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llm-automation-docs-and-rem…/ARCHITECTURE_STATUS.md
dnviti 52655e9eee
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
feat: Implement CLI tool, Celery workers, and VMware collector
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>
2025-10-19 22:29:59 +02:00

9.4 KiB

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

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


📈 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