Johan LEROY
fa815f49b6
Nouveau module app.etl.reading_retention : pour chaque chunk de `reading` entièrement plus vieux que APP_READING_RETENTION_DAYS (1095 jours), export CSV gzip reproductible vers Garage (SSE-C, sha256 en métadonnées), relecture et comparaison, puis drop_chunks ciblé sur ce seul chunk dans une transaction dédiée. --dry-run. Réglages APP_S3_* optionnels, jamais exigés par l'API. DAG Airflow `retention` quotidien à 03h20. 44 tests unitaires sans réseau ni base, tests d'intégrité du DAG, vérification --help dans l'image Airflow en CI. Docs 40-data et 20-backend. Closes #36
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3.5 KiB
YAML
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name: Airflow
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# Piège : la version de Python vient de etl/airflow/.python-version. C'est 3.12 et non 3.14
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# (contrairement à backend.yml et ml.yml) : celui de l'image apache/airflow retenue, et les tests
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# doivent tourner sur le même interpréteur qu'elle. Le 3.14 de ml/ ne vit que dans l'image
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# Docker, dans son propre environnement (cf. etl/airflow/Dockerfile).
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#
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# Piège : l'image COPY les fichiers de dépendances et le code de ml/ et de apps/backend/. Une
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# modification de l'un ou de l'autre peut donc casser sa construction : le filtre `airflow` de
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# ci.yml, qui appelle ce workflow, inclut ces chemins alors qu'il ne teste ni le modèle ni l'API.
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on:
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workflow_call:
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permissions:
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contents: read
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jobs:
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verification:
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name: Lint et intégrité des DAGs
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runs-on: ubuntu-latest
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timeout-minutes: 15
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defaults:
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run:
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working-directory: etl/airflow
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steps:
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- name: Récupère le dépôt
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uses: actions/checkout@v7
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# Action tierce, épinglée sur le commit du tag (règle Sonar githubactions:S7637).
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- name: Installe uv
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uses: astral-sh/setup-uv@bec219d24cd3e171d82865faccec33120bb574f4 # v10.1.0
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with:
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enable-cache: true
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cache-dependency-glob: etl/airflow/uv.lock
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prune-cache: false
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- name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
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run: uv python install
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- name: Synchronise les dépendances sur le verrou
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run: uv sync --all-groups --locked
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- name: Vérifie le formatage
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run: uv run ruff format --check .
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- name: Analyse statique
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run: uv run ruff check --output-format=github .
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# Aucun test ne lance de tâche ni de scheduler : DagBag charge les fichiers de dags/ et
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# vérifie import, planification, plafonds d'exécution et commande de chaque tâche.
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- name: Tests d'intégrité des DAGs
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run: uv run pytest
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image:
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name: Construction de l'image
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runs-on: ubuntu-latest
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timeout-minutes: 25
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steps:
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- name: Récupère le dépôt
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uses: actions/checkout@v7
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- name: Construit l'image (contexte à la racine, elle COPY ml/ et apps/backend/)
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run: docker build -f etl/airflow/Dockerfile -t enervision-airflow:ci .
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# Vérifie ce qui ne casse qu'à l'exécution, pas à la construction : libgomp1 absent
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# (`OSError: libgomp.so.1` au premier import) ou environnement ml/ non figé.
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- name: Vérifie que le pipeline ML s'importe sans réseau
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run: >
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docker run --rm --network none enervision-airflow:ci
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bash -c "cd /opt/ml && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m enervision_ml.train --help"
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# `--help` sort par argparse avant `get_settings()` : ni base ni secret requis, et
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# l'import des modules prouve que l'environnement /opt/backend est complet.
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- name: Vérifie que les cinq commandes backend s'importent sans réseau
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run: >
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docker run --rm --network none enervision-airflow:ci
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bash -c "cd /opt/backend
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&& env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.detection.internal_alerts --help
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&& env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.cli generate-recommendations --help
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&& env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.etl.historical_import --help
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&& env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.etl.mock_api_import --help
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&& env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.etl.reading_retention --help"
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