Hallo, ik ben
Sai Ying Keung.

Context

Groepsproject in het kader van SKIL2 semester 2. De opdracht: een professioneel hostingplatform bouwen waarop een klant websites, databanken en andere diensten kan laten hosten.

Wat hebben we gebouwd?

Een Kubernetes-cluster waarbij elke klant zijn eigen namespace heeft. Het platform ondersteunt het hosten van websites en databanken, met aandacht voor veiligheid, automatisatie en een professionele werking. We gebruiken o.a. een Ingress controller, persistent storage en RBAC voor toegangsbeheer.

Mijn bijdrage

Ik ontwikkelde Ansible-playbooks voor het automatisch provisionen en configureren van virtuele machines, inclusief basispakket, netwerkconfiguratie en initialisatie. Ik droeg ook bij aan documentatie en security-regels.

Context

Groepsproject in het kader van SKIL2 semester 1. Het probleem: inefficiënt watergebruik in de landbouw. De opdracht: een slim systeem bouwen voor het fictieve bedrijf Agritech.

Wat hebben we gebouwd?

Een slim irrigatiesysteem dat via sensoren detecteert wanneer een veld water nodig heeft. Het systeem selecteert automatisch welke velden gesproeid moeten worden en start de sproei-acties zodra een ingestelde drempel (threshold) wordt overschreden. De data wordt verwerkt en opgeslagen in de cloud. Een boer of gebruiker kan via een dashboard de status opvolgen.

Mijn bijdrage

Ik werkte mee aan de backend-logica die bepaalt wanneer irrigatie nodig is op basis van sensorwaarden. Daarnaast implementeerde ik de 2FA- en inlogpagina voor het dashboard.

Context & idee

Een groepsproject waarbij we een educatief spel bouwden rond afvalsortering. Doel: spelenderwijs leren welk afval in welke vuilbak hoort — met de hulp van AI.

Hoe werkt het?

De speler neemt een foto van een stuk afval. Een AI-model classificeert het object en deelt het in een categorie in (recyclage, GFT, restafval, PMD…). De speler moet het afval dan in de juiste vuilbak slepen. De AI checkt of het antwoord correct is, geeft punten bij een juist antwoord en vertelt bij een fout antwoord naar welke vuilbak het afval wél moet.

Mijn bijdrage

Ik maakte de Pygame-game en ontwikkelde de AI-logica. Ik koppelde een beeldherkenningsmodel (gemaakt met Teachable Machine) aan de foto's zodat classificatie direct in de spelstroom gebruikt kon worden. Daarnaast bouwde ik de feedback-module die uitlegt welke vuilbak correct is.

Wat is het?

Op een oude Dell Optiplex 3060 heb ik thuis een volwaardige Proxmox-omgeving opgebouwd. Ik draai daarop meerdere VM's en self-hosted services, met als doel zelf te leren hoe servers, virtualisatie, netwerken en automatisatie werken in de praktijk.

Wat draait erop?

Arr-stack: een combinatie van Prowlarr, Sonarr, Lidarr, Radarr, Bazarr en Jellyfin voor geautomatiseerd mediabeheer en streaming. Deze Proxmox-homelab helpt me Linux, Docker, virtualisatie en netwerken beter te begrijpen in een echte omgeving.

Wat ik ermee leer

Dit project is mijn persoonlijk lab: ik test er nieuwe technologieën, break things on purpose en leer hoe ik ze opnieuw kan fixen. Geen nep-omgeving — alles is echt.