Initial commit: Robot ökoszisztéma v2.0 - Stabilizált jármű és szerviz robotok

backend/app/services/maintenance_service.py

@@ -0,0 +1,106 @@
+# /opt/docker/dev/service_finder/backend/app/services/maintenance_service.py
+import os
+import logging
+import shutil
+from datetime import datetime, timedelta, timezone
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+from sqlalchemy import select, and_
+from app.models.asset import Asset, AssetTelemetry
+from app.services.config_service import config # 2.0 Dinamikus konfig
+from app.services.notification_service import NotificationService
+
+logger = logging.getLogger("Maintenance-Service-2.0")
+
+class MaintenanceService:
+    """
+    Sentinel Master Maintenance Service 2.0.
+    Felelős a rendszer tisztításáért és a prediktív karbantartási riasztásokért.
+    """
+
+    @staticmethod
+    async def cleanup_old_files(db: AsyncSession):
+        """
+        Admin-vezérelt NAS takarítás.
+        A megőrzési időt (napokban) az adatbázisból veszi.
+        """
+        try:
+            storage_path = await config.get_setting(db, "storage_nas_path", default="/mnt/nas/app_data")
+            retention_days = await config.get_setting(db, "storage_retention_days", default=365)
+            
+            limit = datetime.now() - timedelta(days=int(retention_days))
+            deleted_count = 0
+
+            if not os.path.exists(storage_path):
+                logger.warning(f"A tárolási útvonal nem található: {storage_path}")
+                return 0
+
+            for root, dirs, files in os.walk(storage_path):
+                for file in files:
+                    file_path = os.path.join(root, file)
+                    file_time = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(file_path))
+                    
+                    if file_time < limit:
+                        os.remove(file_path)
+                        deleted_count += 1
+            
+            logger.info(f"🗑️ NAS takarítás kész. Törölve: {deleted_count} lejárt fájl.")
+            return deleted_count
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Hiba a takarítás során: {e}")
+            return 0
+
+    @staticmethod
+    async def check_maintenance_intervals(db: AsyncSession):
+        """
+        Prediktív karbantartás: Összeveti a Robot 3 gyári adatait a valós futásteljesítménnyel.
+        Ha egy autó közeledik az olajcseréhez (pl. 1000 km-en belül), riasztást generál.
+        """
+        try:
+            # Admin beállítás: hány km-rel a szerviz előtt szóljunk?
+            km_threshold = await config.get_setting(db, "maint_km_alert_threshold", default=1000)
+            
+            # Lekérjük az összes autót a telemetriával együtt
+            stmt = select(Asset, AssetTelemetry).join(AssetTelemetry).where(Asset.status == "active")
+            result = await db.execute(stmt)
+            
+            alerts_generated = 0
+            for asset, telemetry in result.all():
+                # A Robot 3 által feltöltött gyári adat (pl. 15.000 km)
+                interval = asset.factory_data.get("oil_change_km") if asset.factory_data else None
+                last_service_km = asset.factory_data.get("last_service_km", 0)
+                
+                if interval and telemetry.current_mileage:
+                    next_service_due = last_service_km + interval
+                    remaining_km = next_service_due - telemetry.current_mileage
+                    
+                    if 0 <= remaining_km <= int(km_threshold):
+                        # Értesítés küldése a Notification Centerbe és Emailben
+                        await NotificationService.send_direct_notification(
+                            db, 
+                            user_id=asset.owner_id, 
+                            message_key="maintenance_due",
+                            variables={
+                                "vehicle": f"{asset.license_plate}",
+                                "type": "Olajcsere",
+                                "remaining": remaining_km
+                            }
+                        )
+                        alerts_generated += 1
+            
+            return alerts_generated
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Karbantartás ellenőrzési hiba: {e}")
+            return 0
+
+    @staticmethod
+    async def delete_validated_evidence(db: AsyncSession, document_id: str):
+        """
+        Validáció utáni képkezelés. 
+        Az adminban állítható, hogy töröljük-e a bizonyítékot a hitelesítés után.
+        """
+        should_delete = await config.get_setting(db, "storage_delete_after_validation", default=False)
+        
+        if should_delete:
+            # Itt a Document modell alapján megkeressük a fájlt és töröljük
+            # (A biztonság kedvéért naplózzuk a Sentinelbe)
+            pass