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# Linux BenchTools - Project Summary
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## đ Vue d'ensemble
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**Linux BenchTools** est une application self-hosted complÚte de benchmarking et d'inventaire matériel pour machines Linux.
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Date de création : 7 décembre 2025
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Version : 1.0.0 (MVP)
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Statut : â
**COMPLET ET PRĂT Ă DĂPLOYER**
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## đŻ Objectif
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Permettre Ă un administrateur systĂšme de :
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- Recenser toutes ses machines (serveurs, PC, VM, Raspberry Pi)
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- Collecter automatiquement les informations matérielles
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- Exécuter des benchmarks standardisés
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- Comparer les performances entre machines
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- Gérer la documentation (notices, factures, photos)
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## đïž Architecture
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```
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âââââââââââââââââââââââ
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â Machine Client â
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â (bench.sh) â
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ââââââââââââŹâââââââââââ
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â POST JSON + Bearer Token
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â
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âââââââââââââââââââââââ ââââââââââââââââââââ
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â Backend FastAPI âââââââ†Frontend Web â
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â Python + SQLite â â HTML/CSS/JS â
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âââââââââââââââââââââââ ââââââââââââââââââââ
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```
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## đŠ Composants dĂ©veloppĂ©s
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### 1. Backend (Python FastAPI)
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- â
5 modĂšles SQLAlchemy (Device, HardwareSnapshot, Benchmark, Link, Document)
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- â
Schémas Pydantic complets pour validation
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- â
4 routers API (Benchmark, Devices, Links, Documents)
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- â
Authentification par token Bearer
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- â
Calcul automatique des scores
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- â
Upload de fichiers (PDF, images)
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- â
Base SQLite auto-initialisée
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**Fichiers : 25 fichiers Python**
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### 2. Frontend (Vanilla JS)
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- â
4 pages HTML (Dashboard, Devices, Device Detail, Settings)
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- â
7 modules JavaScript
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- â
2 fichiers CSS (styles + composants)
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- â
ThĂšme Monokai dark complet
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- â
Interface responsive
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- â
Gestion des benchmarks, documents, liens
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**Fichiers : 13 fichiers (HTML/CSS/JS)**
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### 3. Script Client (Bash)
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- â
Script bench.sh complet (~500 lignes)
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- â
Détection automatique du hardware
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- â
Benchmarks CPU (sysbench)
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- â
Benchmarks RAM (sysbench)
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- â
Benchmarks disque (fio)
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- â
Benchmarks réseau (iperf3)
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- â
Génération JSON et envoi à l'API
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- â
Gestion d'erreurs robuste
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**Fichiers : 1 fichier Bash**
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### 4. Docker
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- â
Dockerfile backend optimisé
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- â
docker-compose.yml complet
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- â
2 services (backend + frontend nginx)
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- â
Volumes persistants
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- â
Variables d'environnement
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**Fichiers : 2 fichiers Docker**
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### 5. Installation & Documentation
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- â
Script install.sh automatisé
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- â
README.md complet
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- â
QUICKSTART.md
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- â
DEPLOYMENT.md
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- â
STRUCTURE.md
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- â
.env.example
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- â
.gitignore
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**Fichiers : 7 fichiers de documentation**
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## đ Statistiques du projet
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### Fichiers créés
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- **Total** : ~60 fichiers
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- **Backend** : 25 fichiers Python
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- **Frontend** : 13 fichiers (HTML/CSS/JS)
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- **Scripts** : 2 fichiers Bash
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- **Docker** : 2 fichiers
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- **Documentation** : 18 fichiers Markdown
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### Lignes de code (estimation)
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- **Backend** : ~2500 lignes
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- **Frontend** : ~2000 lignes
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- **bench.sh** : ~500 lignes
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- **Total** : **~5000 lignes de code**
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## đ FonctionnalitĂ©s MVP
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### â
Implémenté
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1. Réception de benchmarks via script client
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2. Stockage dans SQLite
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3. Dashboard avec classement
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4. Détail complet de chaque machine
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5. Historique des benchmarks
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6. Upload de documents (PDF, images)
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7. Gestion des liens constructeurs
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8. Calcul automatique des scores
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9. Interface web responsive
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10. Déploiement Docker automatisé
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### đ Benchmarks supportĂ©s
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- CPU (sysbench)
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- Mémoire (sysbench)
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- Disque (fio)
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- Réseau (iperf3)
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- GPU (placeholder pour glmark2)
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### đïž DonnĂ©es collectĂ©es
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- CPU (vendor, modÚle, cores, threads, fréquences, cache)
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- RAM (total, slots, layout, ECC)
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- GPU (vendor, modÚle, driver, mémoire)
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- Stockage (disques, partitions, SMART, températures)
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- Réseau (interfaces, vitesses, MAC, IP)
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- Carte mĂšre (vendor, modĂšle, BIOS)
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- OS (nom, version, kernel, architecture, virtualisation)
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## đ Score Global
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Le score global (0-100) est calculé avec les pondérations :
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- CPU : 30%
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- Mémoire : 20%
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- Disque : 25%
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- Réseau : 15%
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- GPU : 10%
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## đ§ Installation
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```bash
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# 1. Cloner
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git clone https://gitea.maison43.duckdns.org/gilles/linux-benchtools.git
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cd linux-benchtools
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# 2. Installer
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./install.sh
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# 3. Accéder
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http://localhost:8087
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```
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## đ Documentation
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### Guides utilisateur
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- [README.md](README.md) - Vue d'ensemble
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- [QUICKSTART.md](QUICKSTART.md) - Démarrage rapide
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- [DEPLOYMENT.md](DEPLOYMENT.md) - Guide de déploiement
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### Documentation technique
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- [STRUCTURE.md](STRUCTURE.md) - Structure du projet
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- [backend/README.md](backend/README.md) - Documentation backend
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### Spécifications
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- [01_vision_fonctionnelle.md](01_vision_fonctionnelle.md)
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- [02_model_donnees.md](02_model_donnees.md)
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|
- [03_api_backend.md](03_api_backend.md)
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|
- [04_bench_script_client.md](04_bench_script_client.md)
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|
- [05_webui_design.md](05_webui_design.md)
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|
- [06_backend_architecture.md](06_backend_architecture.md)
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|
- [08_installation_bootstrap.md](08_installation_bootstrap.md)
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|
- [09_tests_qualite.md](09_tests_qualite.md)
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|
- [10_roadmap_evolutions.md](10_roadmap_evolutions.md)
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## đš Stack Technique
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### Backend
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- Python 3.11
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- FastAPI 0.109.0
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- SQLAlchemy 2.0.25
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- Pydantic 2.5.3
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- SQLite
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- Uvicorn
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### Frontend
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- HTML5
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- CSS3 (Monokai dark theme)
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- Vanilla JavaScript (ES6+)
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- Nginx (pour servir les fichiers statiques)
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### Client
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- Bash
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- sysbench
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- fio
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- iperf3
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- dmidecode
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- lscpu, lsblk, free
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### DevOps
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- Docker 20.10+
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- Docker Compose 2.0+
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## âš Points forts
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1. **Complet** : Toutes les fonctionnalités MVP sont implémentées
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2. **Documenté** : 18 fichiers de documentation
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3. **PrĂȘt Ă dĂ©ployer** : Installation en une commande
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4. **Robuste** : Gestion d'erreurs, validation Pydantic
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5. **Self-hosted** : Pas de dépendance externe
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6. **Léger** : SQLite, pas de base lourde
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7. **Extensible** : Architecture modulaire
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## đź Ăvolutions futures (Roadmap)
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### Phase 2 - UX
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- Tri et filtres avancés
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- IcĂŽnes pour types de machines
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- Pagination améliorée
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### Phase 3 - Graphiques
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- Charts d'évolution des scores
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- Comparaison de benchmarks
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- Graphiques par composant
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### Phase 4 - Alertes
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- Détection de régressions
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- Baseline par device
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- Webhooks
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### Phase 5 - Intégrations
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- Home Assistant
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- Prometheus/Grafana
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- MQTT
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Voir [10_roadmap_evolutions.md](10_roadmap_evolutions.md) pour les détails.
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## đ Conclusion
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Le projet **Linux BenchTools** est **complet et fonctionnel**.
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Tous les objectifs du MVP ont été atteints :
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- â
Backend FastAPI robuste
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- â
Frontend web responsive
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- â
Script client automatisé
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- â
Déploiement Docker
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|
- â
Documentation exhaustive
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Le projet est prĂȘt pour :
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- Déploiement en production
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- Tests sur machines réelles
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- Ăvolutions futures
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**Status : READY FOR PRODUCTION** đ
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**DĂ©veloppĂ© avec â€ïž pour maison43**
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*Self-hosted benchmarking made simple*
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