SmartEating (Folgearbeit)

Einleitung: SmartEating bietet eine Plattform zum Finden von simplen und benutzerdefinierten Kochrezepten. Das Herzstück von SmartEating bildet eine Webapplikation mit zugehöriger Datenbank, die basierend auf physischen Merkmalen des Benutzers auf ihn zugeschnittene Rezepte empfiehlt. Die Rezepte werden als Paket bestehend aus Frühstück, Mittagessen und Abendessen präsentiert. SmartEating erlaubt es dem Benutzer, jeweils drei Tage im Voraus seine Mahlzeiten zu planen und unterstützt Benutzer dabei, sich gesund und ausgewogen zu ernähren.
Ziel der Arbeit: Aufbauend auf der gleichnamigen Studienarbeit aus dem Herbstsemester 20221 soll die SmartEating Plattform ausgebaut und verbessert werden. Die bestehende Applikation setzt auf eine externes API als Datenquelle für die Kochrezepte. In dieser Arbeit liegt der Fokus auf dem Aufbau einer eigenen Rezept-Datenbank, die anschliessend mit der bestehenden SmartEating Applikation verbunden wird. Weiterhin werden Anpassungen vorgenommen, die es erlauben, einen Ernährungsplan für mehrere Tage statt nur einem Tag zu erstellen.
Ergebnis: Die Ziele der Arbeit wurden vollumfänglich erreicht. Es wurde eine dokumentenorientierte Datenbank implementiert, welche der bestehenden SmartEating Applikation als Datenquelle dient und damit die externe API vollständig ersetzen kann. Dies vereinfacht die Kommunikation zwischen der Webapp und der Rezeptquelle und führt zu vermindertem Traffic und einer insgesamt responsiveren Applikation.
Weiterhin ist eine eigenständige, umfangreiche und wiederverwendbare Daten-Pipeline für Kochrezepte in Form eines Kommandozeilenprogramms entstanden. Das Endprodukt dieser Pipeline wurde in die Datenbank importiert. Mithilfe der Pipeline kann die Datenbank zukünftig einfach und konsistent mit den bestehenden Daten erweitert werden.
Die bestehende SmartEating Applikation wurde verbessert und ausgebaut. SmartEating erlaubt es den Benutzern nun, insgesamt neun benutzerdefinierte Rezepte für drei Tage anzuzeigen. Die User Experience wurde durch kleine Modifikationen am User Interface verbessert.
Weiterhin wurde die SmartEating Plattform für die Übergabe an den Experten und die nächste Entwicklungsphase vorbereitet. Dazu wurde das Deployment containerisiert und umfassende Dokumente mit Anweisungen zum Betrieb der Pipeline und dem Deployment der Applikation verfasst. Es wurde ein Like-System für Rezepte implementiert, welches die Grundlage für ein zukünftiges Recommendation-System bilden kann.