fix: remove docs/ from tracking and add to .gitignore
This commit is contained in:
oussi
1
.gitignore
vendored
1
.gitignore
vendored
@@ -15,3 +15,4 @@ docs/
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*.spec
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*.spec
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build/
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build/
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dist/
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dist/
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docs/
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,188 +0,0 @@
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# Design — Onglet Utilisateurs Amadea
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**Date :** 2026-04-02
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**Statut :** Approuvé
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## Contexte
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Ajouter un onglet "Utilisateurs" à l'application de supervision, affichant en temps réel les utilisateurs connectés à Amadea Web 8 x64, leur statut d'activité, et un graphique d'utilisation horaire. Le chemin des logs Amadea et les seuils de statut sont rendus configurables dans l'onglet Configuration existant.
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## Architecture générale
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### Nouveaux fichiers
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- **`user_monitor.py`** — classe `UserMonitor` : thread de fond, parsing des logs, cache thread-safe. Miroir exact de `SystemMonitor`.
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### Fichiers modifiés
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| Fichier | Modification |
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| `config_manager.py` | Ajout des clés `amadea_log_path` et `user_status_thresholds` dans la config par défaut |
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| `app.py` | Instanciation de `UserMonitor`, routes `/users` et `/api/users` |
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| `templates/base.html` | Lien "Utilisateurs" dans la navbar |
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| `templates/settings.html` | 2 nouveaux blocs de configuration |
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| `templates/users.html` | Nouvelle page (tableau + graphique CSS) |
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### Flux de données
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UserMonitor (background thread)
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├─ parse awevents_YY-MM-DD_*.log → activité utilisateur + déconnexions explicites
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└─ parse isoft_YY-MM-DD_*.log → événements de session (login/timeout)
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↓ cache thread-safe (dict par login)
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/api/users → JSON
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/users → rendu Jinja2 initial + auto-refresh JS (30s, même pattern que dashboard)
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## Parsing et modèle de données
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### Sélection des fichiers du jour
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Les fichiers de logs suivent le pattern `PREFIX_YY-MM-DD_N.ext` (ex: `awevents_26-04-02_1.log`).
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- Date du jour formatée en `%y-%m-%d` (ex: `26-04-02` pour 2026-04-02)
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- Tous les fichiers du jour sont lus, triés par index `N` croissant
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- Si plusieurs fichiers du même jour existent (index incrémental), ils sont tous parsés dans l'ordre
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### Format `awevents_YY-MM-DD_N.log` (source principale)
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```
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2026-03-30 10:34:24.034;INFO ;;;;"login=JENKINS,action=SelectionChange,Label=BAO_Main/..."
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```
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Regex d'extraction :
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```python
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r'^(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}).*login=([^,]+),action=([^,]+),Label=(.+)"?$'
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```
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- `timestamp` → groupe 1
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- `login` → groupe 2 (identifiant utilisateur)
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- `action` → groupe 3 (SelectionChange, Action, Click, ValueChange…)
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- `label` → groupe 4 (contexte UI)
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**Déconnexion explicite :** ligne dont le label contient `se deconnecter`
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### Format `isoft_YY-MM-DD_N.log` (complément sessions)
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```
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2026-03-30 10:33:05.830;INFO ;"ISExecutingThread...";...;"method=OpenUserSession,...,login=JENKINS"
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```
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Regex pour login réussi :
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```python
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r'^(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}).*method=OpenUserSession.*login=([A-Za-z0-9_]+)'
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```
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Regex pour timeout de session :
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```python
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r'^(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}).*method=closeSession'
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```
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### Modèle par utilisateur (cache)
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```python
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{
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"login": str, # identifiant (ex: "JENKINS")
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"last_action_time": datetime, # horodatage de la dernière action
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"last_action_label": str, # label de la dernière action (tronqué à 60 chars)
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"action_count_24h": int, # nombre d'actions dans les dernières 24h
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"status": str, # "actif" | "inactif" | "deconnecte"
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"explicit_logout": bool, # True si déconnexion explicite détectée
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"connected_since": datetime | None, # heure de la première action du jour (premier awevents du jour pour cet utilisateur)
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}
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### Règles de statut
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Seuils configurables (clé `user_status_thresholds`, défauts : `active_minutes=5`, `inactive_minutes=30`) :
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| Condition | Statut |
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|---|---|
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| Déconnexion explicite détectée | DÉCONNECTÉ |
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| Dernière action > `inactive_minutes` | DÉCONNECTÉ |
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| Dernière action entre `active_minutes` et `inactive_minutes` | INACTIF |
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| Dernière action < `active_minutes` | ACTIF |
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### Graphique d'activité horaire
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Comptage du nombre d'utilisateurs distincts ayant au moins une action par tranche horaire (H:00 → H:59). Données issues uniquement des fichiers du jour (`awevents_*.log`).
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Pour le sélecteur "7 derniers jours" : si les fichiers zippés ne sont pas disponibles (cas nominal en prod), afficher un `alert-info` : *"Les données historiques des jours précédents ne sont pas disponibles (fichiers archivés)."*
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## Configuration
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### Nouvelles clés dans `config.json`
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```json
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{
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"amadea_log_path": "C:\\ProgramData\\ISoft\\Amadea Web 8 x64\\data\\logs",
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"user_status_thresholds": {
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"active_minutes": 5,
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"inactive_minutes": 30
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}
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}
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```
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### Nouveaux blocs dans `settings.html`
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**Bloc 1 — Chemin des logs Amadea** (même style `card` + `form-control` + `btn btn-primary`) :
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- Champ texte pré-rempli avec la valeur actuelle
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- Bouton "Enregistrer"
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- Route POST : `/settings/amadea-log-path`
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**Bloc 2 — Seuils statut utilisateurs** (même style que le bloc "Seuils d'alerte") :
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- Champ numérique "Actif si dernière action < N min" (défaut: 5)
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- Champ numérique "Inactif si dernière action < N min" (défaut: 30)
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- Bouton "Enregistrer"
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- Route POST : `/settings/user-thresholds`
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## Interface utilisateurs (`users.html`)
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### Tableau
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Colonnes : **Utilisateur | Statut | Dernière action | Actions (24h) | Depuis**
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Tri par défaut : Actifs → Inactifs → Déconnectés (ordre de priorité statut).
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Badges Bootstrap cohérents avec l'existant :
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- ACTIF → `<span class="badge bg-success">ACTIF</span>`
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- INACTIF → `<span class="badge bg-warning text-dark">INACTIF</span>`
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- DÉCONNECTÉ → `<span class="badge bg-secondary">DÉCONNECTÉ</span>`
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### Graphique d'activité
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Barres CSS Bootstrap (divs avec hauteur proportionnelle), aucune librairie externe.
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Une barre par heure de la journée (00h–23h), largeur fixe, hauteur = `(valeur / max) * 100%`.
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Couleur : `bg-primary`. Tooltip au survol (attribut `title`).
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### Auto-refresh
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`setInterval` toutes les 30 secondes, appel `fetch('/api/users')`, même pattern que `refreshMetrics()` dans `dashboard.html`.
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### Gestion d'erreurs
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| Cas | Affichage |
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|---|---|
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| Dossier de logs introuvable | `alert alert-warning` avec le chemin configuré |
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| Aucun fichier du jour trouvé | `alert alert-info "Aucun log disponible pour aujourd'hui"` |
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| Fichier verrouillé/illisible | Ignoré silencieusement, parsing continue |
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| Aucun utilisateur détecté | Message `text-muted` dans le tableau |
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## Choix techniques
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- **Librairie graphique** : barres CSS Bootstrap pures (aucune dépendance externe)
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- **Thread** : daemon thread (comme `SystemMonitor`), s'arrête avec l'application
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- **Encodage fichiers** : `utf-8` avec `errors='ignore'` pour tolérer les caractères invalides
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- **Performance** : les fichiers `isoft_*.log` peuvent être très volumineux (index > 80). Le parsing lit ligne par ligne sans charger le fichier en mémoire (`for line in f`)
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@@ -1,151 +0,0 @@
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# Design — supervision-rs
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**Date :** 2026-04-07
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**Objectif :** Réécrire l'application de supervision système en Rust pour produire un exécutable Windows standalone, sans dépendances, déployable par simple copie.
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## Contexte
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L'application actuelle est en Python (Flask + psutil + PyInstaller). Le tuteur a recommandé une réécriture en Rust pour obtenir un exécutable plus stable sur Windows. Le binaire doit être autonome : on le copie sur n'importe quel serveur Windows, on l'installe comme service, et c'est tout.
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## Périmètre fonctionnel
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Parité complète avec l'app Python actuelle :
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- Interface web sécurisée (login admin, cookie de session)
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- Dashboard temps réel : CPU, RAM, disques, processus surveillés
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- Alertes email (SMTP plain ou STARTTLS) avec cooldown configurable
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- Configuration via UI (seuils, SMTP, intervalle, processus)
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- Historique des alertes (max 500, rotation automatique)
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- Fonctionne comme service Windows (démarre avec Windows, tourne en arrière-plan)
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## Architecture
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### Structure du projet
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supervision-rs/
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├── Cargo.toml
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├── src/
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│ ├── main.rs # Point d'entrée + intégration service Windows
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│ ├── config.rs # Lecture/écriture config.json et alerts.json
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│ ├── monitor.rs # Thread de collecte métriques + évaluation seuils
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│ ├── alerter.rs # Envoi email SMTP
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│ ├── auth.rs # Session admin, rate limiting login
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│ └── routes.rs # Endpoints Axum (dashboard, API, config, login)
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├── templates/ # Templates Tera (portés depuis Jinja2)
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│ ├── base.html
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│ ├── dashboard.html
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│ ├── login.html
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│ ├── config.html
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│ └── alerts.html
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└── data/ # Créé au premier lancement (gitignored)
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├── config.json
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└── alerts.json
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```
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### Crates
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| Crate | Rôle | Équivalent Python |
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|---|---|---|
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| `axum` | Serveur HTTP async | Flask |
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| `tokio` | Runtime async | — |
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| `tera` | Templates HTML | Jinja2 |
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| `sysinfo` | Métriques CPU/RAM/disque/processus | psutil |
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| `lettre` | Email SMTP | smtplib |
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| `serde` + `serde_json` | Sérialisation config/alertes | json |
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| `windows-service` | Intégration service Windows | — |
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| `tower-sessions` | Sessions auth (cookie signé) | Flask-Login |
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| `tower_governor` | Rate limiting | Flask-Limiter |
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| `tracing` | Logs | logging |
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## Modes de démarrage
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supervision.exe → mode console (test, développement)
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supervision.exe install → installe le service Windows
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supervision.exe uninstall → supprime le service Windows
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(lancé par Windows SCM) → mode service (background automatique)
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```
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Détection automatique dans `main.rs` : si lancé par le Service Control Manager de Windows, entre en mode service. Sinon, mode console.
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**Installation sur un serveur :**
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```cmd
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supervision.exe install
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sc start Supervision
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```
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## State partagé (concurrence)
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```
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Arc<AppState>
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├── config: RwLock<Config> # Config lue/écrite par routes + monitor
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├── metrics: RwLock<Metrics> # Écrit par monitor, lu par /api/metrics
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└── alerter: Alerter # Utilisé par monitor
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```
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Le thread de monitoring est une `tokio::task` qui tourne en arrière-plan. Il met à jour `metrics` via `RwLock`. Les routes Axum lisent ce state sans bloquer.
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## Authentification
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- Un seul admin, identifiants stockés dans `config.json` (mot de passe hashé bcrypt)
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- Session via cookie signé (`tower-sessions`)
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- Rate limiting sur `POST /login` : 10 tentatives/minute
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- Toutes les routes (sauf `/login`, `/static`) redirigent vers login si non authentifié
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## Métriques & seuils
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Collecte via `sysinfo` :
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- CPU : pourcentage global
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- RAM : pourcentage utilisé, total/utilisé/disponible en Go
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- Disques : partitions physiques ≥1 Go, pourcentage, espace total/utilisé/libre
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- Processus : recherche par pattern dans nom ou ligne de commande, mémoire RSS, CPU
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Niveaux de statut (identique au Python) :
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- `ok` : < 80% du seuil
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- `warning` : ≥ 80% du seuil
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||||||
- `critical` : ≥ 100% du seuil
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## Alertes email
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- SMTP plain ou STARTTLS (configurable)
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- Cooldown par clé (en mémoire, réinitialisé au redémarrage)
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- Alertes déclenchées sur : CPU critique, RAM critique, disque critique, processus arrêté, mémoire processus critique
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- Stockage dans `alerts.json` (max 500 entrées, rotation FIFO)
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## Persistance
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- `data/config.json` : configuration complète (seuils, SMTP, admin, processus surveillés, intervalle)
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- `data/alerts.json` : historique des alertes
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- Dossier `data/` créé automatiquement au premier lancement, dans le même répertoire que l'exe
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- Pas de base de données
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## Déploiement
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1. Compiler sur Windows : `cargo build --release`
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2. Récupérer `target/release/supervision.exe`
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3. Copier l'exe seul sur le serveur cible
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4. Lancer `supervision.exe install` puis `sc start Supervision`
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5. Accéder à `http://localhost:5000` dans le navigateur
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Aucune autre dépendance requise sur le serveur cible.
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Reference in New Issue
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