ENI-projet-piscine/docs/architecture/50-cicd.md

# Intégration et livraison continues

Ce document décrit la chaîne qui s'exécute entre un `git push` et un merge autorisé : ce qui est
vérifié, ce qui bloque, et ce qui ne l'est pas.

| Étage | Sert à | Statut |
|---|---|---|
| Intégration continue | Interdire le merge d'un code qui casse la qualité, les tests ou la sécurité | `Fait` |
| Livraison continue | Déployer chaque branche d'intégration sur son environnement de la VM ENI | `En cours` |

Le **D** de CI/CD est écrit depuis le 21/09 : `deploy.yml` déploie `dev` en recette et `main` en
production sur la VM de l'école, par un runner auto-hébergé (issue #21,
[ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)). Il n'a encore rien
déployé : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Statut à
basculer sur `Fait` au premier déploiement vert. Sa limite, nommée ici plutôt que découverte en
soutenance : les images sont construites sur la machine à chaque déploiement, aucun artefact
n'est publié puis promu d'un environnement à l'autre.

Ce que ce workflow ne fait pas, et ne fera pas : préparer la machine. Installation de Docker,
clones, `.env`, certificats et enregistrement du runner sont provisionnés par
`infra/terraform/environments/vm-eni`
([ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md)). Terraform provisionne,
GitHub Actions déploie ; aucun des deux ne fait le travail de l'autre.

## Vue d'ensemble

```mermaid
flowchart TB
  push["push ou pull_request"]

  subgraph back["Backend · .github/workflows/backend.yml"]
    bv["verification<br/>ruff, mypy, pytest --cov-fail-under=85"]
    bi["integration<br/>TimescaleDB réel + alembic upgrade head"]
    bd["security-audit<br/>uv export | pip-audit"]
    bs["sast<br/>bandit"]
  end

  subgraph front["Frontend · frontend.yml"]
    fb["build<br/>npm ci, npm run build"]
    ft["test<br/>couverture lcov"]
    fd["security-audit<br/>npm audit --audit-level=high"]
  end

  subgraph mlw["ML · ml.yml"]
    mv["verification<br/>ruff, mypy, pytest"]
    ms["sast<br/>bandit"]
  end

  subgraph afw["Airflow · airflow.yml"]
    av["verification<br/>ruff, intégrité des DAGs"]
    ab["image<br/>construction de l'image"]
  end

  subgraph infw["Infra · infra.yml"]
    it["terraform<br/>fmt -check, init et validate par racine"]
  end

  subgraph sq["SonarQube · sonarqube.yml"]
    sb1["build-front / test-front"]
    sb2["build-back / test-back"]
    sb3["test-ml"]
    sscan["sonarqube<br/>quality gate SonarCloud"]
  end

  push --> bv & bi & bd & bs
  push --> fb --> ft
  push --> fd
  push --> mv & ms
  push --> av & ab
  push --> it
  push --> sb1 & sb2 --> sscan

  subgraph cd["Déploiement · deploy.yml"]
    dep["deploy<br/>runner eni-g3, environnement rec ou prod"]
  end

  push -->|"push sur dev ou main"| dep
```

## Déclenchement

Les six workflows hébergés par GitHub se déclenchent sur `push` **et** sur `pull_request`,
filtrés par **chemin** : `backend.yml` sur `apps/backend/**`, `frontend.yml` sur
`apps/frontend/**`, `ml.yml` sur `ml/**`, `infra.yml` sur `infra/terraform/**`, `airflow.yml` sur
`etl/airflow/**` **plus des chemins de `ml/` et de `apps/backend/`**, chacun incluant son propre
fichier de workflow dans le filtre pour qu'une modification du pipeline déclenche le pipeline.

Le filtre d'`airflow.yml` mérite un mot : il inclut `ml/pyproject.toml`, `ml/uv.lock`,
`ml/enervision_ml/**`, `apps/backend/pyproject.toml`, `apps/backend/uv.lock` et
`apps/backend/app/**` parce que l'image Airflow copie le code et les dépendances des deux
modules : celles du ML pour `ml_train`/`ml_score`, celles du backend depuis que le DAG `alertes`
y exécute les commandes de détection ([ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)).
Une modification de l'un ou l'autre peut donc casser la construction de cette image, et le filtre
le voit.

**Piège à connaître** : il n'y a **aucun filtre de branche**. Une branche de travail déclenche la
CI complète à chaque push, et un merge vers n'importe quelle branche la déclenche aussi. C'est
délibéré pendant le projet (retour au plus tôt, et la CI tournera sur `main` dès la remontée sans
rien changer), mais ce serait à borner sur un dépôt à forte fréquence de push.

`backend.yml`, `ml.yml` et `airflow.yml` déclarent en plus un groupe de concurrence par référence
git avec `cancel-in-progress`, ce qui annule un run devenu obsolète par un push plus récent.

**Piège de version** : `etl/airflow` tourne en **Python 3.12** et non 3.14 : c'est l'interpréteur
de l'image `apache/airflow:3.3.2-python3.12` retenue, et les tests d'intégrité doivent tourner sur
le même. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image Docker et son propre
environnement.

## Déploiement

`deploy.yml` est le septième workflow, et le seul qui ne tourne pas chez GitHub : il s'exécute sur
un runner auto-hébergé installé sur la VM ENI, label `eni-g3`, parce que les runners hébergés ne
joignent pas une adresse privée d'école. Le runner se connecte en sortie vers GitHub, aucun port
entrant n'est ouvert.

| Événement | Environnement GitHub | Dossier sur la VM | Garde |
|---|---|---|---|
| `push` sur `dev` | `rec` | `/srv/enervision/rec` | aucune : la recette suit `dev` |
| `push` sur `main` | `prod` | `/srv/enervision/prod` | approbation d'un relecteur dans l'environnement `prod`, branche `main` seule autorisée |

Le job aligne le clone sur la branche (`fetch`, `checkout`, `reset --hard`), lance
`make stack-up`, qui reconstruit les images, redémarre les conteneurs puis applique les
migrations Alembic dans le conteneur backend, et attend jusqu'à trois minutes que
`/api/v1/health/ready` réponde derrière le proxy. Cette sonde ne vérifie que la connexion à la
base et la présence de TimescaleDB : sans la migration, le déploiement serait vert sur une base
sans schéma, et c'est pourquoi `make stack-up` la porte. Un groupe de concurrence par branche,
sans annulation, empêche deux déploiements simultanés du même environnement.

Le job ne fait pas de `actions/checkout` dans son espace de travail, et c'est voulu : le dossier
de l'environnement est stable, hors du runner, parce que `.env`, certificats et volumes doivent
survivre d'un déploiement à l'autre.

**Piège à connaître.** Un runner auto-hébergé sur un dépôt public exécute ce qu'un workflow lui
envoie, et une PR de fork peut réécrire un workflow. Trois parades, et les trois sont
nécessaires : `deploy.yml` ne se déclenche jamais sur `pull_request` ; le runner tourne sous un
utilisateur dédié membre du groupe `docker`, jamais root ; le dépôt doit exiger une approbation
pour les workflows des PR externes (Settings, Actions, « Require approval for all outside
collaborators »), ce qui reste à activer. Les workflows de CI restent sur `ubuntu-latest`.

Cet utilisateur dédié doit posséder `/srv/enervision` : sinon git refuse les deux clones pour
propriété douteuse et le `.env` en `600` lui échappe. `PROPRIETAIRE=<utilisateur du runner>`
passé à `scripts/provision-host.sh` fixe ce propriétaire.

La machine se prépare avec `scripts/provision-host.sh`, qui vérifie Docker et Compose 2.24.4 ou
plus, clone les deux branches, génère les secrets de chaque `.env` et les certificats
auto-signés, et ne démarre rien. Le détail des deux environnements, ports et noms d'hôte, est
dans [10-infra.md](10-infra.md).

## Ce qui bloque un merge

| Gate | Où | Seuil | Effet d'un échec |
|---|---|---|---|
| Formatage `ruff format --check` | backend, ml | zéro écart | Bloque |
| Analyse statique `ruff check` | backend, ml | zéro constat | Bloque |
| Typage `mypy` | backend (`app`), ml (strict) | zéro erreur | Bloque |
| Tests unitaires `pytest` | backend, ml | **`--cov-fail-under=85`** côté backend | Bloque |
| Tests d'intégration | backend | marqueur `integration`, base réelle | Bloque |
| Tests d'intégration ML ↔ DB | ml | marqueur `integration`, base réelle migrée par Alembic | Bloque |
| Chaîne ML → DB → API | ml | marqueur `chaine`, vrais binaires en sous-processus | Bloque |
| Audit de dépendances `pip-audit` | backend | sur le **verrou figé** | Bloque |
| Audit de dépendances `npm audit` | frontend | `--audit-level=high` | Bloque |
| **SAST `bandit`** | backend (`app`), ml (`enervision_ml`) | **MEDIUM et au-dessus** | Bloque |
| Quality gate SonarCloud | tout le dépôt | gate par défaut, couverture du **code neuf** | Bloque |
| Build `npm run build` | frontend | compilation | Bloque |
| Intégrité des DAGs | airflow | chargement des DAGs sans erreur d'import | Bloque |
| Construction de l'image Airflow | airflow | `docker build` de `etl/airflow/Dockerfile` | Bloque |
| Formatage et validité Terraform | infra | `fmt -check -recursive`, puis `init` et `validate` par racine | Bloque |

Deux seuils portent une décision qu'il faut savoir défendre :

- **`npm audit --audit-level=high`** et non `moderate` : une vulnérabilité modérée dans une
  dépendance de développement ne doit pas immobiliser une livraison. Le corollaire est que les
  `moderate` sont invisibles en CI, et qu'elles se regardent à la main.
- **Bandit bloque à partir de MEDIUM**, et une seconde passe sans seuil publie les constats LOW
  sans bloquer. Sans cette seconde passe, un constat LOW disparaîtrait du journal sans trace. Le
  revers à connaître : cette seconde étape porte `continue-on-error`, donc le job reste **vert**
  même quand elle relève quelque chose ; un LOW ne se voit qu'en ouvrant le journal. Au
  21/09/2026, les deux modules sont à **zéro constat, tous niveaux confondus**, sur 5 904 lignes
  analysées.
- **La version de Bandit est épinglée** (`uvx bandit==1.9.4`) dans les deux jobs. Sans épingle,
  une nouvelle version passerait la CI au rouge sans qu'une seule ligne du dépôt ait changé, et
  le rejeu à l'identique promis plus bas n'existerait pas.

## Le job d'intégration, et pourquoi il ne suffisait pas d'un `postgres`

`backend.yml` monte un service `timescale/timescaledb-ha:pg17`, **la même image que
`docker-compose.yml`**, et non une image `postgres` nue. La première migration s'arrête
volontairement si l'extension TimescaleDB manque : un écart d'image entre la CI et le poste
rendrait ce job vert sur une base qui n'est pas la nôtre.

Sur le poste, c'est `db/init/110-test-database.sql` qui pose l'extension. Ce fichier n'est pas
monté dans le service GitHub Actions, d'où l'étape `CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb`
avant `alembic upgrade head`.

La couverture est **désactivée** sur ce job (`pytest -m integration --no-cov`) : il ne joue qu'une
partie de la suite, et son taux n'aurait aucun sens face au seuil de 85 %.

## SonarCloud, et l'incident qui a immobilisé trois PR

Le workflow `sonarqube.yml` exécute cinq jobs de préparation (`build-front`, `test-front`,
`build-back`, `test-back`, `test-ml`) dont les tests produisent chacun un rapport de couverture en
artefact, puis un dernier job qui les télécharge et lance `SonarSource/sonarqube-scan-action@v8`
avec le secret `SONAR_TOKEN`. Le périmètre est décrit par `sonar-project.properties` à la racine.

Le périmètre couvre `apps/frontend`, `apps/backend`, `ml/` et `etl/airflow` (les deux derniers
ajoutés après coup : ils n'étaient pas analysés, une PR qui ne touchait qu'eux ne lançait pas
Sonar). `ml/` publie `ml/coverage.xml` (`pytest-cov`, même mécanisme que le backend, sans seuil
propre : la gate porte sur le code neuf). `etl/airflow` est exclu de la **couverture**
(`sonar.coverage.exclusions`) : ses tests ne font que charger les DAGs, ils ne mesurent rien.
Piège : tout nouveau dossier de tests doit être déclaré dans `sonar.tests`, faute de quoi il est
compté comme code de production non couvert (cf. l'incident ci-dessous).

**L'incident, à raconter tel quel.** Les 18 et 19 septembre, trois PR (#103, #105, #107) sont
restées bloquées sur une quality gate rouge annonçant une couverture du code neuf à 0 %, alors que
la couverture globale du backend dépassait 87 %. Le diagnostic était **hors du code de ces PR** :
`sonar.test.inclusions` ne reconnaissait que les fichiers `test_*.py`, si bien que
`tests/api/acces.py`, `tests/factories.py` et les `__init__.py` du dossier de tests étaient
comptés comme **code de production non couvert**. Le motif `tests` sans joker ne désignait par
ailleurs que la racine.

Deux commits ont corrigé la configuration (`9e6a5c0` classe tout `apps/backend/tests` comme test,
`af2b8cb` déclenche l'analyse quand `sonar-project.properties` change). La gate est verte sur
toutes les PR depuis. Ce qui compte pour la suite : **la cause a été traitée en configuration, pas
contournée** en désactivant la gate ou en excluant les fichiers gênants.

## Dependabot

`.github/dependabot.yml` déclare **six entrées hebdomadaires groupées, sur cinq écosystèmes** :
`npm` sur `/apps/frontend`, `uv` sur `/apps/backend`, `github-actions` sur `/`, `docker` sur les
deux dossiers d'application, et `docker-compose` sur `/`. Les mises à jour arrivent en PR, donc
elles traversent les mêmes gates que n'importe quel changement : une montée de version qui casse
les tests ne se merge pas.

## Stratégie de branche et conventions

| Règle | Détail |
|---|---|
| Préfixes de branche | `feat/`, `fix/`, `chore/`, `docs/`, `test/` |
| Messages de commit | Conventional Commits |
| Branche d'intégration | `dev` ; `main` est la branche par défaut du dépôt public |
| Revue | Toute PR passe par une revue écrite avant merge |
| ADR | Toute décision structurante porte son ADR dans la même PR |
| Vues d'architecture | Toute PR qui change un composant met à jour sa vue **dans la même PR** |

## Secrets

Un seul secret est consommé côté GitHub : **`SONAR_TOKEN`**, porté par les secrets du dépôt.
Les identifiants de la base du job d'intégration sont des valeurs de test en clair dans le
workflow, ce qui est volontaire : elles ne protègent rien, la base est créée et détruite avec le
run.

Le déploiement ne consomme **aucun secret GitHub** (issue #22). Les secrets de chaque
environnement, mots de passe PostgreSQL et Airflow, clés de signature, clé Fernet, vivent dans le
`.env` de son dossier sur la VM, en `600`, générés sur la machine par `scripts/provision-host.sh`.
Ils ne transitent ni par git ni par GitHub, et le runner, qui travaille dans ce dossier, n'a rien
à recevoir. Le revers : ils ne sont sauvegardés nulle part ailleurs. Un `.env` perdu se
régénère, ce qui invalide les sessions et les connexions chiffrées par Airflow.

### Pourquoi le job d'intégration ML installe aussi le backend

Le schéma de la base n'a qu'une source, les six révisions Alembic de `apps/backend/alembic` : le
backend est propriétaire du schéma, `ml/` n'en est que consommateur. Reconstruire ce schéma à la
main dans le job ML donnerait un job vert sur une base qui n'est pas la nôtre, exactement l'erreur
qu'évite déjà le choix de l'image `timescaledb-ha` plutôt qu'un `postgres` nu. Le job installe
donc les deux environnements uv, applique `alembic upgrade head`, puis joue `-m integration` côté
`ml/` et `-m chaine` côté backend.

Conséquence sur le déclenchement : les `paths` de `ml.yml` incluent `apps/backend/alembic/**` et
`apps/backend/app/models/**`. Sans eux, une migration qui renomme une colonne de `reading` ne
déclencherait pas ce job, le SQL brut du pipeline dériverait du schéma, et **rien ne casserait
avant la production**. Le prix est qu'une PR touchant seulement une migration lance aussi le lint
et le typage de `ml/` : environ deux minutes de runner, en parallèle. Même arbitrage que le filtre
d'`airflow.yml`, qui écoute déjà `ml/**` et `apps/backend/app/**` parce que son image réunit les
deux.

Le marqueur `chaine` est distinct d'`integration` pour une raison mécanique : le job `integration`
de `backend.yml` n'installe pas `ml/.venv`, et sélectionnerait sinon un test qui lance les
binaires du pipeline. Il est aussi exclu d'`addopts`, sans quoi `make test` échouerait sur tout
poste où `ml/` n'est pas installé.

## Ce qui manque, et pourquoi

| Manque | Issue | Conséquence assumée |
|---|---|---|
| Images publiées et promues par digest (GHCR) | aucune | Chaque environnement reconstruit ses images : la production n'exécute pas l'artefact validé en recette, mais un second build du même commit |
| DAST (OWASP ZAP) | #41 | Aucune vérification sur l'application en fonctionnement, seulement sur le code et les dépendances |
| Tests end to end | #46 | Les parcours utilisateur ne sont pas vérifiés en CI |
| Tests de charge | #47 | Aucun garde-fou de performance |
| Scan d'image de conteneur | aucune | Les `Dockerfile` sont construits en local, pas analysés |

## Reproduire la CI en local

`make check` enchaîne formatage, analyse statique, typage et tests du backend, c'est à dire le job
`verification`. `make ml-check` fait la même chose pour le module ML.

Les tests d'intégration demandent une base **migrée**, et `db/init` ne crée `enervision_test` que
vide :

```bash
make db-up migrate-test     # la base de test reçoit les six révisions Alembic
make test-integration       # backend, marqueur `integration`
make ml-test-integration    # pipeline ML, marqueur `integration`
make test-chaine            # vrais binaires ML puis relecture par l'API, marqueur `chaine`
```

Le SAST se rejoue à l'identique : `uvx bandit==1.9.4 --recursive app --severity-level medium
--confidence-level medium` depuis `apps/backend`, et la même commande sur `enervision_ml` depuis
`ml`.