rpa_vision_v3/core/monitoring/metrics.py

"""
Métriques Prometheus pour RPA Vision

Ce module définit toutes les métriques Prometheus utilisées
pour monitorer le système RPA.
"""

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, Info

# =============================================================================
# Counters - Métriques qui ne font qu'augmenter
# =============================================================================

workflow_executions_total = Counter(
    'workflow_executions_total',
    'Total workflow executions',
    ['workflow_id', 'status']
)

log_entries_total = Counter(
    'log_entries_total',
    'Total log entries',
    ['level', 'component']
)

chain_executions_total = Counter(
    'chain_executions_total',
    'Total chain executions',
    ['chain_id', 'status']
)

trigger_fires_total = Counter(
    'trigger_fires_total',
    'Total trigger fires',
    ['trigger_type', 'workflow_id']
)

# =============================================================================
# Histograms - Distribution de valeurs
# =============================================================================

workflow_duration_seconds = Histogram(
    'workflow_duration_seconds',
    'Workflow execution duration in seconds',
    ['workflow_id'],
    buckets=(0.1, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0, 30.0, 60.0, 120.0, 300.0, float('inf'))
)

chain_duration_seconds = Histogram(
    'chain_duration_seconds',
    'Chain execution duration in seconds',
    ['chain_id'],
    buckets=(1.0, 5.0, 10.0, 30.0, 60.0, 120.0, 300.0, 600.0, float('inf'))
)

# =============================================================================
# Gauges - Valeurs qui peuvent augmenter ou diminuer
# =============================================================================

active_workflows = Gauge(
    'active_workflows',
    'Number of currently active workflows'
)

active_chains = Gauge(
    'active_chains',
    'Number of currently active chains'
)

error_rate = Gauge(
    'error_rate',
    'Current error rate percentage'
)

enabled_triggers = Gauge(
    'enabled_triggers',
    'Number of enabled triggers'
)

# =============================================================================
# Info - Informations système
# =============================================================================

system_info = Info(
    'rpa_system',
    'RPA system information'
)

# Initialiser les informations système
system_info.info({
    'version': '3.0.0',
    'component': 'rpa_vision',
    'monitoring': 'enabled'
})


# =============================================================================
# Fonctions utilitaires
# =============================================================================

def increment_workflow_execution(workflow_id: str, success: bool):
    """
    Incrémente le compteur d'exécution de workflow.
    
    Args:
        workflow_id: ID du workflow
        success: True si succès, False si échec
    """
    status = 'success' if success else 'failure'
    workflow_executions_total.labels(workflow_id=workflow_id, status=status).inc()


def record_workflow_duration(workflow_id: str, duration: float):
    """
    Enregistre la durée d'exécution d'un workflow.
    
    Args:
        workflow_id: ID du workflow
        duration: Durée en secondes
    """
    workflow_duration_seconds.labels(workflow_id=workflow_id).observe(duration)


def increment_log_entry(level: str, component: str):
    """
    Incrémente le compteur d'entrées de log.
    
    Args:
        level: Niveau de log (INFO, WARNING, ERROR, DEBUG)
        component: Composant source
    """
    log_entries_total.labels(level=level, component=component).inc()


def increment_chain_execution(chain_id: str, success: bool):
    """
    Incrémente le compteur d'exécution de chaîne.
    
    Args:
        chain_id: ID de la chaîne
        success: True si succès, False si échec
    """
    status = 'success' if success else 'failure'
    chain_executions_total.labels(chain_id=chain_id, status=status).inc()


def record_chain_duration(chain_id: str, duration: float):
    """
    Enregistre la durée d'exécution d'une chaîne.
    
    Args:
        chain_id: ID de la chaîne
        duration: Durée en secondes
    """
    chain_duration_seconds.labels(chain_id=chain_id).observe(duration)


def increment_trigger_fire(trigger_type: str, workflow_id: str):
    """
    Incrémente le compteur de déclenchements.
    
    Args:
        trigger_type: Type de trigger (schedule, file, manual)
        workflow_id: ID du workflow déclenché
    """
    trigger_fires_total.labels(trigger_type=trigger_type, workflow_id=workflow_id).inc()


def set_active_workflows(count: int):
    """
    Met à jour le nombre de workflows actifs.
    
    Args:
        count: Nombre de workflows actifs
    """
    active_workflows.set(count)


def set_active_chains(count: int):
    """
    Met à jour le nombre de chaînes actives.
    
    Args:
        count: Nombre de chaînes actives
    """
    active_chains.set(count)


def set_error_rate(rate: float):
    """
    Met à jour le taux d'erreur.
    
    Args:
        rate: Taux d'erreur en pourcentage (0-100)
    """
    error_rate.set(rate)


def set_enabled_triggers(count: int):
    """
    Met à jour le nombre de triggers activés.
    
    Args:
        count: Nombre de triggers activés
    """
    enabled_triggers.set(count)