Merge pull request 'shp파일 생성 수정, 미사용 소스 제거' (#327) from feat/infer_dev_260107 into develop

Reviewed-on: https://kamco.gitea.gs.dabeeo.com/dabeeo/kamco-dabeeo-backoffice/pulls/327
This commit is contained in:
2026-01-23 11:47:18 +09:00
4 changed files with 33 additions and 41 deletions

View File

@@ -18,13 +18,14 @@ public class ExternalJarRunner {
/**
* shp 파일 생성
*
* @param jarPath jar 경로
* @param batchIds 배치 아이디
* @param jarPath jar 경로
* @param batchIds 배치 아이디
* @param inferenceId uid
* @param mapIds 추론 실행한 도엽 ids
* @param mode <p>MERGED - batch-ids 에 해당하는 **모든 데이터를 하나의 Shapefile로 병합 생성,
* <p>MAP_IDS - 명시적으로 전달한 map-ids만 대상으로 Shapefile 생성,
* <p>RESOLVE - batch-ids 기준으로 **JAR 내부에서 map_ids를 조회**한 뒤 Shapefile 생성
* @param mapIds 추론 실행한 도엽 ids
* @param mode
* <p>MERGED - batch-ids 에 해당하는 **모든 데이터를 하나의 Shapefile로 병합 생성,
* <p>MAP_IDS - 명시적으로 전달한 map-ids만 대상으로 Shapefile 생성,
* <p>RESOLVE - batch-ids 기준으로 **JAR 내부에서 map_ids를 조회**한 뒤 Shapefile 생성
*/
public void run(String jarPath, String batchIds, String inferenceId, String mapIds, String mode) {
List<String> args = new ArrayList<>();
@@ -43,13 +44,12 @@ public class ExternalJarRunner {
execJar(jarPath, args);
}
/**
* geoserver 등록
*
* @param jarPath jar 파일경로
* @param jarPath jar 파일경로
* @param register shp 경로
* @param layer geoserver에 등록될 레이어 이름
* @param layer geoserver에 등록될 레이어 이름
*/
public void run(String jarPath, String register, String layer) {
List<String> args = new ArrayList<>();
@@ -76,7 +76,7 @@ public class ExternalJarRunner {
Process p = pb.start();
try (BufferedReader br =
new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8))) {
new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8))) {
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
out.append(line).append('\n');

View File

@@ -30,9 +30,7 @@ public class InferenceResultShpService {
@Value("${file.dataset-dir}")
private String datasetDir;
/**
* inference_results 테이블을 기준으로 분석 결과 테이블과 도형 테이블을 최신 상태로 반영한다.
*/
/** inference_results 테이블을 기준으로 분석 결과 테이블과 도형 테이블을 최신 상태로 반영한다. */
@Transactional
public InferenceResultShpDto.InferenceCntDto saveInferenceResultData(Long id) {
return coreService.buildInferenceData(id);

View File

@@ -58,9 +58,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
@Value("${file.dataset-dir}")
private String datasetDir;
/**
* 추론 진행 배치 1분 60_000
*/
/** 추론 진행 배치 1분 60_000 */
@Scheduled(fixedDelay = 60_000)
public void runBatch() {
if (isLocalProfile()) {
@@ -145,7 +143,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
String url = batchUrl + "/" + batchId;
ExternalCallResult<String> result =
externalHttpClient.call(url, HttpMethod.GET, null, jsonHeaders(), String.class);
externalHttpClient.call(url, HttpMethod.GET, null, jsonHeaders(), String.class);
int status = result.statusCode();
if (status == 404) {
@@ -170,7 +168,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
String url = inferenceUrl + "/" + jobId;
ExternalCallResult<String> result =
externalHttpClient.call(url, HttpMethod.GET, null, jsonHeaders(), String.class);
externalHttpClient.call(url, HttpMethod.GET, null, jsonHeaders(), String.class);
int status = result.statusCode();
if (status == 404) {
@@ -328,28 +326,28 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
// 추론 실행 api 파라미터 조회
InferenceProgressDto progressDto =
inferenceResultCoreService.getInferenceAiResultById(id, modelUuid);
inferenceResultCoreService.getInferenceAiResultById(id, modelUuid);
// ai 에 맞는 모델 명으로 변경
String inferenceType = modelToInferenceType(type);
InferenceSendDto.pred_requests_areas predRequestsAreas =
new InferenceSendDto.pred_requests_areas();
new InferenceSendDto.pred_requests_areas();
predRequestsAreas.setInput1_year(progressDto.getPred_requests_areas().getInput1_year());
predRequestsAreas.setInput2_year(progressDto.getPred_requests_areas().getInput2_year());
predRequestsAreas.setInput1_scene_path(
progressDto.getPred_requests_areas().getInput1_scene_path());
progressDto.getPred_requests_areas().getInput1_scene_path());
predRequestsAreas.setInput2_scene_path(
progressDto.getPred_requests_areas().getInput2_scene_path());
progressDto.getPred_requests_areas().getInput2_scene_path());
InferenceSendDto m = new InferenceSendDto();
m.setPred_requests_areas(predRequestsAreas);
m.setModel_version(progressDto.getModelVersion());
m.setCd_model_path(progressDto.getCdModelPath() + "/" + progressDto.getCdModelFileName());
m.setCd_model_config(
progressDto.getCdModelConfigPath() + "/" + progressDto.getCdModelConfigFileName());
progressDto.getCdModelConfigPath() + "/" + progressDto.getCdModelConfigFileName());
m.setCls_model_path(
progressDto.getCdModelClsPath() + "/" + progressDto.getCdModelClsFileName());
progressDto.getCdModelClsPath() + "/" + progressDto.getCdModelClsFileName());
m.setCls_model_version(progressDto.getClsModelVersion());
m.setCd_model_type(inferenceType);
m.setPriority(progressDto.getPriority());
@@ -417,7 +415,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
headers.setAccept(List.of(MediaType.APPLICATION_JSON));
ExternalCallResult<String> result =
externalHttpClient.call(inferenceUrl, HttpMethod.POST, dto, headers, String.class);
externalHttpClient.call(inferenceUrl, HttpMethod.POST, dto, headers, String.class);
if (result.statusCode() < 200 || result.statusCode() >= 300) {
log.error("Inference API failed. status={}, body={}", result.statusCode(), result.body());
@@ -427,8 +425,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
// 4) 응답 파싱
try {
List<Map<String, Object>> list =
objectMapper.readValue(result.body(), new TypeReference<>() {
});
objectMapper.readValue(result.body(), new TypeReference<>() {});
if (list.isEmpty()) {
throw new IllegalStateException("Inference response is empty");
@@ -456,11 +453,9 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
return "local".equalsIgnoreCase(profile);
}
/**
* 모델별 추론 종료 update
*/
/** 모델별 추론 종료 update */
private void updateProcessingEndTimeByModel(
BatchStatusDto dto, UUID uuid, ZonedDateTime dateTime, String type) {
BatchStatusDto dto, UUID uuid, ZonedDateTime dateTime, String type) {
SaveInferenceAiDto saveInferenceAiDto = new SaveInferenceAiDto();
saveInferenceAiDto.setUuid(uuid);
saveInferenceAiDto.setUpdateUid(0L);
@@ -494,16 +489,16 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
/**
* 도엽별 실패여부 업데이트
*
* @param dto batch 정보
* @param dto batch 정보
* @param uuid uuid
* @param type 모델 타입
*/
private void saveFail5k(BatchStatusDto dto, UUID uuid, String type) {
List<Long> failedIds =
Optional.ofNullable(dto.getFailedIds()).orElse(List.of()).stream()
.map(Long::valueOf)
.toList();
Optional.ofNullable(dto.getFailedIds()).orElse(List.of()).stream()
.map(Long::valueOf)
.toList();
List<Long> jobIds = inferenceResultCoreService.findFail5kList(uuid, failedIds, type);
@@ -528,16 +523,16 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
/**
* 도엽별 job id 저장
*
* @param dto batch 정보
* @param dto batch 정보
* @param uuid uuid
* @param type 모델 타입
*/
private void saveCompleted5k(BatchStatusDto dto, UUID uuid, String type) {
List<Long> completedIds =
Optional.ofNullable(dto.getCompletedIds()).orElse(List.of()).stream()
.map(Long::valueOf)
.toList();
Optional.ofNullable(dto.getCompletedIds()).orElse(List.of()).stream()
.map(Long::valueOf)
.toList();
List<Long> jobIds = inferenceResultCoreService.findCompleted5kList(uuid, completedIds, type);

View File

@@ -16,8 +16,7 @@ public class ShpPipelineService {
private final ShpKeyLock shpKeyLock;
@Async("shpExecutor")
public void runPipeline(
String jarPath, String datasetDir, String batchId, String inferenceId) {
public void runPipeline(String jarPath, String datasetDir, String batchId, String inferenceId) {
// inferenceId 기준 동시 실행 제한
if (!shpKeyLock.tryLock(inferenceId)) {