mockupAWS - Backend Profiler & Cost Estimator

Versione: 0.2.0 (In Sviluppo)
Stato: Database & Scenari Implementation

Panoramica

mockupAWS è una piattaforma di simulazione locale (homelab) progettata per profilare il traffico e calcolare i driver di costo dei servizi AWS (SQS, Lambda, Bedrock/LLM) prima del deploy in produzione.

A differenza dei semplici calcolatori di costo online, mockupAWS permette di:

• Creare scenari di simulazione isolati e tracciabili
• Inviare log reali tramite HTTP API (compatibile Logstash)
• Storicizzare tutte le metriche in database PostgreSQL
• Calcolare costi usando prezzi AWS reali aggiornabili
• Generare report PDF/CSV professionali
• Confrontare scenari per decisioni data-driven
• Rilevare PII nei log prima dell'invio al cloud

Caratteristiche Principali

🎯 Gestione Scenari

• Crea scenari di simulazione con nome, descrizione e tag
• Isola completamente i dati tra scenari diversi
• Stati dello scenario: draft → running → completed → archived
• Confronta scenari side-by-side con indicatori di delta costi

💰 Calcolo Costi AWS Reale

• Tabella prezzi AWS configurabile per regione
• Calcolo accurato basato su:
  • SQS: $0.40 per milione richieste (blocchi 64KB)
  • Lambda: $0.20 per milione richieste + $0.0000166667 per GB-second
  • Bedrock: Prezzi per token input/output (variano per modello)
• Supporto multi-regione (us-east-1, eu-west-1, ecc.)

📊 Interfaccia Web

• Dashboard responsive con grafici in tempo reale
• Dark/Light mode
• Form guidato per creazione scenari
• Vista dettaglio con metriche, costi, logs e PII detection
• Export report PDF/CSV

🔒 Sicurezza

• Rilevamento automatico email (PII) nei log
• Hashing dei messaggi per privacy
• Deduplicazione automatica per simulazione batching ottimizzato
• Autenticazione JWT/API Keys (in sviluppo)

Architettura

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   Logstash      │     │   React Web UI   │     │   API Clients   │
│   (o Client)    │     │   (Dashboard)    │     │   (CI/CD)       │
└────────┬────────┘     └────────┬─────────┘     └────────┬────────┘
         │                       │                        │
         │ HTTP POST             │ HTTPS                  │ API Key
         │ /ingest               │ /api/v1/*              │ /api/v1/*
         ▼                       ▼                        ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    API LAYER (FastAPI + Uvicorn)                   │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌───────────┐ │
│  │ /scenarios  │  │ /ingest     │  │ /reports    │  │ /pricing  │ │
│  │ /metrics    │  │ (scenario)  │  │ generate    │  │ (admin)   │ │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘  └───────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              DATABASE LAYER (PostgreSQL 15+)                       │
│  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐               │
│  │  scenarios   │ │scenario_logs │ │ aws_pricing  │               │
│  │  scenario_   │ │  reports     │ │              │               │
│  │  metrics     │ │              │ │              │               │
│  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘               │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Stack Tecnologico

Backend

• FastAPI (≥0.110) - Framework web async
• PostgreSQL (≥15) - Database relazionale
• SQLAlchemy (≥2.0) - ORM con supporto async
• Alembic - Migrazioni database
• tiktoken - Tokenizer per calcolo costi LLM
• Pydantic (≥2.7) - Validazione dati

Frontend

• React (≥18) - UI framework
• Vite - Build tool
• Tailwind CSS (≥3.4) - Styling
• shadcn/ui - Componenti UI
• Recharts - Grafici e visualizzazioni

DevOps

• Docker + Docker Compose
• Nginx - Reverse proxy
• uv - Package manager Python

Requisiti

• Docker & Docker Compose
• Python 3.11+ (se sviluppo locale)
• Node.js 20+ (se sviluppo frontend)
• ~2GB RAM disponibili

Installazione e Avvio

Metodo 1: Docker Compose (Consigliato)

# Clona il repository
git clone <repository-url>
cd mockupAWS

# Avvia tutti i servizi (API + Database + Frontend)
docker-compose up --build

# L'applicazione sarà disponibile su:
# - Web UI: http://localhost:3000
# - API: http://localhost:8000
# - API Docs: http://localhost:8000/docs

Metodo 2: Sviluppo Locale

# Backend
uv sync
uv run alembic upgrade head  # Migrazioni database
uv run uvicorn src.main:app --reload

# Frontend (in un altro terminale)
cd frontend
npm install
npm run dev

Utilizzo

1. Creare uno Scenario

Via Web UI:

1. Apri http://localhost:3000
2. Clicca "Nuovo Scenario"
3. Inserisci nome, descrizione, seleziona regione AWS
4. Clicca "Crea e Avvia"

Via API:

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/scenarios \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Produzione Q2",
    "description": "Simulazione traffico produzione",
    "region": "us-east-1",
    "tags": ["production"]
  }'
# Response: { "id": "uuid-scenario-123", ... }

2. Inviare Log allo Scenario

# Usa lo scenario ID ricevuto
curl -X POST http://localhost:8000/ingest \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Scenario-ID: uuid-scenario-123" \
  -d '{"message": "Error: connection timeout", "source": "api"}'

Oppure configura Logstash:

output {
  http {
    url => "http://localhost:8000/ingest"
    headers => ["X-Scenario-ID", "uuid-scenario-123"]
    content_type => "application/json"
    format => "json"
  }
}

3. Monitorare in Tempo Reale

• Apri la Web UI http://localhost:3000
• Seleziona il tuo scenario
• Osserva metriche in tempo reale:
  • Richieste totali
  • Costo stimato cumulativo
  • Blocchi SQS fatturabili
  • Token LLM contati
  • Violazioni PII rilevate

4. Generare Report

Via Web UI:

1. Vai al tab "Report" dello scenario
2. Seleziona formato (PDF o CSV)
3. Clicca "Genera Report"
4. Scarica il file

Via API:

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/scenarios/uuid-scenario-123/reports \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"format": "pdf", "include_logs": false}'

5. Confrontare Scenari

Nella Web UI:

1. Dalla lista scenari, seleziona 2+ scenari con i checkbox
2. Clicca "Confronta Selezionati"
3. Visualizza comparazione costi e metriche

Principi di Design

🔐 Safety First

Validazione rigorosa dei payload e rilevamento PII prima di qualsiasi elaborazione.

🔄 Little Often

Processamento a piccoli batch per simulare l'ottimizzazione Lambda e minimizzare costi.

✓ Double Check

Ogni calcolo (token count, billing blocks, costi) è verificato. Target: >95% accuratezza vs AWS reale.

Sviluppo

Flusso di Lavoro (TDD)

1. Spec-Driven: Definisci input/output prima di implementare
2. Test First: Scrivi test che falliscono (Red)
3. Implementa: Codice minimo per far passare test (Green)
4. Refactor: Migliora codice mantenendo test passanti

Convenzioni Git

• Conventional Commits: feat:, fix:, test:, docs:, chore:
• Commit atomici
• Esempio: feat: add scenario cost calculation with AWS pricing

Comandi Utili

# Test
uv run pytest                    # Tutti i test
uv run pytest -v                 # Verbose
uv run pytest --cov=src          # Con coverage

# Database
uv run alembic revision --autogenerate -m "description"
uv run alembic upgrade head
uv run alembic downgrade -1

# Formattazione
uv run ruff check src/
uv run ruff format src/

# Frontend
cd frontend
npm run lint
npm run build

Roadmap

v0.2.0 (In Corso)

• API ingestion base
• Calcolo metriche (SQS, Lambda, Bedrock)
• Database PostgreSQL
• Tabelle scenari e persistenza
• Tabella prezzi AWS

v0.3.0

• Frontend React con dashboard
• Form creazione scenario
• Visualizzazione metriche in tempo reale

v0.4.0

• Generazione report PDF/CSV
• Confronto scenari
• Grafici interattivi

v1.0.0

• Autenticazione e autorizzazione
• API Keys
• Backup automatico
• Documentazione completa

Contributi

Contributi sono benvenuti! Per favore:

1. Fork il repository
2. Crea un branch feature (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit le modifiche (git commit -m 'feat: add amazing feature')
4. Push al branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Apri una Pull Request

Licenza

Distribuito sotto licenza MIT. Vedi LICENSE per dettagli.

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MockupAWS - Parte del progetto LogWhispererAI
Stima i costi AWS prima di spenderli davvero