feat: Implement CLI tool, Celery workers, and VMware collector
Some checks failed
CI/CD Pipeline / Generate Documentation (push) Successful in 4m57s
CI/CD Pipeline / Lint Code (push) Successful in 5m33s
CI/CD Pipeline / Run Tests (push) Successful in 4m20s
CI/CD Pipeline / Security Scanning (push) Successful in 4m32s
CI/CD Pipeline / Build and Push Docker Images (chat) (push) Failing after 49s
CI/CD Pipeline / Build and Push Docker Images (frontend) (push) Failing after 48s
CI/CD Pipeline / Build and Push Docker Images (worker) (push) Failing after 46s
CI/CD Pipeline / Build and Push Docker Images (api) (push) Failing after 40s
CI/CD Pipeline / Deploy to Staging (push) Has been skipped
CI/CD Pipeline / Deploy to Production (push) Has been skipped

Complete implementation of core MVP components:

CLI Tool (src/datacenter_docs/cli.py):
- 11 commands for system management (serve, worker, init-db, generate, etc.)
- Auto-remediation policy management (enable/disable/status)
- System statistics and monitoring
- Rich formatted output with tables and panels

Celery Workers (src/datacenter_docs/workers/):
- celery_app.py with 4 specialized queues (documentation, auto_remediation, data_collection, maintenance)
- tasks.py with 8 async tasks integrated with MongoDB/Beanie
- Celery Beat scheduling (6h docs, 1h data collection, 15m metrics, 2am cleanup)
- Rate limiting (10 auto-remediation/h) and timeout configuration
- Task lifecycle signals and comprehensive logging

VMware Collector (src/datacenter_docs/collectors/):
- BaseCollector abstract class with full workflow (connect/collect/validate/store/disconnect)
- VMwareCollector for vSphere infrastructure data collection
- Collects VMs, ESXi hosts, clusters, datastores, networks with statistics
- MCP client integration with mock data fallback for development
- MongoDB storage via AuditLog and data validation

Documentation & Configuration:
- Updated README.md with CLI commands and Workers sections
- Updated TODO.md with project status (55% completion)
- Added CLAUDE.md with comprehensive project instructions
- Added Docker compose setup for development environment

Project Status:
- Completion: 50% -> 55%
- MVP Milestone: 80% complete (only Infrastructure Generator remaining)
- Estimated time to MVP: 1-2 days

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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2025-10-19 22:29:59 +02:00
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276
ARCHITECTURE_STATUS.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,276 @@
# Architecture Status Overview
## 🏗️ Struttura Moduli - Stato Attuale vs Target
```
src/datacenter_docs/
├── __init__.py ✅ Presente
├── api/ ✅ COMPLETO (80%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── main.py ✅ FastAPI app principale
│ ├── main_enhanced.py ✅ Versione enhanced
│ ├── models.py ✅ Pydantic models
│ ├── auto_remediation.py ✅ Auto-remediation engine
│ └── reliability.py ✅ Reliability scoring
├── chat/ ⚠️ PARZIALE (40%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── agent.py ✅ DocumentationAgent
│ └── main.py ❌ MANCA - WebSocket server
├── workers/ ❌ DIRECTORY NON ESISTE (0%)
│ ├── __init__.py ❌ Da creare
│ ├── celery_app.py ❌ Da creare - Celery config
│ └── tasks.py ❌ Da creare - Celery tasks
├── collectors/ ⚠️ SKELETON (5%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── base.py ❌ Da creare - Base collector
│ ├── vmware_collector.py ❌ Da creare
│ ├── kubernetes_collector.py ❌ Da creare
│ ├── network_collector.py ❌ Da creare
│ ├── storage_collector.py ❌ Da creare
│ ├── database_collector.py ❌ Da creare
│ └── monitoring_collector.py ❌ Da creare
├── generators/ ⚠️ SKELETON (5%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── base.py ❌ Da creare - Base generator
│ ├── infrastructure_generator.py ❌ Da creare
│ ├── network_generator.py ❌ Da creare
│ ├── virtualization_generator.py ❌ Da creare
│ ├── kubernetes_generator.py ❌ Da creare
│ ├── storage_generator.py ❌ Da creare
│ ├── database_generator.py ❌ Da creare
│ ├── monitoring_generator.py ❌ Da creare
│ ├── security_generator.py ❌ Da creare
│ ├── runbook_generator.py ❌ Da creare
│ └── troubleshooting_generator.py ❌ Da creare
├── validators/ ⚠️ SKELETON (5%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── base.py ❌ Da creare
│ ├── config_validator.py ❌ Da creare
│ ├── security_validator.py ❌ Da creare
│ └── compliance_validator.py ❌ Da creare
├── mcp/ ✅ BASE (60%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── client.py ✅ MCP client
│ └── server.py ❌ Da creare (se necessario)
├── utils/ ✅ BASE (70%)
│ ├── __init__.py ✅
│ ├── config.py ✅ Configuration management
│ ├── database.py ✅ MongoDB utilities
│ ├── logging.py ❌ Da creare
│ └── helpers.py ❌ Da creare
└── cli.py ❌ MANCA (0%) - CLI tool principale
```
---
## 📊 Completamento per Categoria
| Categoria | Completamento | Priorità | Note |
|-----------|---------------|----------|------|
| **API Service** | 🟢 80% | ✅ Completato | Funzionante in produzione |
| **Database Layer** | 🟢 70% | ✅ Completato | MongoDB + Beanie OK |
| **MCP Integration** | 🟡 60% | Alta | Client base funzionante |
| **Chat Service** | 🟡 40% | Media | Agent OK, manca WebSocket server |
| **Auto-Remediation** | 🟢 75% | ✅ Completato | Engine + reliability OK |
| **CLI Tool** | 🔴 0% | **Critica** | Necessario per gestione |
| **Workers (Celery)** | 🔴 0% | **Critica** | Necessario per task async |
| **Collectors** | 🟡 5% | Alta | Solo skeleton |
| **Generators** | 🟡 5% | Alta | Solo skeleton |
| **Validators** | 🟡 5% | Media | Solo skeleton |
| **Frontend** | 🟡 20% | Bassa | Skeleton React + build |
| **CI/CD** | 🟢 90% | ✅ Completato | GitHub/GitLab/Gitea |
| **Docker** | 🟢 85% | ✅ Completato | Tutti i Dockerfile OK |
**Overall Project Completion: ~35%**
---
## 🔄 Data Flow - Stato Implementazione
### Target Architecture
```mermaid
graph TD
A[External Trigger] -->|1| B[API/CLI]
B -->|2| C[Celery Task]
C -->|3| D[Collectors]
D -->|4| E[MCP Server]
E -->|5| F[Infrastructure]
F -->|6| E
E -->|7| D
D -->|8| G[Generators]
G -->|9| H[LLM Claude]
H -->|10| G
G -->|11| I[MongoDB]
I -->|12| J[API Response]
```
### Current Status
```
✅ [External Trigger]
✅ [API] → ⚠️ [CLI - MANCA]
❌ [Celery Task - MANCA]
⚠️ [Collectors - SKELETON] → ✅ [MCP Client] → ❓ [MCP Server - External]
⚠️ [Generators - SKELETON] → ✅ [LLM Integration OK]
✅ [MongoDB Storage]
✅ [API Response]
```
**Blocchi Critici**:
-**Celery Workers** - Nessun task asincrono funzionante
-**CLI Tool** - Nessun modo di gestire il sistema da command line
- ⚠️ **Collectors** - Non può raccogliere dati dall'infrastruttura
- ⚠️ **Generators** - Non può generare documentazione
---
## 🎯 Milestone per Completamento
### Milestone 1: Core System (MVP)
**Target**: Sistema base funzionante end-to-end
**Completamento**: 35% → 60%
- [ ] CLI tool base (`cli.py`)
- [ ] Celery workers setup (`workers/celery_app.py`, `workers/tasks.py`)
- [ ] 1 Collector funzionante (es: VMware)
- [ ] 1 Generator funzionante (es: Infrastructure)
- [ ] Task scheduling per generazione periodica docs
**Risultato**: Generazione automatica documentazione ogni 6 ore
---
### Milestone 2: Complete Data Pipeline
**Target**: Tutti i collector e generator implementati
**Completamento**: 60% → 80%
- [ ] Tutti i 6+ collectors implementati
- [ ] Tutti i 10 generators implementati
- [ ] Base validators
- [ ] Logging completo
- [ ] Error handling robusto
**Risultato**: Documentazione completa di tutta l'infrastruttura
---
### Milestone 3: Advanced Features
**Target**: Chat + Auto-remediation completo
**Completamento**: 80% → 95%
- [ ] Chat WebSocket server (`chat/main.py`)
- [ ] Frontend React completato
- [ ] Auto-remediation testing esteso
- [ ] Analytics e dashboard
- [ ] Advanced validators
**Risultato**: Sistema completo con UI e auto-remediation
---
### Milestone 4: Production Ready
**Target**: Sistema production-ready
**Completamento**: 95% → 100%
- [ ] Testing completo (unit + integration)
- [ ] Performance optimization
- [ ] Security hardening
- [ ] Documentation completa
- [ ] Monitoring e alerting
- [ ] Backup e disaster recovery
**Risultato**: Deploy in produzione
---
## 🔍 Analisi Dipendenze Critiche
### Per Avviare Generazione Docs (MVP)
**Dipendenze minime**:
1. ✅ API Service (già presente)
2. ❌ CLI tool → **BLOCKING**
3. ❌ Celery workers → **BLOCKING**
4. ❌ Almeno 1 collector → **BLOCKING**
5. ❌ Almeno 1 generator → **BLOCKING**
6. ✅ MongoDB (già configurato)
7. ✅ Redis (già configurato)
8. ✅ LLM integration (già presente)
**Effort Stimato per MVP**: 3-5 giorni di sviluppo
---
### Per Chat Service Completo
**Dipendenze**:
1. ✅ DocumentationAgent (già presente)
2. ❌ WebSocket server → **BLOCKING**
3. ⚠️ Frontend chat UI (opzionale - può usare Postman/WebSocket client)
4. ✅ MongoDB (già configurato)
5. ✅ LLM integration (già presente)
**Effort Stimato**: 1-2 giorni di sviluppo
---
### Per Auto-Remediation Completo
**Dipendenze**:
1. ✅ Auto-remediation engine (già presente)
2. ✅ Reliability scoring (già presente)
3. ❌ Celery workers per execution → **BLOCKING**
4. ⚠️ Testing infrastructure (importante per sicurezza)
5. ⚠️ Approval workflows (UI opzionale)
**Effort Stimato**: 2-3 giorni di sviluppo + testing
---
## 💡 Raccomandazioni
### Priorità Sviluppo Immediato
1. **CLI Tool** (1 giorno)
- Essenziale per gestione sistema
- Permetterà testing manuale
2. **Celery Workers** (1-2 giorni)
- Necessario per task asincroni
- Fondamentale per generazione docs
3. **1 Collector + 1 Generator** (2-3 giorni)
- Completa il ciclo base
- Permette testing end-to-end
**Totale effort MVP**: ~5-6 giorni
### Quick Wins
- ✅ Docker setup è completo - infrastruttura OK
- ✅ API è funzionante - può essere testata
- ✅ Database layer è pronto - storage OK
- ✅ LLM integration è pronta - generazione OK
**Manca solo**: Logica business per collectors/generators e orchestrazione via Celery
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## 📈 Progress Tracking
**Last Updated**: 2025-10-19
**Current Sprint Focus**: Infrastructure setup ✅ COMPLETATO
**Next Sprint Focus**: Core business logic (Collectors/Generators/Workers)
**Team Velocity**: N/A
**Estimated Completion**: 2-3 settimane per MVP