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document_type: "architecture_design"
service: "MOMENTRY_CORE"
title: "處理器生命週期管理"
date: "2026-04-22"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
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  - "處理器生命週期管理"
ai_query_hints:
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  - "處理器生命週期管理 的主要目的是什麼？"
  - "如何操作或實施 處理器生命週期管理？"
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# 處理器生命週期管理

| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 建立者 | OpenCode |
| 建立時間 | 2026-04-22 |
| 文件版本 | V1.0 |

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## 版本歷史

| 版本 | 日期 | 目的 | 操作人 |
|------|------|------|--------|
| V1.0 | 2026-04-22 | 創建處理器生命週期管理文檔 | OpenCode |

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## 1. 處理器生命週期概覽

處理器（Processor）是 Momentry Core 中執行視頻分析任務的核心組件。完整的生命週期包括以下階段：

```
開發階段 → 測試階段 → 部署階段 → 運行階段 → 維護階段 → 退役階段
```

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## 2. 開發階段 (Development)

### 2.1 新處理器創建流程

#### 步驟 1: 需求分析
1. **功能定義**：明確處理器要實現的功能
2. **輸入輸出規範**：定義輸入參數和輸出格式
3. **依賴分析**：識別所需的 AI 模型、庫和工具

#### 步驟 2: 技術選型
1. **執行類型**：選擇 Python、Shell、CLI App 等
2. **模型選擇**：選擇合適的 AI 模型
3. **性能評估**：評估計算資源需求

#### 步驟 3: 代碼開發
1. **腳本編寫**：編寫處理器核心邏輯
2. **錯誤處理**：實現健壯的錯誤處理機制
3. **日誌記錄**：添加詳細的日誌記錄

### 2.2 開發標準

#### Python 處理器標準
```python
# 1. 必要的導入
import json
import sys
import argparse
from pathlib import Path

# 2. 參數解析
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--uuid", required=True, help="Video UUID")
parser.add_argument("--output", required=True, help="Output path")
args = parser.parse_args()

# 3. 主處理邏輯
def process_video(file_uuid, output_path):
    # 處理邏輯
    result = {
        "status": "success",
        "metadata": {...},
        "chunks": [...]
    }
    
    # 4. 結果保存
    with open(output_path, "w") as f:
        json.dump(result, f, indent=2)

# 5. 主函數
if __name__ == "__main__":
    try:
        process_video(args.uuid, args.output)
        sys.exit(0)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)
```

---

## 3. 測試階段 (Testing)

### 3.1 測試類型

#### 單元測試
- 測試處理器核心邏輯
- 驗證輸入輸出格式
- 測試錯誤處理

#### 集成測試
- 測試與其他組件的集成
- 驗證數據流完整
- 測試性能表現

#### 回歸測試
- 確保新版本不破壞現有功能
- 測試兼容性
- 驗證性能改進

### 3.2 測試數據

#### 測試視頻
| 類型 | 用途 | 示例 |
|------|------|------|
| 短視頻（<1分鐘） | 快速測試 | test_video.mp4 |
| 中等視頻（1-5分鐘） | 功能測試 | demo_video.mp4 |
| 長視頻（>10分鐘） | 性能測試 | long_video.mp4 |

#### 測試環境
1. **本地開發環境**：快速迭代
2. **測試服務器**：集成測試
3. **生產模擬環境**：性能測試

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## 4. 部署階段 (Deployment)

### 4.1 部署流程

#### 步驟 1: 版本管理
1. **版本號**：遵循語義化版本規範（SemVer）
2. **構建時間**：記錄構建/部署時間戳
3. **變更日誌**：記錄版本變更內容

#### 步驟 2: 配置管理
1. **環境變量**：配置處理器運行環境
2. **模型文件**：管理 AI 模型文件
3. **依賴庫**：管理 Python 依賴

#### 步驟 3: 數據庫註冊
```sql
-- 註冊新處理器到數據庫
INSERT INTO processors (
    id, name, category, execution_type, 
    entry_point, version, build_time,
    description, technical_details,
    output_spec, runtime_config, is_active
) VALUES (
    'uuid', 'face_processor', 'visual', 'python',
    'scripts/face_processor.py', '1.2.0', NOW(),
    '人臉識別處理器，使用 InsightFace 模型',
    '基於 InsightFace 的深度學習人臉識別',
    '{"type": "object", "properties": {...}}'::jsonb,
    '{"venv_path": "...", "timeout_secs": 3600}'::jsonb,
    TRUE
);
```

### 4.2 部署檢查清單

- [ ] 處理器腳本已測試通過
- [ ] 依賴庫已正確安裝
- [ ] 模型文件已下載並配置
- [ ] 環境變量已設置
- [ ] 數據庫註冊已完成
- [ ] 權限設置正確
- [ ] 日誌配置完整

---

## 5. 運行階段 (Runtime)

### 5.1 調度與執行

#### 任務調度流程
```
1. 任務創建 → 2. 處理器選擇 → 3. 資源分配
   → 4. 執行監控 → 5. 結果收集 → 6. 狀態更新
```

#### 執行監控
1. **進程監控**：監控處理器進程狀態
2. **資源監控**：監控 CPU、內存、GPU 使用
3. **性能監控**：監控處理速度和進度

### 5.2 錯誤處理與恢復

#### 錯誤類型
1. **可恢復錯誤**：臨時性問題，可重試
2. **配置錯誤**：配置問題，需要修復
3. **系統錯誤**：系統級問題，需要干預

#### 重試策略
```rust
// Rust 中的重試機制示例
let result = run_with_retry(
    || python_executor.execute(&script, &args),
    RetryConfig {
        max_attempts: 3,
        initial_delay: Duration::from_secs(2),
        max_delay: Duration::from_secs(30),
        backoff_multiplier: 2.0,
    },
).await;
```

### 5.3 性能優化

#### 優化策略
1. **並行處理**：同時處理多個視頻
2. **批處理**：批量處理相關任務
3. **緩存優化**：重用計算結果
4. **資源調度**：智能分配計算資源

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## 6. 維護階段 (Maintenance)

### 6.1 日常維護

#### 監控項目
1. **處理器狀態**：運行狀態、健康狀態
2. **性能指標**：處理速度、成功率
3. **資源使用**：CPU、內存、存儲
4. **錯誤率**：各種錯誤的發生頻率

#### 維護任務
1. **日誌分析**：定期分析處理器日誌
2. **性能調優**：根據監控數據進行調優
3. **安全更新**：更新依賴庫修復安全漏洞
4. **數據清理**：清理臨時文件和緩存

### 6.2 版本升級

#### 升級流程
1. **兼容性檢查**：檢查新版本與現有系統的兼容性
2. **回滾計劃**：制定升級失敗時的回滾計劃
3. **分階段部署**：分階段逐步升級
4. **驗證測試**：升級後進行全面測試

#### 版本兼容性矩陣
| 處理器版本 | 系統版本 | 模型版本 | 狀態 |
|------------|----------|----------|------|
| v1.0.x | v0.1.0 | insightface==0.7.3 | ✅ 兼容 |
| v1.1.x | v0.2.0 | insightface==0.7.5 | ⚠️ 需要測試 |
| v2.0.x | v0.3.0 | insightface==0.8.0 | ❌ 不兼容 |

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## 7. 退役階段 (Retirement)

### 7.1 退役原因

1. **技術過時**：技術棧過時，需要替換
2. **功能重疊**：與其他處理器功能重疊
3. **性能問題**：性能無法滿足需求
4. **維護成本**：維護成本過高

### 7.2 退役流程

#### 步驟 1: 退役計劃
1. **替代方案**：確定替代處理器
2. **數據遷移**：計劃數據遷移方案
3. **時間安排**：安排退役時間表

#### 步驟 2: 數據遷移
1. **歷史數據**：遷移歷史處理結果
2. **配置數據**：遷移配置信息
3. **依賴關係**：處理依賴關係

#### 步驟 3: 正式退役
1. **停止服務**：停止處理器服務
2. **數據清理**：清理相關數據
3. **文檔更新**：更新系統文檔

### 7.3 退役檢查清單

- [ ] 替代處理器已部署並測試
- [ ] 數據遷移已完成
- [ ] 依賴關係已處理
- [ ] 系統配置已更新
- [ ] 用戶通知已發送
- [ ] 退役文檔已更新

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## 8. 相關處理器示例

### 8.1 已部署處理器

| 處理器 | 類型 | 狀態 | 版本 |
|--------|------|------|------|
| asr_processor | Python | ✅ 生產 | v1.3.2 |
| face_processor | Python | ✅ 生產 | v1.1.5 |
| yolo_processor | Python | ⚠️ 測試 | v0.9.1 |
| scene_processor | Python | ⚠️ 開發 | v0.5.0 |

### 8.2 處理器開發計劃

| 處理器 | 優先級 | 預計完成時間 | 狀態 |
|--------|--------|--------------|------|
| ocr_processor | P1 | 2026-05-31 | 🚧 開發中 |
| lip_processor | P2 | 2026-06-30 | 📅 計劃中 |
| audio_classifier | P3 | 2026-07-31 | 💡 設計中 |

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## 9. 最佳實踐

### 9.1 開發最佳實踐

1. **模塊化設計**：保持處理器模塊化和可重用
2. **配置驅動**：使用配置文件而非硬編碼
3. **完善的日誌**：記錄詳細的處理日誌
4. **錯誤處理**：實現健壯的錯誤處理機制

### 9.2 部署最佳實踐

1. **版本控制**：嚴格管理處理器版本
2. **環境隔離**：使用虛擬環境隔離依賴
3. **配置管理**：使用配置管理工具
4. **監控預警**：設置監控和預警機制

### 9.3 運維最佳實踐

1. **定期備份**：定期備份處理器配置和數據
2. **性能監控**：持續監控處理器性能
3. **安全更新**：及時更新安全補丁
4. **文檔維護**：保持文檔與實際情況一致

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## 10. 相關文件

| 文件 | 描述 | 相關性 |
|------|------|--------|
| [PROCESSOR_REGISTRY_ARCHITECTURE.md](./PROCESSOR_REGISTRY_ARCHITECTURE.md) | 處理器資源管理架構 | 核心架構 |
| [SERVICE_REGISTRY_ARCHITECTURE.md](./SERVICE_REGISTRY_ARCHITECTURE.md) | 服務資源管理架構 | 依賴管理 |
| [ARCHITECTURE_ROADMAP.md](./ARCHITECTURE_ROADMAP.md) | 架構發展路線圖 | 發展規劃 |

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## 11. 最後更新記錄

| 版本 | 日期 | 主要變更 | 操作人 |
|------|------|----------|--------|
| V1.0 | 2026-04-22 | 創建處理器生命週期管理文檔 | OpenCode |

**最後更新日期**: 2026-04-22
