help-desk/backend/api/views/audit_viewset.py

91 lines
4.3 KiB
Python

from rest_framework import viewsets, permissions, status
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.decorators import action
from django.db.models import Avg, Count, Q
from django.utils import timezone
from datetime import timedelta
from api.models import InferenceAuditLog
from api.serializers.audit_serializer import InferenceAuditLogSerializer
# นำเข้า Permission ที่จำเป็น
from permissions.permission_classes import IsAdminOrOperator, IsViewerOrHigher
from drf_spectacular.utils import extend_schema, extend_schema_view
@extend_schema_view(
list=extend_schema(tags=['2. Application Service']),
create=extend_schema(tags=['2. Application Service']),
)
class AuditLogViewSet(viewsets.ReadOnlyModelViewSet):
"""
API สำหรับการเข้าถึง Inference Audit Log และสถิติรวม (รวมการดึง Summary ด้วย)
"""
queryset = InferenceAuditLog.objects.all()
serializer_class = InferenceAuditLogSerializer
permission_classes = [permissions.IsAuthenticated]
lookup_field = 'id'
lookup_url_kwarg = 'id'
def retrieve(self, request, *args, **kwargs):
# บังคับให้ Lookup Key (pk) เป็น String
kwargs[self.lookup_url_kwarg] = str(kwargs[self.lookup_url_kwarg])
return super().retrieve(request, *args, **kwargs)
def get_queryset(self):
# คืน Log ล่าสุด 10 รายการ (สำหรับ Recent Events ใน Dashboard)
return self.queryset.select_related('user').order_by('-timestamp')[:10] # 📌 เพิ่ม order_by เพื่อให้ได้ล่าสุดจริง ๆ
# -----------------------------------------------
# Custom Action: ดึงสถิติรวม Dynamic (สำหรับ Viewer, Operator, Admin)
# Endpoint: GET /api/v1/audit/summary/
# -----------------------------------------------
@action(
detail=False,
methods=['get'],
url_path='summary',
# อนุญาตให้เข้าถึงสำหรับทุก Role ใน Dashboard
permission_classes=[IsViewerOrHigher]
)
def get_summary(self, request):
user = request.user
# 1. ตรวจสอบ Role เพื่อกำหนดขอบเขตข้อมูลที่จะแสดง (Dynamic View)
# ตรวจสอบว่าผู้ใช้เป็น ADMIN หรือ OPERATOR หรือไม่
is_high_privilege = user.role in ['ADMIN', 'OPERATOR']
# กำหนดขีดจำกัดและข้อมูลที่จะรวม
log_limit = 10 if is_high_privilege else 5
include_latency = is_high_privilege # Latency เป็นข้อมูลเชิงเทคนิค
one_day_ago = timezone.now() - timedelta(hours=24)
queryset = self.queryset.filter(timestamp__gte=one_day_ago)
# 2. คำนวณสถิติพื้นฐาน (ใช้ร่วมกัน)
metrics = queryset.aggregate(
total_runs=Count('id'),
success_count=Count('id', filter=Q(is_success=True)),
# คำนวณ Avg Latency เฉพาะถ้าผู้ใช้มีสิทธิ์สูง
avg_latency_ms=Avg('latency_ms') if include_latency else None
)
# 3. คำนวณ Success Rate
total = metrics.get('total_runs', 0)
success = metrics.get('success_count', 0)
success_rate = (success / total) * 100 if total > 0 else 0
# 4. ดึง Log ล่าสุดตามสิทธิ์
last_logs = self.queryset.select_related('user').order_by('-timestamp')[:log_limit]
response_data = {
"time_window": "24 hours",
"total_runs": total,
"success_rate": round(success_rate, 2),
"last_logs": InferenceAuditLogSerializer(last_logs, many=True).data
}
# 5. เพิ่ม Latency เข้าไปใน Response เฉพาะ Role ที่มีสิทธิ์สูง
if include_latency:
response_data['avg_latency_ms'] = round(metrics.get('avg_latency_ms', 0) or 0, 2)
return Response(response_data)