Create comprehensive news pipeline management and monitoring system with backend API structure and detailed implementation roadmap. Core Features (7): 1. Keyword Management - Pipeline keyword CRUD and control 2. Pipeline Monitoring - Processing stats and utilization metrics 3. Pipeline Control - Step-wise start/stop and scheduling 4. Logging System - Pipeline status logs and error tracking 5. User Management - User CRUD with role-based access (Admin/Editor/Viewer) 6. Application Management - OAuth2/JWT-based Application CRUD 7. System Monitoring - Service health checks and resource monitoring Technology Stack: - Backend: FastAPI + Motor (MongoDB async) + Redis - Frontend: React 18 + TypeScript + Material-UI v7 (planned) - Auth: JWT + OAuth2 - Infrastructure: Docker + Kubernetes Project Structure: - backend/app/api/ - 5 API routers (keywords, pipelines, users, applications, monitoring) - backend/app/core/ - Core configurations (config, database, auth) - backend/app/models/ - Data models (planned) - backend/app/services/ - Business logic (planned) - backend/app/schemas/ - Pydantic schemas (planned) - frontend/ - React application (planned) - k8s/ - Kubernetes manifests (planned) Documentation: - README.md - Project overview, current status, API endpoints, DB schema - TODO.md - Detailed implementation plan for next sessions Current Status: ✅ Project structure initialized ✅ Backend basic configuration (config, database, auth) ✅ API router skeletons (5 routers) ✅ Requirements and environment setup 🚧 Models, services, and schemas pending 📋 Frontend implementation pending 📋 Docker and Kubernetes deployment pending Next Steps (See TODO.md): 1. MongoDB schema and indexes 2. Pydantic schemas with validation 3. Service layer implementation 4. Redis integration 5. Login/authentication API 6. Frontend basic setup This provides a solid foundation for building a comprehensive news pipeline management console system. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
9.9 KiB
News Engine Console - 구현 계획
다음 세션을 위한 상세 구현 계획
🎯 Phase 1: Backend 완성 (우선순위)
1.1 데이터 모델 구현
models/keyword.py
class Keyword:
_id: ObjectId
keyword: str
category: str # 'people', 'topics', 'companies'
status: str # 'active', 'inactive'
pipeline_type: str # 'rss', 'translation', 'all'
priority: int # 1-10
metadata: dict
created_at: datetime
updated_at: datetime
created_by: str
models/pipeline.py
class Pipeline:
_id: ObjectId
name: str
type: str # 'rss_collector', 'translator', 'image_generator'
status: str # 'running', 'stopped', 'error'
config: dict
schedule: str # cron expression
stats: PipelineStats
last_run: datetime
next_run: datetime
models/user.py
class User:
_id: ObjectId
username: str (unique)
email: str (unique)
hashed_password: str
full_name: str
role: str # 'admin', 'editor', 'viewer'
disabled: bool
created_at: datetime
last_login: datetime
models/application.py
class Application:
_id: ObjectId
name: str
client_id: str (unique)
client_secret: str (hashed)
redirect_uris: List[str]
grant_types: List[str]
scopes: List[str]
owner_id: str
created_at: datetime
1.2 Pydantic 스키마 작성
schemas/keyword.py
- KeywordCreate
- KeywordUpdate
- KeywordResponse
- KeywordList
schemas/pipeline.py
- PipelineCreate
- PipelineUpdate
- PipelineResponse
- PipelineStats
- PipelineList
schemas/user.py
- UserCreate
- UserUpdate
- UserResponse
- UserLogin
schemas/application.py
- ApplicationCreate
- ApplicationUpdate
- ApplicationResponse
1.3 서비스 레이어 구현
services/keyword_service.py
async def get_keywords(filters, pagination)async def create_keyword(keyword_data)async def update_keyword(keyword_id, update_data)async def delete_keyword(keyword_id)async def toggle_keyword_status(keyword_id)async def get_keyword_stats(keyword_id)
services/pipeline_service.py
async def get_pipelines()async def get_pipeline_stats(pipeline_id)async def start_pipeline(pipeline_id)async def stop_pipeline(pipeline_id)async def restart_pipeline(pipeline_id)async def get_pipeline_logs(pipeline_id, limit)async def update_pipeline_config(pipeline_id, config)
services/user_service.py
async def create_user(user_data)async def authenticate_user(username, password)async def get_user_by_username(username)async def update_user(user_id, update_data)async def delete_user(user_id)
services/application_service.py
async def create_application(app_data)async def get_applications(user_id)async def regenerate_client_secret(app_id)async def delete_application(app_id)
services/monitoring_service.py
async def get_system_health()async def get_service_status()async def get_database_stats()async def get_redis_stats()async def get_recent_logs(limit)
1.4 Redis 통합
core/redis_client.py
class RedisClient:
async def get(key)
async def set(key, value, expire)
async def delete(key)
async def publish(channel, message)
async def subscribe(channel, callback)
사용 케이스:
- 파이프라인 상태 캐싱
- 실시간 통계 업데이트 (Pub/Sub)
- 사용자 세션 관리
- Rate limiting
1.5 API 엔드포인트 완성
keywords.py
- GET / - 목록 조회 (기본 구조)
- 필터링 (category, status, search)
- 페이지네이션
- 정렬 (created_at, priority)
- GET /{id}/stats - 키워드 통계
- POST /{id}/toggle - 활성화/비활성화
pipelines.py
- GET / - 목록 조회 (기본 구조)
- GET /{id}/logs - 로그 조회
- POST /{id}/restart - 재시작
- PUT /{id}/config - 설정 업데이트
- GET /types - 파이프라인 타입 목록
users.py
- GET / - 목록 조회 (기본 구조)
- PUT /{id} - 사용자 수정
- DELETE /{id} - 사용자 삭제
- POST /login - 로그인 (JWT 발급)
- POST /register - 회원가입
applications.py
- GET / - 목록 조회 (기본 구조)
- GET /{id} - 상세 조회
- PUT /{id} - 수정
- DELETE /{id} - 삭제
- POST /{id}/regenerate-secret - 시크릿 재생성
monitoring.py
- GET /system - 시스템 상태 (기본 구조)
- GET /services - 서비스별 상태
- GET /database - DB 통계
- GET /redis - Redis 상태
- GET /pipelines/activity - 파이프라인 활동 로그
🎨 Phase 2: Frontend 구현
2.1 프로젝트 설정
cd frontend
npm create vite@latest . -- --template react-ts
npm install @mui/material @emotion/react @emotion/styled
npm install @tanstack/react-query axios react-router-dom
npm install recharts date-fns
2.2 레이아웃 구현
components/Layout/AppLayout.tsx
- Sidebar with navigation
- Top bar with user info
- Main content area
components/Layout/Sidebar.tsx
- Dashboard
- Keywords
- Pipelines
- Users
- Applications
- Monitoring
2.3 페이지 구현
pages/Dashboard.tsx
- 전체 통계 요약
- 파이프라인 상태 차트
- 최근 활동 로그
- 키워드 활용도 TOP 10
pages/Keywords.tsx
- 키워드 목록 테이블
- 검색, 필터, 정렬
- 추가/수정/삭제 모달
- 활성화/비활성화 토글
- 키워드별 통계 차트
pages/Pipelines.tsx
- 파이프라인 카드 그리드
- 상태별 필터 (Running, Stopped, Error)
- 시작/중지 버튼
- 실시간 로그 스트림
- 통계 차트
pages/Users.tsx
- 사용자 목록 테이블
- 역할 필터 (Admin, Editor, Viewer)
- 추가/수정/삭제 모달
- 마지막 로그인 시간
pages/Applications.tsx
- Application 카드 그리드
- Client ID/Secret 표시
- 생성/수정/삭제
- Secret 재생성 기능
pages/Monitoring.tsx
- 시스템 헬스체크 대시보드
- 서비스별 상태 (MongoDB, Redis, etc.)
- CPU/메모리 사용량 차트
- 실시간 로그 스트림
2.4 API 클라이언트
api/client.ts
import axios from 'axios';
const apiClient = axios.create({
baseURL: import.meta.env.VITE_API_URL || 'http://localhost:8100/api/v1',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
}
});
// Interceptors for auth token
apiClient.interceptors.request.use(config => {
const token = localStorage.getItem('access_token');
if (token) {
config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`;
}
return config;
});
export default apiClient;
2.5 TypeScript 타입 정의
types/index.ts
- Keyword
- Pipeline
- User
- Application
- PipelineStats
- SystemStatus
🐳 Phase 3: Docker & Kubernetes
3.1 Backend Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8100
CMD ["python", "main.py"]
3.2 Frontend Dockerfile
FROM node:18-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package.json ./
RUN npm install
COPY . .
RUN npm run build
FROM nginx:alpine
COPY --from=builder /app/dist /usr/share/nginx/html
COPY nginx.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
EXPOSE 80
3.3 Kubernetes 매니페스트
k8s/namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: site11-console
k8s/backend-deployment.yaml
- Deployment with 2 replicas
- ConfigMap for env vars
- Secret for sensitive data
- Service (ClusterIP)
k8s/frontend-deployment.yaml
- Deployment with 2 replicas
- Service (LoadBalancer or Ingress)
📊 Phase 4: 고급 기능
4.1 실시간 업데이트
- WebSocket 연결 (파이프라인 상태)
- Server-Sent Events (로그 스트림)
- Redis Pub/Sub 활용
4.2 알림 시스템
- 파이프라인 에러 시 알림
- 키워드 처리 완료 알림
- 이메일/Slack 통합
4.3 스케줄링
- Cron 기반 파이프라인 스케줄
- 수동 실행 vs 자동 실행
- 스케줄 히스토리
4.4 통계 & 분석
- 일/주/월별 처리 통계
- 키워드별 성과 분석
- 파이프라인 성능 메트릭
- CSV 다운로드
🧪 Phase 5: 테스트 & 문서화
5.1 Backend 테스트
- pytest fixtures
- API endpoint tests
- Integration tests
- Coverage report
5.2 Frontend 테스트
- React Testing Library
- Component tests
- E2E tests (Playwright)
5.3 API 문서
- OpenAPI/Swagger 자동 생성
- API 예시 코드
- 에러 응답 명세
🚀 우선순위
즉시 시작 (다음 세션)
-
MongoDB 스키마 및 인덱스 생성
- keywords, pipelines, users 컬렉션
- 인덱스 설계
-
Pydantic 스키마 작성
- Request/Response 모델
- 유효성 검증
-
키워드 관리 기능 완성
- KeywordService 구현
- CRUD API 완성
- 단위 테스트
-
로그인 API 구현
- JWT 토큰 발급
- User 인증
중기 목표 (1-2주)
- 파이프라인 제어 API 완성
- Frontend 기본 구조
- Dashboard 페이지
- Dockerfile 작성
장기 목표 (1개월)
- Frontend 전체 페이지
- Kubernetes 배포
- 실시간 모니터링
- 알림 시스템
📝 체크리스트
Backend
- 프로젝트 구조
- 기본 설정 (config, database, auth)
- API 라우터 기본 구조
- Pydantic 스키마
- MongoDB 컬렉션 및 인덱스
- 서비스 레이어 구현
- Redis 통합
- 로그인/인증 API
- 에러 핸들링
- 로깅 시스템
Frontend
- 프로젝트 설정
- 레이아웃 및 라우팅
- 로그인 페이지
- Dashboard
- Keywords 페이지
- Pipelines 페이지
- Users 페이지
- Applications 페이지
- Monitoring 페이지
DevOps
- Backend Dockerfile
- Frontend Dockerfile
- docker-compose.yml
- Kubernetes 매니페스트
- CI/CD 설정
다음 세션 시작 시: 이 TODO.md를 확인하고 체크리스트 업데이트