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# CI/CD 운영 메모
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이 저장소는 Gitea Actions 기준으로 `main` 브랜치에 push되면 백엔드와 Maia3 체스 엔진 브리지를 함께 자동 배포하도록 구성되어 있다.
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## 현재 운영 방식
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- 백엔드 서비스: `blog-api.service`
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- 백엔드 실행 디렉터리: `/root/blog-backend`
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- 백엔드 실행 파일: `/root/blog-backend/blog-backend.jar`
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- 백엔드 실행 방식: `java -jar -Duser.timezone=Asia/Seoul -Dspring.profiles.active=prod blog-backend.jar`
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- Maia 엔진 서비스: `maia-engine.service`
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- Maia 엔진 실행 디렉터리: `/root/blog-backend/maia-engine`
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- Maia 엔진 venv: `/root/blog-backend/maia-engine-venv`
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- Maia 엔진 URL: `http://127.0.0.1:8000`
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백엔드는 기본값으로 `MAIA_ENGINE_URL=http://localhost:8000`을 사용하므로, Maia 엔진을 같은 서버에서 띄우면 별도 환경변수 없이 연동된다.
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## 배포 흐름
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1. `main` 브랜치 push 또는 수동 실행(`workflow_dispatch`)
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2. Java 21로 `./gradlew test --no-daemon` 실행
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3. Python 3.11로 `maia-engine/app/main.py` 문법 검사
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4. 테스트 성공 시 `./gradlew clean bootJar -x test --no-daemon`으로 Spring Boot jar 빌드
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5. `maia-engine` 디렉터리를 tar로 패키징
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6. jar, Maia 엔진 tar, `deploy/systemd/maia-engine.service`를 SSH/SCP로 서버에 업로드
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7. 서버에서 Maia 엔진 코드를 `/root/blog-backend/maia-engine`으로 교체
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8. `/root/blog-backend/maia-engine-venv`를 생성하거나 재사용
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9. `requirements.txt` 해시가 바뀌었으면 Python 의존성 재설치
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10. `maia-engine.service` 설치, `systemctl daemon-reload`, enable, restart
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11. `http://127.0.0.1:8000/health` 헬스체크
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12. Spring Boot jar를 `/root/blog-backend/blog-backend.jar`로 교체
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13. `blog-api.service` 재시작 후 active 상태 확인
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Maia 엔진 배포 실패 시 이전 Maia 코드 디렉터리로 롤백을 시도한다. 백엔드 jar 재시작 실패 시 직전 jar 백업으로 롤백을 시도한다.
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## Gitea Actions 준비
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- Repository Settings에서 Actions가 활성화되어 있어야 한다.
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- Gitea Runner가 `ubuntu-latest` label을 처리할 수 있어야 한다.
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- `actions/checkout`, `actions/setup-java`, `actions/setup-python` 액션을 사용할 수 있어야 한다.
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## Repository Secrets
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Gitea repository secrets에 다음 값을 등록한다.
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| 이름 | 설명 |
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| `DEPLOY_HOST` | 배포 서버 호스트 또는 IP |
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| `DEPLOY_PORT` | SSH 포트. 비우면 22 |
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| `DEPLOY_USER` | 배포 서버 SSH 사용자 |
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| `DEPLOY_KEY` | 배포 서버 접속용 private key |
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## 서버 준비 사항
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서버에는 다음이 필요하다.
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- Java 21
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- systemd
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- Python 3.11 또는 Python 3
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- Python venv 모듈(`python3-venv` 계열 패키지)
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- `git`
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- `sha256sum`
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- `tar`
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- 외부 네트워크 접근. `requirements.txt`가 `git+https://github.com/CSSLab/maia3.git`를 설치한다.
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- `DEPLOY_USER`가 `/root/blog-backend`에 쓸 수 있고 `/etc/systemd/system`에 서비스 파일을 설치하며 `systemctl`을 실행할 수 있어야 한다.
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첫 설치 또는 Maia3 의존성 변경 시 Python 패키지 설치와 모델 캐시 준비 때문에 배포가 오래 걸릴 수 있다. 모델 캐시는 `/root/blog-backend/.cache/huggingface`에 저장된다.
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## 체스 배포 확인
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배포 후 서버에서 다음을 확인할 수 있다.
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```bash
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systemctl status maia-engine.service
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curl -fsS http://127.0.0.1:8000/health
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systemctl status blog-api.service
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```
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백엔드 체스 API는 로그인한 사용자만 사용할 수 있다. 퍼즐 API(`/api/chess-puzzles/**`)는 비로그인 접근이 유지된다.
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## Docker Compose
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`docker-compose.yml`에도 Maia 엔진 서비스가 정의되어 있지만, 현재 CI/CD 경로는 Docker Compose가 아니라 systemd 기반 jar + Maia systemd 서비스 배포를 사용한다.
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