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iot-alarm-system

Système d'alarme événementiel pour capteurs IoT. Java 21 · Spring Boot 3 · Apache Kafka · Architecture hexagonale · CQRS · DDD

🔗 Démonstration en ligne : https://video-seurveillance.belkacemi.me

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Le contexte

Mon studio a été cambriolé.

Les offres de vidéosurveillance du marché se ressemblent toutes : une caméra à 80 €, puis un abonnement mensuel pour avoir le droit d'accéder à ses propres images. J'avais un vieil iPhone dans un tiroir et une bibliothèque bien remplie. L'iPhone est désormais calé entre deux livres, objectif vers la porte d'entrée.

Ce dépôt est le backend qui écoute ce capteur : il ingère les détections de mouvement, décide lesquelles constituent une intrusion, et pousse l'alerte en temps réel sur une console de supervision.

Le problème est volontairement simple. Ce qui est travaillé ici, c'est la structure : un domaine métier isolé du framework, un bus d'événements, une séparation lecture/écriture, et des règles d'architecture vérifiées par les tests plutôt que par la discipline.

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Le flux

 ┌──────────────────┐
 │  iPhone 6s       │  Détection de mouvement
 │  "iphone-biblio" │  {"deviceId":"iphone-biblio","type":"MOTION_DETECTED"}
 └────────┬─────────┘
          │  POST /api/v1/sensor-events
          ▼
 ┌────────────────────────────┐
 │ SensorIngestController     │  ADAPTER ENTRANT
 │ → 202 Accepted             │  Répond avant tout traitement métier :
 └────────┬───────────────────┘  le capteur n'attend pas la base.
          │
          ▼
 ┌────────────────────────────┐
 │ SensorEventKafkaPublisher  │  ADAPTER SORTANT
 └────────┬───────────────────┘  Clé de partition = deviceId → ordre garanti
          │                       par capteur.
          ▼
    ╔═══════════════════════╗
    ║  KAFKA  sensor-events ║   3 partitions · acks=all · idempotent
    ╚═══════════┬═══════════╝   (poison pill → sensor-events-dlq)
                │
                ▼
 ┌────────────────────────────┐
 │ SensorEventKafkaConsumer   │  ADAPTER ENTRANT
 └────────┬───────────────────┘  Désérialise, délègue, instrumente. Zéro règle.
          │
          ▼
 ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
 │  AlarmSystem.evaluate()          ◄── LE CŒUR DU SYSTÈME│
 │                                                        │
 │  1. alarme désarmée ?          → Ignored(ALARM_DISARMED)
 │  2. heartbeat ?                → Ignored(NOT_INTRUSION_RELEVANT)
 │  3. délai de sortie en cours ? → Ignored(WITHIN_EXIT_DELAY)
 │  4. confiance < seuil ?        → Ignored(CONFIDENCE_TOO_LOW)
 │  5. alerte récente ?           → Ignored(WITHIN_COOLDOWN)
 │                                                        │
 │  sinon → TRIGGERED + Alert + IntrusionDetected         │
 └────────┬───────────────────────────────────────────────┘
          │
    ┌─────┴─────────────────────────┐
    ▼                               ▼
 ┌──────────────────┐    ┌──────────────────────────┐
 │  PostgreSQL      │    │  WebSocket STOMP         │  après commit
 │  (write model)   │    │  /topic/alerts           │  uniquement
 └──────────────────┘    └────────────┬─────────────┘
                                      ▼
                         ┌──────────────────────────┐
                         │  Console : fond rouge,   │
                         │  "INTRUSION DÉTECTÉE"    │
                         └──────────────────────────┘

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L'architecture

Hexagonale (ports & adapters)

domain/          Le métier. Zéro import de framework.
  model/           AlarmSystem (agrégat racine), Alert, SensorEvent,
                   AlarmPolicy, AlarmDecision (sealed)
  event/           DomainEvent (sealed) : IntrusionDetected, AlarmArmed…
  port/in/         Ports primaires  — ce que le système sait faire
  port/out/        Ports secondaires — ce dont il a besoin (SPI)

application/     Orchestration. Charge, appelle, persiste, notifie.
  command/         Côté écriture du CQRS
  query/           Côté lecture — son propre port, son propre modèle

infrastructure/  Les adapters. C'est ici, et seulement ici, qu'on trouve
                 les mots « Kafka », « JPA », « WebSocket ».

presentation/    REST + WebSocket. Traduit HTTP en commandes.

Les dépendances pointent vers l'intérieur. Le domaine ne connaît ni Spring, ni Kafka, ni PostgreSQL — il déclare des interfaces (SensorEventPublisher, AlertRepository) que l'infrastructure implémente.

Conséquence mesurable : les 13 tests de AlarmSystemTest couvrent l'intégralité de la logique de détection et s'exécutent en 48 millisecondes, sans conteneur, sans base, sans Thread.sleep.

Ces règles sont testées, pas documentées

Un schéma dans un README dérive en trois sprints. Celles-ci cassent le build :

@Test
void domainHasNoFrameworkDependency() {
    noClasses().that().resideInAPackage("..domain..")
        .should().dependOnClassesThat().resideInAnyPackage(
            "org.springframework..", "jakarta.persistence..",
            "org.apache.kafka..", "io.micrometer..")
        .check(classes);
}

7 règles ArchUnit s'exécutent à chaque mvn test — et à chaque docker build. Une violation de l'architecture hexagonale ne franchit pas l'étape de packaging.

CQRS

La séparation n'est pas cosmétique : les deux côtés ne partagent aucun modèle.

	Écriture	Lecture
Entrée	ArmAlarmCommand, IngestSensorEventCommand	AlarmQueryService
Chemin	passe par l'agrégat, applique les invariants	requête directe, ne charge jamais l'agrégat
Modèle	Alert (entité, comportement)	AlertView (record, libellés pré-calculés)
Port	domain.port.out	application.query.port
Transaction	@Transactional	@Transactional(readOnly = true)

Compter les alertes non acquittées se fait par un COUNT(*), pas en réhydratant un agrégat dont on n'appellerait aucune méthode. Brancher un cache Redis ou un index Elasticsearch sur la lecture ne demanderait qu'une nouvelle implémentation de AlarmReadModelPort.

DDD

• Agrégat racine — AlarmSystem est le seul point d'entrée pour modifier l'état. Aucun service ne décide à sa place.
• Value Objects — DeviceId valide son format à la construction ; au-delà de la frontière, aucune String non validée ne circule.
• Entité — Alert a une identité (AlertId, générée par le domaine et non par la base) et un cycle de vie (acquittement à usage unique).
• Interfaces scellées — AlarmDecision est Triggered | Ignored(reason). Le switch qui la consomme est vérifié exhaustivement par le compilateur : ajouter un troisième cas casse la compilation au lieu de tomber dans un else.
• Un rejet dit pourquoi — IgnoreReason alimente à la fois les logs et un tag Micrometer. « Pourquoi l'alarme n'a pas sonné cette nuit ? » se répond par une requête PromQL, pas par une lecture de logs.

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Les décisions non évidentes

Les choix ci-dessous ne sont pas les plus courts. Ils sont justifiés ici parce que c'est précisément ce qui distingue un projet de démonstration d'un système qu'on accepte de laisser tourner.

202 Accepted et non 201 Created — à cet instant, rien n'a été décidé. L'événement est sur le bus ; le traitement suivra. Le code de statut dit la vérité sur ce qui s'est passé.

Notification WebSocket après commit — pousser l'alerte dans la transaction signifierait afficher « INTRUSION » sur une écriture qui peut encore partir en rollback. AfterCommit diffère l'effet de bord jusqu'au commit effectif.

Entité JPA ≠ entité du domaine — annoter directement Alert aurait imposé un constructeur sans argument, des setters et des champs mutables : exactement ce que l'encapsulation cherche à empêcher. Le prix est un mapper ; le bénéfice est un domaine testable sans base.

SensorEventMessage ≠ SensorEvent — le format Kafka est un contrat public partagé avec un producteur qu'on ne maîtrise pas (l'app iPhone). Sérialiser l'objet du domaine ferait qu'un renommage de champ casse le capteur en production.

Anti-rafale dans l'agrégat — sans ce filtre, un intrus qui traverse la pièce génère quarante alertes en dix secondes. C'est une règle métier, elle est donc dans le domaine, pas dans le consumer.

Délai de sortie — la différence entre un système utilisable et un système qu'on finit par laisser désarmé en permanence.

ErrorHandlingDeserializer + DLQ — sans lui, un seul message malformé met le consumer dans une boucle de replay infinie et bloque tous les événements suivants, y compris une vraie intrusion.

Clock injectée — Instant.now() en dur rendrait le délai de sortie et l'anti-rafale intestables autrement qu'avec des Thread.sleep.

KRaft, pas Zookeeper — Zookeeper est déprécié depuis Kafka 3.5 et supprimé en 4.0. Le conserver ajouterait un conteneur, ~400 Mo de RAM et une pièce à maintenir, pour une fonction que le broker assure désormais lui-même.

ddl-auto: validate — le schéma appartient à Flyway. L'application refuse de démarrer si une entité et sa table ont divergé, plutôt que de tomber en marche sur la première requête.

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Démarrage

Tout en conteneurs

cp .env.example .env
sed -i '' "s/CHANGEME/$(openssl rand -hex 24)/" .env   # macOS ; sinon sed -i

docker compose up -d --build
docker compose logs -f app

Console sur http://localhost:8080 — le simulateur de capteur produit du trafic dès le démarrage.

Pour un frontal Nginx en plus (http://localhost:8081) : docker compose --profile standalone up -d

En développement

docker compose up -d kafka                  # le broker seul
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=local   # H2 en mémoire

Tests

mvn test                  # unitaires + ArchUnit — aucune infra requise
mvn verify -Pintegration  # Testcontainers (Kafka + PostgreSQL réels)

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API

Méthode	Route	Rôle
POST	/api/v1/sensor-events	Ingestion capteur → Kafka (202)
POST	/api/v1/alarm/arm	Commande — armer
POST	/api/v1/alarm/disarm	Commande — désarmer
POST	/api/v1/alerts/{id}/acknowledge	Commande — acquitter
GET	/api/v1/alarm/status	Requête — état courant
GET	/api/v1/alerts?limit=50	Requête — historique
WS	/ws → /topic/alerts	Push temps réel (STOMP)

Documentation OpenAPI : /swagger-ui.html

Déclencher une intrusion à la main :

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/alarm/arm
sleep 31   # laisser passer le délai de sortie

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/sensor-events \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"deviceId":"iphone-biblio","type":"MOTION_DETECTED","confidence":95}'

Les erreurs suivent la RFC 7807 (ProblemDetail). Une règle métier violée renvoie 409 et non 400 : la requête est bien formée, c'est l'état qui s'y oppose.

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Production

Déployé sur un serveur Hetzner (Ubuntu, 2 vCPU, 4 Go) mutualisé avec d'autres services.

• TLS — Caddy, déjà en place sur la machine et détenteur des ports 80/443, obtient et renouvelle les certificats Let's Encrypt automatiquement. Y démarrer un second frontal les aurait mis en conflit et coupé les services existants. Le bloc à ajouter est dans deploy/Caddyfile.snippet.
• Isolation réseau — Kafka et PostgreSQL vivent sur un réseau Docker privé sans aucun port publié sur l'hôte. Seule l'application rejoint le réseau partagé du reverse proxy.
• Empreinte mémoire — limites de conteneur explicites (app 512 Mo, Kafka 800 Mo, PostgreSQL 256 Mo). La JVM utilise MaxRAMPercentage plutôt que -Xmx : le réglage suit la limite du cgroup sans être défini à deux endroits. SerialGC sur 2 vCPU partagés, où G1 coûte plus en threads qu'il ne rapporte.
• Supervision — /actuator/prometheus exposé au Prometheus de la machine, bloqué côté public.
• Conteneur non-root, healthchecks sur les trois services, arrêt gracieux.

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Stack

Langage	Java 21 (records, sealed interfaces, pattern matching, virtual threads)
Framework	Spring Boot 3.4
Messagerie	Apache Kafka 3.9 (KRaft)
Persistance	PostgreSQL 16 · Spring Data JPA · Flyway
Temps réel	WebSocket / STOMP / SockJS
Build	Maven · Docker multi-stage
Tests	JUnit 5 · AssertJ · ArchUnit · Testcontainers
Observabilité	Actuator · Micrometer / Prometheus

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Adam Belkacemi — le studio est toujours debout.