did other stuff

src/content/birbnetes_impl.tex

@@ -110,14 +110,6 @@ Az egyes szolgáltatások között mindig csak a legkisebb hasznos adat kerül t
 
 A rendszerbe érkező összes hangminta a beérkezés pontján címkézésre kerül. Később a feldolgozó szalag egyes fázisain ezzel lehet hivatkozni egy konkrét hangmintára. Ezek a címkék biztosítottan egyediek a rendszeren belül.
 
-A rendszert alkotó mikroszolgáltatások négy fő csoportra oszthatóak. Ezt a felosztást mutatja be \aref{fig:architecture-redesigned}.\ ábra. Röviden ezek a csoportok az alábbiak:
-\begin{itemize}
-	\item \textbf{West-End Subsystem} Az itt található szolgáltatások felelnek a beérkező hangfájlok és egyéb mérések adminisztrációjáért. 
-	\item \textbf{AI Subsystem} Ezek a szolgáltatások felelnek az intelligens felismerésért.
-	\item \textbf{East-End Subsystem} Az intelligens felismerés eredményének hatására aktiválódó szolgáltatások vannak itt. 
-	\item \textbf{Device Subsystem} Azok a szolgáltatások, amelyek közvetlenül az eszközök vezérlésért, azok adminisztrációjáért felelnek.
-\end{itemize}
-
 \begin{figure}[h!]
 	\centering
 	\includegraphics[width=1.05\textwidth]{figures/architecture-redesigned}
@@ -125,43 +117,60 @@ A rendszert alkotó mikroszolgáltatások négy fő csoportra oszthatóak. Ezt a
 	\label{fig:architecture-redesigned}
 \end{figure}
 
+A rendszert alkotó mikroszolgáltatások négy fő csoportra oszthatóak. Ezt a felosztást mutatja be \aref{fig:architecture-redesigned}.\ ábra. Röviden ezek a csoportok a következőek:
+\begin{itemize}
+	\item \textbf{West-End Subsystem} Az itt található szolgáltatások felelnek a beérkező hangfájlok és egyéb mérések adminisztrációjáért. 
+	\item \textbf{AI Subsystem} Ezek a szolgáltatások felelnek az intelligens felismerésért.
+	\item \textbf{East-End Subsystem} Az intelligens felismerés eredményének hatására aktiválódó szolgáltatások vannak itt. 
+	\item \textbf{Device Subsystem} Azok a szolgáltatások, amelyek közvetlenül az eszközök vezérlésért, azok adminisztrációjáért felelnek.
+\end{itemize}
+
+
+
 A rendszerhez készült egy webes kezelőfelület is, amelyet hallgatótársunk Kunkli Richárd fejlesztett.
 
 
 \subsubsection{Implementált mikroszolgáltatások}
 
+Az általunk tervezett és implementált mikroszolgáltatások működéséről és felelősségeiről egy rövid leírás olvasható az alábbiakban.
+
 \begin{itemize}
-	\item \textbf{Input Service} 
+	\item \textbf{Input Service} Ez az a szolgáltatás amely a felhőbe érkező hangfájlokat fogadja. Ennek a szolgáltatásnak a felelőssége ellátni az egyes hangmintákat címkével. Ezeket a címkéket lokálisan egy relációs adatbázisban is letárolja a hangfájlhoz tartozó egyéb információkkal együtt. A fogadott hangfájlt továbbküldi a \textit{Storage Service} számára. Miután az sikeresen eltárolta, ez a szolgáltatás az üzenetsorba publikál egy üzenetet hogy értesítse a feliratkozókat az új hangminta érkezéséről.
 
-	\item \textbf{Storage Service}
+	\item \textbf{Storage Service} Ez a szolgáltatás valósítja meg a hangfájlok hosszútávú tárolását egy objektum tárolóban. Képes kérésre visszaadni a hangfájlokat, illetve törölni is a mintákat.
 	
-	\item \textbf{\acrshort{ai} Service}
 		
-	\item \textbf{Model Service}
+	\item \textbf{\acrshort{ai} Service} Ez a szolgáltatás valósítja meg a beérkezett hangmintán hallható madár hang konkrét azonosítását. Ehhez \acrshort{cnn} algoritmust használ. Mind a folyamat elkezdéséhez szükséges üzenet fogadását, mind az eredmény publikálását üzenet sorokra kapcsolódva valósítja meg. A működéséhez szükséges modellt a \textit{Model Service} komponensből tölti le, amellyel \acrshort{rest} interfészen kommunikál. A hangmintát tag alapján a \textit{Storage Service}-ből tölti le címke alapján. Az adott eredmény egy hangminta címkéje és a felismert osztály (amely modelltől függően egy madár faj lehet).
+		
+	\item \textbf{Model Service} Ez egyfajta okos tároló a rendszerben használt különböző \acrshort{mi} algoritmusok által használt modellek tárolására és kezelésére. Nem csak magát a modellt de arról különböző metaadatokat is képes eltárolni, amelyeket automatikusan olvas be a modellből. Ilyen például, hogy milyen modelleket képes azonosítani, ezekből melyik jelent veszélyt vagy, hogy az előfeldolgozásánál a hangnak milyen paramétereket kell használni.
 			
-	\item \textbf{Results Service}
+	\item \textbf{Results Service} Ez a szolgáltatás az egyes mintákra való kiértékelések eredményét tárolja le. Minden mintára az eredmények egyértelműen visszakereshetőek és lekérdezhetőek. Ennek a megoldására relációs adatbázist használ.
 
-	\item \textbf{Metrics Service}
+	\item \textbf{Metrics Service} Az előző szolgáltatással ellenben ez a szolgáltatás az eredményeket időben változó metrikaként kezeli. Elabsztrahálja az egyes mintákat és statisztikai adatokat kezel. Ez különösen hasznos lehet bizonyos elemzéseknél és vizualizálásoknál.
 	
-	\item \textbf{Guard Service}
+	\item \textbf{Guard Service} Ez a szolgáltatás is a mérések eredményét kapja meg a bemenetén, de itt nem eltárolja azokat, hanem ha az bizonyos határértéket átlép, akkor parancsot küld a termőföldre telepített \acrshort{iot} eszközöknek, hogy kezdjék meg a madarak elriasztását.
 
-	\item \textbf{Command and Control Service}
+	\item \textbf{Command and Control Service} Ez a szolgáltatás egy olyan interfészt valósít meg, amelyen keresztül egyszerűen lehet eszközöket, vagy azok egy csoportját kezelni. Azoknak lehet parancsot küldeni, vagy az állapotukat lekérdezni. Az eszközökkel \acrshort{mqtt} interfészen kommunikál, míg önmaga egy \acrshort{rest} interfészt szolgál ki.
 		
 \end{itemize}
 
 \subsubsection{Használt külső fejlesztésű szoftverek}
 
-\begin{itemize}
-	\item \textbf{PostgreSQL}
+Az alkalmazás több "off-the-self" komponenst is használ ahhoz, hogy megvalósítsa a tervezett működést. Ezeket mi választottunk ki a tervezés során. A következőkben csak röviden bemutatom ezeket a komponenseket és a kiválasztásának okát.
 
-	\item \textbf{MinIO}
+\begin{itemize}
+	\item \textbf{PostgreSQL} (Relációs Adatbázis): Második legnépszerűbb nyílt forráskódú relációs adatbázis kezelő rendszer, kifejezetten alacsony erőforrás igényekkel, valamint igen fejlett képességekkel rendelkezik. Rendkívül jó a közösségi támogatása. A fejlesztés előtt volt már vele korábbi tapasztalatunk.
+
+	\item \textbf{MinIO} (Objektum tár): Nagy teljesítményű Objektum tár, amely az Amazon S3 \acrshort{api}-ját implementálja. Egyenesen \textit{Kubernetes} környezetbe tervezve. Egyszerűen használható és telepíthető. Emellett rendelkezik a fejlesztőktől származó \gls{python} implementációval, melyhez könnyen kezelhető \textit{Flask} plugin is tartozik.
 	
-	\item \textbf{InfluxDB}
+	\item \textbf{InfluxDB} (Idősoros adatbázis): Az \textit{Influx Data} által fejlesztett idősoros adatbázis. Rendkívül hatékonyan tud az adatokon műveleteket végezni, az \acrshort{api} kezelése egyszerű és intuitív. A fejlesztés előtt volt már vele korábbi tapasztalatunk.
 		
-	\item \textbf{RabbitMQ}
+	\item \textbf{RabbitMQ} (Üzenetsor): \textit{Erlangban} írt, népszerű, nyílt forráskódú üzenetsort megvalósító rendszer. Kezelése kifejezetten egyszerű és rendelkezik \gls{python} \acrshort{api}-val, valamint rendkívül jó minőségű dokumentáció érhető el hozzá.
+	
 		
 \end{itemize}
 
+A mikroszolgáltatás architektúrának és a megfelelő tervezésnek köszönhetően ezek a technológiák könnyen lecserélhetőek. Kizárólag az adott komponenssel közvetlenül kommunikáló szolgáltatást kell módosítani.
 
 \subsection{Kommunikáció}