Initial commit

domain/services/analytics_service.py

@@ -0,0 +1,181 @@
+"""
+Analytics Service Interface - Domain Service für Analytics und Reporting
+"""
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List, Optional, Dict, Any, Union
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from domain.entities.account_creation_event import AccountCreationEvent
+from domain.entities.error_event import ErrorEvent
+from domain.value_objects.error_summary import ErrorSummary
+from domain.value_objects.report import Report, ReportType
+
+
+class IAnalyticsService(ABC):
+    """
+    Interface für Analytics Service.
+    Definiert die Geschäftslogik für Event-Tracking und Reporting.
+    """
+    
+    @abstractmethod
+    def log_event(self, event: Union[AccountCreationEvent, ErrorEvent, Any]) -> None:
+        """
+        Loggt ein Event für spätere Analyse.
+        
+        Args:
+            event: Zu loggendes Event
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_success_rate(self, 
+                        timeframe: Optional[timedelta] = None,
+                        platform: Optional[str] = None) -> float:
+        """
+        Berechnet die Erfolgsrate für Account-Erstellung.
+        
+        Args:
+            timeframe: Optional - Zeitrahmen für Berechnung
+            platform: Optional - Spezifische Plattform
+            
+        Returns:
+            Erfolgsrate zwischen 0.0 und 1.0
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_common_errors(self, 
+                         limit: int = 10,
+                         timeframe: Optional[timedelta] = None) -> List[ErrorSummary]:
+        """
+        Holt die häufigsten Fehler.
+        
+        Args:
+            limit: Maximale Anzahl von Fehlern
+            timeframe: Optional - Zeitrahmen für Analyse
+            
+        Returns:
+            Liste von Fehler-Zusammenfassungen
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def generate_report(self, 
+                       report_type: ReportType,
+                       start: datetime,
+                       end: datetime,
+                       platforms: Optional[List[str]] = None) -> Report:
+        """
+        Generiert einen detaillierten Report.
+        
+        Args:
+            report_type: Typ des Reports
+            start: Startdatum
+            end: Enddatum
+            platforms: Optional - Filter für spezifische Plattformen
+            
+        Returns:
+            Generierter Report
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_real_time_metrics(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Holt Echtzeit-Metriken für Dashboard.
+        
+        Returns:
+            Dictionary mit aktuellen Metriken
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def track_performance(self, 
+                         metric_name: str,
+                         value: float,
+                         tags: Optional[Dict[str, str]] = None) -> None:
+        """
+        Trackt eine Performance-Metrik.
+        
+        Args:
+            metric_name: Name der Metrik
+            value: Wert der Metrik
+            tags: Optional - Zusätzliche Tags
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_account_creation_timeline(self, 
+                                    hours: int = 24,
+                                    platform: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Holt Timeline der Account-Erstellungen.
+        
+        Args:
+            hours: Anzahl Stunden zurück
+            platform: Optional - Spezifische Plattform
+            
+        Returns:
+            Timeline-Daten für Visualisierung
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def analyze_failure_patterns(self, 
+                               timeframe: Optional[timedelta] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analysiert Muster in Fehlern.
+        
+        Args:
+            timeframe: Optional - Zeitrahmen für Analyse
+            
+        Returns:
+            Dictionary mit Fehler-Mustern und Insights
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_platform_comparison(self, 
+                              timeframe: Optional[timedelta] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Vergleicht Performance zwischen Plattformen.
+        
+        Args:
+            timeframe: Optional - Zeitrahmen für Vergleich
+            
+        Returns:
+            Dictionary mit Plattform-Vergleichsdaten
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def export_data(self, 
+                   format: str = "json",
+                   start: Optional[datetime] = None,
+                   end: Optional[datetime] = None) -> bytes:
+        """
+        Exportiert Analytics-Daten.
+        
+        Args:
+            format: Export-Format ("json", "csv", "excel")
+            start: Optional - Startdatum
+            end: Optional - Enddatum
+            
+        Returns:
+            Exportierte Daten als Bytes
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def cleanup_old_events(self, older_than: datetime) -> int:
+        """
+        Bereinigt alte Events.
+        
+        Args:
+            older_than: Lösche Events älter als dieses Datum
+            
+        Returns:
+            Anzahl gelöschter Events
+        """
+        pass