kcg-monitoring/prediction/config.py
htlee 83b3d80c6d feat: Python 어선 분류기 + 배포 설정 + 백엔드 모니터링 프록시
- prediction/: FastAPI 7단계 분류 파이프라인 + 6개 탐지 알고리즘
  - snpdb 궤적 조회 → 인메모리 캐시(13K척) → 분류 → kcgdb 저장
  - APScheduler 5분 주기, Python 3.9 호환
  - 버그 수정: @property last_bucket, SQL INTERVAL 바인딩, rollback, None 가드
  - 보안: DB 비밀번호 하드코딩 제거 → env 환경변수 필수
- deploy/kcg-prediction.service: systemd 서비스 (redis-211, 포트 8001)
- deploy.yml: prediction CI/CD 배포 단계 추가 (192.168.1.18:32023)
- backend: PredictionProxyController (health/status/trigger 프록시)
- backend: AppProperties predictionBaseUrl + AuthFilter 인증 예외

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 12:07:40 +09:00

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Python

from pydantic_settings import BaseSettings
class Settings(BaseSettings):
# snpdb (궤적 데이터 소스)
SNPDB_HOST: str = '211.208.115.83'
SNPDB_PORT: int = 5432
SNPDB_NAME: str = 'snpdb'
SNPDB_USER: str = 'snp'
SNPDB_PASSWORD: str
# kcgdb (분석 결과 저장)
KCGDB_HOST: str = '211.208.115.83'
KCGDB_PORT: int = 5432
KCGDB_NAME: str = 'kcgdb'
KCGDB_SCHEMA: str = 'kcg'
KCGDB_USER: str = 'kcg_app'
KCGDB_PASSWORD: str
# 스케줄러
SCHEDULER_INTERVAL_MIN: int = 5
# 인메모리 캐시
CACHE_WINDOW_HOURS: int = 24
INITIAL_LOAD_HOURS: int = 24
STATIC_INFO_REFRESH_MIN: int = 60
PERMIT_REFRESH_MIN: int = 30
# 파이프라인
TRAJECTORY_HOURS: int = 6
MMSI_PREFIX: str = '412'
MIN_TRAJ_POINTS: int = 100
# 로깅
LOG_LEVEL: str = 'INFO'
model_config = {'env_file': '.env', 'env_file_encoding': 'utf-8', 'extra': 'ignore'}
settings = Settings()