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Infrastructure Stack Migration — Kanban Board infrastructure
Generated: 2026-09-24
Board:infrastructure(Hermes Kanban)
Goal: Convergence vers stack consolidée (~27 cœurs critiques + boîte outils ML étendue)
Phase 1 — Supervision & Logs (priorité immédiate)
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Installer Zabbix server sur TrueNAS
Déployer Zabbix pour supervision OS/hardware: CPU, RAM, GPU, disk I/O, temperature. Couvre disponibilité hôte + service Docker. Complémentaire à Prometheus (métriques applicatives ciblées).
t_6072678e
Déployer Loki + Alloy pour logs centralisés
Loki = base de logs; Alloy = collector/ingestion (remplace FlorianD). Unifie les logs du réseau en une source interrogable depuis Grafana. Prioriser: Docker containers, PostgreSQL, Home Assistant, EdgeTTS.
t_ff029596
Créer dashboard Grafana unifié pour infrastructure
Dashboard reliant Prometheus (métriques Aurelie) + Zabbix (disponibilité hardware/réseau) + UniFi Controller (switchs/Wi-Fi). Panels: uptime total, CPU/Mem/Disk global, switch port stats, Wi-Fi quality, Docker container health.
t_8dde65ce
Dashboard monitoring état service (Zabbix + Prometheus)
Status board coloré showing chaque service up/down/degraded. Sources: Zabbix pour disponibilité hôte/service, Prometheus pour metrics personnalisées Aurelie.
Phase 2 — Consolidation & Nettoyage
t_ee94c72f
Remplir NetBox comme source vérité réseau
NetBox: IPs/VLANs/DNS/switch ports comme source unique de vérité réseau. Importer depuis UniFi Network Controller export: adresses IP, DNS records, VLANs, switchs/routeurs physiques.
t_ec7c5391
Suppression services redondants: OIKB + Gladys
Désinstaller containers inutiles pour libérer CPU/RAM/espace: (1) OIKB → remplacé par BookStack; (2) GladysHome → remplacé par Home Assistant.
t_3d6d14f6
Standardiser TTS/STT: EdgeTTS + Faster-Whisper
EdgeTTS = voix Aurelie (confirmée), Faster-Whisper = reconnaissance vocale (STT). Supprimer concurrents (MeloTTS etc.), configurer ces deux seuls.
Phase 3 — Infrastructure Monitoring Aurelie
t_a56b0650
Installer Gitea Runner CI (automat builds/tests/deploy → registry IA)
Pipeline auto: push main/master → build → test → push registry. Repos infra = source de vérité pour exporters configs pipelines CI.
t_92bb7a89
Déployer exporters Prometheus sur Serveur IA
Containers dédiés sur Serveur IA: latency_exporter.py (port :8100), pgvector_quality_exporter.py (port :8105). Prometheus scrape endpoints.
t_42344dda
Migrer Mem0 memories Weaviate → pgvector
Script export/import transférer embeddings mémorés dans Weaviate vers pgvector extension PostgreSQL DB aurelie. Point critique: mem0 dépend pgvector — migrer tout historique conversations.
t_8f52fe72
Créer dashboard Grafana 'Aurelie Health'
3 panels principaux: (1) Health Score composite 0-100 gauge, (2) Histogramme latence response distribution, (3) Peak dBFS voix EdgeTTS + RMS tracking. Panel pgvector similarity scores optionnel.
Phase 4 — Migration Future & Sauvegarde
t_27f22089
Structurer backup: PG auto + Vaultwarden exports + UrBackup
Plan structuré en 3 couches: (1) PostgreSQL dumps automatiques CronJob/PGdump, (2) Export régulier Vaultwarden passwords, (3) Vérifier/configurer UrBackup full server entre TrueNAS + Serveur IA.
t_e179c5ba
Planifier migration K3s + ArgoCD sur 2 serveurs
Migration TOUS services Docker vers cluster Kubernetes k3s (2 noeuds: TrueNAS+SrvIA). Objectif final: orchestration via ArgoCD/GitOps. Inclure phase apprentissage/formation, POE locale, déploiement progressif.
Phase 5 — Outils ML (boîte à outils prêts)
t_43a371c7
Installer MLflow pour experiment tracking
Suivi d'expériences LLM/ML: checkpoints metrics comparés versioning datasets. Ne PAS chevaucher ZenML ni Opik.
t_16b50a24
Installer ZenML pour orchestration pipeline ML
Orchestration pipelines GitOps. Rôle distinct de MLflow (tracking) et Opik (validation).
t_3e6593bf
Installer Opik pour monitoring évaluation LLMs en prod
Qualité prédictions LLM production: latency drift, scoring qualité. Ne PAS chevaucher MLflow ni ZenML.
Légende prioritaire (logique)
- 0-4 — Supervision immatiate (Zabbix, logs Grafana dashboards)
- 5-7 — Consolidation & nettoyage (NetBox, OIKB+Gladys suppression, TTS/STT standard)
- 8-9 — Monitoring Aurelie personnalisé (Gitea Runner CI, exporters Prometheus)
- 10-12 — Migration mémoire & dashboards Aurelie (MLflow ZenML Opik pgvector migration Grafana Health)
- +13 — Migration future (K3s ArgoCD backup structuré)
Status repo Gitea
- Repo: https://gitea.manthati.ca/aurelie/infra
- Content:
latency_exporter.py,pgvector_quality_exporter.py, README.md - Exporter ports: latence = :8100, pgvector quality = :8105