...
Teknisk dokumentasjon for sensurprotokoll: Bevaring av sensurprotokoll
| Inc drawio | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
...
Initiering av flyt | Innlevering av master/bachelor-oppgaver |
|
|---|---|---|
Flyt møsnter | Asynkron | Ved levering av oppgaver, sendes det webhook meldinger som trigger jobben |
Bruk av meldingskø | Ja, Apache Kafka; MeldingQ (Sikt egen melding-kø system basert på MongoDb, i.e. DocumentDb) |
|
Open API | Nei | |
IntArk | Ikke brukt |
...
Integrasjonen loger til Humio med detaljert logging av prosessen.
Integrasjonen er knyttet logg-oversikten som vil logge følgende data:
action, callTime, candidateIds, event, eventName, eventVersion, env, errorMessage, examSys (examSystem), flowId, id (identifier), identifier, inputTopic, isHandedIn, key, licenseId, moduleId, modified_date, orgId (org), participantId, sequenceNumber, submissionId, submodule, success (boolsk), testId, timestamp, triggeringCandidateId, vurdId (decodedVurdId) og userId
Integrasjonen har ikke noe behov for tilgangstyring
Forretningsregler
Behandlingstid/responstid og volum
Behandlingstid/responstid: ca. 2sFrekvens: HTTPS-‘listener’ repeterbar fillagerstrøm for datastrømmestrategi (Inspera-webhook, brage-app og oai-pmh) og 5-minutter poll timeout for Apache-Kafka forbruk for eksamensystemer (Brage-app)Volum (målt:): gj.sn. ca. 23k hits daglig
Feilhåndtering, konsekvenser av feil og overordnet risikoanalyse
Generelt vil status og dermed eventuelle feil være synlig og tilgjengelig for institusjonen via logg-oversikten (https://dbapp.de-c1.eu1.cloudhub.io/). Det er også utarbeidet mulighet for at enkelt personer ved institusjonen kan melde seg på for mottak av feilmeldinger på epost daglig (“Jeg vil ha e-post varsling”-knappe). Videre har vi overvåkning av loggene via Humio for å fange opp feil-situasjoner utenfor institusjonens virkeområde.
Hva skjer ved overload i kø?Det skjer ikke da kafka-køene kun har én parallell forbruker (' message listener');
Hva skjer med ufullstendige meldinger?De vil feile. Siden køen for automatiske innkommende meldinger har kafka-monitor, vil mulige feiltilfeller bli håndtert (oppdage i loggene) og vi kan ta aksjon basert på det; men hvis meldingen sendes manuelt er ingen automatisk oppfølging satt opp.
Inneholder meldingene personopplysninger?
Merk at det utveksles mange “meldinger” mellom ulike systemer i løpet av en integrasjon. Melinger fra eksamensystem inneholder ikke noe persondata (meldingen består av
contextObjectId,contextObjectType,ASSESSMENT_RUN,associatedObjectId,associatedObjectType,triggeringUserId,triggeringUserName,timestamp,org,instance,envogexamSystem), men data vi henter fra FS basert på de meldingene gjør det. Filene vi arkiverer (som kommer fra eksamensystemene) kan også potensielt inneholde personopplysninger.
Noe om viktige feil/situasjoner som må passes ekstra på (som kan ha stor konsekvens) :
Oppgavene ikke arkiveres (miste meldinger)
Oppgaver arkiveres med feil info. (feiltolking eller feil logikk)
Oppgaver arkiveres med feil tilganger (slik at oppgaver som ikke skal være offentlige, arkiveres slik at de blir offentlig synlige)
...
“Brage skal fases ut og funksjonaliteten blir videreført i det som i dag har prosjektnavnet Cris/NVA. Innholdet som i dag ligger i Brage, vil bli flyttet til NVA (Nasjonalt vitenarkiv) i løpet av 2023.” (https://sikt.no/tjenester/brage-lokale-vitenarkiv )