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클라우드 비용 최적화 AI

Ollama 기반 비용 분석·최적화 권고·Reserved Instance 추정.

엔드포인트:
  GET  /api/costopt/analyze         — 비용 패턴 분석
  POST /api/costopt/recommend       — AI 최적화 권고 생성
  GET  /api/costopt/idle-resources  — 유휴 리소스 탐지
  GET  /api/costopt/savings         — 절감 가능 금액 추정
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from __future__ import annotations

import logging
from datetime import datetime

import httpx
from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from core.auth import get_current_user
from database import get_db
from models import User, MultiCloudConfig

logger = logging.getLogger(__name__)
router = APIRouter(prefix="/api/costopt", tags=["비용 최적화"])
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"


async def _llm_analyze(prompt: str) -> str:
    try:
        async with httpx.AsyncClient(timeout=30) as c:
            r = await c.post(f"{OLLAMA_URL}/api/generate", json={
                "model": "llama3", "prompt": prompt, "stream": False,
            })
            return r.json().get("response", "").strip() if r.status_code == 200 else ""
    except Exception: return ""


@router.get("/analyze")
async def analyze_costs(db: AsyncSession = Depends(get_db), user: User = Depends(get_current_user)):
    rows = await db.execute(select(MultiCloudConfig).where(MultiCloudConfig.tenant_id == user.tenant_id, MultiCloudConfig.is_active == True))
    providers = rows.scalars().all()
    return {
        "provider_count": len(providers),
        "providers": [{"name": p.name, "type": p.provider_type} for p in providers],
        "analysis_note": "실제 비용 데이터는 각 CSP API 연동 후 제공",
        "estimated_monthly": "설정 후 조회 가능",
    }


@router.post("/recommend")
async def get_recommendations(
    monthly_cost: float = 0,
    user: User = Depends(get_current_user),
):
    prompt = (
        f"공공기관 클라우드 월 비용: {monthly_cost:,.0f}원\n\n"
        "다음 항목을 분석하여 절감 방안을 JSON 형식으로 제시:\n"
        "1. Reserved Instance 전환 가능 여부 (On-demand → RI 최대 60% 절감)\n"
        "2. 개발/테스트 환경 야간/주말 자동 중지 (최대 65% 절감)\n"
        "3. 스토리지 최적화 (미연결 볼륨, 오래된 스냅샷)\n"
        "4. 인스턴스 다운사이징 (사용률 10% 미만)\n"
        'JSON 형식: {"recommendations": [...], "estimated_savings": 금액, "priority": "HIGH|MEDIUM|LOW"}'
    )
    result = await _llm_analyze(prompt)
    import json, re
    match = re.search(r'\{.*\}', result, re.DOTALL)
    try:
        data = json.loads(match.group()) if match else {}
    except Exception:
        data = {"raw": result}
    return {"monthly_cost": monthly_cost, "recommendations": data}


@router.get("/idle-resources")
async def detect_idle_resources(user: User = Depends(get_current_user)):
    return {
        "idle_resources": [],
        "note": "CSP API 연동 후 CPU 사용률 < 10% 인스턴스 자동 탐지",
        "potential_savings_pct": 20,
    }


@router.get("/savings")
async def estimate_savings(user: User = Depends(get_current_user)):
    return {
        "ri_conversion": {"savings_pct": 40, "note": "On-demand → 1년 RI 전환 시"},
        "schedule_optimization": {"savings_pct": 30, "note": "개발환경 야간/주말 중지 시"},
        "rightsizing": {"savings_pct": 15, "note": "유휴 인스턴스 다운사이징 시"},
        "total_estimated_savings_pct": 55,
        "last_updated": datetime.utcnow(),
    }