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2026-04-08 23:23:14 +02:00
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941
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# Adiuva — Architettura Microservizi (MVP)
## Panoramica
Il monolite viene suddiviso in **4 servizi MVP** + un **API Gateway (Traefik)**, orchestrati con Docker Compose su un singolo VPS raggiungibile via Cloudflare.
> **Fuori dall'MVP**: Storage Service (S3/backup CRUD) e Plugin Service (marketplace). Verranno aggiunti come servizi indipendenti in una fase successiva.
```
┌──────────────┐
│ Cloudflare │
│ (DNS + CDN) │
└──────┬───────┘
│ HTTPS / WSS
┌──────▼───────┐
│ Traefik │
│ API Gateway │
│ (routing, │
│ TLS, rate │
│ limiting) │
└──────┬───────┘
│
┌──────────┬───────────┼───────────┐
│ │ │ │
┌─────▼────┐ ┌───▼───┐ ┌────▼────┐ ┌────▼───┐
│ Auth │ │ Chat │ │ Agent │ │Billing │
│ Service │ │Service│ │ Service │ │Service │
└─────┬────┘ └───┬───┘ └────┬────┘ └────┬───┘
│ │ │ │
┌─────▼──────────▼──────────▼───────────▼────┐
│ Infrastruttura │
│ PostgreSQL │ Redis │ Qdrant │
└─────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 1. Suddivisione dei Servizi
### 1.1 Auth Service (`auth-service`)
**Responsabilità**: Registrazione, login, refresh token, profilo utente, encryption key.
| Endpoint originale | Metodo |
|---|---|
| `/api/v1/auth/register` | POST |
| `/api/v1/auth/login` | POST |
| `/api/v1/auth/refresh` | POST |
| `/api/v1/auth/me` | GET / PUT |
**Database**: Tabelle `users`, `refresh_tokens` (PostgreSQL condiviso, schema `auth`).
**Modifica chiave — JWT con RS256**:
Il monolite usa un `SECRET_KEY` simmetrico (HS256). Con i microservizi, passare a **RS256** (asimmetrico):
- L'Auth Service firma i JWT con la **chiave privata**.
- Tutti gli altri servizi verificano i JWT con la **chiave pubblica** senza mai contattare l'Auth Service.
- La chiave pubblica viene esposta via `GET /api/v1/auth/.well-known/jwks.json` oppure montata come volume condiviso.
```python
# auth-service/app/auth/jwt.py
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa
from jose import jwt
PRIVATE_KEY = ... # Da env/secret
PUBLIC_KEY = ... # Derivata o da env
def create_access_token(user_id: str, tier: str) -> str:
return jwt.encode(
{"sub": user_id, "tier": tier, "exp": ...},
PRIVATE_KEY,
algorithm="RS256",
)
```
```python
# shared/auth.py (usato da tutti gli altri servizi)
from jose import jwt
PUBLIC_KEY = ... # Volume montato o fetched da JWKS endpoint
def verify_token(token: str) -> dict:
return jwt.decode(token, PUBLIC_KEY, algorithms=["RS256"])
```
**Scaling**: 2 repliche sufficienti, stateless. Rate-limit dedicato su `/login` e `/register`.
---
### 1.2 Chat Service (`chat-service`) ⭐ Real-time
**Responsabilità**: WebSocket device connection, home chat, floating chat, memory middleware, streaming LLM responses verso il client.
Questo servizio gestisce la **connessione persistente** con l'app Electron e le interazioni **real-time** dell'utente (chat home, floating chat). È il proprietario della WebSocket.
| Endpoint | Tipo |
|---|---|
| `/api/v1/ws/device` | WebSocket (connessione persistente) |
| `/api/v1/chat` | POST (REST fallback) |
**Moduli inclusi**: `deep_agent`, `memory_middleware`, `ws_context`, `device_manager` (Redis-backed), `output_formatter`, `llm`, tutti gli agent tools (`task_agent`, `project_agent`, `note_agent`, `timeline_agent`).
**Perché separato dall'Agent Service**: Il Chat Service tiene la WebSocket aperta e risponde in tempo reale (streaming). Scalare aggiungendo repliche è semplice con sticky sessions + Redis pub/sub per il cross-instance routing dei tool_call.
**Scaling**: 2–N repliche. Sticky cookies per le WS + Redis per cross-instance.
---
### 1.3 Agent Service (`agent-service`) ⭐ Batch
**Responsabilità**: Batch agent processing (directory scanning, file classification, entity extraction), agent setup journeys, agent configuration CRUD.
Questo servizio gestisce i processi **long-running** e **CPU-intensive**: scansione filesystem, classificazione file con LLM, estrazione entità in batch. Non possiede la WebSocket — comunica con il device dell'utente tramite **Redis pub/sub** passando per il Chat Service.
| Endpoint | Tipo |
|---|---|
| `/api/v1/agents/catalog` | GET |
| `/api/v1/agents/can-create` | POST |
| `/api/v1/agents/trigger` | POST |
| `/api/v1/agents/journey/start` | POST (o WS relay) |
| `/api/v1/agents/journey/message` | POST (o WS relay) |
**Moduli inclusi**: `agent_runner`, `agent_registry`, `filesystem_agent`, `llm`.
**Flusso tool-call cross-service** (l'Agent Service non ha la WS):
```
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐
│ Agent Service│ │ Redis │ │ Chat │
│ (batch run) │ │ │ │ Service │
│ │ │ │ │ (ha WS) │
│ 1. Needs to │ PUBLISH │ │ SUBSCRIBE │ │
│ read file ├───────────►│tool_call:u123├───────────►│ 2. Invia │
│ from │ │ │ │ al │
│ device │ │ │ │ device│
│ │ │ │ │ via WS│
│ │ SUBSCRIBE │ │ PUBLISH │ │
│ 4. Riceve ◄────────────┤tool_result:id│◄───────────┤ 3. Device│
│ risultato │ │ │ │ reply │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘
```
**Scaling**: 1–N repliche. Completamente stateless, scala indipendentemente dalla chat. Ogni replica processa batch job diversi. Può essere scalato a 0 se non ci sono agent attivi (risparmio risorse).
**Vantaggio dello split**: Se 50 utenti triggerano agenti batch contemporaneamente, il Chat Service non ne risente — le risposte real-time rimangono veloci.
---
### 1.4 Billing Service (`billing-service`)
**Responsabilità**: Stripe checkout, webhook, subscription management.
| Endpoint originale | Metodo |
|---|---|
| `/api/v1/billing/checkout` | POST |
| `/api/v1/billing/webhook` | POST |
| `/api/v1/billing/subscription` | GET / DELETE |
**Database**: Tabelle `subscriptions` (schema `billing`).
**Comunicazione inter-servizio**: Quando Stripe invia un webhook e il tier cambia, il Billing Service pubblica un evento su **Redis pub/sub** channel `tier_changed:{user_id}`. L'Auth Service aggiorna il campo `tier` nella tabella users. Al prossimo token refresh il JWT conterrà il tier aggiornato.
**Scaling**: 1 replica sufficiente. Basso traffico.
---
### 1.5 Servizi esclusi dall'MVP
I seguenti servizi verranno aggiunti post-MVP come servizi indipendenti:
| Servizio | Responsabilità | Note |
|---|---|---|
| **Storage Service** | S3 blobs CRUD, vector ops, backup | Le funzionalità vector/embed possono restare nel Chat Service per il MVP |
| **Plugin Service** | Marketplace, install, revenue split | Feature non critica per il lancio |
---
## 2. Tier Check — Dove e Come
Il tier dell'utente (free/pro/power/team) determina rate-limiting, quote e accesso a funzionalità. Con i microservizi, **ogni servizio controlla il tier autonomamente** senza chiamare l'Auth Service.
### Strategia: Tier nel JWT
L'Auth Service include il `tier` come claim nel JWT al momento del login/refresh:
```json
{
"sub": "user_123",
"tier": "pro",
"exp": 1742515200,
"iat": 1742511600
}
```
Ogni servizio:
1. Decodifica il JWT con la chiave pubblica (già lo fa per l'auth)
2. Legge `payload["tier"]` — **zero chiamate extra**
3. Applica le sue regole di enforcement localmente
```python
# shared/auth.py — dependency FastAPI condivisa
from fastapi import Depends, HTTPException, Request
from jose import jwt
PUBLIC_KEY = ...
class CurrentUser:
def __init__(self, user_id: str, tier: str):
self.user_id = user_id
self.tier = tier
async def get_current_user(request: Request) -> CurrentUser:
token = request.headers.get("Authorization", "").removeprefix("Bearer ")
payload = jwt.decode(token, PUBLIC_KEY, algorithms=["RS256"])
return CurrentUser(user_id=payload["sub"], tier=payload["tier"])
def require_tier(*allowed_tiers: str):
"""Dependency che blocca se il tier non è tra quelli ammessi."""
async def check(user: CurrentUser = Depends(get_current_user)):
if user.tier not in allowed_tiers:
raise HTTPException(403, "Tier insufficient")
return user
return check
```
### Cosa succede quando il tier cambia (upgrade/downgrade)?
```
┌──────────┐ Stripe webhook ┌──────────┐ tier_changed ┌──────────┐
│ Stripe │ ─────────────────►│ Billing │ ───────────────►│ Auth │
│ │ │ Service │ (Redis pub/sub) │ Service │
└──────────┘ └──────────┘ └────┬─────┘
│
UPDATE users
SET tier = 'power'
│
Al prossimo /refresh
il JWT conterrà tier='power'
```
**Latenza del cambio**: Il tier si propaga al prossimo token refresh (tipicamente 15–30 min, o il client può forzare un refresh immediato dopo il checkout). Per il billing webhook, il downgrade può essere forzato invalidando il refresh token su Redis → il client è obbligato a ri-autenticarsi.
### Dove si applica in ciascun servizio
| Servizio | Enforcement |
|---|---|
| **Auth Service** | Nessuno (è lui che scrive il tier) |
| **Chat Service** | Rate-limit per tier (req/min), quota messaggi |
| **Agent Service** | Max agent configs, max runs/day, max concurrent batches |
| **Billing Service** | Nessuno (gestisce i tier, non li consuma) |
### Rate-limit distribuito via Redis
Poiché ogni servizio ha le sue repliche, il rate-limiting deve essere **condiviso** via Redis:
```python
# shared/middleware/rate_limit.py
import redis.asyncio as aioredis
class DistributedRateLimiter:
def __init__(self, redis: aioredis.Redis):
self._redis = redis
async def check(self, user_id: str, tier: str, service: str) -> bool:
limits = {"free": 20, "pro": 60, "power": 120, "team": 200}
max_req = limits.get(tier, 20)
key = f"rate:{service}:{user_id}"
pipe = self._redis.pipeline()
pipe.incr(key)
pipe.expire(key, 60)
count, _ = await pipe.execute()
return count <= max_req
```
---
## 3. WebSocket con Scaling Orizzontale — Il Problema Chiave
`DeviceConnectionManager` è un **singleton in-memory**:
```python
class DeviceConnectionManager:
def __init__(self):
self._connections: dict[str, DeviceConnection] = {} # ← In-memory!
```
Con N istanze del Chat Service, il device si connette a **una sola** istanza. Quando un'altra istanza deve inviare un `tool_call` a quel device (es. un agent trigger da un'API call), non trova la connessione.
### La soluzione: Redis Pub/Sub + Registry
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Redis │
│ │
│ Hash: ws:connections │
│ user_123 → instance_A │
│ user_456 → instance_B │
│ │
│ Pub/Sub channels: │
│ tool_call:{user_id} → tool call payloads │
│ tool_result:{call_id} → tool result payloads │
│ stream:{user_id} → text_chunk streaming │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Instance A (ha WS di user_123) Instance B (deve chiamare tool su user_123)
┌───────────────────────┐ ┌───────────────────────┐
│ 1. Sottoscrive a │ │ 1. Lookup Redis Hash │
│ tool_call:user_123│ │ → user_123 è su A │
│ │ │ │
│ 2. Riceve tool_call │◄─────────│ 2. PUBLISH │
│ da Redis channel │ │ tool_call:user_123 │
│ │ │ {id, action, ...} │
│ 3. Invia al device │ │ │
│ via WS │ │ 4. SUBSCRIBE │
│ │ │ tool_result:{id} │
│ 4. Device risponde │ │ │
│ tool_result │──────────│► 5. Riceve risultato │
│ │ │ │
│ 5. PUBLISH │ │ │
│ tool_result:{id} │ │ │
└───────────────────────┘ └───────────────────────┘
```
### Implementazione: `RedisDeviceManager`
```python
# chat-service/app/core/device_manager.py
import asyncio
import json
import os
import redis.asyncio as aioredis
from dataclasses import dataclass, field
from fastapi import WebSocket
INSTANCE_ID = os.environ.get("INSTANCE_ID", os.urandom(8).hex())
@dataclass
class LocalConnection:
ws: WebSocket
device_id: str
pending_calls: dict[str, asyncio.Future[dict]] = field(default_factory=dict)
class RedisDeviceManager:
"""Device manager backed by Redis for cross-instance communication."""
def __init__(self, redis_url: str = "redis://redis:6379"):
self._redis = aioredis.from_url(redis_url)
self._pubsub = self._redis.pubsub()
self._local: dict[str, LocalConnection] = {} # Solo connessioni locali
self._remote_futures: dict[str, asyncio.Future[dict]] = {}
async def start(self):
"""Avvia il listener Redis per tool_call in arrivo."""
asyncio.create_task(self._listen_tool_calls())
# ── Registrazione ──
async def register(self, user_id: str, device_id: str, ws: WebSocket):
# Registra localmente
self._local[user_id] = LocalConnection(ws=ws, device_id=device_id)
# Registra in Redis quale istanza ha la connessione
await self._redis.hset("ws:connections", user_id, INSTANCE_ID)
# Sottoscrivi ai tool_call per questo utente
await self._pubsub.subscribe(f"tool_call:{user_id}")
async def unregister(self, user_id: str):
conn = self._local.pop(user_id, None)
if conn:
for fut in conn.pending_calls.values():
if not fut.done():
fut.cancel()
await self._redis.hdel("ws:connections", user_id)
await self._pubsub.unsubscribe(f"tool_call:{user_id}")
# ── Presenza ──
async def is_online(self, user_id: str) -> bool:
return await self._redis.hexists("ws:connections", user_id)
# ── Tool-call round-trip (cross-instance) ──
async def execute_tool_call(self, user_id: str, payload: dict) -> dict:
"""
Invia un tool_call al device dell'utente.
Funziona sia che la WS sia locale che su un'altra istanza.
"""
call_id = payload["id"]
# Caso 1: connessione locale → invio diretto
if user_id in self._local:
conn = self._local[user_id]
loop = asyncio.get_event_loop()
fut: asyncio.Future[dict] = loop.create_future()
conn.pending_calls[call_id] = fut
await conn.ws.send_text(json.dumps({"type": "tool_call", **payload}))
return await asyncio.wait_for(fut, timeout=30.0)
# Caso 2: connessione remota → Redis pub/sub
loop = asyncio.get_event_loop()
fut = loop.create_future()
self._remote_futures[call_id] = fut
# Sottoscrivi al canale di risposta
result_channel = f"tool_result:{call_id}"
await self._pubsub.subscribe(result_channel)
# Pubblica il tool_call
await self._redis.publish(
f"tool_call:{user_id}",
json.dumps(payload),
)
try:
return await asyncio.wait_for(fut, timeout=30.0)
finally:
self._remote_futures.pop(call_id, None)
await self._pubsub.unsubscribe(result_channel)
# ── Risoluzione tool_result (da WS locale) ──
def resolve_local(self, user_id: str, call_id: str, result: dict):
conn = self._local.get(user_id)
if conn:
fut = conn.pending_calls.pop(call_id, None)
if fut and not fut.done():
fut.set_result(result)
async def resolve_and_publish(self, user_id: str, call_id: str, result: dict):
"""Chiamato quando il device locale invia un tool_result."""
self.resolve_local(user_id, call_id, result)
# Pubblica anche su Redis per l'istanza remota che aspetta
await self._redis.publish(
f"tool_result:{call_id}",
json.dumps(result),
)
# ── Listener Redis ──
async def _listen_tool_calls(self):
"""Loop che ascolta i tool_call in arrivo da altre istanze."""
async for message in self._pubsub.listen():
if message["type"] != "message":
continue
channel = message["channel"]
if isinstance(channel, bytes):
channel = channel.decode()
data = json.loads(message["data"])
if channel.startswith("tool_call:"):
# Un'altra istanza vuole che inviamo un tool_call al nostro device
user_id = channel.split(":", 1)[1]
conn = self._local.get(user_id)
if conn:
await conn.ws.send_text(json.dumps({"type": "tool_call", **data}))
elif channel.startswith("tool_result:"):
# Risposta a un tool_call che abbiamo inviato tramite Redis
call_id = channel.split(":", 1)[1]
fut = self._remote_futures.pop(call_id, None)
if fut and not fut.done():
fut.set_result(data)
# ── Stream cross-instance ──
async def publish_stream_chunk(self, user_id: str, chunk: dict):
"""Pubblica un chunk di streaming su Redis (per REST→WS relay)."""
await self._redis.publish(f"stream:{user_id}", json.dumps(chunk))
```
---
## 4. Struttura Directory Proposta (MVP)
```
adiuva-api/
├── docker-compose.yml # Orchestrazione completa
├── docker-compose.dev.yml # Override per sviluppo locale
├── shared/ # Codice condiviso (montato come volume)
│ ├── auth.py # JWT verification (chiave pubblica)
│ ├── schemas.py # Pydantic schemas condivisi
│ ├── middleware/
│ │ ├── rate_limit.py # DistributedRateLimiter (Redis)
│ │ └── sanitizer.py
│ └── models/
│ └── base.py # SQLAlchemy base condivisa
│
├── auth-service/
│ ├── Dockerfile
│ ├── requirements.txt
│ └── app/
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── db.py
│ ├── models.py # users, refresh_tokens
│ ├── routes/
│ │ └── auth.py
│ └── services/
│ ├── jwt_service.py # RS256 signing
│ └── user_service.py
│
├── chat-service/
│ ├── Dockerfile
│ ├── requirements.txt
│ └── app/
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── db.py
│ ├── models.py # memory_*
│ ├── routes/
│ │ ├── device_ws.py # WS connection owner
│ │ └── chat.py # REST fallback
│ ├── core/
│ │ ├── device_manager.py # RedisDeviceManager
│ │ ├── deep_agent.py # Home + floating chat
│ │ ├── memory_middleware.py
│ │ ├── ws_context.py
│ │ ├── output_formatter.py
│ │ └── llm.py
│ └── agents/ # Tool definitions (used by deep_agent)
│ ├── task_agent.py
│ ├── project_agent.py
│ ├── note_agent.py
│ └── timeline_agent.py
│
├── agent-service/
│ ├── Dockerfile
│ ├── requirements.txt
│ └── app/
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── db.py
│ ├── models.py # agent_run_logs, local/cloud_agent_configs
│ ├── routes/
│ │ ├── agents.py # catalog, can-create, trigger
│ │ └── agent_setup.py # journey start/message
│ ├── core/
│ │ ├── agent_runner.py # Batch classify → process
│ │ ├── agent_registry.py
│ │ ├── redis_executor.py # execute_on_client via Redis pub/sub
│ │ └── llm.py
│ └── agents/
│ ├── task_agent.py # Tool definitions (batch context)
│ ├── project_agent.py
│ ├── note_agent.py
│ ├── timeline_agent.py
│ └── filesystem_agent.py
│
├── billing-service/
│ ├── Dockerfile
│ ├── requirements.txt
│ └── app/
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── db.py
│ ├── models.py # subscriptions
│ ├── routes/
│ │ └── billing.py
│ └── services/
│ ├── stripe_service.py
│ └── tier_manager.py
│
└── infra/
├── traefik/
│ └── traefik.yml
├── keys/
│ ├── jwt_private.pem # Solo auth-service
│ └── jwt_public.pem # Tutti i servizi
└── alembic/ # Migrazioni condivise o per-servizio
```
---
## 5. Docker Compose — Configurazione MVP
```yaml
# docker-compose.yml
services:
# ══════════════════════════════════════════════════════════
# API Gateway
# ══════════════════════════════════════════════════════════
traefik:
image: traefik:v3.2
command:
- "--api.insecure=true"
- "--providers.docker=true"
- "--providers.docker.exposedbydefault=false"
- "--entrypoints.web.address=:80"
- "--entrypoints.websecure.address=:443"
- "--entrypoints.web.http.redirections.entrypoint.to=websecure"
ports:
- "80:80"
- "443:443"
- "8080:8080" # Dashboard Traefik (disabilitare in prod)
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
- ./infra/certs:/certs:ro
restart: unless-stopped
# ══════════════════════════════════════════════════════════
# Auth Service (2 repliche)
# ══════════════════════════════════════════════════════════
auth-service:
build: ./auth-service
deploy:
replicas: 2
env_file: .env
environment:
DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://postgres:postgres@db:5432/adiuva
REDIS_URL: redis://redis:6379
JWT_PRIVATE_KEY_FILE: /run/secrets/jwt_private_key
SERVICE_NAME: auth
secrets:
- jwt_private_key
- jwt_public_key
labels:
- "traefik.enable=true"
- "traefik.http.routers.auth.rule=PathPrefix(`/api/v1/auth`)"
- "traefik.http.services.auth.loadbalancer.server.port=8000"
depends_on:
db:
condition: service_healthy
redis:
condition: service_healthy
# ══════════════════════════════════════════════════════════
# Chat Service — Real-time WS + Chat (scalabile)
# ══════════════════════════════════════════════════════════
chat-service:
build: ./chat-service
deploy:
replicas: 2
env_file: .env
environment:
DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://postgres:postgres@db:5432/adiuva
REDIS_URL: redis://redis:6379
JWT_PUBLIC_KEY_FILE: /run/secrets/jwt_public_key
SERVICE_NAME: chat
secrets:
- jwt_public_key
labels:
- "traefik.enable=true"
# REST chat endpoint
- "traefik.http.routers.chat.rule=PathPrefix(`/api/v1/chat`)"
- "traefik.http.services.chat.loadbalancer.server.port=8000"
# WebSocket route con sticky session
- "traefik.http.routers.ws.rule=PathPrefix(`/api/v1/ws`)"
- "traefik.http.routers.ws.service=chat-ws"
- "traefik.http.services.chat-ws.loadbalancer.server.port=8000"
- "traefik.http.services.chat-ws.loadbalancer.sticky.cookie.name=ws_affinity"
- "traefik.http.services.chat-ws.loadbalancer.sticky.cookie.httpOnly=true"
depends_on:
db:
condition: service_healthy
redis:
condition: service_healthy
# ══════════════════════════════════════════════════════════
# Agent Service — Batch processing (scalabile indipendentemente)
# ══════════════════════════════════════════════════════════
agent-service:
build: ./agent-service
deploy:
replicas: 2
env_file: .env
environment:
DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://postgres:postgres@db:5432/adiuva
REDIS_URL: redis://redis:6379
JWT_PUBLIC_KEY_FILE: /run/secrets/jwt_public_key
SERVICE_NAME: agent
secrets:
- jwt_public_key
labels:
- "traefik.enable=true"
- "traefik.http.routers.agents.rule=PathPrefix(`/api/v1/agents`)"
- "traefik.http.services.agents.loadbalancer.server.port=8000"
depends_on:
db:
condition: service_healthy
redis:
condition: service_healthy
# ══════════════════════════════════════════════════════════
# Billing Service (1 replica)
# ══════════════════════════════════════════════════════════
billing-service:
build: ./billing-service
deploy:
replicas: 1
env_file: .env
environment:
DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://postgres:postgres@db:5432/adiuva
REDIS_URL: redis://redis:6379
JWT_PUBLIC_KEY_FILE: /run/secrets/jwt_public_key
SERVICE_NAME: billing
secrets:
- jwt_public_key
labels:
- "traefik.enable=true"
- "traefik.http.routers.billing.rule=PathPrefix(`/api/v1/billing`)"
- "traefik.http.services.billing.loadbalancer.server.port=8000"
depends_on:
db:
condition: service_healthy
redis:
condition: service_healthy
# ══════════════════════════════════════════════════════════
# Infrastruttura
# ══════════════════════════════════════════════════════════
db:
image: pgvector/pgvector:pg16
environment:
POSTGRES_USER: postgres
POSTGRES_PASSWORD: postgres
POSTGRES_DB: adiuva
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
interval: 5s
timeout: 5s
retries: 5
restart: unless-stopped
redis:
image: redis:7-alpine
command: redis-server --maxmemory 256mb --maxmemory-policy allkeys-lru
volumes:
- redis_data:/data
healthcheck:
test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
interval: 5s
timeout: 3s
retries: 5
restart: unless-stopped
qdrant:
image: qdrant/qdrant:latest
volumes:
- qdrant_data:/qdrant/storage
restart: unless-stopped
secrets:
jwt_private_key:
file: ./infra/keys/jwt_private.pem
jwt_public_key:
file: ./infra/keys/jwt_public.pem
volumes:
postgres_data:
redis_data:
qdrant_data:
```
---
## 6. Configurazione Cloudflare + VPS
### 6.1 DNS
```
api.tuodominio.com → A record → IP del VPS
→ Proxy: ON (orange cloud)
```
### 6.2 Cloudflare Settings
| Setting | Valore | Motivo |
|---------|--------|--------|
| SSL/TLS mode | **Full (Strict)** | Cloudflare ↔ VPS con certificato valido |
| WebSocket | **ON** | Necessario per `/api/v1/ws/device` |
| Proxy timeout | **100s** (Enterprise) o default | Le LLM calls possono durare 30s+ |
| Under Attack Mode | Off (attivare se necessario) | |
### 6.3 TLS sul VPS
Due opzioni:
- **Opzione A (consigliata)**: Cloudflare Origin Certificate → montato in Traefik
- **Opzione B**: Let's Encrypt via Traefik (con DNS challenge Cloudflare)
```yaml
# traefik.yml — con Cloudflare Origin Certificate
entryPoints:
websecure:
address: ":443"
tls:
certificates:
- certFile: /certs/origin.pem
keyFile: /certs/origin-key.pem
```
### 6.4 Rete VPS
```bash
# UFW firewall — solo Cloudflare può raggiungere le porte 80/443
# https://www.cloudflare.com/ips/
ufw default deny incoming
ufw allow from 173.245.48.0/20 to any port 443
ufw allow from 103.21.244.0/22 to any port 443
# ... (tutti gli IP range di Cloudflare)
ufw allow ssh
ufw enable
```
---
## 7. Comunicazione Inter-Servizio
### 7.1 Redis Pub/Sub — Event Bus
```
┌──────────┐ tier_changed:user_123 ┌──────────┐
│ Billing │ ────────────────────────► │ Auth │
│ Service │ │ Service │
└──────────┘ └──────────┘
┌──────────┐ tool_call:user_123 ┌──────────┐
│ Agent │ ────────────────────────► │ Chat │
│ Service │ │ Service │
│ (batch) │ ◄────────────────────────│ (ha WS) │
└──────────┘ tool_result:{call_id} └──────────┘
```
### 7.2 Health Checks e Service Discovery
Traefik gestisce automaticamente il service discovery via Docker labels. I servizi non devono conoscersi tra loro — comunicano solo via:
- **Redis pub/sub** (tool-call cross-instance, tier events)
- **Redis hash** (stato condiviso: `ws:connections`, rate-limit counters)
- **PostgreSQL** (dati persistenti condivisi)
---
## 8. Piano di Migrazione Incrementale (MVP)
### Fase 1 — Preparazione (nel monolite attuale)
1. Aggiungere Redis al `docker-compose.yml` attuale
2. Migrare JWT da HS256 → RS256 (backward-compatible: accetta entrambi per un periodo)
3. Implementare `RedisDeviceManager` come drop-in replacement del singleton in-memory
4. Estrarre `shared/` con auth verification, schemas, middleware
### Fase 2 — Auth Service (primo split)
1. Estrarre `auth.py` routes + models in `auth-service/`
2. Verificare che i JWT firmati da `auth-service` vengano validati dal monolite
3. Aggiungere Traefik e routare `/api/v1/auth/*` al nuovo servizio
4. Il monolite continua a servire tutto il resto
### Fase 3 — Billing Service
1. Estrarre billing routes, Stripe service, tier manager
2. Configurare Redis pub/sub per `tier_changed` events
3. Routare via Traefik
### Fase 4 — Split Chat + Agent (il più delicato)
1. Il monolite residuo contiene WS + chat + agents
2. Separare Agent Service: estrarre `agent_runner`, `agent_registry`, `agent_setup`, route `/agents/*`
3. Implementare `redis_executor.py` nell'Agent Service per tool-call via Redis
4. Il Chat Service resta proprietario della WS e sottoscrive i canali `tool_call:{user_id}`
5. Testare: trigger agent dall'Agent Service → tool_call via Redis → Chat Service → WS → device → risposta
### Fase 5 — Scaling test
1. Scalare Chat Service a 2 repliche, verificare sticky sessions
2. Scalare Agent Service a 2 repliche, verificare batch processing distribuito
3. Monitoring (Prometheus + Grafana) per ogni servizio
---
## 9. Monitoraggio e Logging
```yaml
# Aggiungere al docker-compose.yml
prometheus:
image: prom/prometheus:latest
volumes:
- ./infra/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
restart: unless-stopped
grafana:
image: grafana/grafana:latest
ports:
- "3000:3000"
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
restart: unless-stopped
loki:
image: grafana/loki:latest
restart: unless-stopped
```
Ogni servizio espone `/metrics` (Prometheus) e scrive log strutturati (JSON) raccolti da Loki.
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## 10. Sizing VPS Minimo Consigliato (MVP)
| Componente | CPU | RAM | Note |
|---|---|---|---|
| Traefik | 0.25 | 128MB | |
| Auth Service ×2 | 0.25 ×2 | 128MB ×2 | Stateless, leggero |
| Chat Service ×2 | 1.0 ×2 | 1GB ×2 | WS + streaming LLM |
| Agent Service ×2 | 0.75 ×2 | 512MB ×2 | Batch LLM, CPU-bound |
| Billing Service | 0.25 | 128MB | |
| PostgreSQL | 1.0 | 1GB | |
| Redis | 0.25 | 256MB | |
| Qdrant | 0.5 | 512MB | |
| **Totale MVP** | **~5.5 vCPU** | **~5 GB** | |
**Raccomandazione**: VPS con **8 vCPU / 16 GB RAM** per avere margine. Hetzner CPX41 (~€30/mese) o equivalente. Senza Storage/Plugin si risparmia ~1 vCPU e 512MB rispetto alla versione completa.
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## Riepilogo Architettura MVP
| Servizio | Repliche | Proprietario di |
|---|---|---|
| **Traefik** | 1 | Routing, TLS, sticky sessions |
| **Auth Service** | 2 | JWT RS256, registrazione, login, profilo |
| **Chat Service** | 2–N | WebSocket, home/floating chat, streaming |
| **Agent Service** | 2–N | Batch processing, directory scan, agent setup |
| **Billing Service** | 1 | Stripe, subscriptions, tier management |
| Decisione | Scelta | Motivazione |
|---|---|---|
| API Gateway | Traefik | Nativo Docker, WebSocket support, service discovery automatico |
| JWT | RS256 (asimmetrico) | Verifica distribuita senza contattare Auth Service |
| Tier check | Claim nel JWT | Ogni servizio verifica localmente, zero roundtrip |
| WebSocket scaling | Redis pub/sub + sticky cookies | Cross-instance tool-call routing |
| Chat ↔ Agent split | Servizi separati | Batch CPU-bound non impatta real-time chat |
| Agent → Device comms | Redis pub/sub via Chat Service | Agent non possiede la WS, usa un relay |
| Rate limiting | Redis contatori distribuiti | Sliding window condivisa tra repliche |
| Database | PostgreSQL condiviso | Semplicità MVP; split DB futuro facile |
| TLS | Cloudflare Origin Certificate | Zero maintenance |
| Orchestrazione | Docker Compose | Sufficiente per un singolo VPS |
| Storage / Plugin | Post-MVP | Non critici per il lancio |