Voorbij Compositie: Event-Driven Architectuur en Reactieve Systemen voor CBDC en Sociale Kredietsystemen

Een geavanceerde verkenning van moderne systeemdevelopment concepten toegepast op complexe maatschappelijke platformen

# Inleiding

Nadat we in eerdere blogs de fundamentele concepten van overerving en compositie hebben verkend, is het tijd om een stap verder te gaan in de evolutie van systeemontwerp. In hedendaagse grootschalige, gedistribueerde systemen zoals Central Bank Digital Currencies (CBDCs) en sociale kredietsystemen zijn zelfs compositie-gebaseerde objectgeoriënteerde modellen vaak niet toereikend om de complexiteit, schaalbaarheid en veerkracht te bieden die nodig zijn.

In dit artikel gaan we verkennen hoe moderne architectuurparadigma's zoals event-driven architectuur, reactieve systemen, en gedistribueerde ontwerppatronen een fundamenteel andere benadering bieden voor het ontwerpen van deze maatschappelijk kritische systemen.

# Van Compositie naar Stromen: Event-Driven Architectuur

# De Beperkingen van Traditionele Architecturen

Zowel overerving als compositie zijn gebaseerd op het concept van directe relaties en aanroepen tussen objecten. Dit heeft inherente nadelen voor grootschalige systemen:

1. Temporele koppeling: Componenten moeten tegelijkertijd beschikbaar zijn
2. Ruimtelijke koppeling: Componenten moeten van elkaars bestaan weten
3. Beperkte schaalbaarheid: Directe aanroepen leiden tot bottlenecks
4. Verminderde veerkracht: Falen van één component kan het gehele systeem beïnvloeden

# Event-Driven Benadering voor CBDC

In een event-driven architectuur worden componenten gekoppeld via gebeurtenissen (events) die via een eventenbus worden gecommuniceerd. Componenten publiceren gebeurtenissen zonder te weten wie ze consumeert, en abonneren zich op gebeurtenissen zonder te weten wie ze produceert.

graph LR
    A[Gebruiker] --> B[Transactie Initiatiesysteem]
    B -- publiceert --> C{Event Bus}
    C -- abonnement --> D[Validatiesysteem]
    C -- abonnement --> E[Beleidsafhandeling]
    C -- abonnement --> F[Ledger Systeem]
    C -- abonnement --> G[Analytische Module]
    D -- publiceert --> C
    E -- publiceert --> C
    F -- publiceert --> C

Dit wordt in pseudocode:

// Event definities
interface Event {
    eventId: UUID
    timestamp: DateTime
    metadata: Map<String, Any>
}

class TransactieGeïnitieerdEvent implements Event {
    zender: GebruikerId
    ontvanger: GebruikerId
    bedrag: Bedrag
    valuta: Valuta
    doel: TransactieDoel
}

class TransactieGevalideerdEvent implements Event {
    transactieId: UUID
    validatieResultaat: ValidatieResultaat
    validatieContext: ValidatieContext
}

class TransactieUitgevoerdEvent implements Event {
    transactieId: UUID
    uitvoeringsStatus: UitvoeringsStatus
    tijdstip: DateTime
}

// Event bus
class EventBus {
    private subscribers: Map<EventType, List<EventHandler>>

    function publish(event: Event) {
        const handlers = subscribers.get(event.constructor)
        if (handlers) {
            handlers.forEach(handler => {
                // Asynchrone verwerking om ontkoppeling te garanderen
                queueMicroTask(() => handler.handle(event))
            })
        }
    }

    function subscribe(eventType: Class<Event>, handler: EventHandler) {
        if (!subscribers.has(eventType)) {
            subscribers.set(eventType, [])
        }
        subscribers.get(eventType).push(handler)
    }
}

// Servicevoorbeelden
class TransactieService {
    private eventBus: EventBus

    function initieertTransactie(zender, ontvanger, bedrag, valuta, doel) {
        const event = new TransactieGeïnitieerdEvent(
            generateUUID(),
            getCurrentDateTime(),
            {}, // metadata
            zender,
            ontvanger,
            bedrag,
            valuta,
            doel
        )

        eventBus.publish(event)
        return event.eventId
    }
}

class ValidatieService {
    private eventBus: EventBus
    private validatieRegels: Array<ValidatieRegel>

    constructor(eventBus) {
        this.eventBus = eventBus
        // Abonneer op relevante events
        eventBus.subscribe(TransactieGeïnitieerdEvent, this)
    }

    function handle(event: TransactieGeïnitieerdEvent) {
        const validatieResultaten = validatieRegels.map(regel => 
            regel.valideer(event.zender, event.ontvanger, event.bedrag, event.doel)
        )

        const overallResultaat = validatieResultaten.every(resultaat => resultaat.isGeldig)

        const validatieEvent = new TransactieGevalideerdEvent(
            generateUUID(),
            getCurrentDateTime(),
            {}, // metadata
            event.eventId,
            overallResultaat,
            new ValidatieContext(validatieResultaten)
        )

        eventBus.publish(validatieEvent)
    }
}

# Voordelen voor CBDC-systemen

Een event-driven architectuur biedt significante voordelen voor CBDC-systemen:

1. Ontkoppeling: Services kunnen onafhankelijk ontwikkelen en werken
2. Schaalbaarheid: Event-verwerking kan parallel en gedistribueerd plaatsvinden
3. Veerkracht: Componenten kunnen tijdelijk uitvallen zonder het hele systeem te verstoren
4. Audittrail: Events vormen een natuurlijke basis voor onweerlegbare transactiegeschiedenis
5. Evolutie: Nieuwe functionaliteit kan worden toegevoegd zonder bestaande componenten te wijzigen

# Reactieve Systemen: Bestand Tegen Druk en Falen

Een stap verder dan event-driven architectuur zijn volledig reactieve systemen, die zijn ontworpen volgens het Reactieve Manifesto. Deze systemen zijn:

• Responsief: Reageren snel en consistent
• Veerkrachtig: Blijven reageren bij falen
• Elastisch: Blijven reageren onder wisselende belastingen
• Berichtgestuurd: Gebruiken asynchrone berichtgeving voor losse koppeling

# Reactief CBDC-systeemontwerp

graph TD
    A[Gebruikers] --> B[API Gateway]
    B --> C[Command Service]
    B --> D[Query Service]

    C --> E{Command Bus}
    E --> F[Transactie Command Handler]
    E --> G[Beleid Command Handler]
    E --> H[Gebruikersbeheer Command Handler]

    F --> I{Event Bus}
    G --> I
    H --> I

    I --> J[Transactie Event Handler]
    I --> K[Beleid Event Handler]
    I --> L[Gebruikersbeheer Event Handler]
    I --> M[Analytische Event Handler]

    J --> N[(Transactie Store)]
    K --> O[(Beleid Store)]
    L --> P[(Gebruiker Store)]
    M --> Q[(Analytische Store)]

    N --> R[Synchronisatie]
    O --> R
    P --> R
    Q --> R

    R --> S[(Geïntegreerde Read Store)]
    S --> D

In een volledig reactief systeem scheiden we command (schrijf) en query (lees) verantwoordelijkheden volgens het CQRS-patroon (Command Query Responsibility Segregation), gecombineerd met Event Sourcing.

// Command model
class InitieerTransactieCommand {
    commandId: UUID
    gebruikerId: GebruikerId
    ontvangerId: GebruikerId
    bedrag: Bedrag
    valuta: Valuta
    doel: TransactieDoel
}

// Command handler
class TransactieCommandHandler {
    private eventStore: EventStore

    async function handle(command: InitieerTransactieCommand) {
        // Haal eventuele bestaande events op voor deze aggregaat
        const bestaandeEvents = await eventStore.getEvents(
            `transactie-${command.commandId}`
        )

        // Reconstrueer de huidige staat
        const transactieAggregaat = new TransactieAggregaat(bestaandeEvents)

        // Pas business logica toe
        const nieuweEvents = transactieAggregaat.initieerTransactie(
            command.gebruikerId,
            command.ontvangerId,
            command.bedrag,
            command.valuta,
            command.doel
        )

        // Sla de nieuwe events op
        await eventStore.saveEvents(
            `transactie-${command.commandId}`,
            nieuweEvents,
            bestaandeEvents.length // Expected version
        )

        // Publiceer events voor andere handlers
        await eventBus.publishAll(nieuweEvents)
    }
}

// Event sourcing aggregaat
class TransactieAggregaat {
    private events: Array<Event>
    private staat: TransactieStaat

    constructor(events: Array<Event>) {
        this.events = events
        this.staat = new TransactieStaat()

        // Reconstrueer staat door events toe te passen
        events.forEach(event => this.toepassen(event))
    }

    function initieerTransactie(zender, ontvanger, bedrag, valuta, doel) {
        // Business logica validatie
        if (bedrag <= 0) {
            throw new Error("Bedrag moet positief zijn")
        }

        // Creëer event als aan business regels is voldaan
        const event = new TransactieGeïnitieerdEvent(
            generateUUID(),
            getCurrentDateTime(),
            {}, // metadata
            zender,
            ontvanger,
            bedrag,
            valuta,
            doel
        )

        // Pas event toe op interne staat (om consistentie te garanderen)
        this.toepassen(event)

        // Retourneer events voor opslag
        return [event]
    }

    private function toepassen(event: Event) {
        if (event instanceof TransactieGeïnitieerdEvent) {
            this.staat.transactieId = event.eventId
            this.staat.zender = event.zender
            this.staat.ontvanger = event.ontvanger
            this.staat.bedrag = event.bedrag
            this.staat.status = "GEÏNITIEERD"
        } else if (event instanceof TransactieGevalideerdEvent) {
            this.staat.isGevalideerd = true
            this.staat.validatieResultaat = event.validatieResultaat
        } else if (event instanceof TransactieUitgevoerdEvent) {
            this.staat.status = "UITGEVOERD"
            this.staat.uitvoeringsTijdstip = event.tijdstip
        }
    }
}

# Projectie en Query Model

Een belangrijk aspect van CQRS is de scheiding van het lezen en schrijven, wat een optimaal leesmodel mogelijk maakt:

// Projectie die events omzet naar een leesmodel
class TransactieProjectie {
    private database: Database

    constructor(eventBus) {
        eventBus.subscribe(TransactieGeïnitieerdEvent, this)
        eventBus.subscribe(TransactieGevalideerdEvent, this)
        eventBus.subscribe(TransactieUitgevoerdEvent, this)
    }

    async function handle(event: Event) {
        if (event instanceof TransactieGeïnitieerdEvent) {
            await database.executeQuery(`
                INSERT INTO transacties (id, zender_id, ontvanger_id, bedrag, valuta, status, tijdstip)
                VALUES (?, ?, ?, ?, ?, 'GEÏNITIEERD', ?)
            `, [event.eventId, event.zender, event.ontvanger, event.bedrag, event.valuta, event.timestamp])
        } else if (event instanceof TransactieGevalideerdEvent) {
            await database.executeQuery(`
                UPDATE transacties
                SET validatie_status = ?, validatie_tijdstip = ?
                WHERE id = ?
            `, [event.validatieResultaat.isGeldig ? 'GELDIG' : 'ONGELDIG', event.timestamp, event.transactieId])
        } else if (event instanceof TransactieUitgevoerdEvent) {
            await database.executeQuery(`
                UPDATE transacties
                SET status = 'UITGEVOERD', uitvoerings_tijdstip = ?
                WHERE id = ?
            `, [event.tijdstip, event.transactieId])
        }
    }
}

// Query service
class TransactieQueryService {
    private database: Database

    async function getTransactiesByGebruiker(gebruikerId) {
        return await database.executeQuery(`
            SELECT * FROM transacties
            WHERE zender_id = ? OR ontvanger_id = ?
            ORDER BY tijdstip DESC
        `, [gebruikerId, gebruikerId])
    }

    async function getTransactiesByStatus(status) {
        return await database.executeQuery(`
            SELECT * FROM transacties
            WHERE status = ?
            ORDER BY tijdstip DESC
        `, [status])
    }
}

# Voordelen voor Sociale Kredietsystemen

In een sociaal kredietsysteem biedt deze architectuur:

1. Transparantie: Alle staatwijzigingen zijn afkomstig van traceerbare events
2. Evolutie: Het systeem kan evolueren terwijl de geschiedenis behouden blijft
3. Back-testing: Nieuwe scorealgoritmen kunnen worden getest op historische data
4. Gedistribueerde verwerking: Belastingen kunnen worden verspreid over meerdere nodes
5. Tijdreizen: Historische staten kunnen worden gereconstrueerd voor audits

# Gedistribueerde Systeempatronen voor CBDC

Een volledig gedistribueerd CBDC-systeem vereist meer dan alleen event-driven architectuur. Laten we enkele geavanceerde patronen verkennen die specifiek relevant zijn voor CBDC's.

# CRDT's: Gedistribueerde Consistentie Zonder Centrale Autoriteit

Conflict-free Replicated Data Types (CRDT's) maken het mogelijk om data consistent te houden over meerdere nodes zonder centrale coördinatie:

class GCounter {
    // Gedistribueerde teller die alleen kan toenemen
    private counts: Map<NodeId, Number>

    function increment(nodeId, amount) {
        if (!counts.has(nodeId)) {
            counts.set(nodeId, 0)
        }
        counts.set(nodeId, counts.get(nodeId) + amount)
    }

    function value() {
        return Array.from(counts.values()).reduce((sum, count) => sum + count, 0)
    }

    function merge(other: GCounter) {
        for (const [nodeId, count] of other.counts.entries()) {
            if (!this.counts.has(nodeId) || this.counts.get(nodeId) < count) {
                this.counts.set(nodeId, count)
            }
        }
    }
}

class BalanceLedger {
    // CRDT-gebaseerd saldosysteem
    private balances: Map<AccountId, PNCounter>

    function updateBalance(account, amount) {
        if (!balances.has(account)) {
            balances.set(account, new PNCounter())
        }

        const counter = balances.get(account)
        if (amount > 0) {
            counter.increment(getCurrentNodeId(), amount)
        } else {
            counter.decrement(getCurrentNodeId(), Math.abs(amount))
        }
    }

    function getBalance(account) {
        if (!balances.has(account)) {
            return 0
        }
        return balances.get(account).value()
    }

    function merge(other: BalanceLedger) {
        for (const [account, counter] of other.balances.entries()) {
            if (!this.balances.has(account)) {
                this.balances.set(account, new PNCounter())
            }
            this.balances.get(account).merge(counter)
        }
    }
}

# Actor Model: Geïsoleerde Componenten voor Robuustheid

Het Actor Model biedt een paradigma voor het bouwen van zeer schaalbare, veerkrachtige systemen:

interface Actor {
    function receive(message: Message): void
}

class TransactieActor implements Actor {
    private eventBus: EventBus
    private transactieId: UUID
    private state: TransactieState

    constructor(transactieId, eventBus) {
        this.transactieId = transactieId
        this.eventBus = eventBus
        this.state = new TransactieState()
    }

    function receive(message: Message) {
        if (message instanceof InitieerTransactieMessage) {
            this.handleInitiateTransaction(message)
        } else if (message instanceof ValideerTransactieMessage) {
            this.handleValidateTransaction(message)
        } else if (message instanceof ExecuteerTransactieMessage) {
            this.handleExecuteTransaction(message)
        }
    }

    private function handleInitiateTransaction(message) {
        // Valideer dat transactie nog niet is geïnitieerd
        if (this.state.status !== "NIEUW") {
            throw new Error("Transactie is al geïnitieerd")
        }

        // Update interne status
        this.state.zender = message.zender
        this.state.ontvanger = message.ontvanger
        this.state.bedrag = message.bedrag
        this.state.status = "GEÏNITIEERD"

        // Publiceer event
        this.eventBus.publish(new TransactieGeïnitieerdEvent(
            this.transactieId,
            getCurrentDateTime(),
            {},
            message.zender,
            message.ontvanger,
            message.bedrag,
            message.valuta,
            message.doel
        ))
    }

    // Andere handlers...
}

class AccountActor implements Actor {
    private eventBus: EventBus
    private accountId: AccountId
    private balans: Bedrag
    private transacties: Array<TransactieReferentie>

    constructor(accountId, eventBus) {
        this.accountId = accountId
        this.eventBus = eventBus
        this.balans = 0
        this.transacties = []
    }

    function receive(message: Message) {
        if (message instanceof DebetTransactieMessage) {
            this.handleDebit(message)
        } else if (message instanceof CreditTransactieMessage) {
            this.handleCredit(message)
        }
    }

    private function handleDebit(message) {
        // Valideer voldoende saldo
        if (this.balans < message.bedrag) {
            throw new Error("Onvoldoende saldo")
        }

        // Update saldo
        this.balans -= message.bedrag

        // Registreer transactie
        this.transacties.push(new TransactieReferentie(
            message.transactieId,
            "DEBET",
            message.bedrag,
            getCurrentDateTime()
        ))

        // Publiceer event
        this.eventBus.publish(new AccountGedebiteerdeEvent(
            generateUUID(),
            getCurrentDateTime(),
            {},
            this.accountId,
            message.bedrag,
            this.balans,
            message.transactieId
        ))
    }
}

# Saga Pattern: Gedistribueerde Transactie Coördinatie

In een volledig gedistribueerd systeem is het beheren van transacties over meerdere services een uitdaging. Het Saga-patroon biedt een oplossing:

class TransactieSaga {
    private commandBus: CommandBus
    private sagaId: UUID
    private status: SagaStatus
    private stappen: Array<SagaStap>
    private huidigeStapIndex: Number

    constructor(sagaData) {
        this.sagaId = generateUUID()
        this.status = "NIEUW"
        this.stappen = [
            new ValideerTransactieStap(sagaData),
            new ReserveerSaldoStap(sagaData),
            new UpdateBeleidsregelsStap(sagaData),
            new ExecuteerTransactieStap(sagaData),
            new NotificeerPartijStap(sagaData)
        ]
        this.huidigeStapIndex = -1
    }

    async function start() {
        this.status = "LOOPT"
        return await this.volgendeStap()
    }

    async function handleSuccess(resultaat) {
        // Sla resultaat van huidige stap op
        this.stappen[this.huidigeStapIndex].resultaat = resultaat

        // Ga naar volgende stap
        return await this.volgendeStap()
    }

    async function handleFailure(error) {
        this.status = "MISLUKT"

        // Start compenserende acties in omgekeerde volgorde
        for (let i = this.huidigeStapIndex - 1; i >= 0; i--) {
            await this.stappen[i].compensate(this.commandBus)
        }
    }

    private async function volgendeStap() {
        this.huidigeStapIndex++

        if (this.huidigeStapIndex >= this.stappen.length) {
            this.status = "VOLTOOID"
            return null
        }

        const huidigeStap = this.stappen[this.huidigeStapIndex]
        return await huidigeStap.execute(this.commandBus)
    }
}

class ReserveerSaldoStap implements SagaStap {
    private sagaData: SagaData
    private reserveringsId: UUID

    constructor(sagaData) {
        this.sagaData = sagaData
    }

    async function execute(commandBus) {
        const reserveringsId = generateUUID()
        this.reserveringsId = reserveringsId

        return await commandBus.send(new ReserveerSaldoCommand(
            this.sagaData.zenderAccountId,
            this.sagaData.bedrag,
            this.sagaData.transactieId,
            reserveringsId
        ))
    }

    async function compensate(commandBus) {
        if (this.reserveringsId) {
            return await commandBus.send(new AnnuleerReserveringCommand(
                this.sagaData.zenderAccountId,
                this.reserveringsId
            ))
        }
    }
}

# Implicaties voor Privacy en Reguleerbaarheid

Een cruciale overweging bij het ontwerpen van deze systemen is hoe ze privacy en reguleerbaarheid balanceren. Moderne architecturen bieden nieuwe mogelijkheden:

# Zero-Knowledge Proofs als Eerste-Klas Burgers

In een volledig privacy-geoptimaliseerd CBDC-systeem worden zero-knowledge proofs fundamenteel:

class PrivacyPreservingTransaction {
    // Versleutelde transactiedetails
    private encryptedSender: EncryptedData
    private encryptedReceiver: EncryptedData
    private encryptedAmount: EncryptedData

    // Zero-knowledge proof dat de transactie geldig is
    private validityProof: ZKProof

    // Zero-knowledge proof dat de zender voldoende saldo heeft
    private balanceProof: ZKProof

    // Zero-knowledge proof dat de transactie aan beleidsregels voldoet
    private policyProof: ZKProof

    constructor(zender, ontvanger, bedrag, zenderSleutel, validatieDienst) {
        // Versleutel gegevens met openbare sleutel van de verificateur
        this.encryptedSender = encryptFor(validatieDienst.publicKey, zender)
        this.encryptedReceiver = encryptFor(validatieDienst.publicKey, ontvanger)
        this.encryptedAmount = encryptFor(validatieDienst.publicKey, bedrag)

        // Genereer bewijzen
        this.validityProof = generateValidityProof(zender, ontvanger, bedrag, zenderSleutel)
        this.balanceProof = generateBalanceProof(zender, bedrag, zenderSleutel)
        this.policyProof = generatePolicyProof(zender, ontvanger, bedrag, zenderSleutel)
    }

    function verify(validatieDienst) {
        return validatieDienst.verifyProofs(
            this.validityProof,
            this.balanceProof,
            this.policyProof
        )
    }
}

# Selectieve Onthulling en Regulering

Een geavanceerd CBDC-systeem kan selectieve onthulling mogelijk maken voor reguleringstoezicht:

class SelectivelyDisclosableTransaction {
    // Basis transactiegegevens (versleuteld)
    private encryptedDetails: EncryptedData

    // Selectieve disclosure tokens
    private regulatoryToken: DisclosureToken  // Voor toezichthouders
    private taxToken: DisclosureToken         // Voor belastingdienst
    private auditToken: DisclosureToken       // Voor auditors

    constructor(transactieDetails, regulatorPubKey, taxPubKey, auditPubKey) {
        // Versleutel de basis transactiedetails met een symmetrische sleutel
        const symmetricKey = generateSymmetricKey()
        this.encryptedDetails = symmetricEncrypt(symmetricKey, transactieDetails)

        // Creëer tokens voor selectieve onthulling door de symmetrische
        // sleutel te versleutelen met de openbare sleutels van autoriteiten
        this.regulatoryToken = asymmetricEncrypt(regulatorPubKey, symmetricKey)
        this.taxToken = asymmetricEncrypt(taxPubKey, symmetricKey)
        this.auditToken = asymmetricEncrypt(auditPubKey, symmetricKey)
    }

    function discloseToRegulator(regulator) {
        if (regulator.hasValidCredentials()) {
            const symmetricKey = regulator.decrypt(this.regulatoryToken)
            return symmetricDecrypt(symmetricKey, this.encryptedDetails)
        }
        return null
    }
}

# Quantum-Ready Architectuur

Met de dreiging van quantum computing, is het belangrijk om systemen quantum-resistant te maken:

class QuantumResistantTransaction {
    // Post-quantum cryptografie handtekeningen
    private latticeSignature: LatticeBasedSignature

    // Quantum-resistant versleuteling
    private encryptedPayload: QREncryptedData

    constructor(transactieData, zenderSleutel) {
        // Gebruik lattice-based cryptografie voor handtekeningen (quantum-resistant)
        this.latticeSignature = signWithLattice(transactieData, zenderSleutel)

        // Gebruik quantum-resistant versleuteling
        this.encryptedPayload = encryptWithQR(transactieData)
    }

    function verify(validatieDienst) {
        return validatieDienst.verifyLatticeSignature(
            this.latticeSignature,
            this.encryptedPayload.publicMetadata
        )
    }
}

# Unified Theory: Van Microservices naar Cel-gebaseerde Architectuur

Voor grootschalige CBDC-implementaties is een cel-gebaseerde architectuur optimaal:

graph TD
    A[Wereldwijd CBDC Netwerk] --> B[Regionale Cel 1]
    A --> C[Regionale Cel 2]
    A --> D[Regionale Cel 3]

    B --> B1[Transactieverwerking]
    B --> B2[Identiteitsbeheer]
    B --> B3[Beleidsbepaling]
    B --> B4[Analytische Diensten]

    C --> C1[Transactieverwerking]
    C --> C2[Identiteitsbeheer]
    C --> C3[Beleidsbepaling]
    C --> C4[Analytische Diensten]

    D --> D1[Transactieverwerking]
    D --> D2[Identiteitsbeheer]
    D --> D3[Beleidsbepaling]
    D --> D4[Analytische Diensten]

    B1 -- Cel Gateway --> C1
    B1 -- Cel Gateway --> D1
    C1 -- Cel Gateway --> D1

In een cel-gebaseerde architectuur:

1. Elke cel is autonoom en kan onafhankelijk functioneren
2. Cellen communiceren via goed gedefinieerde gateways
3. Elke cel handelt een specifieke gebruikersgroep of regio af
4. Cel-grenzen worden gedefinieerd door zowel technische als regelgevende overwegingen

Dit wordt in pseudocode:

class CBDCCell {
    private region: GeoRegion
    private internalEventBus: EventBus
    private externalGateway: CellGateway
    private services: Map<ServiceType, Service>

    constructor(region) {
        this.region = region
        this.internalEventBus = new EventBus()
        this.externalGateway = new CellGateway(region, this.internalEventBus)

        // Initialiseer alle services voor deze cel
        this.services.set(ServiceType.TRANSACTIE, new TransactieService(this.internalEventBus))
        this.services.set(ServiceType.IDENTITEIT, new IdentiteitsService(this.internalEventBus))
        this.services.set(ServiceType.BELEID, new BeleidsService(this.internalEventBus))
        this.services.set(ServiceType.ANALYTICS, new AnalytischeService(this.internalEventBus))
    }

    function processInternalTransaction(transactie) {
        // Verwerk transactie binnen de cel
        return this.services.get(ServiceType.TRANSACTIE).processTransaction(transactie)
    }

    function routeExternalTransaction(transactie) {
        // Als de ontvanger in een andere cel zit, route via de gateway
        if (!this.region.contains(transactie.ontvanger.locatie)) {
            return this.externalGateway.routeTransaction(transactie)
        }

        // Anders, verwerk intern
        return this.processInternalTransaction(transactie)
    }
}

class CellGateway {
    private region: GeoRegion
    private eventBus: EventBus
    private verbindingen: Map<GeoRegion, Connection>
    private routingTabel: RoutingTable

    constructor(region, eventBus) {
        this.region = region
        this.eventBus = eventBus
        this.verbindingen = new Map()
        this.routingTabel = new RoutingTable()

        // Abonneer op relevante gebeurtenissen
        eventBus.subscribe(ExterneTransactieEvent, this)
    }

    function handle(event: ExterneTransactieEvent) {
        this.routeTransaction(event.transactie)
    }

    async function routeTransaction(transactie) {
        // Bepaal de doelregio
        const doelRegio = this.routingTabel.bepaalDoelRegio(transactie.ontvanger)

        // Haal de verbinding op of maak deze aan
        let verbinding = this.verbindingen.get(doelRegio)
        if (!verbinding) {
            verbinding = await this.maakVerbinding(doelRegio)
            this.verbindingen.set(doelRegio, verbinding)
        }

        // Voeg cross-cell metagegevens toe
        const verrijkteTransactie = this.addCrossCellMetadata(transactie)

        // Verstuur de transactie
        return await verbinding.send(verrijkteTransactie)
    }

    private function addCrossCellMetadata(transactie) {
        return {
            ...transactie,
            metadata: {
                ...transactie.metadata,
                bronCel: this.region,
                routeTimestamp: getCurrentDateTime(),
                crossCellId: generateUUID()
            }
        }
    }
}

# Adaptieve Beleidsarchitectuur voor CBDC

Een moderne CBDC vereist een adaptieve beleidsarchitectuur die kan evolueren met veranderende economische en regelgevende omstandigheden.

graph TD
    A[Beleidsmotoren] --> B[Rule Engine]
    A --> C[ML-Model]
    A --> D[Economisch Model]

    B --> E{Beleidsregels Repository}
    C --> E
    D --> E

    E --> F[Versiebeheersysteem]
    E --> G[AB Testing Framework]
    E --> H[Impact Simulatie]

    F --> I[Beleid Governance]
    G --> I
    H --> I

In pseudocode:

class AdaptivePolicyEngine {
    private policyRules: Map<PolicyType, Array<PolicyRule>>
    private policyEvaluators: Map<PolicyType, PolicyEvaluator>
    private decisionRecorder: DecisionRecorder

    constructor() {
        this.initializeRules()
        this.initializeEvaluators()
        this.decisionRecorder = new DecisionRecorder()
    }

    function evaluateTransaction(transactie: Transactie): PolicyDecision {
        const beslissingen = new Map<PolicyType, Boolean>()

        // Evalueer elk beleidstype
        for (const [type, evaluator] of this.policyEvaluators.entries()) {
            const regels = this.policyRules.get(type)
            const beslissing = evaluator.evaluate(transactie, regels)
            beslissingen.set(type, beslissing)
        }

        // Combineer de beslissingen
        const eindBeslissing = this.combineDecisions(beslissingen)

        // Registreer de beslissing voor analyse
        this.decisionRecorder.record(transactie, beslissingen, eindBeslissing)

        return eindBeslissing
    }

    function updatePolicyRule(type: PolicyType, ruleId: UUID, updateFn) {
        const regels = this.policyRules.get(type)
        const regelIndex = regels.findIndex(r => r.id === ruleId)

        if (regelIndex >= 0) {
            // Maak kopie van de regel
            const bijgewerkeRegel = { ...regels[regelIndex] }

            // Pas update toe
            updateFn(bijgewerkeRegel)

            // Valideer dat de regel nog steeds syntactisch correct is
            if (this.validateRule(bijgewerkeRegel)) {
                // Registreer wijziging in versiebeheersysteem
                const versie = registerPolicyChange(type, ruleId, regels[regelIndex], bijgewerkeRegel)

                // Update regel
                regels[regelIndex] = bijgewerkeRegel

                return {
                    success: true,
                    version: versie
                }
            }
        }

        return { success: false }
    }

    function experimentWithPolicy(experiment: PolicyExperiment) {
        // Implementeer A/B-test van beleidsregels
        // Configureert het systeem om transacties naar verschillende regelsets te routeren
        // en resultaten te meten
    }
}

# Machine Learning in Beleidsbepaling

Een geavanceerde aanpak gebruikt machine learning om beleidsregels adaptief te maken:

class MLBasedPolicyEvaluator implements PolicyEvaluator {
    private model: MachineLearningModel
    private featureExtractor: FeatureExtractor
    private thresholds: Map<RiskLevel, Number>

    constructor(model, featureExtractor) {
        this.model = model
        this.featureExtractor = featureExtractor
        this.thresholds = new Map([
            [RiskLevel.LAAG, 0.3],
            [RiskLevel.MEDIUM, 0.7],
            [RiskLevel.HOOG, 0.9]
        ])
    }

    function evaluate(transactie, regels) {
        // Extraheer kenmerken uit de transactie
        const features = this.featureExtractor.extract(transactie)

        // Voorspel risicoscore
        const risicoScore = this.model.predict(features)

        // Bepaal risiconiveau
        let risicoNiveau
        if (risicoScore < this.thresholds.get(RiskLevel.LAAG)) {
            risicoNiveau = RiskLevel.LAAG
        } else if (risicoScore < this.thresholds.get(RiskLevel.MEDIUM)) {
            risicoNiveau = RiskLevel.MEDIUM
        } else if (risicoScore < this.thresholds.get(RiskLevel.HOOG)) {
            risicoNiveau = RiskLevel.HOOG
        } else {
            risicoNiveau = RiskLevel.ZEER_HOOG
        }

        // Pas regels toe op basis van risiconiveau
        const toepasselijkeRegels = regels.filter(regel => 
            regel.minRisicoNiveau <= risicoNiveau && 
            regel.maxRisicoNiveau >= risicoNiveau
        )

        // Evalueer alle toepasselijke regels
        return toepasselijkeRegels.every(regel => regel.evaluator(transactie))
    }
}

# Sociale Krediet Architectuur: Gedistribueerde Reputatie

De principes die we hebben besproken kunnen ook worden toegepast op sociale kredietsystemen, met belangrijke ethische afwegingen:

graph TD
    A[Social Credit System] --> B[Data Collection]
    A --> C[Scoring Engine]
    A --> D[Impact Enforcement]

    B --> B1[Behavioral Events]
    B --> B2[Financial Data]
    B --> B3[Social Interactions]

    C --> C1[Score Calculation]
    C --> C2[Category Ratings]
    C --> C3[Trend Analysis]

    D --> D1[Access Control]
    D --> D2[Rate Adjustments]
    D --> D3[Privilege Management]

Een meer ethisch alternatief zou een gedistribueerd reputatiesysteem kunnen zijn:

class ContextualReputation {
    private subject: EntityId
    private context: ReputationContext
    private claims: Array<SignedClaim>

    constructor(subject, context) {
        this.subject = subject
        this.context = context
        this.claims = []
    }

    function addClaim(claim: SignedClaim) {
        // Verifieer handtekening
        if (claim.verify()) {
            this.claims.push(claim)
            return true
        }
        return false
    }

    function calculateScore(): Number {
        // Bereken een gewogen score op basis van claims
        let totalWeight = 0
        let weightedSum = 0

        for (const claim of this.claims) {
            // Bereken gewicht op basis van de reputatie van de uitgever
            // en de relevantie voor de huidige context
            const weight = this.calculateClaimWeight(claim)

            totalWeight += weight
            weightedSum += weight * claim.value
        }

        return totalWeight > 0 ? weightedSum / totalWeight : 0
    }

    private function calculateClaimWeight(claim) {
        // Baseer gewicht op:
        // 1. Reputatie van de uitgever in deze context
        // 2. Versheid van de claim (nieuwere claims wegen zwaarder)
        // 3. Relevantie van de claim voor de huidige context

        const issuerRep = getIssuerReputation(claim.issuer, this.context)
        const freshness = calculateFreshness(claim.timestamp)
        const relevance = calculateContextualRelevance(claim.context, this.context)

        return issuerRep * freshness * relevance
    }
}

class SignedClaim {
    readonly subject: EntityId       // Over wie gaat de claim
    readonly context: ClaimContext   // In welke context
    readonly value: Number           // Score of waardering
    readonly timestamp: DateTime     // Wanneer afgegeven
    readonly evidence: Evidence      // Bewijs voor de claim
    readonly issuer: EntityId        // Wie heeft de claim afgegeven
    readonly signature: Signature    // Digitale handtekening van de uitgever

    constructor(subject, context, value, evidence, issuer, privateKey) {
        this.subject = subject
        this.context = context
        this.value = value
        this.timestamp = getCurrentDateTime()
        this.evidence = evidence
        this.issuer = issuer

        // Bereken handtekening
        const dataToSign = this.serializeForSigning()
        this.signature = sign(dataToSign, privateKey)
    }

    function verify(): Boolean {
        const dataToVerify = this.serializeForSigning()
        const issuerPubKey = getPublicKey(this.issuer)
        return verify(dataToVerify, this.signature, issuerPubKey)
    }

    private function serializeForSigning() {
        // Serialiseer alle relevante velden voor handtekening
        return JSON.stringify({
            subject: this.subject,
            context: this.context,
            value: this.value,
            timestamp: this.timestamp,
            evidence: this.evidence,
            issuer: this.issuer
        })
    }
}

# Combinatie van CBDC en Gedistribueerde Reputatie

De meest geavanceerde systemen zouden CBDC's en reputatiesystemen kunnen combineren met sterke privacy- en ethische waarborgen:

class PrivacyPreservingReputationalCurrency {
    private currencyModule: PrivacyCBDC
    private reputationModule: ContextualReputation
    private consentManager: ConsentManager
    private disclosureProofs: Map<ContextType, ZKProof>

    constructor(gebruiker) {
        this.currencyModule = new PrivacyCBDC(gebruiker)
        this.reputationModule = new ContextualReputation(gebruiker.id, ReputationContext.FINANCIAL)
        this.consentManager = new ConsentManager(gebruiker)
        this.disclosureProofs = new Map()
    }

    async function executeTransaction(ontvanger, bedrag, context) {
        // Controleer of reputatie moet worden meegenomen
        if (context.includesReputation) {
            // Alleen als de gebruiker hiervoor toestemming heeft gegeven
            if (this.consentManager.checkConsent(ConsentType.REPUTATION_SHARING)) {
                // Bereken minimale reputatiegegevens die nodig zijn
                const minimalDisclosure = this.calculateMinimalDisclosure(context)

                // Creëer zero-knowledge proof van voldoende reputatie
                // zonder de daadwerkelijke score te onthullen
                const reputationProof = await this.createReputationProof(
                    context.requiredReputation,
                    minimalDisclosure
                )

                // Voeg proof toe aan transactie
                const transactieMetReputatie = {
                    ontvanger,
                    bedrag,
                    reputationProof
                }

                return await this.currencyModule.executeTransaction(transactieMetReputatie)
            }
        }

        // Standaard transactie zonder reputatie
        return await this.currencyModule.executeTransaction({ ontvanger, bedrag })
    }

    async function createReputationProof(requiredLevel, disclosureLevel) {
        // Gebruik zero-knowledge proofs om te bewijzen dat de reputatie
        // voldoet aan de vereiste zonder de daadwerkelijke score te onthullen
        const actualScore = this.reputationModule.calculateScore()

        return generateZKProof(
            "reputation_threshold",
            { actualScore, requiredLevel, disclosureLevel }
        )
    }
}

# Conclusie: Een Nieuw Paradigma voor Socio-Technische Systemen

We hebben gezien hoe moderne architectuurparadigma's voorbij compositie en overerving gaan, en nieuwe mogelijkheden bieden voor het ontwerpen van complexe systemen zoals CBDCs en sociale kredietsystemen:

1. Event-Driven Architectuur biedt ontkoppeling, schaalbaarheid en audittrails
2. Reactieve Systemen zorgen voor veerkracht en elasticiteit
3. CQRS en Event Sourcing scheiden lezen en schrijven, en bieden een volledige geschiedenis
4. Gedistribueerde Patronen zoals CRDT's en het Actor Model bieden robuustheid
5. Privacy-preserving Technieken maken selectieve onthulling en regulering mogelijk
6. Cel-gebaseerde Architectuur biedt schaalbaarheid op wereldwijde schaal
7. Adaptieve Beleidsengines kunnen evolueren met veranderende omstandigheden
8. Contextuele Reputatie biedt een ethischer alternatief voor monolithische sociale kredietsystemen

Deze concepten gaan veel verder dan de keuze tussen overerving en compositie. Ze vertegenwoordigen een fundamenteel andere manier van denken over systeemontwerp, waarbij het systeem wordt gezien als een verzameling van autonome, communicerende entiteiten in plaats van een hiërarchie van objecten.

Bij het ontwerpen van sociaal-kritische systemen zoals CBDCs en sociale kredietplatforms is het essentieel om niet alleen technische excellentie na te streven, maar ook maatschappelijke waarden zoals privacy, transparantie, veerkracht en ethiek te integreren in het fundament van de architectuur.

De toekomst van deze systemen ligt niet in het kiezen tussen overerving en compositie, maar in het omarmen van een rijkere set architecturale paradigma's die zowel technische als maatschappelijke doelen kunnen dienen.

Dit artikel is bedoeld als een conceptuele verkenning van geavanceerde systeemarchitectuur voor complexe socio-technische systemen. De beschreven modellen en patronen zijn ontworpen om discussie te stimuleren over hoe we systemen kunnen bouwen die niet alleen technisch robuust zijn, maar ook ethisch verantwoord en maatschappelijk wenselijk.