Acest sistem reprezintă o platformă completă pentru monitorizarea și gestionarea consumului de energie al dispozitivelor inteligente dintr-o locuință. Proiectul evoluează de la o structură de microservicii de bază (CRUD) la un sistem distribuit complex care utilizează comunicare asincronă, procesare de date în timp real și inteligență artificială.
Sistemul este compus din următoarele entități interconectate:
Frontend (React): Interfață de vizualizare cu grafice de consum orar, panouri de administrare și widget de chat AI.
Authorization Service: Gestionează securitatea aplicației, autentificarea utilizatorilor și generarea token-urilor JWT.
User Management Service: Administrează conturile utilizatorilor (Administrator și Client) și sincronizează datele între servicii.
Device Management Service: Gestionează inventarul de dispozitive inteligente și limitele de consum ale acestora.
Monitoring Service: Procesează măsurătorile de energie, agregă consumul orar și detectează automat depășirile de prag.
WebSocket Service: Releu pentru comunicații instantanee, trimițând alerte de supraconsum și mesaje de chat direct în browserul utilizatorului.
Customer Support Service: Modul inteligent care utilizează Google Gemini 2.0 Flash pentru a oferi suport tehnic și sfaturi energetice în limba română.
Device Data Simulator: Aplicație Python care emulează comportamentul senzorilor fizici, transmițând date la intervale de 10 minute.
Gestiune și Acces
Autentificare: Role-based access control (Admin vs Client).
CRUD Utilizatori & Dispozitive: Gestiunea completă a bazei de date de către administratori.
Asociere: Maparea dispozitivelor către utilizatori specifici.
Comunicare Asincronă și Monitorizare Messaging: Utilizarea RabbitMQ pentru a decupla simulatorul de sistemul de monitorizare.
Procesare Orară: Agregarea automată a valorilor primite de la senzori pe parcursul fiecărei ore.
Vizualizare: Grafice interactive realizate cu Recharts care afișează consumul istoric.
Real-Time & AI Support Notificări Live: Alerte instantanee transmise prin WebSockets atunci când consumul orar depășește pragul configurat.
Chatbot AI: Asistent virtual capabil să răspundă la întrebări despre sistem, folosind un Prompt de Sistem optimizat pentru suport clienți.
Custommer Suport: Clientul poate să aleagă optțiunea de a vorbi cu un administrator.
Backend: Java 21, Spring Boot 3.4.1, Spring Security, JPA, RabbitMQ.
AI Integration: Google Gemini API (model gemini-2.0-flash).
Frontend: React, STOMP.js (pentru WebSockets), Recharts.
Mesagerie: RabbitMQ (cozi pentru date senzori, alerte și chat).
Infrastructură: Docker, Docker Compose și Traefik ca Reverse Proxy/Gateway.
Configurare Mediu Creați un fișier .env în rădăcina proiectului cu următoarele chei:
Fragment de cod
POSTGRES_USER=guest POSTGRES_PASSWORD=guest GEMINI_API_KEY=cheia_ta_gemini_aici
Lansare Aplicație Construiți și lansați containerele:
docker-compose up --build -d
Accesați interfața web la: http://localhost.
Monitorizați mesajele în RabbitMQ Management: http://localhost:15672 (guest/guest).
Rulare Simulator Simulatorul Python poate fi rulat manual pentru a genera date instantanee:
python simulator.py
Acesta va trimite datele istorice de la 00:00 (Backfill) și va continua să trimită măsurători în timp real la fiecare 10 minute.