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@@ -0,0 +1,537 @@
# 03 Spécification API Backend (FastAPI)
Objectif : définir précisément les endpoints backend, les schémas JSON échangés et les règles métier associées.
LAPI sera exposée sous `/api`.
---
## 1. Contenu attendu de ce fichier
Ce document doit servir de référence au développeur backend. Il décrit :
1. Le format du payload JSON envoyé par le script de benchmark (`bench.sh`) vers le backend.
2. Les endpoints REST nécessaires :
- Réception dun benchmark.
- Consultation des devices.
- Consultation de lhistorique des benchmarks.
- Gestion des liens constructeur.
- Gestion des documents (PDF, images).
3. Les règles dauthentification (token simple).
4. Les codes derreur principaux et attentes de validation.
---
## 2. Schéma JSON payload dun benchmark
Endpoint cible : `POST /api/benchmark`
Le script client envoie un JSON de la forme :
```json
{
"device_identifier": "elitedesk-800g3",
"bench_script_version": "1.0.0",
"hardware": {
"cpu": {
"vendor": "Intel",
"model": "Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz",
"microarchitecture": "Skylake",
"cores": 4,
"threads": 8,
"base_freq_ghz": 3.4,
"max_freq_ghz": 4.0,
"cache_l1_kb": 256,
"cache_l2_kb": 1024,
"cache_l3_kb": 8192,
"flags": ["avx", "avx2", "aes"],
"tdp_w": 65
},
"ram": {
"total_mb": 65536,
"slots_total": 4,
"slots_used": 4,
"ecc": false,
"layout": [
{
"slot": "DIMM_A1",
"size_mb": 16384,
"type": "DDR4",
"speed_mhz": 2133,
"vendor": "Corsair",
"part_number": "XYZ"
}
]
},
"gpu": {
"vendor": "Intel",
"model": "Intel HD Graphics 530",
"driver_version": "xxx",
"memory_dedicated_mb": null,
"memory_shared_mb": 512,
"api_support": ["OpenGL 4.5"]
},
"storage": {
"devices": [
{
"name": "/dev/nvme0n1",
"type": "NVMe",
"interface": "PCIe 3.0 x4",
"capacity_gb": 1000,
"vendor": "Samsung",
"model": "970 EVO Plus",
"smart_health": "PASSED",
"temperature_c": 42
}
],
"partitions": [
{
"name": "/dev/nvme0n1p1",
"mount_point": "/",
"fs_type": "ext4",
"used_gb": 50,
"total_gb": 100
}
]
},
"network": {
"interfaces": [
{
"name": "eth0",
"type": "ethernet",
"mac": "aa:bb:cc:dd:ee:ff",
"ip": "10.0.0.10",
"speed_mbps": 1000,
"driver": "e1000e"
}
]
},
"motherboard": {
"vendor": "HP",
"model": "HP 8054",
"bios_version": "P01 Ver. 02.48",
"bios_date": "2023-05-10"
},
"os": {
"name": "Debian",
"version": "12 (bookworm)",
"kernel_version": "6.1.0-xx-amd64",
"architecture": "x86_64",
"virtualization_type": "none"
},
"sensors": {
"cpu_temp_c": 45,
"disk_temps_c": {
"/dev/nvme0n1": 42
}
},
"raw_info": {
"lscpu": "raw text…",
"lsblk": "raw text…"
}
},
"results": {
"cpu": {
"events_per_sec": 12000,
"duration_s": 10,
"score": 90
},
"memory": {
"throughput_mib_s": 20000,
"score": 95
},
"disk": {
"read_mb_s": 1200,
"write_mb_s": 1000,
"iops_read": 50000,
"iops_write": 45000,
"latency_ms": 1.2,
"score": 94
},
"network": {
"upload_mbps": 930,
"download_mbps": 940,
"ping_ms": 1.2,
"jitter_ms": 0.3,
"packet_loss_percent": 0.0,
"score": 88
},
"gpu": {
"glmark2_score": null,
"score": null
},
"global_score": 92
}
}
```
Remarques importantes :
- Certains champs peuvent être `null` ou absents en fonction de la machine (ex: pas de GPU dédié).
- Le backend doit être robuste à labsence de certains blocs (ex: pas de `network` si aucun test réseau).
---
## 3. Logique de traitement côté backend
1. **Auth**
- Lecture du header `Authorization: Bearer <TOKEN>`.
- Comparaison avec une valeur stockée dans la config/ENV (`API_TOKEN`).
- Si token invalide ou absent : réponse 401.
2. **Résolution du device**
- Chercher un enregistrement `devices` avec `hostname == device_identifier`.
- Si trouvé :
- Utiliser `device_id` existant.
- Sinon :
- Créer un nouveau `device` minimal avec :
- `hostname = device_identifier`
- `created_at`, `updated_at` = maintenant.
3. **Création dun hardware_snapshot**
- Mapper le contenu `hardware` vers la table `hardware_snapshots` telle que définie dans `02_model_donnees.md`.
- Exemples :
- `hardware.cpu.vendor` -> `cpu_vendor`
- `hardware.ram.total_mb` -> `ram_total_mb`
- `hardware.storage.devices` -> JSON dans `storage_devices_json`
- etc.
- `captured_at` = `now()` (ou `run_at` du benchmark si fourni).
4. **Création dun benchmark**
- `run_at` = `now()` (ou fourni explicitement plus tard).
- `bench_script_version` = champ du payload.
- Scores :
- `cpu_score` = `results.cpu.score` (si présent).
- `memory_score` = `results.memory.score`
- `disk_score` = `results.disk.score`
- `network_score` = `results.network.score`
- `gpu_score` = `results.gpu.score`
- `global_score` = `results.global_score`
- `details_json` = JSON complet de `results` (ou éventuellement de `results` + métriques brutes).
5. **Réponse**
- En cas de succès, renvoyer :
```json
{
"status": "ok",
"device_id": 1,
"benchmark_id": 42
}
```
---
## 4. Endpoints détaillés
### 4.1. POST /api/benchmark
- Rôle : point dentrée unique des résultats du script client.
- Auth : header `Authorization: Bearer <TOKEN>`.
- Body : JSON (voir schéma ci-dessus).
- Codes de réponse :
- `200` succès.
- `400` JSON invalide / validation Pydantic échouée.
- `401` token invalide ou manquant.
- `500` erreur interne.
---
### 4.2. GET /api/devices
Objectif : lister les devices avec un résumé de leur dernier benchmark.
Paramètres query :
- `page` (int, optionnel, défaut 1)
- `page_size` (int, optionnel, défaut 20)
- `search` (string, optionnel filtre sur hostname/description/tags)
Réponse (exemple simplifié) :
```json
{
"items": [
{
"id": 1,
"hostname": "elitedesk-800g3",
"description": "HP EliteDesk 800 G3 SFF",
"location": "Bureau",
"tags": ["lab", "dev"],
"last_benchmark": {
"id": 42,
"run_at": "2025-12-07T10:32:00Z",
"global_score": 92,
"cpu_score": 90,
"memory_score": 95,
"disk_score": 94,
"network_score": 88,
"gpu_score": null
}
}
],
"total": 1,
"page": 1,
"page_size": 20
}
```
---
### 4.3. GET /api/devices/{device_id}
Objectif : récupérer le détail dun device.
Réponse (exemple) :
```json
{
"id": 1,
"hostname": "elitedesk-800g3",
"fqdn": "elitedesk-800g3.maison43",
"description": "HP EliteDesk 800 G3 SFF (serveur dev)",
"asset_tag": "LAB-001",
"location": "Bureau",
"owner": "Gilles",
"tags": ["lab", "proxmox"],
"created_at": "2025-12-01T10:00:00Z",
"updated_at": "2025-12-07T10:32:00Z",
"last_hardware_snapshot": {
"captured_at": "2025-12-07T10:32:00Z",
"cpu_vendor": "Intel",
"cpu_model": "Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz",
"cpu_cores": 4,
"cpu_threads": 8,
"ram_total_mb": 65536,
"storage_summary": "NVMe 1TB + HDD 2TB",
"gpu_summary": "Intel HD Graphics 530",
"os_name": "Debian",
"os_version": "12 (bookworm)",
"kernel_version": "6.1.0-xx-amd64"
},
"last_benchmark": {
"id": 42,
"run_at": "2025-12-07T10:32:00Z",
"global_score": 92,
"cpu_score": 90,
"memory_score": 95,
"disk_score": 94,
"network_score": 88,
"gpu_score": null
}
}
```
---
### 4.4. GET /api/devices/{device_id}/benchmarks
Objectif : récupérer lhistorique de benchmarks dun device.
Paramètres :
- `limit` (int, défaut 20)
- `offset` (int, défaut 0)
Réponse :
```json
{
"items": [
{
"id": 42,
"run_at": "2025-12-07T10:32:00Z",
"global_score": 92,
"cpu_score": 90,
"memory_score": 95,
"disk_score": 94,
"network_score": 88,
"gpu_score": null
},
{
"id": 35,
"run_at": "2025-12-05T09:10:00Z",
"global_score": 89,
"cpu_score": 88,
"memory_score": 92,
"disk_score": 90,
"network_score": 85,
"gpu_score": null
}
],
"total": 2,
"limit": 20,
"offset": 0
}
```
---
### 4.5. GET /api/benchmarks/{benchmark_id}
Objectif : récupérer les détails complets dun benchmark.
Réponse :
```json
{
"id": 42,
"device_id": 1,
"hardware_snapshot_id": 10,
"run_at": "2025-12-07T10:32:00Z",
"bench_script_version": "1.0.0",
"global_score": 92,
"cpu_score": 90,
"memory_score": 95,
"disk_score": 94,
"network_score": 88,
"gpu_score": null,
"details": {
"cpu": {
"events_per_sec": 12000,
"duration_s": 10,
"score": 90
},
"memory": {
"throughput_mib_s": 20000,
"score": 95
},
"disk": {
"read_mb_s": 1200,
"write_mb_s": 1000,
"iops_read": 50000,
"iops_write": 45000,
"latency_ms": 1.2,
"score": 94
},
"network": {
"upload_mbps": 930,
"download_mbps": 940,
"ping_ms": 1.2,
"jitter_ms": 0.3,
"packet_loss_percent": 0,
"score": 88
},
"gpu": {
"glmark2_score": null,
"score": null
},
"global_score": 92
}
}
```
Note : `details` reflète `details_json` de la base.
---
### 4.6. Liens constructeur
#### GET /api/devices/{device_id}/links
Réponse :
```json
[
{
"id": 1,
"label": "Support HP",
"url": "https://support.hp.com/..."
},
{
"id": 2,
"label": "Page produit",
"url": "https://www.hp.com/..."
}
]
```
#### POST /api/devices/{device_id}/links
Body :
```json
{
"label": "Support HP",
"url": "https://support.hp.com/..."
}
```
Réponse : lobjet créé avec `id`.
#### PUT /api/links/{id}
Body idem POST (label + url).
#### DELETE /api/links/{id}
- Réponse : `204 No Content` en cas de succès.
---
### 4.7. Documents
#### GET /api/devices/{device_id}/docs
Réponse :
```json
[
{
"id": 1,
"doc_type": "manual",
"filename": "manual_elitedesk.pdf",
"mime_type": "application/pdf",
"size_bytes": 3456789,
"uploaded_at": "2025-05-01T10:00:00Z"
}
]
```
#### POST /api/devices/{device_id}/docs
- Type : `multipart/form-data`
- Champs :
- `file` (fichier binaire)
- `doc_type` (string)
Réponse : métadonnées du document créé.
#### GET /api/docs/{doc_id}/download
- Sert le fichier binaire avec le bon `Content-Type`.
---
## 5. Authentification
MVP : token simple.
- Variable denv `API_TOKEN` côté backend.
- Chaque requête `POST /api/benchmark` doit inclure :
```http
Authorization: Bearer <API_TOKEN>
```
- Les endpoints de lecture (GET) peuvent être :
- soit publics sur le LAN,
- soit protégés par un autre mécanisme (reverse proxy) hors scope de cette spec.
---
## 6. Gestion des erreurs et validations
- Utiliser des modèles Pydantic pour :
- valider la structure de `hardware` et `results` autant que possible sans être bloquant.
- autoriser des champs optionnels (None / manquants).
- Codes derreur génériques :
- 400 : données invalides (schema).
- 401 : auth.
- 404 : ressources inexistantes (device, benchmark, link, doc).
- 413 : payload trop volumineux (facultatif selon config).
- 500 : erreur interne.
Logs :
- Logguer les erreurs de parsing JSON.
- Logguer lorigine (IP) des appels `POST /api/benchmark`.
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