`execution_timeout` plafonne une tentative, pas la tâche. Avec deux reprises, quinze
minutes par tentative autorisaient quarante-neuf minutes par tâche et quatre-vingt-dix-huit
pour l'enchaînement, quand le commentaire annonçait une somme tenant sous le pas horaire.
Le plafond passe à cinq minutes, ce qui borne le pire cas à trente-huit minutes, et le test
d'intégrité calcule désormais ce pire cas plutôt que la somme des plafonds : reprises et
délais d'attente compris, c'est la durée qu'un `max_active_runs=1` fait payer à l'exécution
suivante.
La CI vérifie aussi `app.cli generate-recommendations --help` sans réseau. C'est la seconde
commande du DAG, et son import tire FastAPI, les repositories et les services, donc une part
de l'environnement `/opt/backend` que la détection seule ne touche pas.
`10-infra.md` nomme enfin ce que le décalage de quinze minutes ne garantit pas : le plafond
de `ml_score` valant trente minutes, un scoring qui déborde prive la règle `anomaly` de la
prédiction de l'heure, qu'elle ne retrouvera au passage suivant que si sa fenêtre la couvre
encore.
L'ADR 0008 décide qu'Airflow exécute le code du backend en sous-processus plutôt
que d'appeler l'API, et assume ce que cela coûte : une image plus lourde, la CI
Airflow déclenchée par les changements du backend, une clé applicative de plus.
Les vues suivent. Trois DAGs dans 10-infra.md et dans la vue d'ensemble, avec le
motif du décalage horaire. La détection n'est plus « lancée à la main » dans
20-backend.md. La génération des recommandations gagne son troisième déclencheur
dans 40-data.md. La dette de cantonnement ETL et ML porte l'aggravation comme
l'atténuation. L'affirmation selon laquelle `etl/airflow/` ne contient que des
`.gitkeep`, fausse depuis l'issue #115, disparaît.
L'index des décisions omettait les ADR 0005 et 0006, il les récupère au passage.
Le DAG `alertes` enchaîne `app.detection.internal_alerts` puis
`app.cli generate-recommendations`, à la quinzième minute de chaque heure. Le
décalage laisse finir `ml_score`, qui écrit à l'heure pile les prédictions dont
la règle `anomaly` a besoin, sans créer de dépendance entre les deux DAGs :
quatre règles de détection sur cinq ne touchent pas au modèle, et un modèle
jamais entraîné ne doit pas priver le parc de ses alertes.
L'image Airflow porte un second environnement uv, `/opt/backend/.venv`, puisque
la logique vit dans le backend (ADR 0006) et qu'aucune route HTTP ne l'expose.
Le `UV_PROJECT_ENVIRONMENT` global hérité de l'issue #115 disparaît : il vaut
pour tous les projets, donc `uv run` depuis `/opt/ml` résolvait le venv du
backend. uv prend `<projet>/.venv` par défaut, se placer dans le dossier suffit.
La CI vérifie maintenant que les deux environnements s'importent sans réseau.
Le conteneur reçoit `DATABASE_URL` en asyncpg et une `APP_SECRET_KEY` distincte
de celle de l'API, alimentée par `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` : la détection ne
signe aucun jeton, et Airflow permet d'exécuter du code depuis son interface.
40-data.md était passé à quatre titres de niveau 1 et etl/README.md à cinq,
alors que les huit autres documents d'architecture n'en ont qu'un. Les
sections ajoutées redescendent d'un niveau.
La réécriture de la section « Tables d'authentification » avait aussi vidé
quatre choix de modélisation de leur raison, dont le renvoi à l'ADR 0004 sur
audit_log.actor_id. Ces motifs sont rétablis, et les deux tables de
réinitialisation reçoivent le leur.
Documente enfin la frontière de confiance avec l'API Mock : les quatre
garde-fous, les plages de PHYSICAL_BOUNDS, et ce qu'il reste à faire.
Pose les dossiers des sept domaines de la stack (backend, frontend, base,
ETL, infra, CI/CD, monitoring) avec un README de cadrage par domaine.
Seul apps/backend est initialise, les autres font l'objet d'un ticket dedie.
Le squelette Angular n'est pas versionne a la main : apps/frontend porte la
commande ng new a lancer.
Johan LEROY