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[신규 1단계 - 중복 방지 패치판] Prometheus/Thanos FinOps 원천 데이터 분할 및 기수집 스킵 엔진
실행: python step1_prom_fetch.py --days 1 --step 1m
"""

import os
import argparse
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path

# 프로메테우스 URL 및 저장 경로 설정
THANOS_QUERY_URL = os.getenv("THANOS_QUERY_URL", "http://thanos-query.internal.zone:9090")
RAW_DATA_DIR = Path("./data/raw")
RAW_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

def parse_arguments():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="FinOps Prometheus Raw Data Fetcher")
    parser.add_argument("--url", type=str, default=THANOS_QUERY_URL, help="Thanos/Prometheus Endpoint URL")
    parser.add_argument("--days", type=int, default=None, help="최근 며칠간의 데이터를 수집할지 정의 (정수)")
    parser.add_argument("--start-date", type=str, default=None, help="수집 시작 날짜 (YYYY-MM-DD)")
    parser.add_argument("--end-date", type=str, default=None, help="수집 종료 날짜 (YYYY-MM-DD)")
    parser.add_argument("--step", type=str, default="1m", help="수집 해상도 주기 (예: 1m, 5m, 15m)")
    parser.add_argument("--cluster", type=str, default=None, help="특정 클러스터 필터 키워드")
    parser.add_argument("--namespace", type=str, default=None, help="특정 네임스페이스 필터 (Regex 지원)")
    # [새로 추가] 필요 시 강제로 처음부터 다시 받고 싶을 때 쓸 수 있는 가드 옵션
    parser.add_argument("--force", action="store_true", help="기존 파일을 무시하고 전수 강제 재수집")
    return parser.parse_args()

def build_promql_selectors(cluster, namespace):
    selectors = ['container!=""']
    if cluster: selectors.append(f'cluster="{cluster}"')
    if namespace:
        if "|" in namespace or ".*" in namespace or "^" in namespace:
            selectors.append(f'namespace=~"{namespace}"')
        else:
            selectors.append(f'namespace="{namespace}"')
    return "{" + ", ".join(selectors) + "}"

def fetch_range_chunk(url, query, start_ts, end_ts, step):
    endpoint = f"{url}/api/v1/query_range"
    params = {"query": query, "start": start_ts, "end": end_ts, "step": step}
    try:
        response = requests.get(endpoint, params=params, timeout=120)
        if response.status_code != 200: return None
        res_json = response.json()
        if res_json.get("status") != "success": return None
        return res_json["data"]["result"]
    except Exception:
        return None

def process_matrix_to_df(matrix_result, metric_name):
    if not matrix_result: return pd.DataFrame()
    records = []
    for item in matrix_result:
        metric_labels = item.get("metric", {})
        cluster = metric_labels.get("cluster", "default")
        namespace = metric_labels.get("namespace", "unknown")
        pod = metric_labels.get("pod", "unknown")
        container = metric_labels.get("container", "unknown")
        node = metric_labels.get("node", metric_labels.get("instance", "unknown")).split(":")[0]
        
        for val_pair in item.get("values", []):
            records.append({
                "timestamp": pd.to_datetime(int(val_pair[0]), unit='s'),
                "cluster": cluster, "namespace": namespace, "pod": pod, "container": container, "node": node,
                metric_name: float(val_pair[1])
            })
    return pd.DataFrame(records)

def main():
    args = parse_arguments()
    
    if args.days:
        end_dt = datetime.utcnow()
        start_dt = end_dt - timedelta(days=args.days)
    elif args.start_date and args.end_date:
        start_dt = datetime.strptime(args.start_date, "%Y-%m-%d")
        end_dt = datetime.strptime(args.end_date, "%Y-%m-%d") + timedelta(days=1) - timedelta(seconds=1)
    else:
        print("❌ 에러: (--days) 또는 (--start-date 및 --end-date) 중 하나는 필수입니다.")
        return

    selector = build_promql_selectors(args.cluster, args.namespace)
    queries = {
        "cpu_request": f"kube_pod_container_resource_requests{selector.replace('container!=', 'resource=\"cpu\", container!=')}",
        "cpu_limit":   f"kube_pod_container_resource_limits{selector.replace('container!=', 'resource=\"cpu\", container!=')}",
        "cpu_usage":   f"rate(container_cpu_usage_seconds_total{selector}[1m])",
        "mem_request": f"kube_pod_container_resource_requests{selector.replace('container!=', 'resource=\"memory\", container!=')}",
        "mem_limit":   f"kube_pod_container_resource_limits{selector.replace('container!=', 'resource=\"memory\", container!=')}",
        "mem_usage":   f"container_memory_working_set_bytes{selector}",
        "oom_event":   f"kube_pod_container_status_terminated_reason{selector.replace('container!=', 'reason=\"OOMKilled\", container!=')}"
    }

    print(f"🚀 FinOps 증분 수집 가동 -> URL: {args.url} | 주기: {args.step}")
    print(f"📅 수집 범위: {start_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} ~ {end_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")

    chunk_delta = timedelta(hours=6)
    current_start = start_dt

    while current_start < end_dt:
        current_end = min(current_start + chunk_delta, end_dt)
        chunk_str = current_start.strftime("%Y%m%d_%H")
        out_file = RAW_DATA_DIR / f"prom_raw_{chunk_str}.parquet"
        
        # ── 🛡️ [핵심 추가] 디스크 선제 검증 및 중복 청크 Skip 가드 레이어 ──
        # 강제 수집 옵션(--force)이 꺼져있고, 파일이 존재하며 크기가 0보다 크면 API 호출 없이 즉시 패스
        if not args.force and out_file.exists() and out_file.stat().st_size > 0:
            print(f"⏭️  [SKIP] {current_start.strftime('%m-%d %H:%M')} 구간은 이미 정상 수집되었습니다. 패스합니다.")
            current_start = current_end
            continue

        start_ts = int(current_start.timestamp())
        end_ts = int(current_end.timestamp())
        print(f"⏳ [청크 징수 중] {current_start.strftime('%m-%d %H:%M')} -> {current_end.strftime('%m-%d %H:%M')}")
        
        chunk_df_list = []
        for metric_name, query_expr in queries.items():
            raw_matrix = fetch_range_chunk(args.url, query_expr, start_ts, end_ts, args.step)
            df_metric = process_matrix_to_df(raw_matrix, metric_name)
            if not df_metric.empty:
                chunk_df_list.append(df_metric)
        
        if chunk_df_list:
            merged_chunk = chunk_df_list[0]
            for next_df in chunk_df_list[1:]:
                join_keys = ["timestamp", "cluster", "namespace", "pod", "container", "node"]
                merged_chunk = pd.merge(merged_chunk, next_df, on=join_keys, how="outer")
            
            merged_chunk.to_parquet(out_file, index=False)
            print(f"  -> 💾 신규 저장 완료: {out_file.name} (행수: {len(merged_chunk):,}개)")
        else:
            print("  -> ⚠️ 해당 구간 메트릭 없음.")

        current_start = current_end

    print("\n✅ 증분 수집 및 동기화 프로세스가 완료되었습니다.")

if __name__ == "__main__":
    main()