server

docker pull ghcr.io/ishii1648/agent-telemetry-server:latest
# 本番では tag pin (vX.Y.Z) を推奨
docker pull ghcr.io/ishii1648/agent-telemetry-server:v0.6.0

docker run --rm -p 8443:8443 \
  -v $PWD/agent-telemetry-data:/var/lib/agent-telemetry \
  ghcr.io/ishii1648/agent-telemetry-server:latest --listen :8443

---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: agent-telemetry
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: agent-telemetry-data
  namespace: agent-telemetry
spec:
  accessModes: [ReadWriteOnce]
  storageClassName: REPLACE_ME   # REPLACE_ME: cluster の StorageClass 名（`kubectl get storageclass`）
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: agent-telemetry-server
  namespace: agent-telemetry
spec:
  replicas: 1                    # SQLite なので 1 固定。スケールアウトは未対応
  strategy:
    type: Recreate               # WAL を複数 pod が同時に開かないため RollingUpdate ではなく Recreate
  selector:
    matchLabels: {app: agent-telemetry-server}
  template:
    metadata:
      labels: {app: agent-telemetry-server}
    spec:
      containers:
        - name: server
          image: ghcr.io/ishii1648/agent-telemetry-server:latest   # REPLACE_ME: 本番では vX.Y.Z で tag pin
          # ":8443" は全インターフェイス bind。認証は持たないので ClusterIP + ネットワーク
          # 到達制御で送信元を限定する前提（公開する場合は下記 Ingress で proxy 認証を入れる）。
          args: ["--listen", ":8443", "--data-dir", "/var/lib/agent-telemetry"]
          ports:
            - {containerPort: 8443, name: ingest}
          volumeMounts:
            - {name: data, mountPath: /var/lib/agent-telemetry}
          readinessProbe:
            httpGet: {path: /healthz, port: ingest}
          resources:
            requests: {cpu: "50m",  memory: "64Mi"}
            limits:   {cpu: "500m", memory: "256Mi"}
      volumes:
        - name: data
          persistentVolumeClaim:
            claimName: agent-telemetry-data
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: agent-telemetry-server
  namespace: agent-telemetry
spec:
  type: ClusterIP
  selector: {app: agent-telemetry-server}
  ports:
    - {port: 8443, targetPort: ingest, name: ingest}
---
# REPLACE_ME: 外部公開する場合の Ingress 例。cluster の IngressClass / cert-manager Issuer に合わせて調整。
# サーバは無認証なので、公開する場合はこの Ingress（または別の reverse proxy）で TLS 終端に加え
# 認証（oauth2-proxy / OIDC / mTLS 等）とレート制限を必ず入れること。
# 公開しない場合（VPN / port-forward 経由のみ）はこのブロックをまるごと削除してよい。
# apiVersion: networking.k8s.io/v1
# kind: Ingress
# metadata:
#   name: agent-telemetry-server
#   namespace: agent-telemetry
#   annotations:
#     cert-manager.io/cluster-issuer: REPLACE_ME       # 例: letsencrypt-prod
# spec:
#   ingressClassName: REPLACE_ME                       # 例: nginx
#   tls:
#     - hosts: [telemetry.example.com]
#       secretName: agent-telemetry-tls
#   rules:
#     - host: telemetry.example.com
#       http:
#         paths:
#           - path: /
#             pathType: Prefix
#             backend:
#               service:
#                 name: agent-telemetry-server
#                 port: {number: 8443}

# datasource + dashboards provisioning
kubectl create configmap agent-telemetry-grafana-provisioning -n agent-telemetry \
  --from-file=datasources.yaml=grafana/provisioning/datasources/agent-telemetry-docker.yaml \
  --from-file=dashboards.yaml=grafana/provisioning/dashboards/agent-telemetry-docker.yaml \
  --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

# dashboard JSON 本体
kubectl create configmap agent-telemetry-grafana-dashboards -n agent-telemetry \
  --from-file=agent-telemetry.json=grafana/dashboards/agent-telemetry.json \
  --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: agent-telemetry
  namespace: agent-telemetry
spec:
  replicas: 1
  strategy:
    type: Recreate
  selector:
    matchLabels: {app: agent-telemetry}
  template:
    metadata:
      labels: {app: agent-telemetry}
    spec:
      containers:
        - name: server
          image: ghcr.io/ishii1648/agent-telemetry-server:latest   # REPLACE_ME: 本番では tag pin
          # ":8443" は全インターフェイス bind。認証は持たないので ClusterIP + ネットワーク到達制御が前提。
          args: ["--listen", ":8443", "--data-dir", "/var/lib/agent-telemetry"]
          ports:
            - {containerPort: 8443, name: ingest}
          volumeMounts:
            - {name: data, mountPath: /var/lib/agent-telemetry}
          readinessProbe:
            httpGet: {path: /healthz, port: ingest}

        - name: grafana
          image: grafana/grafana-oss:11.5.2
          ports:
            - {containerPort: 3000, name: http}
          env:
            - {name: GF_INSTALL_PLUGINS,         value: "frser-sqlite-datasource"}
            - {name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED,  value: "true"}
            - {name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE, value: "Viewer"}
          volumeMounts:
            # 同じ PVC を別 path で mount。サーバが /var/lib/agent-telemetry/agent-telemetry.db に書いた
            # SQLite が、Grafana 側からは /var/lib/grafana/agent-telemetry.db として見える
            # （docker-compose と同じ datasource yaml をそのまま流用するため）。
            # Grafana 自身の state（grafana.db / plugins / png）も同 PVC root に並ぶが副作用なし。
            - {name: data, mountPath: /var/lib/grafana}
            - name: provisioning
              mountPath: /etc/grafana/provisioning/datasources/agent-telemetry.yaml
              subPath: datasources.yaml
            - name: provisioning
              mountPath: /etc/grafana/provisioning/dashboards/agent-telemetry.yaml
              subPath: dashboards.yaml
            - {name: dashboards, mountPath: /var/lib/grafana/dashboards}
      volumes:
        - name: data
          persistentVolumeClaim:
            claimName: agent-telemetry-data
        - name: provisioning
          configMap:
            name: agent-telemetry-grafana-provisioning
        - name: dashboards
          configMap:
            name: agent-telemetry-grafana-dashboards
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: agent-telemetry
  namespace: agent-telemetry
spec:
  type: ClusterIP
  selector: {app: agent-telemetry}
  ports:
    - {port: 8443, targetPort: ingest, name: ingest}
    - {port: 3000, targetPort: http,   name: grafana}

kubectl port-forward -n agent-telemetry svc/agent-telemetry 3000:3000
# → http://localhost:3000 で Grafana にアクセス

# サーバから DB をコピー（k8s の場合の例。VPS / docker 環境ならその慣習で）
kubectl cp -n agent-telemetry agent-telemetry-0:/var/lib/agent-telemetry/agent-telemetry.db /tmp/server-snapshot.db

# ローカル Grafana で開く
make grafana-up AGENT_TELEMETRY_DB=/tmp/server-snapshot.db
# → http://localhost:13000

user = "you@example.com"

[server]
endpoint = "https://telemetry.example.com"   # サーバの base URL（パスは含めない）
# token は不要（付属サーバは認証しない）。認証付き proxy を前段に置く場合のみ proxy の credential を設定する

agent-telemetry flush --dry-run        # 送信対象イベント件数と payload サイズだけ表示
agent-telemetry flush --since-last     # 実送信。未送信イベントのみ

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN"
  "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
  <key>Label</key>
  <string>dev.agent-telemetry.flush</string>
  <key>ProgramArguments</key>
  <array>
    <string>/usr/local/bin/agent-telemetry</string>
    <string>flush</string>
    <string>--since-last</string>
  </array>
  <key>StartInterval</key>
  <integer>3600</integer>
  <key>StandardOutPath</key>
  <string>/Users/REPLACE_ME/.claude/logs/flush.log</string>
  <key>StandardErrorPath</key>
  <string>/Users/REPLACE_ME/.claude/logs/flush.log</string>
</dict>
</plist>

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/dev.agent-telemetry.flush.plist

# 1. 新属性 / 新イベントを emit するクライアント binary を順次配布
#    （旧クライアントは無変更でも既存 events を送り続ける）

# 2. サーバ binary 側の VIEW 定義を更新（events の新属性を引いて新カラムを生やす）
kubectl set image deployment/agent-telemetry-server \
  server=ghcr.io/ishii1648/agent-telemetry-server:v0.6.0 -n agent-telemetry
kubectl rollout status deployment/agent-telemetry-server -n agent-telemetry

# 3. 既存セッションに新属性を遡及反映したい場合は snapshot イベントを再 emit
#    （sync-db --recheck で agent.transcript.scanned 等が新属性付きで再生成される）
agent-telemetry sync-db --recheck
agent-telemetry flush --since-last