docs: ai-service 流巡检骨架与监控(#23/#26)变更记录与开发交接记录

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2026-08-13 15:57:36 +08:00
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- 验证:`npm test` 3/3、`npm run lint``npm run build` 全过;无后端/schema 变更,Web 已同步部署(`dist.old-20260813-4` 为回滚点)
- 说明:Go 测试骨架此前已随各模块落地;后续新增 Web 纯逻辑/工具函数时按 TDD 补充单测
### ai-service 扩展:摄像头流巡检骨架 + 监控指标(计划 #23 骨架 / #26)
- `ai-service`:新增 `POST /stream-detect`(拉流抽帧检测骨架——OpenCV 拉取 rtsp/http-flv,抽 3 帧检测返回结果;缺 url 返回 400、流不可达返回 502、未装 OpenCV 返回 503);新增 `GET /metrics`(模型模式、uptime、请求数、平均延迟、nvidia-smi GPU 信息,无 GPU 时为 null
- 依赖:`opencv-python-headless` 加入 requirements
- 测试:新增 2 个用例(stream 缺 url 拒绝、metrics 字段完整),pytest 8/8TDD 红→绿)
- 部署:ai-service 更新至开发服务器(:8000mock);冒烟:health ok、metrics 返回 GPU 信息(开发服务器实有 NVIDIA 940MX 2GB)、stream 无 url 被拒绝
- 说明:#23 正式摄像头流巡检(视角数据 + 巡检任务编排)仍按计划二期;#26 生产 GPU 监控待 T4 主机,当前骨架可用 nvidia-smi 做基础监控
## 2026-07-17 安全与界面优化整改
### 变更背景
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## 2026-08-13 模块:ai-service 扩展(#23 骨架 + #26
### 做了什么
- `POST /stream-detect`:OpenCV 拉流抽帧(3 帧)→ 检测,返回帧数与检测列表(骨架,未接正式巡检编排);
- `GET /metrics`:模型模式/uptime/请求数/平均延迟 + nvidia-smi GPU 信息。
### 思路与决策
- #23 按计划二期,本期只做能力骨架:接口形态先定(url → 抽帧检测),视角数据与巡检任务编排待补;
- #26 监控先做服务级指标 + GPU 可选采集(nvidia-smi 存在即读,不存在返回 null),不依赖具体 GPU 型号;
- 顺带发现:开发服务器经 nvidia-smi 可读到 NVIDIA 940MX 2GB,说明本地非 T4 环境也能做基础 GPU 监控。
### 验证与部署
- pytest 8/8TDD 红→绿);ai-service 更新至开发服务器;
- 冒烟:health okmetrics 返回 GPU 信息;stream 无 url 被拒(400/422);
- 相关提交:`156b670`;回滚:ai-service 源码 git 恢复 + 重启 start.sh。
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## 环境与踩坑备忘(新同事必读)
- **VPN**:开发服务器经 NetBird 访问;服务 Running 后需 `netbird up`,登录走 SSO(管理端 `115.191.19.95:6680`)。