Tutorial-Level: Fortgeschritten | Zielgruppe: PV-Betreiber, IoT-Systemintegratoren, Enterprise-AI-Entwickler | Lesezeit: 18 Minuten

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung: Warum dieser Leitfaden existiert

Als Lead AI Integration Engineer bei HolySheep AI habe ich in den letzten 18 Monaten über 47 Enterprise-Migrationen von offiziellen API-Endpunkten zu HolySheep begleitet. Die häufigste Frage, die mir Kunden stellen: „Lohnt sich der Umstieg wirklich, wenn wir täglich tausende Infrarotbilder von PV-Anlagen analysieren?"

Die Antwort ist ein klares Ja — aber mit Nuancen. In diesem Migrations-Playbook zeige ich Ihnen konkret, wie Sie den HolySheep 智慧光伏电站积灰评估 Agent (Smart Photovoltaic Power Station Dust Accumulation Assessment Agent) in Ihre bestehende PV-Monitoring-Infrastruktur integrieren, welche Fallstricke Sie vermeiden müssen, und wie Sie innerhalb von 90 Tagen einen messbaren ROI erzielen.

Voraussetzungen für dieses Tutorial:

2. Problemstellung: Grenzen offizieller APIs bei PV-Dust-Assessment

2.1 Typische Architektur-Probleme bei offiziellen APIs

Wenn Sie derzeit GPT-4o Vision oder Claude 3.5 Sonnet für die IR-Bildanalyse nutzen, kennen Sie folgende Probleme aus der Praxis:

2.2 Die HolySheep-Lösung

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3. System-Architektur des HolySheep PV-Dust-Agent

3.1 Komponentenübersicht

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    HolySheep PV-Dust-Assessment-Architektur         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐   │
│  │  IR-Kamera   │───▶│  Edge-Preprozess │───▶│  HolySheep API  │   │
│  │  (DJI/FLIR)  │    │  (Komprimierung) │    │  base_url:      │   │
│  └──────────────┘    └──────────────────┘    │  api.holysheep  │   │
│                                              │  .ai/v1         │   │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────────┐    └────────┬────────┘   │
│  │  Wetter-API  │───▶│  Datenfusion     │◀────────────┤            │
│  │  (PVGIS/DWD) │    │  Service         │             │            │
│  └──────────────┘    └──────────────────┘             ▼            │
│                                    ┌──────────────────────────┐    │
│                                    │  Gemini 2.5 Flash        │    │
│                                    │  Reinigungsplanung       │    │
│                                    └───────────┬──────────────┘    │
│                                                │                    │
│                                                ▼                    │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    Dashboard / SCADA-Integration               │ │
│  │                    (Grafana, Power BI, InfluxDB)               │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 Datenfluss-Spezifikation

Der Datenfluss des HolySheep PV-Dust-Agent umfasst fünf Phasen:

  1. Akquisition: IR-Bilder von Drohnen oder Festinstallationen (JPG/PNG, 640×512 bis 1920×1080)
  2. Preprocessing: Adaptive Histogram-Equalisierung, Hot-Pixel-Reduktion, ROI-Annotation
  3. API-Dispatch: Batch-Upload über HolySheep Unified API mit automatic model routing
  4. ML-Inferenz: GPT-4.1 für Pixel-Klassifikation, Gemini 2.5 Flash für Scan-Strategie
  5. Aktion: CSV/JSON-Export für Reinigungsplanung und ERP-Integration

4. Schritt-für-Schritt-Migrationsanleitung

Schritt 1: Projektstruktur aufsetzen

# Projektstruktur für HolySheep PV-Dust-Agent
mkdir pv-dust-assessment-holysheep
cd pv-dust-assessment-holysheep


Virtuelle Umgebung erstellen

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate


Abhängigkeiten installieren

pip install requests Pillow pandas numpy python-dotenv \
    websocket-client schedule influxdb-client matplotlib


Projektstruktur

mkdir -p config data/{raw,processed,output} logs src/{api,analysis,scheduler}

Schritt 2: HolySheep API-Client konfigurieren

Erstellen Sie die Datei src/api/holysheep_client.py:

"""
HolySheep Unified API Client für PV-Dust-Assessment
WICHTIG: base_url ist IMMER https://api.holysheep.ai/v1
Niemals api.openai.com oder api.anthropic.com verwenden!
"""

import os
import base64
import json
import time
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path


HolySheep Configuration

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")


Modell-Routing für verschiedene Aufgaben

MODEL_ROUTING = {
    "vision_analysis": "gpt-4.1",           # IR-Bild-Klassifikation
    "dust_quantification": "claude-sonnet-4.5",  # Staubmengen-Schätzung
    "cleaning_schedule": "gemini-2.5-flash",      # Reinigungsoptimierung
    "batch_inference": "deepseek-v3.2"            # Bulk-Prediction
}


@dataclass
class DustAssessmentResult:
    """Struktur für Staubbewertungsergebnisse"""
    panel_id: str
    dust_percentage: float  # 0-100%
    efficiency_loss: float  # Geschätzter Ertragsverlust in %
    recommended_action: str  # "immediate", "scheduled", "monitor"
    confidence: float       # Model-Confidence 0-1
    processing_time_ms: float
    model_used: str


class HolySheepPVClient:
    """Client für HolySheep Unified API mit PV-Dust-Assessment-Funktionen"""
    
    def __init__(self, api_key: str = HOLYSHEEP_API_KEY):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        self.session_stats = {"requests": 0, "total_latency_ms": 0}
    
    def _encode_image(self, image_path: str) -> str:
        """Konvertiert Bild in Base64 für API-Upload"""
        with open(image_path, "rb") as img_file:
            return base64.b64encode(img_file.read()).decode("utf-8")
    
    def _make_request(
        self,
        endpoint: str,
        payload: Dict[str, Any],
        timeout: int = 30
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Interne Request-Methode mit Error-Handling"""
        import requests
        
        url = f"{self.base_url}/{endpoint}"
        start_time = time.time()
        
        try:
            response = requests.post(
                url,
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=timeout
            )
            response.raise_for_status()
            
            latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
            self.session_stats["requests"] += 1
            self.session_stats["total_latency_ms"] += latency_ms
            
            return {
                "success": True,
                "data": response.json(),
                "latency_ms": latency_ms
            }
            
        except requests.exceptions.Timeout:
            return {"success": False, "error": "Timeout", "retry": True}
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            return {"success": False, "error": str(e), "retry": False}
    
    def analyze_ir_image(
        self,
        image_path: str,
        panel_metadata: Optional[Dict] = None
    ) -> DustAssessmentResult:
        """
        Analysiert ein IR-Thermografie-Bild für Staubakkumulation.
        
        Args:
            image_path: Pfad zum IR-Bild
            panel_metadata: Optionale Metadaten (Installationsdatum, Neigung, etc.)
        
        Returns:
            DustAssessmentResult mit Staubbewertung
        """
        # Bild codieren
        image_base64 = self._encode_image(image_path)
        
        # Prompt für PV-Dust-Analyse
        system_prompt = """Du bist ein spezialisierter PV-Ingenieur für thermografische Inspektion.
Analysiere das IR-Bild einer Solarpanel-Reihe auf Staubakkumulation.
Identifiziere:
1. Verschmutzungsgrad (0-100%) pro Panel
2. Hotspots (Temperaturdifferenz >15°C deuten auf Verschmutzung)
3. Geschätzter Ertragsverlust (%)
4. Handlungsempfehlung: 'immediate', 'scheduled', 'monitor'
5. Konfidenzgrad deiner Analyse (0-1)

Antworte im JSON-Format mit Feldern: dust_percentage, efficiency_loss, 
recommended_action, confidence, analysis_details."""
        
        payload = {
            "model": MODEL_ROUTING["vision_analysis"],
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {
                    "role": "user", 
                    "content": [
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {
                                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
                            }
                        }
                    ]
                }
            ],
            "max_tokens": 2048,
            "temperature": 0.1  # Niedrige Temperature für konsistente Analyse
        }
        
        result = self._make_request("chat/completions", payload)
        
        if result["success"]:
            content = result["data"]["choices"][0]["message"]["content"]
            analysis = json.loads(content.replace("``json", "").replace("``", ""))
            
            return DustAssessmentResult(
                panel_id=panel_metadata.get("id", "unknown") if panel_metadata else "unknown",
                dust_percentage=analysis.get("dust_percentage", 0),
                efficiency_loss=analysis.get("efficiency_loss", 0),
                recommended_action=analysis.get("recommended_action", "monitor"),
                confidence=analysis.get("confidence", 0),
                processing_time_ms=result["latency_ms"],
                model_used=MODEL_ROUTING["vision_analysis"]
            )
        else:
            raise ConnectionError(f"API-Fehler: {result['error']}")
    
    def optimize_cleaning_schedule(
        self,
        assessments: List[DustAssessmentResult],
        weather_forecast: List[Dict]
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        Nutzt Gemini 2.5 Flash für optimale Reinigungsplanung basierend auf
        Staubbewertungen und Wettervorhersage.
        
        Args:
            assessments: Liste der DustAssessmentResult-Objekte
            weather_forecast: Liste mit Wetterdaten der nächsten 14 Tage
        
        Returns:
            Dictionary mit optimalem Reinigungsplan
        """
        # Zusammenfassung der Bewertungen
        summary = {
            "total_panels": len(assessments),
            "immediate_action": sum(1 for a in assessments if a.recommended_action == "immediate"),
            "scheduled": sum(1 for a in assessments if a.recommended_action == "scheduled"),
            "avg_dust": sum(a.dust_percentage for a in assessments) / len(assessments) if assessments else 0,
            "avg_efficiency_loss": sum(a.efficiency_loss for a in assessments) / len(assessments) if assessments else 0
        }
        
        prompt = f"""Als PV-Operations-Manager, erstelle einen optimierten Reinigungsplan.

IST-ZUSTAND:
- Gesamtpanels: {summary['total_panels']}
- Sofortige Reinigung nötig: {summary['immediate_action']} Panels
- Geplante Reinigung: {summary['scheduled']} Panels
- Durchschnittlicher Verschmutzungsgrad: {summary['avg_dust']:.1f}%
- Durchschnittlicher Ertragsverlust: {summary['avg_efficiency_loss']:.2f}%

WETTERVORHERSAGE (nächste 14 Tage):
{json.dumps(weather_forecast[:7], indent=2)}

BERÜCKSICHTIGE:
1. Reinigung NICHT vor/nach Regen (mind. 48h Abstand)
2. Reinigung bei Temperaturen 10-35°C
3. Priorisiere Panels mit >70% Verschmutzung
4. Minimiere Betriebsunterbrechung
5. Berücksichtige Tageszeit (morgens 6-10 Uhr optimal)

Gib einen JSON-Plan aus mit Feldern: optimal_date, affected_panels, 
estimated_duration_hours, cost_estimate, weather_risk."""
        
        payload = {
            "model": MODEL_ROUTING["cleaning_schedule"],
            "messages": [
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "max_tokens": 1024,
            "temperature": 0.3
        }
        
        result = self._make_request("chat/completions", payload)
        
        if result["success"]:
            content = result["data"]["choices"][0]["message"]["content"]
            return json.loads(content.replace("``json", "").replace("``", ""))
        else:
            raise ConnectionError(f"Schedule-Optimierung fehlgeschlagen: {result['error']}")
    
    def get_session_stats(self) -> Dict[str, Any]:
        """Gibt Statistiken der aktuellen Session zurück"""
        avg_latency = (
            self.session_stats["total_latency_ms"] / self.session_stats["requests"]
            if self.session_stats["requests"] > 0 else 0
        )
        return {
            "total_requests": self.session_stats["requests"],
            "average_latency_ms": round(avg_latency, 2),
            "p50_target": "<50ms",
            "api_health": "operational"
        }



Instanziierung für einfachen Import

pv_client = HolySheepPVClient()

Schritt 3: Batch-Verarbeitung implementieren

Erstellen Sie src/analysis/batch_processor.py:

"""
Batch-Verarbeitung für IR-Bilder mit HolySheep API
Optimiert für große PV-Anlagen (500 MWp+)
"""

import os
import json
import time
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Optional
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from dataclasses import asdict
import pandas as pd

from api.holysheep_client import HolySheepPVClient, DustAssessmentResult


class PVBatchProcessor:
    """
    Batch-Prozessor für IR-Bildanalyse mit automatischer Retry-Logik
    und Fortschrittsanzeige.
    """
    
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        max_workers: int = 5,
        max_retries: int = 3,
        retry_delay: float = 2.0
    ):
        self.client = HolySheepPVClient(api_key)
        self.max_workers = max_workers
        self.max_retries = max_retries
        self.retry_delay = retry_delay
    
    def process_directory(
        self,
        input_dir: str,
        output_path: str,
        panel_mapping: Optional[Dict[str, str]] = None
    ) -> Dict[str, any]:
        """
        Verarbeitet alle IR-Bilder in einem Verzeichnis.
        
        Args:
            input_dir: Verzeichnis mit IR-Bildern
            output_path: Pfad für Ergebnis-CSV
            panel_mapping: Optional mapping von Dateiname zu Panel-ID
        
        Returns:
            Dictionary mit Verarbeitungsstatistiken
        """
        input_path = Path(input_dir)
        image_files = list(input_path.glob("*.jpg")) + list(input_path.glob("*.png"))
        
        if not image_files:
            return {"status": "no_images", "count": 0}
        
        print(f"🎯 Starte Verarbeitung von {len(image_files)} Bildern...")
        
        results: List[DustAssessmentResult] = []
        errors = []
        start_time = time.time()
        
        # ThreadPool für parallele Verarbeitung
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.max_workers) as executor:
            future_to_file = {
                executor.submit(
                    self._process_single_image,
                    str(img_file),
                    panel_mapping.get(img_file.name) if panel_mapping else None
                ): img_file
                for img_file in image_files
            }
            
            completed = 0
            for future in as_completed(future_to_file):
                img_file = future_to_file[future]
                completed += 1
                
                try:
                    result = future.result()
                    if result:
                        results.append(result)
                    print(f"✅ [{completed}/{len(image_files)}] {img_file.name}")
                except Exception as e:
                    errors.append({"file": str(img_file), "error": str(e)})
                    print(f"❌ [{completed}/{len(image_files)}] {img_file.name}: {e}")
        
        # Ergebnisse als CSV speichern
        self._save_results(results, output_path)
        
        elapsed = time.time() - start_time
        stats = self.client.get_session_stats()
        
        return {
            "status": "completed",
            "total_images": len(image_files),
            "successful": len(results),
            "failed": len(errors),
            "elapsed_seconds": round(elapsed, 2),
            "images_per_second": round(len(image_files) / elapsed, 2) if elapsed > 0 else 0,
            "average_latency_ms": stats["average_latency_ms"],
            "output_file": output_path
        }
    
    def _process_single_image(
        self,
        image_path: str,
        panel_id: Optional[str] = None
    ) -> Optional[DustAssessmentResult]:
        """Verarbeitet ein einzelnes Bild mit Retry-Logik"""
        metadata = {"id": panel_id, "path": image_path} if panel_id else None
        
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                result = self.client.analyze_ir_image(image_path, metadata)
                return result
            except ConnectionError as e:
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    time.sleep(self.retry_delay * (attempt + 1))
                    continue
                raise
        return None
    
    def _save_results(
        self,
        results: List[DustAssessmentResult],
        output_path: str
    ) -> None:
        """Speichert Ergebnisse als CSV und JSON"""
        if not results:
            return
        
        # DataFrame erstellen
        df = pd.DataFrame([asdict(r) for r in results])
        df.to_csv(output_path, index=False)
        
        # JSON-Export für Dashboard-Integration
        json_path = output_path.replace(".csv", ".json")
        with open(json_path, "w") as f:
            json.dump([asdict(r) for r in results], f, indent=2)
        
        print(f"💾 Ergebnisse gespeichert: {output_path}")


def main():
    """Beispiel-Usage für Batch-Verarbeitung"""
    import os
    from dotenv import load_dotenv
    
    load_dotenv()
    api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    processor = PVBatchProcessor(
        api_key=api_key,
        max_workers=5,
        max_retries=3
    )
    
    stats = processor.process_directory(
        input_dir="data/raw",
        output_path="data/output/dust_assessment_2026.csv",
        panel_mapping={
            "panel_A1_IR.jpg": "PV-001-A1",
            "panel_A2_IR.jpg": "PV-001-A2",
            "panel_B1_IR.jpg": "PV-001-B1"
        }
    )
    
    print(f"\n📊 Verarbeitungsstatistik:")
    print(f"   Gesamt: {stats['total_images']}")
    print(f"   Erfolgreich: {stats['successful']}")
    print(f"   Fehlgeschlagen: {stats['failed']}")
    print(f"   Dauer: {stats['elapsed_seconds']}s")
    print(f"   Durchsatz: {stats['images_per_second']} Bilder/s")
    print(f"   Ø-Latenz: {stats['average_latency_ms']}ms")


if __name__ == "__main__":
    main()

Schritt 4: Reinigungsplaner mit Gemini 2.5 Flash

"""
Reinigungsplaner: Kombiniert Dust-Assessment mit Wetterdaten
Nutzt Gemini 2.5 Flash für optimierte Scheduling-Entscheidungen
"""

import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Optional
from api.holysheep_client import HolySheepPVClient, MODEL_ROUTING


class CleaningScheduler:
    """
    Erstellt optimale Reinigungspläne basierend auf:
    - Staubbewertungsergebnisse (von HolySheep API)
    - Wettervorhersagen (PVGIS, DWD, OpenWeather)
    - Wirtschaftlichkeitsanalyse (Ertragsverlust vs. Reinigungskosten)
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = HolySheepPVClient(api_key)
        self.cleaning_cost_per_mw = 150  # USD pro MW Reinigungskosten
    
    def create_schedule(
        self,
        dust_results: List[Dict],
        weather_data: List[Dict],
        min_dust_threshold: float = 30.0,
        max_budget: float = 10000.0
    ) -> Dict:
        """
        Erstellt Reinigungsplan basierend auf Staub und Wetter.
        
        Args:
            dust_results: Liste von DustAssessmentResult-Dicts
            weather_data: Liste von Wetter-Tagesdaten
            min_dust_threshold: Minimum Verschmutzung für Reinigung
            max_budget: Maximales Budget in USD
        
        Returns:
            Optimierter Reinigungsplan
        """
        # Vorfiltern nach Schwellwert
        urgent_panels = [
            r for r in dust_results 
            if r.get("dust_percentage", 0) >= min_dust_threshold
        ]
        
        if not urgent_panels:
            return {
                "status": "no_action_required",
                "message": f"Keine Panels über {min_dust_threshold}% Verschmutzung",
                "next_review": (datetime.now() + timedelta(days=7)).isoformat()
            }
        
        # Gesamte betroffene Fläche
        affected_capacity = len(urgent_panels) * 0.5  # Annahme: 0.5 MW pro Panel-String
        estimated_cost = affected_capacity * self.cleaning_cost_per_mw
        
        # Budget-Prüfung
        if estimated_cost > max_budget:
            # Priorisieren nach Ertragsverlust
            urgent_panels.sort(key=lambda x: x.get("efficiency_loss", 0), reverse=True)
            panels_in_budget = []
            remaining_budget = max_budget
            
            for panel in urgent_panels:
                panel_cost = 0.5 * self.cleaning_cost_per_mw
                if remaining_budget >= panel_cost:
                    panels_in_budget.append(panel)
                    remaining_budget -= panel_cost
            
            urgent_panels = panels_in_budget
        
        # Wetteroptimierung via Gemini
        weather_optimized = self._optimize_for_weather(
            urgent_panels, weather_data
        )
        
        return {
            "status": "schedule_created",
            "generated_at": datetime.now().isoformat(),
            "panels_to_clean": len(urgent_panels),
            "affected_capacity_mw": affected_capacity,
            "estimated_cost_usd": estimated_cost,
            "optimal_date": weather_optimized.get("optimal_date"),
            "weather_confidence": weather_optimized.get("confidence"),
            "panels": [
                {
                    "panel_id": p.get("panel_id"),
                    "dust_percentage": p.get("dust_percentage"),
                    "efficiency_loss": p.get("efficiency_loss"),
                    "priority": "high" if p.get("efficiency_loss", 0) > 5 else "medium"
                }
                for p in urgent_panels
            ]
        }
    
    def _optimize_for_weather(
        self,
        panels: List[Dict],
        weather: List[Dict]
    ) -> Dict:
        """Nutzt Gemini 2.5 Flash für Wetter-basierte Optimierung"""
        
        weather_summary = self._summarize_weather(weather)
        
        prompt = f"""Analysiere folgende Wetterdaten für PV-Reinigungsplanung:

DIESES WETTER:
{weather_summary}

REINIGUNGSBEDARF:
- {len(panels)} Panels benötigen Reinigung
- Durchschnittliche Verschmutzung: {sum(p.get('dust_percentage', 0) for p in panels)/len(panels):.1f}%

REGELN:
- KEINE Reinigung 48h vor/nach Regen (>5mm)
- Optimale Temperatur: 15-30°C
- Vermeide windige Tage (>25 km/h)
- Frühester Termin auswählen

Antworte JSON:
{{"optimal_date": "YYYY-MM-DD", "confidence": 0.0-1.0, "reason": "Kurze Begründung"}}
"""
        
        payload = {
            "model": MODEL_ROUTING["cleaning_schedule"],
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 512
        }
        
        result = self.client._make_request("chat/completions", payload)
        
        if result.get("success"):
            content = result["data"]["choices"][0]["message"]["content"]
            return json.loads(content.replace("``json", "").replace("``", ""))
        
        # Fallback
        return {
            "optimal_date": (datetime.now() + timedelta(days=3)).strftime("%Y-%m-%d"),
            "confidence": 0.5,
            "reason": "Fallback: Manuell prüfen"
        }
    
    def _summarize_weather(self, weather: List[Dict]) -> str:
        """Erstellt kompakte Wetterzusammenfassung für Prompt"""
        lines = []
        for day in weather[:7]:
            lines.append(
                f"- {day.get('date', 'N/A')}: "
                f"{day.get('temp', '?')}°C, "
                f"Regen: {day.get('rain_mm', 0)}mm, "
                f"Wind: {day.get('wind_kmh', 0)}km/h"
            )
        return "\n".join(lines)



Beispiel-Usage

if __name__ == "__main__":
    import os
    from dotenv import load_dotenv
    
    load_dotenv()
    
    scheduler = CleaningScheduler(os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"))
    
    # Beispiel-Daten
    sample_dust = [
        {"panel_id": "PV-001", "dust_percentage": 78, "efficiency_loss": 12.3},
        {"panel_id": "PV-002", "dust_percentage": 65, "efficiency_loss": 9.1},
        {"panel_id": "PV-003", "dust_percentage": 45, "efficiency_loss": 5.2},
    ]
    
    sample_weather = [
        {"date": "2026-06-01", "temp": 22, "rain_mm": 0, "wind_kmh": 12},
        {"date": "2026-06-02", "temp": 25, "rain_mm": 0, "wind_kmh": 8},
        {"date": "2026-06-03", "temp": 18, "rain_mm": 8, "wind_kmh": 20},
        {"date": "2026-06-04", "temp": 20, "rain_mm": 2, "wind_kmh": 15},
        {"date": "2026-06-05", "temp": 24, "rain_mm": 0, "wind_kmh": 10},
    ]
    
    plan = scheduler.create_schedule(
        dust_results=sample_dust,
        weather_data=sample_weather,
        min_dust_threshold=40.0
    )
    
    print(json.dumps(plan, indent=2))

5. Rollback-Strategie und Notfallplan

5.1 Migration mit Failback-Pfad

Jede Production-Migration erfordert einen klaren Rollback-Plan. Folgende Architektur ermöglicht instant Failback:

"""
Dual-Provider-Middleware für sichere Migration mit automatischem Failover
"""
import os
import logging
from typing import Optional, Callable
from enum import Enum
from functools import wraps

logger = logging.getLogger(__name__)


class Provider(Enum):
    HOLYSHEEP = "holysheep"
    OFFICIAL = "official"  # Fallback


class DualProviderMiddleware:
    """
    Middleware für Migration mit automatischem Failover:
    1. Primär: HolySheep API (kostengünstig, schnell)
    2. Sekundär: Offizielle API (Backup bei Ausfall)
    """
    
    def __init__(
        self,
        holysheep_key: str,
        official_key: Optional[str] = None,
        official_base_url: Optional[str] = None,
        auto_failover: bool = True,
        health_check_interval: int = 300
    ):
        self.providers = {
            Provider.HOLYSHEEP: {
                "key": holysheep_key,
                "base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
                "active": True
            },

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