boc/vims-backend/PRODUCTION_STATUS.md

VIMS Production Status

✅ Färdiga Komponenter

1. AI-modeller (Träningspipeline)

• Datainsamlingsverktyg (syntetisk + verklig data)
• YOLO-träningspipeline (Python + Ultralytics)
• ONNX-export för produktion
• Validering och benchmark

2. Backend API (Port 3450)

• Express.js server med säkerhetsmiddleware
• JWT-autentisering + rollbaserad access
• CRUD för objekt, observationer, detektioner, larm
• Dashboard API (översikt, karta, timeline)
• 31 tester passerar (97.72% coverage på Risk Classifier)

3. AI-tjänster

• Objektdetektion (YOLO-baserad, ONNX Runtime)
• Förändringsanalys (pixel, strukturell, hash)
• Riskklassificering (Grön/Gul/Orange/Röd)
• Komponent-definitioner för ATM, laddstation, parkeringsautomat, hjärtstartare

4. Databas (PostgreSQL + Sequelize)

• Alla modeller med relationer
• Multi-tenant support (kund-isolering)
• Automatisk seed av objekttyper

5. Bakgrundsjobb (Bull + Redis)

• Kö-baserad observation processing
• Notifikationer (email, SMS, webhook, push)
• Larm-generering vid högrisk

6. Integrationer

• Landvex API-integration
• quiXzoom API-integration
• Webhook-support

7. Infrastruktur

• Docker + Docker Compose
• Kubernetes-manifest (EKS-klar)
• AWS-deployment scripts
• Horizontal Pod Autoscaling

8. Säkerhet

• JWT-autentisering
• Rollbaserad access control (Admin/Operator/Viewer/API)
• Kund-isolering
• API-nyckelhantering

9. Monitorering

• Health checks (/health, /health/ready, /health/live)
• Prometheus-metrics
• CloudWatch-logging

10. Dokumentation

• API-dokumentation
• Deployment-guide
• Produktionsplan
• README med quick start

11. Landvex-webbsida

• VIMS produktsida (/infrastructure-monitoring)
• Feature-översikt
• Risknivå-visualisering
• Användningsområden

📊 Testresultat

Test Suites: 3 passed, 3 total
Tests:       31 passed, 31 total
Coverage:
  - Risk Classifier: 97.72% statements
  - Object Detection: 67.39% statements
  - Overall: 79.12% lines

🚀 Snabbstart

cd vims-backend

# Installera beroenden
npm install

# Starta infrastruktur
docker-compose up -d postgres redis minio

# Kör tester
npm test

# Starta server
npm run dev

# Starta worker
npm run worker

📁 Projektstruktur

vims-backend/
├── src/
│   ├── index.js              # Huvudapplikation
│   ├── models/               # Databasmodeller
│   ├── api/                  # REST API routes
│   ├── services/             # AI-tjänster
│   ├── workers/              # Bakgrundsjobb
│   ├── integrations/         # Externa integrationer
│   ├── utils/                # Verktyg
│   └── middleware/           # Express middleware
├── tests/                    # Testsuite
├── docs/                     # Dokumentation
├── demo/                     # Demo-script
├── scripts/                  # Setup-scripts
├── k8s/                      # Kubernetes-manifest
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── package.json

🔄 Nästa Steg för Produktion

1. Träna AI-modeller

   • Samla verkliga bilder (1000+ per objekttyp)
   • Kör träningspipeline: python src/training/train-yolo.py atm
   • Exportera till ONNX: Automatiskt vid träning

2. Konfigurera AWS

   • Kör: ./scripts/setup-aws.sh
   • Konfigurera S3-bucket för bilder
   • Sätt upp RDS PostgreSQL

3. Deploy

   • Bygg Docker-image: docker build -t vims .
   • Pusha till ECR: ./scripts/deploy-aws.sh
   • Eller deploya till Kubernetes: kubectl apply -f k8s/

4. quiXzoom Integration

   • Skapa VIMS mission-typ i quiXzoom-appen
   • Konfigurera Zoomer-instruktioner
   • Sätt upp betalningsflöde per insamling

🎯 Nyckelfunktioner Implementerade

1. Visuell Avvikelsedetektion

   • Baseline per objekt (inte generisk modell)
   • Förändringsanalys med flera algoritmer
   • Komponent-nivå detektion

2. Riskklassificering

   • Grön/Gul/Orange/Röd nivåer
   • Konfidens-baserad eskalering
   • Anpassningsbara regler per objekttyp

3. Kontinuerlig Övervakning

   • Kö-baserad processing
   • Realtidslarm
   • Historisk tracking

4. Integration Redo

   • Landvex API
   • quiXzoom missions
   • Webhook-notifikationer

📞 Support

• Dokumentation: docs/API.md
• Deployment: docs/DEPLOYMENT.md
• Tester: npm test