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🤖 Guide d'Automatisation RPA Vision V3

🎉 Automatisation Complète Implémentée !

Le système d'automatisation est maintenant 100% fonctionnel et tourne en arrière-plan 24/7.

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📊 Vue d'Ensemble

Architecture

┌──────────────────────────────────────┐
│   AutomationScheduler (Thread)      │
│   Tourne en arrière-plan             │
└──────────────────────────────────────┘
            │
            ├─→ Schedule Triggers
            │   └─→ Vérifie toutes les 1s
            │       └─→ Lance workflows/chaînes
            │
            ├─→ File Triggers
            │   └─→ Surveille répertoires
            │       └─→ Lance sur nouveau fichier
            │
            └─→ Manual Triggers
                └─→ Via API/Interface

Composants

1. AutomationScheduler - Thread background qui vérifie les triggers
2. ChainManager - Gère les séquences de workflows
3. TriggerManager - Gère les déclencheurs
4. Métriques Prometheus - Suivi des exécutions

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🚀 Utilisation

1. Créer une Chaîne Automatique

Scénario : Backup quotidien automatique

from core.monitoring import AutomationScheduler
from core.monitoring.chain_manager import ChainManager
from core.monitoring.trigger_manager import TriggerManager
from pathlib import Path

# Initialiser les managers
cm = ChainManager(Path('data/chains'))
tm = TriggerManager(Path('data/triggers'))

# Créer une chaîne
chain = cm.create_chain(
    name="Backup Quotidien",
    workflows=["wf_export", "wf_compress", "wf_upload"]
)

# Créer un trigger schedule pour cette chaîne
trigger = tm.create_trigger(
    trigger_type="schedule",
    workflow_id=chain.chain_id,  # Pointer vers la chaîne !
    config={
        "interval_seconds": 86400  # 24 heures
    }
)

print(f"✅ Chaîne {chain.chain_id} créée")
print(f"✅ Trigger {trigger.trigger_id} créé")
print("🤖 Le backup se lancera automatiquement toutes les 24h")

2. Créer un Trigger File

Scénario : Traiter automatiquement les factures

# Créer un trigger qui surveille un dossier
trigger = tm.create_trigger(
    trigger_type="file",
    workflow_id="wf_process_invoice",
    config={
        "watch_directory": "/tmp/invoices",
        "file_pattern": "*.pdf"
    }
)

print("✅ Trigger file créé")
print("🤖 Chaque PDF dans /tmp/invoices lancera le workflow")

3. Via l'Interface Admin

1. Accéder : http://localhost:5001

2. Onglet "Chaînes" :

   • Cliquer "➕ Nouvelle Chaîne"
   • Sélectionner les workflows
   • Sauvegarder

3. Onglet "Déclencheurs" :

   • Cliquer "➕ Nouveau Déclencheur"
   • Choisir le type (schedule/file)
   • Configurer
   • Activer

4. Onglet "Métriques" :

   • Voir le statut de l'automatisation
   • Démarrer/Arrêter le scheduler
   • Voir les triggers actifs

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⚙️ Configuration

Démarrage Automatique

Le scheduler démarre automatiquement avec le dashboard :

# Dans web_dashboard/app.py
automation_scheduler = AutomationScheduler(
    trigger_manager=trigger_manager,
    chain_manager=chain_manager,
    check_interval=1.0  # Vérifier toutes les secondes
)
automation_scheduler.start()

Contrôle via API

# Vérifier le statut
curl http://localhost:5001/api/automation/status

# Démarrer
curl -X POST http://localhost:5001/api/automation/start

# Arrêter
curl -X POST http://localhost:5001/api/automation/stop

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📝 Exemples Complets

Exemple 1 : Monitoring Automatique

# Créer une chaîne de monitoring
chain = cm.create_chain(
    name="Health Check",
    workflows=["wf_check_disk", "wf_check_memory", "wf_send_report"]
)

# Lancer toutes les heures
trigger = tm.create_trigger(
    trigger_type="schedule",
    workflow_id=chain.chain_id,
    config={"interval_seconds": 3600}
)

Exemple 2 : Traitement de Fichiers

# Créer un workflow de traitement
# (le workflow doit déjà exister)

# Surveiller un dossier
trigger = tm.create_trigger(
    trigger_type="file",
    workflow_id="wf_process_csv",
    config={
        "watch_directory": "/data/imports",
        "file_pattern": "*.csv"
    }
)

Exemple 3 : Chaîne Complexe

# Créer une chaîne multi-étapes
chain = cm.create_chain(
    name="Process Complet",
    workflows=[
        "wf_login",
        "wf_download_data",
        "wf_transform",
        "wf_upload",
        "wf_logout"
    ]
)

# Lancer tous les jours à minuit (86400 secondes)
trigger = tm.create_trigger(
    trigger_type="schedule",
    workflow_id=chain.chain_id,
    config={"interval_seconds": 86400}
)

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🔍 Monitoring

Logs

Tous les événements sont loggés :

# Voir les logs du scheduler
tail -f logs/automation_scheduler.log

# Voir les logs des chaînes
tail -f logs/chain_manager.log

# Voir les logs des triggers
tail -f logs/trigger_manager.log

Métriques Prometheus

# Voir les métriques
curl http://localhost:5001/metrics | grep trigger

# Exemples de métriques :
# trigger_fires_total{trigger_type="schedule",workflow_id="chain_001"} 42
# chain_executions_total{chain_id="chain_001",status="success"} 40
# workflow_duration_seconds{workflow_id="wf_login"} 5.2

Interface Admin

Onglet Métriques :

• 🟢 Statut du scheduler (Actif/Arrêté)
• 📊 Nombre de triggers actifs
• ⏱️ Intervalle de vérification
• 🔄 Bouton Démarrer/Arrêter

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🛠️ Dépannage

Le scheduler ne démarre pas

# Vérifier le statut
import requests
r = requests.get('http://localhost:5001/api/automation/status')
print(r.json())

# Démarrer manuellement
r = requests.post('http://localhost:5001/api/automation/start')
print(r.json())

Les triggers ne se déclenchent pas

# Vérifier que le trigger est activé
trigger = tm.get_trigger('trigger_001')
print(f"Enabled: {trigger.enabled}")

# Activer si nécessaire
tm.enable_trigger('trigger_001')

# Vérifier la config
print(f"Config: {trigger.config}")

Les chaînes échouent

# Vérifier l'historique
chain = cm.get_chain('chain_001')
print(f"Success rate: {chain.success_rate}%")
print(f"Last execution: {chain.last_execution}")
print(f"History: {chain.execution_history[-5:]}")  # 5 dernières

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📊 Comportement

Schedule Triggers

• ✅ Vérifie toutes les 1 seconde
• ✅ Lance si interval écoulé
• ✅ Met à jour last_fired
• ✅ Incrémente métriques Prometheus

File Triggers

• ✅ Vérifie toutes les 1 seconde
• ✅ Détecte nouveaux fichiers
• ✅ Lance un workflow par fichier
• ✅ Mémorise fichiers traités (évite doublons)

Chaînes

• ✅ Exécution séquentielle
• ✅ Arrêt sur échec
• ✅ Historique sauvegardé
• ✅ Taux de succès calculé

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🎯 Cas d'Usage

1. Backup Automatique

• Chaîne : Export → Compress → Upload
• Trigger : Schedule (quotidien)

2. Traitement de Fichiers

• Workflow : Process CSV
• Trigger : File (*.csv)

3. Monitoring Continu

• Chaîne : Check → Alert → Report
• Trigger : Schedule (horaire)

4. Workflow Nocturne

• Chaîne : Cleanup → Backup → Report
• Trigger : Schedule (minuit)

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✨ Résumé

✅ Scheduler automatique - Tourne 24/7 en arrière-plan ✅ Schedule triggers - Intervalles configurables ✅ File triggers - Surveillance de répertoires ✅ Chaînes automatiques - Séquences de workflows ✅ Logs complets - Tous les événements tracés ✅ Métriques Prometheus - Monitoring temps réel ✅ Interface admin - Contrôle visuel ✅ API REST - Contrôle programmatique

L'automatisation est maintenant complète et opérationnelle ! 🚀