Files
ss-tools/README.md
2026-02-20 20:47:39 +03:00

129 lines
7.4 KiB
Markdown
Executable File
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Инструменты автоматизации Superset (ss-tools)
## Обзор
**ss-tools** — это современная платформа для автоматизации и управления экосистемой Apache Superset. Проект перешел от набора CLI-скриптов к полноценному веб-приложению с архитектурой Backend (FastAPI) + Frontend (SvelteKit), обеспечивая удобный интерфейс для сложных операций.
## Основные возможности
### 🚀 Миграция и управление дашбордами
- **Dashboard Grid**: Удобный просмотр всех дашбордов во всех окружениях (Dev, Sandbox, Prod) в едином интерфейсе.
- **Интеллектуальный маппинг**: Автоматическое и ручное сопоставление датасетов, таблиц и схем при переносе между окружениями.
- **Проверка зависимостей**: Валидация наличия всех необходимых компонентов перед миграцией.
### 📦 Резервное копирование
- **Планировщик (Scheduler)**: Автоматическое создание резервных копий дашбордов и датасетов по расписанию.
- **Хранилище**: Локальное хранение артефактов с возможностью управления через UI.
### 🛠 Git Интеграция
- **Version Control**: Возможность версионирования ассетов Superset.
- **Git Dashboard**: Управление ветками, коммитами и деплоем изменений напрямую из интерфейса.
- **Conflict Resolution**: Встроенные инструменты для разрешения конфликтов в YAML-конфигурациях.
### 🤖 LLM Анализ (AI Plugin)
- **Автоматический аудит**: Анализ состояния дашбордов на основе скриншотов и метаданных.
- **Генерация документации**: Автоматическое описание датасетов и колонок с помощью LLM (OpenAI, OpenRouter и др.).
- **Smart Validation**: Поиск аномалий и ошибок в визуализациях.
### 🔐 Безопасность и администрирование
- **Multi-user Auth**: Многопользовательский доступ с ролевой моделью (RBAC).
- **Управление подключениями**: Централизованная настройка доступов к различным инстансам Superset.
- **Логирование**: Подробная история выполнения всех фоновых задач.
## Технологический стек
- **Backend**: Python 3.9+, FastAPI, SQLAlchemy, APScheduler, Pydantic.
- **Frontend**: Node.js 18+, SvelteKit, Tailwind CSS.
- **Database**: PostgreSQL (для хранения метаданных, задач, логов и конфигурации).
## Структура проекта
- `backend/` — Серверная часть, API и логика плагинов.
- `frontend/` — Клиентская часть (SvelteKit приложение).
- `specs/` — Спецификации функций и планы реализации.
- `docs/` — Дополнительная документация по маппингу и разработке плагинов.
## Быстрый старт
### Требования
- Python 3.9+
- Node.js 18+
- Настроенный доступ к API Superset
### Запуск
Для автоматической настройки окружений и запуска обоих серверов (Backend & Frontend) используйте скрипт:
```bash
./run.sh
```
*Скрипт создаст виртуальное окружение Python, установит зависимости `pip` и `npm`, и запустит сервисы.*
Опции:
- `--skip-install`: Пропустить установку зависимостей.
- `--help`: Показать справку.
Переменные окружения:
- `BACKEND_PORT`: Порт API (по умолчанию 8000).
- `FRONTEND_PORT`: Порт UI (по умолчанию 5173).
- `POSTGRES_URL`: Базовый URL PostgreSQL по умолчанию для всех подсистем.
- `DATABASE_URL`: URL основной БД (если не задан, используется `POSTGRES_URL`).
- `TASKS_DATABASE_URL`: URL БД задач/логов (если не задан, используется `DATABASE_URL`).
- `AUTH_DATABASE_URL`: URL БД авторизации (если не задан, используется PostgreSQL дефолт).
## Разработка
Проект следует строгим правилам разработки:
1. **Semantic Code Generation**: Использование протокола `.ai/standards/semantics.md` для обеспечения надежности кода.
2. **Design by Contract (DbC)**: Определение предусловий и постусловий для ключевых функций.
3. **Constitution**: Соблюдение правил, описанных в конституции проекта в папке `.specify/`.
### Полезные команды
- **Backend**: `cd backend && .venv/bin/python3 -m uvicorn src.app:app --reload`
- **Frontend**: `cd frontend && npm run dev`
- **Тесты**: `cd backend && .venv/bin/pytest`
## Docker и CI/CD
### Локальный запуск в Docker (приложение + PostgreSQL)
```bash
docker compose up --build
```
После старта:
- UI/API: `http://localhost:8000`
- PostgreSQL: `localhost:5432` (`postgres/postgres`, DB `ss_tools`)
Остановить:
```bash
docker compose down
```
Полная очистка тома БД:
```bash
docker compose down -v
```
Если `postgres:16-alpine` не тянется из Docker Hub (TLS timeout), используйте fallback image:
```bash
POSTGRES_IMAGE=mirror.gcr.io/library/postgres:16-alpine docker compose up -d db
```
или:
```bash
POSTGRES_IMAGE=bitnami/postgresql:latest docker compose up -d db
```
Если на хосте уже занят `5432`, поднимайте Postgres на другом порту:
```bash
POSTGRES_HOST_PORT=5433 docker compose up -d db
```
### Миграция legacy-данных в PostgreSQL
Если нужно перенести старые данные из `tasks.db`/`config.json`:
```bash
cd backend
PYTHONPATH=. .venv/bin/python src/scripts/migrate_sqlite_to_postgres.py --sqlite-path tasks.db
```
### CI/CD
Добавлен workflow: `.github/workflows/ci-cd.yml`
- backend smoke tests
- frontend build
- docker build
- push образа в GHCR на `main/master`
## Контакты и вклад
Для добавления новых функций или исправления ошибок, пожалуйста, ознакомьтесь с `docs/plugin_dev.md` и создайте соответствующую спецификацию в `specs/`.