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분석 사이클 완료 후 자동 실행되는 출력 파이프라인: - event_generator: 분석결과 → 이벤트 자동 생성 (7개 룰, 카테고리별 dedup) - violation_classifier: 위반 유형 라벨링 (EEZ/DARK/MMSI/TRANSSHIP/GEAR/RISK) - kpi_writer: 실시간 KPI 6개 갱신 (오늘 기준 카운트) - stats_aggregator: hourly/daily/monthly 사전 집계 (UPSERT) - alert_dispatcher: CRITICAL/HIGH 이벤트 자동 알림 생성 scheduler.py에 출력 모듈 통합 (분석 8단계 완료 후 실행, non-fatal) DB 연동 테스트 통과 (alerts 8건 생성, KPI tracking_active=2) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
65 lines
1.8 KiB
Python
65 lines
1.8 KiB
Python
"""
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경보 발송 — CRITICAL/HIGH 이벤트에 대해 prediction_alerts INSERT.
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현재는 DASHBOARD 채널만 기록 (실제 SMS/EMAIL은 향후 연동).
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"""
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import logging
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from datetime import datetime, timezone
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from psycopg2.extras import execute_values
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from config import qualified_table
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from db.kcgdb import get_conn
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logger = logging.getLogger(__name__)
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ALERTS_TABLE = qualified_table('prediction_alerts')
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EVENTS_TABLE = qualified_table('prediction_events')
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# CRITICAL/HIGH 이벤트만 알림 대상
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ALERT_LEVELS = ('CRITICAL', 'HIGH')
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def run_alert_dispatcher() -> dict:
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"""
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아직 알림이 없는 CRITICAL/HIGH 이벤트에 대해 알림 생성.
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Returns:
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{ 'dispatched': int }
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"""
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now = datetime.now(timezone.utc)
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dispatched = 0
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with get_conn() as conn:
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cur = conn.cursor()
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# 알림이 아직 없는 CRITICAL/HIGH 이벤트 조회
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cur.execute(
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f"""SELECT e.id, e.ai_confidence
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FROM {EVENTS_TABLE} e
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LEFT JOIN {ALERTS_TABLE} a ON a.event_id = e.id
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WHERE e.level IN %s AND a.id IS NULL
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ORDER BY e.occurred_at DESC
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LIMIT 100""",
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(ALERT_LEVELS,)
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)
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rows = cur.fetchall()
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if rows:
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alerts = [
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(event_id, 'DASHBOARD', None, now, 'SENT', confidence)
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for event_id, confidence in rows
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]
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execute_values(
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cur,
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f"""INSERT INTO {ALERTS_TABLE}
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(event_id, channel, recipient, sent_at, delivery_status, ai_confidence)
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VALUES %s""",
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alerts,
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)
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conn.commit()
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dispatched = len(alerts)
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logger.info(f'alert_dispatcher: dispatched={dispatched}')
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return {'dispatched': dispatched}
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