NearYou - Sistema di Notifiche Personalizzate basate sulla Posizione

Questo MVP (Minimum Viable Product) implementa una piattaforma per l'invio di notifiche pubblicitarie personalizzate basate sulla posizione dell'utente, sui suoi interessi e sui punti di interesse nelle vicinanze. Il sistema utilizza basato su tecnologie moderne come Apache Flink, Grafana, e ClickHouse e un Large Language Model (LLM) per creare un'esperienza personalizzata in tempo reale.

Architettura del Sistema

Il sistema è composto da diversi moduli containerizzati che collaborano per fornire un'infrastruttura completa:

• Simulatore di dati: Genera dati simulati da sensori o altre fonti.
• Processore Flink: Elabora i dati in tempo reale, li arricchisce con informazioni contestuali tramite LLM e poi li valida.
• Database ClickHouse: Memorizza dati storici in tempo relae e dati statici per le informazioni generali.
• Dashboard Grafana: Visualizza i dati elaborati in tempo reale tramite dashboard personalizzate.

Struttura del Progetto

FlinkProcessor/

Contiene l'applicazione Apache Flink per l'elaborazione dei dati in tempo reale. Include il codice per validare, arricchire (tramite LLM) e processare i dati provenienti dai sensori.

SimulationModule/

Serve a simulare l'invio di dati da sensori GPS.

StorageData/

Contiene schemi e script SQL per il database ClickHouse. Questi file definiscono la struttura del database e le viste necessarie per l'analisi dei dati.

Grafana/

Configurazione per la visualizzazione dei dati. Include dashboard preconfigurate e impostazioni per il provisioning delle fonti di dati.

Come Avviare il Progetto

Il progetto utilizza Docker Compose per orchestrare tutti i servizi. Per avviare l'intero sistema, seleziona il profilo appropriato in base all'ambiente desiderato:

Ambiente di Produzione

Questo ambiente è progettato per essere stabile e rappresentare una versione funzionante del sistema. È ideale per dimostrazioni e per mostrare il prodotto in azione, evidenziandone le funzionalità principali.

1. Clona il repository:

   git clone https://github.com/SevenBitsSwe/MVP.git
   cd MVP

2. Configura il file .env: Crea un file .env nella directory principale e aggiungi la seguente variabile:

   PYTHON_PROGRAM_KEY=CHIAVE_GROQ

   Sostituisci CHIAVE_GROQ con la chiave effettiva fornita.

3. Avvia i servizi con il profilo prod:

   docker-compose up --profile prod --build

4. Accedi a Grafana all'indirizzo http://localhost:3000 con le credenziali predefinite:

   • Username: admin
   • Password: admin

Ambiente di Test

Questo ambiente è pensato per eseguire test approfonditi sul sistema consentendo di generare report sullo stato di salute del progetto.

1. Clona il repository (se non già fatto):

   git clone https://github.com/SevenBitsSwe/MVP.git
   cd MVP

2. Configura il file .env come descritto sopra.

3. Avvia i servizi con il profilo test:

   docker-compose up --profile test --build

Ambiente di Sviluppo

Questo ambiente è dedicato agli sviluppatori per sperimentare e implementare nuove funzionalità. È ideale per attività di debugging e sviluppo iterativo.

1. Clona il repository (se non già fatto):

   git clone https://github.com/SevenBitsSwe/MVP.git
   cd MVP

2. Configura il file .env come descritto sopra.

3. Avvia i servizi con il profilo develop:

   docker-compose up --profile develop --build

Requisiti

• Docker e Docker Compose
• Chiave API per il servizio Groq (da configurare in un file .env)