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.
Remplace la regle de longueur seule (12 caracteres) par une exigence de
composition (8 caracteres minimum, majuscule, minuscule, chiffre, caractere
special), non documentee dans les exigences officielles du projet, par une
regle explicite partagee entre le backend (validateur Pydantic) et le
frontend.
Ajoute un flux "mot de passe oublie" en libre-service, absent jusqu'ici :
jeton a usage unique hache en base (meme principe que les refresh tokens),
expirant a 15 minutes, envoye par email via un service SMTP (aiosmtplib,
Mailpit en dev), avec limitation de debit dediee et reponse generique pour
eviter l'enumeration des comptes.
Closes#87
Monter le dossier ./db/init sur /docker-entrypoint-initdb.d remplacait le
dossier de l'image au lieu de s'y ajouter. Les trois scripts d'init livres
par timescaledb-ha disparaissaient sans aucun message : creation de
l'extension dans template1, reglage par timescaledb-tune, et installation de
timescaledb_toolkit. Verifie au demarrage : le dossier ne contenait que nos
deux fichiers, et timescaledb_toolkit etait absent des bases.
Monter chaque fichier separement retablit l'ordre attendu, verifie dans les
journaux : 000, 001, 010, puis 100 et 110.
TIMESCALEDB_TELEMETRY passe a off par defaut : l'image envoie sinon des
statistiques d'usage a Timescale, ce qui ne va pas pour un deploiement
on-premise.
Service `db` du docker-compose racine sur timescale/timescaledb-ha:pg17,
volume nomme et cibles Makefile db-up / db-down / db-reset / db-logs / db-psql.
- db/init/100-extensions.sql declare l'extension attendue, db/init/110 cree
la base enervision_test utilisee par la suite de tests du backend.
- Numerotation a partir de 100 : l'image depose ses propres scripts 000, 001
et 010, et un prefixe a deux chiffres se trie avant 010 en locale C.
- Volume monte sur /home/postgres/pgdata/data, PGDATA de cette image. Monte
au chemin habituel de l'image postgres, il ne retiendrait rien sans erreur.
- Port publie 5433 par defaut, 5432 etant souvent deja pris sur un poste.
Johan LEROY