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DaTra BLOG #5
Verbesserung des Backends: Workflow, Docker, Message Broker (10.10.2023)
Förderjahr / Projekt Call #17 / ProjektID: 6362 / Projekt: DaTra

In den letzten zwei Monaten hat die Entwicklung des DaTra-Backends erhebliche Fortschritte gemacht. Der Fokus lag auf der Optimierung des Workflows der Datenverarbeitung, der Implementierung von RabbitMQ, Celery sowie Docker und der Erweiterung des Frontends.

Verbesserung des Datenverarbeitungs-Workflows

Der Workflow der Datenverarbeitung wurde optimiert und folgt nun einer klaren Sequenz: Nach dem Login werden die Daten der User_innen in einer Datenbank gespeichert. Anschließend erfolgt eine Open Source Intelligence (OSINT)-Analyse, gefolgt von einer Zusammenfassung der Ergebnisse in einem PDF-Dokument, das schließlich an die Benutzer_innen versendet wird. Diese strukturierte Vorgehensweise ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Datenverarbeitung. Derzeit werden die IP-Adresse abgegriffen sowie nach weiteren potentiellen Social-Media-Accounts gesucht. Im Falle eines Social Logins mit LinkedIn wird auch der Header in Betracht gezogen.

Dockerisierung von DaTra

Die Verwendung von Docker-Containern hat die Bereitstellung und Skalierung der Anwendung erheblich vereinfacht. Dies erleichtert nicht nur die Entwicklung und das Testing, sondern ermöglicht auch eine nahtlose Integration in verschiedene Betriebsumgebungen.

Implementierung von Celery und RabbitMQ

Die Einführung von Celery und RabbitMQ hat die Leistungsfähigkeit des Backends weiter verbessert. Celery ermöglicht die asynchrone Ausführung von Aufgaben, wodurch die Anwendung nicht blockiert wird und eine höhere Durchsatzrate erreicht werden kann. RabbitMQ dient als Message Broker und optimiert die Kommunikation zwischen den verschiedenen Komponenten der Anwendung.

Erweiterungen im Frontend

Im Frontend wurden ebenfalls wichtige Erweiterungen vorgenommen. Zusätzliche Informationen zur Datensicherheit der jeweiligen Services wurden integriert. Die Informationen diesbezüglich erhalten wir von „Terms of Service; Didn’t read“, zu welcher wir an den jeweiligen Stellen auch verweisen. Darüber hinaus wurde eine Anleitung zu Google Dorks hinzugefügt, die es den Benutzern ermöglicht, spezifische Suchanfragen zu generieren und so die OSINT-Analyse zu vertiefen.

Ausblick

In den nächsten Wochen gilt es das Frontend noch zu verbessern und für es Nutzer_innen attraktiver zu machen. Dabei soll das Design der Benutzeroberfläche weiter entwickelt werden. Weitere Verbesserungen des Workflows im Backend werden ebenfalls angestrebt.

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