6de2455917
- Added GLOBAL_MARKETS_TITLE to all translation files - Updated footer with 12 markets (4 active + 8 upcoming) - Translated market section to: zh-cn, zh-tw, ja, ko, th, vi, id, ms, hi - Built and deployed to production - CloudFront invalidation: I3RTMXVFDJXWLG3SYX208OP1CC
154 lines
3.6 KiB
Markdown
154 lines
3.6 KiB
Markdown
# VIMS Production Plan
|
|
|
|
## Fas 1: AI-modeller (VECKA 1-2)
|
|
|
|
### 1.1 Datainsamling
|
|
- [ ] Samla 1000+ bilder per objekttyp (ATM, laddstation, etc.)
|
|
- [ ] Bilder från olika vinklar, ljusförhållanden, väder
|
|
- [ ] Annotation av komponenter (bounding boxes)
|
|
- [ ] Data augmentation (rotation, skalning, färgjustering)
|
|
|
|
### 1.2 Modellträning
|
|
- [ ] Träna YOLOv8/v11 för objektdetektion
|
|
- [ ] Träna Siamese-nätverk för förändringsanalys
|
|
- [ ] Validering på testset (mål: mAP@50 > 0.90)
|
|
- [ ] Export till ONNX-format
|
|
|
|
### 1.3 Utvärdering
|
|
- [ ] Benchmark på verkliga scenarier
|
|
- [ ] Falska positiva/negativa analys
|
|
- [ ] Prestandatest (inferenstid < 100ms)
|
|
|
|
## Fas 2: Infrastruktur (VECKA 2-3)
|
|
|
|
### 2.1 Lagring
|
|
- [ ] Konfigurera S3-bucket (eller MinIO)
|
|
- [ ] Bildkomprimering och optimering
|
|
- [ ] Backup-strategi
|
|
- [ ] CDN för bildleverans
|
|
|
|
### 2.2 Databas
|
|
- [ ] PostgreSQL i RDS eller managed service
|
|
- [ ] Migrationshantering
|
|
- [ ] Backup och återställning
|
|
- [ ] Indexoptimering
|
|
|
|
### 2.3 Cache/Queue
|
|
- [ ] Redis i ElastiCache eller managed
|
|
- [ ] Queue-monitorering
|
|
- [ ] Dead letter queue
|
|
|
|
## Fas 3: Säkerhet (VECKA 3)
|
|
|
|
### 3.1 Autentisering
|
|
- [ ] JWT-implementation
|
|
- [ ] API-nycklar för kunder
|
|
- [ ] Rollbaserad access (admin, operator, viewer)
|
|
- [ ] Sessionhantering
|
|
|
|
### 3.2 Nätverk
|
|
- [ ] SSL/TLS-certifikat
|
|
- [ ] WAF (Web Application Firewall)
|
|
- [ ] DDoS-skydd
|
|
- [ ] VPC och security groups
|
|
|
|
### 3.3 Data
|
|
- [ ] Kryptering i vila (S3, RDS)
|
|
- [ ] Kryptering i transit (TLS 1.3)
|
|
- [ ] GDPR-kompatibilitet
|
|
- [ ] Audit logging
|
|
|
|
## Fas 4: Deployment (VECKA 3-4)
|
|
|
|
### 4.1 Kubernetes
|
|
- [ ] EKS-cluster setup
|
|
- [ ] Helm charts för VIMS
|
|
- [ ] Horizontal pod autoscaling
|
|
- [ ] Ingress och load balancing
|
|
|
|
### 4.2 CI/CD
|
|
- [ ] GitHub Actions pipeline
|
|
- [ ] Automatiserade tester
|
|
- [ ] Blue/green deployment
|
|
- [ ] Rollback-strategi
|
|
|
|
### 4.3 Monitorering
|
|
- [ ] Prometheus + Grafana
|
|
- [ ] Loggaggregering (ELK/CloudWatch)
|
|
- [ ] APM (Application Performance Monitoring)
|
|
- [ ] Larm vid fel
|
|
|
|
## Fas 5: Integration (VECKA 4)
|
|
|
|
### 5.1 quiXzoom
|
|
- [ ] Mission-typ för VIMS-inspektioner
|
|
- [ ] Zoomer-instruktioner
|
|
- [ ] Kvalitetskontroll i app
|
|
- [ ] Betalningsflöde
|
|
|
|
### 5.2 Landvex
|
|
- [ ] Dashboard-integration
|
|
- [ ] API-nyckelhantering
|
|
- [ ] Webhook-mottagning
|
|
- [ ] Rapportgenerering
|
|
|
|
## Fas 6: Pilot (VECKA 5-6)
|
|
|
|
### 6.1 Förberedelser
|
|
- [ ] Pilotavtal med kund
|
|
- [ ] 10-20 objekt i pilot
|
|
- [ ] Utbildning av operatörer
|
|
- [ ] Dokumentation
|
|
|
|
### 6.2 Körning
|
|
- [ ] Daglig insamling
|
|
- [ ] Veckovis utvärdering
|
|
- [ ] Justering av trösklar
|
|
- [ ] Feedback-loop
|
|
|
|
### 6.3 Utvärdering
|
|
- [ ] Detektionsprecision
|
|
- [ ] Falska larm
|
|
- [ ] Tid till upptäckt
|
|
- [ ] Kundnöjdhet
|
|
|
|
## Kostnadsuppskattning (AWS)
|
|
|
|
| Komponent | Månadskostnad |
|
|
|-----------|---------------|
|
|
| EKS (3 nodes) | $300 |
|
|
| RDS PostgreSQL | $200 |
|
|
| ElastiCache Redis | $100 |
|
|
| S3 Lagring | $50 |
|
|
| CloudFront CDN | $50 |
|
|
| CloudWatch | $50 |
|
|
| **Totalt** | **~$750/mån** |
|
|
|
|
## Tidsplan
|
|
|
|
```
|
|
Vecka 1: AI-modeller (datainsamling + träning)
|
|
Vecka 2: AI-modeller (utvärdering) + Infrastruktur
|
|
Vecka 3: Säkerhet + Deployment
|
|
Vecka 4: Integration + Test
|
|
Vecka 5-6: Pilot
|
|
Vecka 7+: Produktion
|
|
```
|
|
|
|
## Risker
|
|
|
|
| Risk | Sannolikhet | Påverkan | Åtgärd |
|
|
|------|-------------|----------|--------|
|
|
| AI-modell prestanda | Medium | Hög | Tidig utvärdering, fallback-regler |
|
|
| Skalningsproblem | Låg | Medium | Load testing, autoscaling |
|
|
| Integrationsfel | Medium | Medium | API-versionering, mock-tester |
|
|
| Kostnadsöverskridande | Låg | Låg | Budgetvarningar, optimering |
|
|
|
|
## Framgångskriterier
|
|
|
|
- [ ] mAP@50 > 0.90 för objektdetektion
|
|
- [ ] Falska positiva < 5%
|
|
- [ ] Inferenstid < 100ms
|
|
- [ ] Uptime > 99.9%
|
|
- [ ] Kundnöjdhet > 4/5
|