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다른 개발자가 어느 환경이든 같은 방식으로 띄울 수 있게 한다.
환경 = APP_ENV 가 고르는 config.<env>.toml 하나(구조 동일, 값만 다름).
- config.docker.toml → config.dev.toml 개명, config.prod.toml.example 신설
(prod 성격 반영: api_keys 필수 표기·debug 로그 금지·웹훅 권장).
- compose 의 lps 서비스 APP_ENV/마운트를 ${APP_ENV:-dev} 로 파라미터화,
API 포트를 ${LPS_API_BIND:-0.0.0.0} 바인드로 노출 제어.
- run_docker.sh(대화형) 신설: 환경 선택 → 설정 파일 검증(없으면 example
복사 제안) → 기동/재시작/중지/로그. prod 는 guard 키 비면 경고 후
확인받고, LPS_API_BIND=127.0.0.1 자동 설정(외부는 리버스프록시 경유).
- 운영 가이드에 환경 개요 표, README 빠른 시작에 Docker 실행 추가.
- 검증: 스크립트 문법·compose(dev/prod) 파싱·APP_ENV=dev 로딩·145 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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# prod(운영 서버, Docker) 설정 — 복사해서 사용: cp config.prod.toml.example config.prod.toml
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# 실제 config.prod.toml 은 시크릿 포함이라 커밋하지 않는다(.gitignore: *.toml).
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# 실행: ./lps/run_docker.sh 에서 prod 선택(권장) — guard 키 미설정 경고 + API 포트 127.0.0.1 바인드까지 처리
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# (수동: APP_ENV=prod LPS_API_BIND=127.0.0.1 docker compose up -d lps-api lps-worker)
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# prod 필수 체크: ① api_keys 채움 ② negodata 쪽 lps_api_key 에 같은 키 ③ 알림 webhook 권장
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# compose 가 이 파일을 컨테이너에 마운트하고 APP_ENV 로 선택한다. 이미지에는 시크릿이 없다 —
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# 마운트를 잊으면 기동 시 FileNotFoundError 로 즉시 실패(조용한 오동작 없음).
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# local 과의 차이만 주석으로 표시 — 나머지 의미는 config.local.toml.example 참고.
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[WebServerConfig]
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server_name = "LpsServer"
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port = 9600
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process_count = 1 # API 병목은 드묾(단일로 ~1,100 RPS 실측). 부하 대비 시에만 코어 수만큼
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is_ssl = false
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is_test = false
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cors_origins = []
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api_keys = ["<openssl rand -hex 32 로 생성>"] # prod 필수 — 비우면 개방 모드(위험). 복수 등록=무중단 교체
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[LogConfig]
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print_console = true
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log_level = "info" # prod 는 debug 금지(로그량·민감정보)
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[MainDBConfig]
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db_type = "postgresql"
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name = "lps_db"
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write_host = "host.docker.internal" # 컨테이너 → 호스트 DB (전용 DB 서버면 그 호스트로)
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write_port = 5432
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write_id = "<DB_USER>"
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write_pw = "<DB_PASSWORD>"
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read_host = "host.docker.internal"
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read_port = 5432
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read_id = "<DB_USER>"
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read_pw = "<DB_PASSWORD>"
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show_log = false
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pool_size = 10
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max_overflow = 20
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connection_budget = 40 # 전용 PG(max_connections≈100)면 90 근처로 상향. 관리형 DB 면 sslmode 도 확인
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sslmode = ""
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[WorkerConfig]
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concurrency = 1
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fallbacks = []
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profile_dir = "/profiles" # compose 의 영속 볼륨(lps-profiles) — 재시작에도 cf_clearance 유지
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job_deadline_sec = 300
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shutdown_grace_sec = 60
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chrome_channel = "chrome"
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chrome_executable = "/usr/bin/chromium" # 컨테이너는 시스템 chromium + Xvfb(headful)
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heartbeat_file = "/tmp/lps_worker_heartbeat"
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[AlertConfig]
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webhook = "" # prod 는 채우기를 권장 — 없으면 임계 알림이 로그로만 남는다(docs/operations.md)
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cooldown_min = 30
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dead_1h = 20
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blocks_1h = 80
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queue_lag_sec = 300
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pool_pct = 90
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source_fail_30m = 5
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deadline_1h = 5
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cost_1h_usd = 1.0
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ports_low_pct = 30
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block_sessions_6h = 1
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[NaverConfig]
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[[NaverConfig.keys]]
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id = "<NAVER_CLIENT_ID>"
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secret = "<NAVER_CLIENT_SECRET>"
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[OpenAIConfig]
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api_key = "<OPENAI_API_KEY>" # 비면 AI 판정 OFF
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model = "gpt-4o-mini"
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[DecodoConfig]
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host = "" # 4종(호스트·계정·포트범위) 비면 프록시 미사용(직접 연결)
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username = ""
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password = ""
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port_start = 0
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port_end = 0
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session_minutes = 10
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cost_per_gb = 0.0
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ip_request_budget = 3
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port_cooldown_sec = 0
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