SecondBrain/20 Work/Ideas/Mogador/Proposition d'architecture - Content Publication Engine.md at f95fa35c0da50054665375e41c0996a0d57a571a - SecondBrain - Modji

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amadou f95fa35c0d vault backup: 2026-08-01 15:51:54

2026-08-01 15:51:54 -04:00

40 KiB

Raw Blame History

TL;DR

Le système actuel de synchro Louise/Mogador fonctionne, mais il est devenu trop fragile: trois serveurs avec le même code, dépendance forte à Directus, peu d'observabilité, corrections d'urgence difficiles à tracer, et trop de logique implicite dans une synchro construite rapidement.

La recommandation est de ne pas tout recommencer en big bang, mais de construire un Content Publication Engine interne qui publie des JSON statiques versionnés vers un bucket/CDN. Les sites consommeraient ces JSON au lieu de consommer Directus directement.

Le projet doit être séparé en deux chantiers:

Chantier interne, sous notre contrôle
- produire les JSON publics;
- gérer les runs atomiques et rollback;
- intégrer JWP via un Media Pipeline;
- offrir une Publication Console interne pour corrections d'urgence;
- produire rapports et alertes.
Chantier PCI, séparé
- discuter avec PCI d'une API Louise/Mogador v2;
- demander du bulk, SSL fonctionnel, pagination, limites documentées;
- à long terme, demander des events/webhooks comme signal de changement.

Point important: le chantier interne ne doit pas attendre PCI. Il doit fonctionner avec le Mogador Toolkit actuel, puis remplacer son lecteur source par Louise API v2 si elle arrive.

Position recommandée:

Louise Export / Mogador Toolkit actuel
  -> Content Publication Engine interne
  -> Media Pipeline JWP
  -> Publication Console
  -> Published Content Feed JSON
  -> Bucket/CDN
  -> Sites web

Directus peut rester temporairement pendant la transition, mais ne devrait plus être le moteur principal de publication web.

Objectif

Ce document propose une refonte progressive de la synchronisation Louise/Mogador afin de rendre la publication vers TFO, IDELLO, ONFR et linéaire plus fiable, plus rapide à diagnostiquer et plus simple à consommer par les sites.

Le but n'est pas de jeter toute la connaissance métier existante. Le code actuel contient plusieurs règles importantes qui doivent être conservées. Par contre, l'architecture actuelle mélange trop de responsabilités:

extraction des données officielles;
synchronisation;
Directus;
permissions;
édition d'urgence;
publication web;
vidéos JWP;
rapports;
alertes.

La refonte doit séparer ces responsabilités sans créer une usine à gaz.

Contexte actuel

Louise est la vraie source de vérité.

Toutes les 3 heures, Louise produit un fichier SQL complet, export_mogador.sql. Ce fichier n'est jamais incrémental. Il commence par des TRUNCATE, puis réinsère toutes les données.

Flux actuel:

Louise
  -> export_mogador.sql complet
  -> rsync vers serveur Linux
  -> import dans une base MySQL structurée avec mogador.sql
  -> API Mogador officielle qui parle à cette base
  -> application Laravel interne
  -> synchronisation vers Directus
  -> sites web / fournisseurs consomment Directus ou redistribuent dans leurs propres bases

Aujourd'hui, il y a trois serveurs avec une copie du même code:

P1: TFO + linéaire
P2: IDELLO
P3: ONFR

Cette séparation existe parce qu'un seul serveur prendrait trop de temps à synchroniser toutes les plateformes. L'export, le transfert, l'import SQL et la synchronisation prennent environ 1 heure par cycle sur l'architecture actuelle.

Contraintes importantes

La source officielle reste Louise.
L'export Louise est un full export SQL, pas un incrémentiel.
L'équipe dev peut regarder la base, mais la consommation officielle devrait passer par l'API Mogador pour rester conforme aux attentes contractuelles.
L'app interne ne doit pas être exposée à Internet selon les contraintes Infra actuelles.
Les fournisseurs ont besoin d'un accès read-only.
Les édimestres et l'équipe interne doivent pouvoir faire des corrections d'urgence.
Les sites veulent un modèle orienté utilisateur: collection -> saisons -> épisodes -> programmations.
Louise/Mogador expose souvent les données dans le sens inverse: épisode -> programmation -> serie -> collection.
Directus est utile pour les permissions et l'édition, mais difficile comme moteur relationnel/publication.
Les programmations futures sont demandées, avec une limite v1 proposée à J+10.
Les vidéos JWP sont gérées dans une app AdonisJS existante et doivent être intégrées sans coupler toute la publication à JWP.

Problèmes actuels

Architecture lourde

Le même code est déployé sur plusieurs serveurs. Cela complique:

les mises à jour;
les migrations;
les alertes;
le debugging;
les reprises après incident;
la comprehension globale du système.

Directus porte trop de responsabilités

Directus sert aujourd'hui a:

donner un accès read-only aux fournisseurs;
permettre des corrections d'urgence;
exposer les données aux sites;
représenter des relations complexes entre produits, programmations, series et collections.

Le problème principal est le dernier point. Les relations entre produits, programmations, series et collections sont difficiles à maintenir dans Directus. Certaines relations ne peuvent pas être créées proprement à cause de contraintes FK ou du modèle de données.

Le modèle Louise ne correspond pas au modèle des sites

Terminologie métier:

Collection = serie pour le public
Serie = saison
Épisode = épisode

Les sites veulent souvent:

{
  "collection": {
    "programmation": {
      "start": "2026-08-08T06:00:00-04:00",
      "end": "2026-08-08T06:24:00-04:00"
    }
  },
  "seasons": [
    {
      "serie": {},
      "episodes": [
        {
          "product": {},
          "programmations": [],
          "media": {},
          "images": []
        }
      ]
    }
  ]
}

Mais les données Louise/Mogador partent souvent de l'épisode, puis il faut remonter vers la serie/saison et la collection.

Exemple: is_original peut être disponible sur les épisodes, mais pas directement sur la collection. Si le site veut cette information au niveau collection, il faut definir une règle explicite de remontee.

Peu d'observabilité proactive

Aujourd'hui, l'équipe est souvent reactive. Les problèmes sont decouverts quand la production ou les sites signalent une erreur.

Exemples déjà rencontrès:

supervisor down;
worker queue down;
migration oubliee lors d'un changement de serveur;
programmation attendue absente du site;
synchro incomplète;
données manquantes dans Directus.

Decision recommandée

La recommandation principale est de ne plus utilisér Directus comme moteur principal de publication web.

L'application interne devrait produire des JSON statiques prêts à consommer par les sites.

Architecture cible:

Louise SQL full export
  -> import MySQL Mogador
  -> Mogador Toolkit actuel
  -> Content Publication Engine interne
  -> snapshots / diffs / rapports
  -> génération de JSON statiques
  -> publication vers bucket/CDN par plateforme
  -> sites web consomment les JSON

L'app interne ne serait pas exposée à Internet. Les sites ne parlent pas à Laravel ou AdonisJS directement. Ils lisent des fichiers JSON publics publiés dans un bucket/CDN.

Deux chantiers à ne pas mélanger

Chantier A: amélioration interne de la synchro

Ce chantier est sous notre contrôle.

Il contient:

Content Publication Engine;
Media Pipeline AdonisJS/JWP;
contrat interne media_assets;
contrat interne publication_jobs;
Publication Console pour corrections d'urgence;
Published Content Feed, les JSON publiés vers bucket/CDN.

Ce chantier peut commencer sans attendre une refonte par PCI. Au début, il peut continuer à lire les données officielles via l'export SQL et le Mogador Toolkit actuel.

Chantier B: discussion PCI / évolution Louise-Mogador

Ce chantier est un projet séparé.

Objectif: discuter avec PCI pour moderniser l'accès aux données officielles Louise/Mogador.

Il peut inclure:

une API Louise/Mogador v2;
des endpoints bulk plus efficaces;
une meilleure compatibilité SSL;
des limites de concurrence documentées;
des exports plus faciles à consommer;
à long terme, des events/webhooks comme signal de changement pour aller vers une publication presque instantanee.

Ce chantier a une relation directe avec la synchro interne, mais il ne doit pas bloquer le chantier A. La synchro interne doit être conçue pour fonctionner avec le Mogador Toolkit actuel, puis remplacer son lecteur source par Louise API v2 si elle arrive.

Flow d'information cible

Chantier A: publication interne

flowchart TD
    Louise["LouiseSysteme source editorial"]
    LouiseExport["Louise ExportSQL complet toutes les 3h"]
    Importer["Import SQL interneBase source locale"]
    Toolkit["Mogador ToolkitAPI legacy actuelle"]

    Snapshot["Snapshot Collectorlit les données officielles"]
    SnapshotStore["Snapshot Storeruns source + checksums"]
    Diff["Diff Builderfabrique l'incrémentiel interne"]

    MediaPipeline["Media PipelineAdonisJS/JWP"]
    JWP["JWPplateforme video"]
    MediaAssets["media_assetsétat media interne"]

    Console["Publication Consolemini CMS interne"]
    Overrides["overridescorrections d'urgence"]

    Jobs["publication_jobsfile de republication"]
    Engine["Content Publication EngineLaravel ou autre"]
    Validator["Validation + rapportsattendu vs publie"]
    Runs["Published Content Feedruns JSON immuables"]
    Manifest["manifest.jsonpointe vers le run actif"]
    Bucket["Bucket/CDNexposition publique contrôlee"]
    Sites["Sites webTFO / IDELLO / ONFR / linéaire"]
    Alerts["Slack / Better Stackalertes anomalies"]

    Louise --> LouiseExport
    LouiseExport --> Importer
    Importer --> Toolkit
    Toolkit --> Snapshot

    Snapshot --> SnapshotStore
    SnapshotStore --> Diff
    Diff --> Engine

    Snapshot --> MediaPipeline
    MediaPipeline --> JWP
    JWP --> MediaPipeline
    MediaPipeline --> MediaAssets
    MediaPipeline --> Jobs

    Console --> Overrides
    Console --> Jobs

    MediaAssets --> Engine
    Overrides --> Engine
    Jobs --> Engine

    Engine --> Validator
    Validator --> Alerts
    Validator --> Runs
    Runs --> Manifest
    Manifest --> Bucket
    Runs --> Bucket
    Bucket --> Sites

Ce schema représente ce qu'on contrôle nous-mêmes. Il ne depend pas d'une API Louise/Mogador v2.

Chantier B: évolution PCI

flowchart TD
    Louise["Louisesystème source"]
    CurrentExport["Export SQL actuelfull truncate + insert"]
    CurrentToolkit["Mogador Toolkit actuelAPI legacy"]
    Discussion["Discussion PCIupgrade Louise/Mogador"]
    ApiV2["Louise API v2bulk + SSL + pagination"]
    Events["Events/Webhooks futurssignal de changement"]
    InternalReader["Source Reader internedans le Content Publication Engine"]

    Louise --> CurrentExport --> CurrentToolkit --> InternalReader
    Louise --> Discussion
    Discussion --> ApiV2
    Discussion --> Events
    ApiV2 -.remplace progressivement.-> InternalReader
    Events -.declenche une relecture officielle.-> InternalReader

Ce deuxieme schema est un projet avec PCI. Il peut ameliorer fortement la vitesse et la fiabilite, mais il doit rester interchangeable.

Le Content Publication Engine devrait avoir un Source Reader abstrait:

Version 1:
Source Reader -> Mogador Toolkit actuel -> DB importée depuis Louise Export

Version future:
Source Reader -> Louise API v2

Le reste du système interne ne devrait pas changer:

diff interne;
media_assets;
publication_jobs;
overrides;
rapports;
JSON publics;
manifest;
rollback.

Comment ca marche

Louise produit un export complet toutes les 3 heures.
Le SQL est importe dans une base interne.
Le Mogador Toolkit expose les données officielles.
Le Snapshot Collector lit les données officielles.
Le Diff Builder compare le snapshot courant au snapshot précédent.
Le Media Pipeline gère JWP et écrit l'état media dans media_assets.
La Publication Console gère les corrections d'urgence et écrit les overrides.
Les changements créent des publication_jobs.
Le Content Publication Engine combine données officielles, media, overrides et règles métier.
Il génère un run JSON complet.
Il valide le run et produit un rapport.
Il publie les fichiers JSON immuables.
Il met à jour manifest.json seulement si le run est valide.
Les sites lisent le manifest, puis les fichiers du run actif.

Fabrication d'un incrémental à partir d'un full export

Louise ne fournit pas d'incrémentiel. Chaque export est complet.

La solution est de sauvegarder des snapshots internes et de comparer les snapshots entre eux.

Exemple:

09h00: export Louise complet
      -> import MySQL
      -> extraction via Mogador Toolkit
      -> snapshot_09h00

12h00: export Louise complet
      -> import MySQL
      -> extraction via Mogador Toolkit
      -> snapshot_12h00

Diff snapshot_09h00 -> snapshot_12h00:
      -> programmes ajoutés
      -> programmes retirés
      -> produits modifiés
      -> images modifiées
      -> dates de programmation modifiées
      -> erreurs ou anomalies

Cela permet:

de savoir ce qui a changé;
de générer un latest.json;
de limiter certaines republications;
de produire un rapport clair;
de conserver un historique.

Publication incrémentale protégée

Le Content Publication Engine ne devrait pas régénérer aveuglément les 8 000 ou 22 000 produits à chaque run.

Il devrait plutôt construire le nouveau run à partir du dernier run valide:

Run 1:
8 000 produits publiés

Run 2:
+ 10 nouveaux produits
- 5 produits retirés
= le CPE traite les 10 nouveaux produits, retire les 5 produits, et conserve les fichiers inchangés du run 1

Du point de vue des sites, le run 2 reste complet. Il contient tout ce qui est publié pour la plateforme. Mais physiquement, le CPE n'a pas besoin de recalculer tous les fichiers si seulement quelques entités ont changé.

Principe:

Snapshot source
  = ce que Louise/Mogador dit aujourd'hui

Dernier état publié valide
  = ce que les sites consomment déjà avec succès

Diff
  = ce qui est ajouté, modifié, retiré ou impacté

Nouveau run
  = dernier run valide + patch validé

Un produit inchangé ne devrait pas être republié uniquement parce qu'il existe dans le nouveau snapshot.

Il devrait être republié seulement si:

son hash source a changé;
sa programmation a changé;
son media a changé;
ses images ont changé;
un override a changé;
une règle de publication impactante a changé;
une republication manuelle est demandée.

Pour les suppressions:

les produits retirés ne sont plus inclus dans les indexes du nouveau run;
leurs fichiers peuvent ne pas être copiés dans le nouveau run;
ils apparaissent dans latest.json ou dans un rapport comme removed;
une trace est conservée dans une table comme deleted_programs ou publication_removed_items.

Ce modèle résout un problème important: si PCI introduit un bug dans une version de Mogador et que plusieurs anciens produits deviennent soudainement incomplets dans la nouvelle extraction, le système ne doit pas écraser automatiquement les anciens JSON valides.

Dans ce cas, le CPE devrait:

conserver le dernier fichier publié valide pour les produits non réellement modifiés;
marquer les nouvelles données incomplètes comme anomalies;
alerter l'équipe;
empêcher la propagation massive d'une régression fournisseur;
publier seulement les changements validés, ou bloquer le run si l'anomalie est critique.

Ce compromis rend le système plus rapide et plus fiable. On garde les bénéfices d'un run complet pour les sites, mais avec une stratégie de génération incrémentale protégée.

Données internes proposées

Tables possibles:

sync_runs
sync_run_items
sync_anomalies
source_snapshots
products
programs
collections
series
episodes
media_assets
publication_jobs
publication_snapshots
manual_overrides
deleted_programs

Avec une colonne platform:

tfo
idello
onfr
linear

Cela évite de dupliquer toute la logique dans des tables séparées comme tfo_products, idello_products, onfr_products, sauf si une contrainte technique oblige à garder cette séparation.

Published Content Feed: JSON statiques proposés

Au lieu d'un seul gros JSON, il faut publier plusieurs fichiers spécialisés.

Exemple pour TFO:

/tfo/v1/manifest.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/today.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/latest.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/schedule/index.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/schedule/2026-07-30.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/schedule/2026-07-31.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/collections/index.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/collections/0123456/full.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/products/GP123456.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/search/index.json

Pour 8 000 produits TFO et 22 000 produits IDELLO, ce volume de fichiers JSON n'est pas un problème pour un bucket/CDN. C'est préférable à un gros fichier unique.

Le site ne code pas un chemin de run en dur. Il lit toujours:

/tfo/v1/manifest.json

Puis utilise le base_path retourné:

/tfo/v1/runs/20260730-0900

manifest.json

Le manifest indique quelle version est publiee.

{
  "schema_version": "1.0",
  "platform": "tfo",
  "published_at": "2026-07-30T09:50:00-04:00",
  "run_id": "20260730-0900",
  "base_path": "/tfo/v1/runs/20260730-0900"
}

Le manifest est le seul fichier qui doit avoir un cache court:

/tfo/v1/manifest.json
Cache-Control: public, max-age=60, stale-while-revalidate=120

/tfo/v1/runs/20260730-0900/*
Cache-Control: public, max-age=31536000, immutable

Compromis acceptable si Infra veut réduire les appels:

manifest.json: max-age=300

Donc 5 minutes. Trois heures serait trop long pour les corrections d'urgence, les rollbacks et les republications après media JWP.

Important: les runs sont des copies complètes et immuables. Donc oui, garder plusieurs runs multiplie le nombre de fichiers stockes.

Exemple simplifie avec TFO:

8 000 produits TFO
5 runs conserves
= environ 40 000 fichiers produits

Et il faut ajoutér les collections, schedules, indexes, today.json, latest.json, etc.

Estimation plus complète pour TFO avec 5 runs:

Produits:
8 000 x 5 runs = 40 000 fichiers

Collections:
environ 300 x 5 runs = 1 500 fichiers

Schedules:
environ 11 jours x 5 runs = 55 fichiers

Indexes / today / latest / divers:
environ 50 à 150 fichiers

Total estime:
environ 41 500 à 42 000 fichiers

Le manifest.json n'est pas multiplie de la même façon: il pointe seulement vers le run actif.

Ce volume reste raisonnable pour un bucket/CDN, mais il doit être assume dans la stratégie de retention. C'est pour cela qu'on garde:

les runs recents utiles au rollback;
un minimum de 3 runs valides;
une limite de retention, par exemple 10 jours;
des policies de nettoyage automatique.

Le compromis est volontaire: on accepte plus de fichiers stockes pour obtenir une publication atomique, un rollback simple, un cache agressif sur les runs, et aucun risque qu'un site lise une publication à moitie génèree.

today.json

Contient ce qui doit être en ligne aujourd'hui.

{
  "date": "2026-07-30",
  "programs": []
}

latest.json

Contient les nouveautes et changements depuis la dernière publication.

{
  "run_id": "20260730-0900",
  "added": [],
  "updated": [],
  "removed": []
}

schedule/YYYY-MM-DD.json

Contient la programmation d'une date précise.

{
  "date": "2026-08-08",
  "programs": [
    {
      "program_key": 123,
      "product_key": 456,
      "begin": "2026-08-08T06:00:00-04:00",
      "end": "2026-08-08T06:24:00-04:00",
      "title": "..."
    }
  ]
}

products/{id}.json

Contient le détail d'un produit.

{
  "product": {},
  "programmations": {
    "current": [],
    "upcoming": [],
    "next": {
      "date": "2026-08-08",
      "begin": "2026-08-08T06:00:00-04:00"
    }
  },
  "media": {},
  "images": []
}

collections/{biznumber}/full.json

Contient le modèle attendu par les sites.

{
  "collection": {
    "biznumber": "0123456",
    "title": "...",
    "is_original": true,
    "programmation": {
      "start": "2026-08-08T06:00:00-04:00",
      "end": "2026-08-08T06:24:00-04:00"
    },
    "next_programmation": {
      "date": "2026-08-08",
      "begin": "2026-08-08T06:00:00-04:00"
    }
  },
  "seasons": [
    {
      "serie": {},
      "episodes": [
        {
          "product": {},
          "programmations": [],
          "media": {},
          "images": []
        }
      ]
    }
  ]
}

Programmations futures

Pour afficher des messages comme "prochain épisode le 8 aout", il faut extraire une fenêtre future de programmation.

Limite v1 recommandée: J+10.

Configuration proposée:

TFO_SCHEDULE_DAYS_AHEAD=10
IDELLO_SCHEDULE_DAYS_AHEAD=10
ONFR_SCHEDULE_DAYS_AHEAD=10
LINEAR_SCHEDULE_DAYS_BEHIND=7
LINEAR_SCHEDULE_DAYS_AHEAD=10

Les programmations futures sont publiees dans:

/tfo/v1/runs/{run_id}/schedule/2026-08-08.json

Et resumees dans les JSON produit/collection:

{
  "next_programmation": {
    "date": "2026-08-08",
    "begin": "2026-08-08T06:00:00-04:00"
  }
}

Le site peut ensuite appliquer sa logique d'affichage selon l'heure.

Search et Algolia

Un fichier comme:

/tfo/v1/runs/{run_id}/search/index.json

peut servir à alimenter Algolia, Meilisearch, Typesense ou un autre moteur de recherche.

Il peut contenir seulement les champs utiles:

[
  {
    "objectID": "GP123456",
    "type": "product",
    "title": "...",
    "slug": "...",
    "image": "...",
    "collection_biznumber": "0123456"
  }
]

Si les sites ont besoin d'une vraie recherche rapide sur 8 000 à 22 000 items, un moteur dédié reste préférable à un gros fichier recherche chargé côté client.

Publication atomique et retention

Principe:

/tfo/v1/runs/20260730-0900/...
/tfo/v1/runs/20260730-1200/...
/tfo/v1/manifest.json

Si la génération du run 20260730-1200 échoue, manifest.json continue de pointer vers 20260730-0900. Une sync ratée ne casse pas le site.

Retention proposée:

JSON publiés:
- garder les runs des 10 derniers jours
- garder au minimum les 3 derniers runs valides
- supprimer les runs incomplets jamais publiés

Rapports:
- garder 90 jours

Anomalies importantes / audit:
- garder 1 an ou selon politique interne

Versioning, documentation et validation

Les JSON deviennent un contrat avec les sites. Il faut donc versionner le format.

Version dans le chemin:

/tfo/v1/manifest.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/products/GP123456.json
/tfo/v1/runs/20260730-0900/collections/0123456/full.json

Version dans chaque fichier:

{
  "schema_version": "1.0",
  "platform": "tfo",
  "run_id": "20260730-0900"
}

Documentation recommandée:

docs/
  publication-contract.md
  files.md
  cache-strategy.md
  versioning.md
  examples/
    manifest.json
    product.json
    collection-full.json
    schedule-day.json
  schemas/
    manifest.schema.json
    product.schema.json
    collection-full.schema.json
    schedule-day.schema.json

Avant de publier un run:

1. générer tous les JSON
2. valider chaque type de fichier contre son JSON Schema
3. produire le rapport
4. publier seulement si les erreurs critiques sont absentes
5. mettre à jour manifest.json

Swagger/OpenAPI est utile pour les endpoints internes de la Publication Console. Pour les JSON statiques, JSON Schema et exemples versionnés sont plus importants.

Role futur de Directus

Deux options sont possibles.

Option 1: retirér Directus progressivement

Si les sites consomment les JSON statiques et si les permissions fournisseurs sont gérées par bucket ou préfixe, Directus n'est plus nécessaire dans la chaîne de publication.

Permissions possibles:

bucket-tfo
bucket-idello
bucket-onfr

Ou un seul bucket avec préfixes:

publication/tfo/
publication/idello/
publication/onfr/

Option 2: garder Directus temporairement

Directus peut rester pendant une periode de transition pour:

consultation interne;
édition d'urgence existante;
accès read-only fournisseur existant;
comparaison avec les nouveaux JSON.

Mais il ne devrait plus composer le JSON relationnel final utilisé par les sites.

Publication Console: édition d'urgence

Si Directus est retiré ou reduit, il faut remplacer son rôle d'édition d'urgence.

La proposition est de créer une Publication Console interne, non exposée à Internet.

Accès proposés:

Admin sync:
- peut configurer et publier
- peut gérer les utilisateurs
- peut faire rollback

Edimestre:
- peut rechercher et consulter
- peut créer une correction d'urgence
- peut voir les overrides actifs
- ne peut pas changer la configuration système

Read-only interne:
- peut consulter les données, rapports et JSON publiés
- ne peut pas modifier

Fonctions minimales:

rechercher un produit, programme, collection ou serie;
voir les données venant de Louise/Mogador;
voir le JSON actuellement publie;
ajoutér une correction temporaire;
mettre une raison;
mettre une date d'expiration;
republier les JSON concernes;
garder un historique complet.

Exemple de table:

manual_overrides
- id
- platform
- entity_type: product | program | collection | serie
- entity_key: product_key | program_key | biznumber
- field_path
- value_json
- reason
- active_from
- active_until
- created_by
- approved_by
- created_at
- updated_at

Important: il ne faut pas modifier les JSON publiés directement à la main. Les overrides doivent être appliqués dans le pipeline de génération, sinon ils seront perdus ou impossibles à auditer.

Chaque override devrait inclure:

l'utilisateur;
le rôle;
la raison;
la date d'expiration;
l'entité touchee;
l'ancien contenu;
le nouveau contenu;
le run dans lequel la correction a été publiée.

Media Pipeline: rôle de l'app AdonisJS/JWP

L'app AdonisJS qui synchronise les vidéos vers JWP ne devrait pas devenir le moteur de publication JSON complet. Son rôle naturel est:

vérifier les vidéos, envoyer ou mettre à jour les medias dans JWP, suivre leur statut, et declarer qu'un produit doit être republie quand le media est prêt.

Le point important n'est pas la technologie de cette app, mais le contrat entre le Media Pipeline et le Content Publication Engine.

Elle devrait faire:

lire les infos video source depuis Louise/Mogador ou depuis le snapshot interne;
vérifier la presence du fichier video source;
créer ou mettre à jour le media dans JWP;
gérer poster, sous-titres, métadonnées et statut d'encodage;
maintenir une table interne media_assets;
créer un job de republication quand un media change.

Elle ne devrait pas faire:

publier les JSON finaux des sites;
connaitre toute la logique collection/saison/épisode;
écrire directement dans les fichiers publics;
remplacer le Content Publication Engine.

Contrat entre Media Pipeline et Content Publication Engine

Table `media_assets`

Cette table représente l'état media interne d'un produit.

Champs proposés:

id
platform
product_key
biznumber
provider
provider_media_id
status
source_video_name
source_file_delivery
m3u8_url
poster_url
captions_status
error_code
error_message
metadata_json
created_at
updated_at
ready_at

Valeurs possibles pour status:

missing
uploading
processing
ready
failed
disabled

Exemple:

{
  "platform": "tfo",
  "product_key": "GP123456",
  "biznumber": "0123456",
  "provider": "jwp",
  "provider_media_id": "abc123",
  "status": "ready",
  "m3u8_url": "https://cdn.jwplayer.com/manifests/abc123.m3u8",
  "poster_url": "https://cdn.jwplayer.com/v2/media/abc123/poster.jpg",
  "captions_status": "ready",
  "updated_at": "2026-07-31T09:15:00-04:00"
}

Table `publication_jobs`

Cette table sert à dire au Content Publication Engine: "quelque chose a change, republie ce qui est touché".

Champs proposés:

id
platform
entity_type
entity_key
reason
priority
status
attempts
payload_json
available_at
locked_at
processed_at
created_at
updated_at

Valeurs possibles pour entity_type:

product
collection
schedule
all

Valeurs possibles pour reason:

mogador_snapshot_changed
media_ready
media_failed
override_changed
manual_republish
rollback

Exemple:

{
  "platform": "tfo",
  "entity_type": "product",
  "entity_key": "GP123456",
  "reason": "media_ready",
  "priority": 50,
  "status": "pending"
}

Pourquoi cette table est le meilleur compromis:

plus fiable qu'un appel direct entre apps;
rejouable si le Content Publication Engine est temporairement down;
observable dans un dashboard ou rapport;
compatible avec plusieurs workers;
idempotent si on utilisé une cle unique par entité/reason/run;
rapide, car le job peut être traite presque tout de suite;
plus simple à auditer;
ne force pas le Media Pipeline et le Content Publication Engine a être déployés ensemble.

On peut garder un scan periodique comme filet de securite, par exemple toutes les 15 ou 30 minutes, pour détectér un media modifie qui n'aurait pas crée de job.

Rapport et alertes

Le rapport est une piece centrale de la v2.

Il doit comparer:

ce que Louise/Mogador contient
vs
ce que le Content Publication Engine a traité
vs
ce qui a été publié en JSON
vs
éventuellement ce qui reste dans Directus pendant la transition

Exemple de rapport:

Plateforme: TFO
Run: 20260730-0900

Export SQL reçu: oui
Import MySQL: succès
Mogador Toolkit: OK

Programmes attendus aujourd'hui: 1230
Programmes publiés: 1229
Produits attendus: 8142
Produits publiés: 8139

Ecarts:
- 1 programme absent du JSON final
- 2 produits sans video JWP
- 5 images manquantes
- 1 produit ignoré car type extrait

Publication:
- statut: publie avec avertissements
- manifest pointe vers: /tfo/v1/runs/20260730-0900

Alertes à mettre en place:

export SQL non reçu;
fichier SQL trop petit ou checksum identique de façon suspecte;
import MySQL échoue;
Mogador Toolkit ne repond pas;
workers down;
queue bloquee;
sync trop longue;
ecart entre attendu et publie;
programme prévu à 6h absent de la publication avant 6h;
video JWP manquante;
image ou transcription manquante;
override actif proche expiration.

Fichier SQL hors application

Le fait que export_mogador.sql soit hors du repertoire de l'application n'est pas un problème.

Le script d'import peut écrire un fichier de statut dans un chemin connu:

{
  "export_received_at": "2026-07-30T09:01:00-04:00",
  "import_started_at": "2026-07-30T09:35:00-04:00",
  "import_finished_at": "2026-07-30T09:48:00-04:00",
  "sql_file_size": 306184192,
  "checksum": "abc123",
  "status": "succèss"
}

Chemins configurables:

MOGADOR_EXPORT_PATH=/data/mogador/export_mogador.sql
MOGADOR_IMPORT_STATUS_PATH=/data/mogador/import-status.json
MOGADOR_IMPORT_LOG_PATH=/var/log/mogador-import.log

Le Content Publication Engine lit ce statut pour produire son rapport.

Timeline du chantier A: synchro interne

Important: les durées ci-dessous représentent des estimations d'effort si l'équipe travaille presque à temps plein sur le projet. Si l'équipe a 35-40% d'opérations courantes, il faut convertir ces estimations en durée calendrier.

Exemple:

2 semaines d'effort projet / 60% de disponibilite projet
= environ 3.3 semaines calendrier

En pratique, une estimation doit souvent être multipliée par environ 1.5 à 1.7 si l'équipe n'est disponible qu'à 60-65% pour le projet.

Phase 0: contrat technique

Durée estimée: 1 semaine.

Livrables:

schema media_assets;
schema publication_jobs;
structure JSON v1;
règles de statut media;
règles de republication;
convention de logs et rapports.

Phase 1: observabilité

Objectif: savoir ce qui se passe avant de tout remplacer.

Ajouter sync_runs.
Ajouter sync_run_items.
Ajouter sync_anomalies.
Generer un rapport par plateforme.
Alerter sur les ecarts critiques.
Garder Directus tel quel.

Phase 2: Media Pipeline minimal

Durée estimée: 1 à 2 semaines.

L'app AdonisJS écrit dans media_assets.
Elle crée des jobs publication_jobs.
Elle détecté les medias missing, processing, ready, failed.
Elle produit un rapport simple sur les vidéos manquantes ou en erreur.

Phase 3: publication JSON en parallèle

Durée estimée: 2 à 3 semaines.

Generer /manifest.json.
Generer /today.json.
Generer /schedule/YYYY-MM-DD.json.
Generer quelques /products/{id}.json.
Generer quelques /collections/{id}/full.json.
Lire media_assets.
Traiter publication_jobs.
Comparer JSON vs Directus.

Phase 4: premier site pilote

Durée estimée: 2 semaines.

Choisir ONFR ou une portion TFO.
Publier dans un bucket/prefix dédié.
Valider performance, structure JSON, cache, rollback et medias JWP.
Ajouter alertes Slack/Better Stack.

Phase 5: Publication Console

Durée estimée: 2 semaines.

Ajouter manual_overrides.
Ajouter interface interne.
Ajouter auth et rôles.
Ajouter audit trail.
Ajouter expiration automatique.
Ajouter rapport des overrides actifs.

Phase 6: reduction ou retrait de Directus

Garder Directus seulement pendant transition.
Migrer les usages fournisseurs vers buckets/CDN.
Retirer progressivement les dépendances Directus.

Timeline du chantier B: PCI / Louise-Mogador

Ce chantier peut avancer en parallèle, mais il ne devrait pas bloquer le chantier interne.

Etape B1: clarifier les problèmes actuels

Points à documenter pour PCI:

SSL non fonctionnel ou non compatible;
lenteur des appels API;
limite de concurrence actuelle;
trop grand nombre d'appels nécessaires pour reconstruire un produit complet;
absence d'incrémentiel;
absence de signal de changement;
besoin de bulk;
besoin de pagination/cursor;
besoin de checksums ou export id;
besoin de documentation claire et versionnée.

Etape B2: demander une API v2 bulk

Exemples de besoins:

reçuperer tous les produits/programmes d'une plateforme pour une fenêtre de dates;
reçuperer une collection complète;
reçuperer un produit complet;
reçuperer les horaires J+10;
reçuperer les droits et pays autorises;
reçuperer les informations video source, mais pas les champs JWP.

Etape B3: demander un mode événementiel

PCI pourrait envoyer un event quand une modification est sauvegardée dans Louise. Cet event ne publie rien directement. Il sert seulement a déclencher une relecture officielle par notre système interne.

Exemple:

{
  "event_id": "evt_123",
  "séquence": 987654,
  "event_type": "product.updated",
  "platforms": ["tfo"],
  "product_key": "GP123456",
  "occurred_at": "2026-07-31T09:15:00-04:00"
}

Notre système recoit l'event, relit le détail via API officielle, applique les validations, enrichit avec JWP/overrides, puis republie les JSON touches.

Vision long terme: publication presque instantanee

Aujourd'hui, Louise exporte un full SQL toutes les 3 heures. Tant que c'est le seul signal officiel, on ne peut pas garantir une publication instantanee d'une modification faite dans Louise.

Par contre, on peut preparer l'architecture pour le futur.

A court terme:

snapshot toutes les 3 heures;
diff interne;
publication atomique;
overrides internes rapides;
republication rapide quand un media JWP devient pret.

A moyen terme:

demander à PCI une API Louise/Mogador v2 bulk fiable;
réduire le temps de lecture;
éviter les milliers d'appels API individuels;
garder le snapshot complet comme filet de securite.

A long terme:

demander à PCI des événements/webhooks comme signal;
chaque changement dans Louise envoie un événement;
notre système relit le détail officiel via API;
le snapshot complet continue de tourner pour reconciler les ecarts.

Important: le webhook ne devrait pas publier directement vers les sites. Il devrait seulement dire: "quelque chose a change". Notre système interne reste responsable de valider, enrichir, publier, alerter et rollback.

Choix technique recommande pour la nouvelle app v2

La nouvelle app v2 devrait être faite en Laravel.

Raisons principales:

le projet est surtout un système métier back-office, pas une API publique temps reel;
Laravel gère très bien les jobs, le scheduler, les commandes, les retries et les traitements planifies;
Horizon donne une bonne visibilité sur les queues si Redis est utilisé correctement;
l'ecosystème Laravel est très solide pour construire une Publication Console interne avec auth, rôles, policies et audit;
les migrations, seeders, commands et jobs sont bien adaptés à ce type de pipeline;
l'équipe connait déjà le contexte Laravel de la synchro actuelle;
la logique de publication doit être fiable et observable plus que fashionable;
le rollback, les rapports, les overrides et la validation JSON sont des cas naturels pour Laravel.

Le Media Pipeline existant peut rester séparé. Ce qui compte, c'est qu'il respecte le contrat:

Media Pipeline
  -> écrit media_assets
  -> crée publication_jobs

Content Publication Engine
  -> lit media_assets
  -> traite publication_jobs
  -> génère les JSON publics

Avec cette séparation, le Media Pipeline peut évoluer independamment. La nouvelle app v2, elle, devrait être le système de publication fiable, auditable et opérationnel; Laravel est le meilleur choix pour ce rôle.

Risques principaux

Risque	Probabilite	Impact	Reponse
Le projet devient trop large et tente de remplacer Directus, Mogador, JWP et les sites en même temps	Élevée	Eleve	Decouper en pilote, garder PCI comme chantier séparé, livrer par increments
Les règles métier actuelles sont implicites dans le vieux code	Élevée	Eleve	Extraire les règles, valider avec production, ajoutér rapports de comparaison
Les corrections d'urgence entrent en conflit avec Louise au prochain export	Élevée	Eleve	Definir precedence, expiration d'override, audit et rapport d'ecart
Le manifest est cache trop longtemps	Moyenne	Eleve	TTL court sur manifest, runs immuables cachés longtemps, procedure purge CDN
Media Pipeline et Publication Engine se couplent trop fortement	Moyenne	Eleve	Passer uniquement par `media_assets` et `publication_jobs`
Le système publie un JSON incomplet mais valide techniquement	Moyenne	Eleve	Ajouter validations métier, rapports attendu vs publie et seuils bloquants
L'absence d'API PCI v2 maintient certaines lenteurs	Élevée	Moyen	Concevoir le `Source Reader` remplacable et optimiser avec snapshots/diffs internes
PCI ne livre pas d'events/webhooks à court terme	Élevée	Moyen	Ne pas en faire une dépendance du MVP; garder polling 3h et overrides internes
Infra refuse l'exposition de l'app interne	Moyenne	Moyen	Exposer seulement les JSON via bucket/CDN; garder la console sur réseau interne
Migration depuis Directus cause une interruption	Moyenne	Eleve	Double-run, comparaison, pilote, rollback, aucun big bang

Noms recommandes

Louise
  Systeme source editorial.

Louise Export
  Export SQL complet génère par Louise.

Mogador Toolkit
  API legacy actuelle autour de la base importée.

Louise API v2
  Future API PCI demandee pour lecture bulk et events.

Content Publication Engine
  Notre moteur interne qui génère les JSON publics.

Media Pipeline
  Notre service interne qui gère JWP et l'état media.

Publication Console
  Mini CMS interne pour édimestres/admins et overrides.

Published Content Feed
  Les fichiers JSON versionnés consommes par les sites.

Avec ces noms, on peut parler de l'architecture sans que "Mogador" veuille dire quatre choses differentes.

Position finale

La proposition recommandée est:

Content Publication Engine interne
  + snapshots
  + diff maison
  + Media Pipeline JWP
  + Publication Console
  + JSON statiques
  + bucket/CDN
  + rapports
  + alertes

Directus peut être garde temporairement, mais ne devrait plus être le moteur principal de publication web.

Cette approche respecte les contraintes:

Louise reste source de vérité.
Le Mogador Toolkit actuel peut rester utilisé au depart.
L'app interne n'est pas exposée à Internet.
Les sites recoivent des données simples et rapides.
Les fournisseurs peuvent être isolés par bucket ou préfixe.
L'équipe interne garde la capacite de corriger en urgence.
Les erreurs deviennent visibles avant que la production les signale.
L'architecture reste compatible avec une future API Louise/Mogador v2 de PCI.

40 KiB Raw Blame History

TL;DR

Objectif

Contexte actuel

Contraintes importantes

Problèmes actuels

Architecture lourde

Directus porte trop de responsabilités

Le modèle Louise ne correspond pas au modèle des sites

Peu d'observabilité proactive

Decision recommandée

Deux chantiers à ne pas mélanger

Chantier A: amélioration interne de la synchro

Chantier B: discussion PCI / évolution Louise-Mogador

Flow d'information cible

Chantier A: publication interne

Chantier B: évolution PCI

Comment ca marche

Fabrication d'un incrémental à partir d'un full export

Publication incrémentale protégée

Données internes proposées

Published Content Feed: JSON statiques proposés

manifest.json

today.json

latest.json

schedule/YYYY-MM-DD.json

products/{id}.json

collections/{biznumber}/full.json

Programmations futures

Search et Algolia

Publication atomique et retention

Versioning, documentation et validation

Role futur de Directus

Option 1: retirér Directus progressivement

Option 2: garder Directus temporairement

Publication Console: édition d'urgence

Media Pipeline: rôle de l'app AdonisJS/JWP

Contrat entre Media Pipeline et Content Publication Engine

Table media_assets

Table publication_jobs

Rapport et alertes

Fichier SQL hors application

Timeline du chantier A: synchro interne

Phase 0: contrat technique

Phase 1: observabilité

Phase 2: Media Pipeline minimal

Phase 3: publication JSON en parallèle

Phase 4: premier site pilote

Phase 5: Publication Console

Phase 6: reduction ou retrait de Directus

Timeline du chantier B: PCI / Louise-Mogador

Etape B1: clarifier les problèmes actuels

Etape B2: demander une API v2 bulk

Etape B3: demander un mode événementiel

Vision long terme: publication presque instantanee

Choix technique recommande pour la nouvelle app v2

Risques principaux

Noms recommandes

Position finale

40 KiB

Raw Blame History

Table `media_assets`

Table `publication_jobs`