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fix: vessel_store _last_bucket 타임존 오류 수정

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snpdb time_bucket은 tz-naive KST인데 UTC tzinfo를 강제 부여하여
incremental fetch WHERE time_bucket > %s 비교 시 미래 시간으로 해석,
항상 0 rows 반환 → 1h 어구 그룹이 점진적으로 소멸하는 버그.

tz-naive 그대로 유지하도록 수정 (load_initial, merge_incremental 3곳).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
htlee 2026-04-02 05:53:14 +09:00
부모 e9ae058017
커밋 d15039ce18
2개의 변경된 파일과 8개의 추가작업 그리고 6개의 파일을 삭제
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docs/RELEASE-NOTES.md
파일 보기

@ -6,6 +6,7 @@
### 수정 ### 수정
- 1h 활성 판정을 parent_name 전체 합산 기준으로 변경 (서브클러스터 분리 후 개별 소수 문제 해결) - 1h 활성 판정을 parent_name 전체 합산 기준으로 변경 (서브클러스터 분리 후 개별 소수 문제 해결)
- vessel_store의 _last_bucket 타임존 오류 수정 (tz-naive KST → UTC 잘못 변환 → incremental fetch 0건)
## [2026-04-01.2] ## [2026-04-01.2]

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prediction/cache/vessel_store.py vendored
파일 보기

@ -114,19 +114,20 @@ class VesselStore:
self._tracks[str(mmsi)] = group.reset_index(drop=True) self._tracks[str(mmsi)] = group.reset_index(drop=True)
# last_bucket 설정 — incremental fetch 시작점 # last_bucket 설정 — incremental fetch 시작점
# snpdb time_bucket은 tz-naive KST이므로 UTC 변환하지 않고 그대로 유지
if 'time_bucket' in df_all.columns and not df_all['time_bucket'].dropna().empty: if 'time_bucket' in df_all.columns and not df_all['time_bucket'].dropna().empty:
max_bucket = pd.to_datetime(df_all['time_bucket'].dropna()).max() max_bucket = pd.to_datetime(df_all['time_bucket'].dropna()).max()
if hasattr(max_bucket, 'to_pydatetime'): if hasattr(max_bucket, 'to_pydatetime'):
max_bucket = max_bucket.to_pydatetime() max_bucket = max_bucket.to_pydatetime()
if isinstance(max_bucket, datetime) and max_bucket.tzinfo is None: if isinstance(max_bucket, datetime) and max_bucket.tzinfo is not None:
max_bucket = max_bucket.replace(tzinfo=timezone.utc) max_bucket = max_bucket.replace(tzinfo=None)
self._last_bucket = max_bucket self._last_bucket = max_bucket
elif 'timestamp' in df_all.columns and not df_all['timestamp'].dropna().empty: elif 'timestamp' in df_all.columns and not df_all['timestamp'].dropna().empty:
max_ts = pd.to_datetime(df_all['timestamp'].dropna()).max() max_ts = pd.to_datetime(df_all['timestamp'].dropna()).max()
if hasattr(max_ts, 'to_pydatetime'): if hasattr(max_ts, 'to_pydatetime'):
max_ts = max_ts.to_pydatetime() max_ts = max_ts.to_pydatetime()
if isinstance(max_ts, datetime) and max_ts.tzinfo is None: if isinstance(max_ts, datetime) and max_ts.tzinfo is not None:
max_ts = max_ts.replace(tzinfo=timezone.utc) max_ts = max_ts.replace(tzinfo=None)
self._last_bucket = max_ts self._last_bucket = max_ts
vessel_count = len(self._tracks) vessel_count = len(self._tracks)
@ -171,8 +172,8 @@ class VesselStore:
if new_buckets: if new_buckets:
latest = max(new_buckets) latest = max(new_buckets)
if isinstance(latest, datetime) and latest.tzinfo is None: if isinstance(latest, datetime) and latest.tzinfo is not None:
latest = latest.replace(tzinfo=timezone.utc) latest = latest.replace(tzinfo=None)
if self._last_bucket is None or latest > self._last_bucket: if self._last_bucket is None or latest > self._last_bucket:
self._last_bucket = latest self._last_bucket = latest