning |
Centraliserad |
ISO 27001 |
6. Infrastruktur
Deployment-arkitektur
Miljöer
| Miljö |
Syfte |
Konfiguration |
Åtkomst |
| Dev |
Utveckling |
1 server, SQLite |
Utvecklare |
| Test |
Testing |
2 servrar, PostgreSQL |
Team |
| Stage |
Pre-prod |
Som prod, mindre skala |
Utökad |
| Prod |
Produktion |
Full skala, HA |
Begränsad |
Kubernetes-arkitektur (om tillämpligt)
Namespace: [project-name]
Deployments:
- api-service (3 replicas)
- ai-service (2 replicas)
- worker (5 replicas)
Services:
- LoadBalancer
- ClusterIP
Ingress:
- Host: api.domain.com
- TLS: enabled
Skalbarhet
| Komponent |
Nuvarande |
Max kapacitet |
Skalningsstrategi |
| API |
100 req/s |
1000 req/s |
Horizontal autoscaling |
| AI-inference |
10 req/s |
50 req/s |
GPU-skalning |
| Database |
1000 conn |
5000 conn |
Read replicas |
7. Prestanda och SLA
Prestandakrav
| Metrik |
Krav |
Mätmetod |
Frekvens |
| Response time |
<200ms p95 |
APM |
Kontinuerlig |
| Throughput |
>100 TPS |
Load test |
Veckovis |
| AI-inference |
<1s |
Monitoring |
Per request |
| Availability |
99.9% |
Uptime monitor |
Kontinuerlig |
Service Level Agreement (SLA)
- Tillgänglighet: 99.9% (43.2 min/månad downtime)
- Response tid: 95% av requests <200ms
- Dataförlust: RPO = 1h, RTO = 4h
- Support: 24/7 för kritiska fel
8. Monitoring och observability
Monitoring stack
[Application] → [Metrics collector] → [Time series DB] → [Dashboard]
↓ ↓
[Log shipper] → [Log aggregator] → [Log analysis] → [Alerts]
KPI:er och larm
| KPI |
Threshold |
Alert |
Action |
| CPU usage |
>80% |
Warning |
Scale up |
| Memory |
>90% |
Critical |
Restart |
| Error rate |
>1% |
Warning |
Investigate |
| AI accuracy |
<85% |
Warning |
Retrain model |
9. Disaster Recovery
Backup-strategi
- Databas: Daglig full + kontinuerlig transaktionslog
- Filsystem: Veckovis full + daglig incremental
- Konfiguration: Version control + backup
- AI-modeller: Versionerad i model registry
DR-plan
| Scenario |
RTO |
RPO |
Procedur |
| Server-fel |
15 min |
0 |
Automatisk failover |
| Datacenter-fel |
4h |
1h |
Manuell failover till DR-site |
| Data corruption |
8h |
24h |
Restore från backup |
| Ransomware |
24h |
48h |
Isolera, restore från säker backup |
10. Utvecklingsmiljö
Development setup
# Lokalt utvecklingsmiljö
git clone [repository]
docker-compose up -d
python -m venv venv
pip install -r requirements.txt
CI/CD pipeline
[Commit] → [Build] → [Unit test] → [Integration test] →
[Security scan] → [Deploy to test] → [Smoke test] →
[Manual approval] → [Deploy to prod]
Bilagor
Bilaga A: Detaljerad nätverksdiagram
[Länk till Visio/Draw.io]
Bilaga B: API-dokumentation
[Swagger/OpenAPI spec]
Bilaga C: Databasschema
[ER-diagram]
Bilaga D: Säkerhetscertifikat
[Penetrationstestrapport]
Dokumentinformation
- Version: 1.0
- Arkitekt: [Namn]
- Granskad av: [Namn]
- Godkänd av: [Namn]
- Datum: [ÅÅÅÅ-MM-DD]
- Nästa revision: [Vid större ändringar]
Denna tekniska arkitektur definierar systemets struktur och utgör grunden för implementation i Fas 4.