G-1: 메신저 Webhook Relay + _send_to_room 실제 httpx 호출 구현 G-2: POST /api/tasks/bulk SR 대량작업 엔드포인트 (최대 100건) G-3: 라이선스 만료 알림 스케줄러 (매일 09:00 KST) G-4: 체험판 upgrade_banner 필드 + license.py 배너 로직 G-5: core/auto_rca.py + incidents/problem auto-rca 엔드포인트 G-6: core/deploy_impact.py + vibe impact-analysis 엔드포인트 G-7: core/ticket_classifier.py + SR 생성 시 AI 분류 + ai-suggestion API G-8: VulnPatchRecord 모델 + vuln_scan 패치추적 4개 엔드포인트 G-9: core/jira_sync.py + gateway Jira/Confluence 연동 엔드포인트 G-10: core/push_notify.py + routers/push.py + PushSubscription 모델 G-11: approvals 다중승인 (위임/서명/기한초과/마감연장) G-12: alembic.ini + migrations/ + cicd/migrate_to_postgres.sh 하네스: guardia-orchestrator 확장기능 Phase 반영 봇명령어: /sr /status /license /bulk 슬래시 명령어 추가 설치스크립트: setup/ (Ubuntu, CentOS, RHEL, Windows) --test 옵션 포함 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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3.7 KiB
Python
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Python
"""배포 영향 분석 — CMDB CI 의존성 그래프 BFS 탐색."""
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from __future__ import annotations
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import logging
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from collections import deque
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from typing import List
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logger = logging.getLogger(__name__)
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MAX_DEPTH = 3
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async def analyze_deploy_impact(ci_id: int, db) -> dict:
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"""
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배포 대상 CI로부터 의존하는 모든 서비스/기관을 BFS로 탐색.
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Returns:
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{
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"ci_id": int,
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"ci_name": str,
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"affected_cis": [{"ci_id", "ci_name", "ci_type", "relation_type", "depth"}],
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"affected_institutions": [str],
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"risk_level": "LOW"|"MEDIUM"|"HIGH"|"CRITICAL",
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"risk_reason": str,
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"recommendation": str
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}
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"""
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from models import ConfigItem, CIRelation, Institution
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from sqlalchemy import select, or_
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root = await db.get(ConfigItem, ci_id)
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if not root:
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raise ValueError(f"CI ID {ci_id}를 찾을 수 없습니다.")
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affected = []
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visited = {ci_id}
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queue = deque([(ci_id, 0)])
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affected_inst_ids = set()
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if root.inst_id:
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affected_inst_ids.add(root.inst_id)
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while queue:
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current_id, depth = queue.popleft()
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if depth >= MAX_DEPTH:
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continue
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# 현재 CI에서 출발하는 관계 조회 (DEPENDS_ON, USES, RUNS_ON 등)
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relations = (await db.execute(
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select(CIRelation)
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.where(or_(
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CIRelation.from_ci_id == current_id,
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CIRelation.to_ci_id == current_id,
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))
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)).scalars().all()
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for rel in relations:
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next_id = rel.to_ci_id if rel.from_ci_id == current_id else rel.from_ci_id
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if next_id in visited:
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continue
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visited.add(next_id)
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next_ci = await db.get(ConfigItem, next_id)
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if not next_ci:
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continue
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affected.append({
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"ci_id": next_ci.id,
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"ci_name": next_ci.name,
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"ci_type": next_ci.ci_type,
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"relation_type": rel.relation_type if hasattr(rel, "relation_type") else "RELATED",
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"depth": depth + 1,
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})
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if next_ci.inst_id:
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affected_inst_ids.add(next_ci.inst_id)
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queue.append((next_id, depth + 1))
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# 영향받는 기관명 수집
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inst_names: List[str] = []
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for iid in affected_inst_ids:
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inst = await db.get(Institution, iid)
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if inst:
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inst_names.append(inst.inst_name)
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# 리스크 레벨 산정
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count = len(affected)
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if count == 0:
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risk_level = "LOW"
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risk_reason = "영향받는 CI 없음"
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recommendation = "배포를 안전하게 진행할 수 있습니다."
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elif count <= 3:
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risk_level = "MEDIUM"
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risk_reason = f"영향 CI {count}개"
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recommendation = "담당자 확인 후 배포를 진행하세요."
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elif count <= 8:
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risk_level = "HIGH"
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risk_reason = f"영향 CI {count}개 — 다수 서비스 영향"
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recommendation = "CAB 검토 후 유지보수 시간대에 배포하세요."
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else:
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risk_level = "CRITICAL"
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risk_reason = f"영향 CI {count}개 — 광범위한 서비스 영향"
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recommendation = "P1 수준 변경 관리 절차를 따르세요. 긴급 배포 금지."
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return {
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"ci_id": root.id,
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"ci_name": root.name,
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"ci_type": root.ci_type,
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"affected_cis": affected,
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"affected_institutions": inst_names,
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"risk_level": risk_level,
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"risk_reason": risk_reason,
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"recommendation": recommendation,
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}
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