Platform API 拆分计划（ECS 控制面 + Dell 算力池）

目标（已对齐）：Docker R / Python 永远在算力节点（Dell）上；ECS 只放 platform-api（+ 静态站 + nginx）。算力节点可以 一台 Dell，也可以多台（水平扩展 worker）。
完成标准：登录 / 用户 / 权限 / Copilot / 项目 CRUD → platform + RDS；执行 → Dell 上的 r-compute + worker + R 容器、py-compute + worker + Python 容器；任务真相在 RDS，不靠「ECS 与 Dell 各一份 SQLite」。

1. 目标拓扑

1.1 谁在哪（核心）

逻辑服务	部署位置	Docker	职责
platform-api	ECS（杭州，同 VPC RDS）	否	鉴权、用户、权限、CRUD、Copilot、FigCode 入队、OSS 签名、admin
r-compute	Dell 算力节点	R 容器在本机	HTTP：`/api/run`、`/api/task` 入队、replot；可选瘦 API
r-worker	每台有 R 的 Dell	同机 `docker exec`	从 RDS `claim` 任务 → 跑 R → 写状态 / OSS
py-compute	Dell 算力节点	Python 容器在本机	HTTP：py 任务、upload、`/api/run`
py-worker	每台有 Python 的 Dell	同机	从 RDS 消费 py 队列

不是「三台 Node 都堆在 ECS 里跑 Docker」——ECS 内存不够、也和你们现有 16TB + 大内存 Dell 投资不一致。

1.2 多台 Dell 怎么扩

                    RDS (tasks, tool_jobs, analyses, …)
                         ▲           ▲           ▲
                         │ claim     │ claim     │ claim
              ┌──────────┴───┐ ┌─────┴─────┐ ┌───┴──────────┐
              │ Dell-A       │ Dell-B     │ Dell-C (未来) │
              │ r-worker     │ r-worker   │ py-worker     │
              │ R Docker     │ R Docker   │ Py Docker     │
              │ py-worker?   │            │               │
              └──────────────┘ └───────────┘ └──────────────┘

每个 worker 配置 BIOF3_WORKER_ID（唯一）、同一 DATABASE_URL（RDS 内网或经 platform 所在 VPC 可达的地址）。
异步任务：worker 只连 RDS，不需要每台 Dell 都暴露公网 API。
同步 /api/run、replot、大文件 upload：仍需 某一扇 HTTP 入口 → nginx 可 反代到一台主 Dell（frp/专线），或后续 算力网关 按负载挑节点（M 后期优化）。

1.3 用户流量示意

  用户 → biof3.com (ECS nginx)
            ├─ /api/platform/*  → ECS :3020  platform-api  → RDS / OSS
            ├─ /api/r/*           → frp 或专线 → Dell :3011  r-compute (+ 本机 R)
            └─ /api/py/*          → frp 或专线 → Dell :3012  py-compute (+ 本机 Py)

  Dell r-worker / py-worker  ──(DATABASE_URL)──►  RDS  抢任务、更新状态

C3 现状：/api/r/ 在 ECS 上的是 platform 时期误留的「全量 r-server」；拆分后 ECS 不应再跑 R Docker，只保留 platform:3020。

### 1.4 与「Dell 纯 Worker」旧说法的差异

| 旧 C/D 草案 | 本方案（你的对齐） |
|-------------|-------------------|
| platform 在 ECS，算力在 Dell | **platform + r-compute + py-compute 均在 ECS** |
| 家里大盘 + 96G 内存 | 算力依赖 **ECS 数据盘 / NAS 挂载到容器** + **选型大内存 ECS**（见 §6） |
| frp 穿透 API | **取消**对 3001/3002 的 frp 依赖 |

---

## 2. 现状 vs 目标（能力表）

| 能力 | 今天 | 目标 |
|------|------|------|
| 登录 / JWT / 用户 / 权限 | `biof3-r-server` | **platform-api** |
| 项目 / 数据集 / 分析 CRUD | `r-server` `/api/data/*` | **platform-api** |
| Copilot / AI / 反馈 / 埋点 | `r-server` `routes/*` | **platform-api** |
| FigCode **提交** `tool_jobs` | `r-server` `routes/tools.js` | **platform-api**（入队）；**执行**在 **r-compute worker** |
| FigCode / 单细胞 **跑 R** | 混在 r-server | **r-compute**（3011 + R Docker + worker） |
| 空间 / ML **跑 Python** | py-server 全包 | **py-compute**（3012 + Python Docker + worker） |
| 元数据 DB | RDS | 不变；**platform 主写**，compute **只写任务/分析状态** |
| R 队列 `tasks` | SQLite 本机 | **必须 PG**（ECS 上 api/worker 同机也需共享表） |
| Py 队列 | `pyserver.db` 本机 | **迁 PG**（与 R 对称，见 §5） |

**兼容期**：`/api/r/auth/*` nginx 反代到 platform `:3020`，前端逐步改为 `/api/platform/auth/*`。

---

## 2. 路由归属清单（从 `r-server` 拆出）

### 2.1 → **platform-api**（控制面）

| 前缀 / 文件 | 说明 |
|-------------|------|
| `auth.js` + `/api/auth/*` | 登录、注册、me、改密 |
| `api-data.js` → `/api/data/*` | projects / datasets / analyses / quota |
| `routes/ai-*.js`, `feedback.js`, `analytics.js` | Copilot 全家桶 |
| `routes/tools.js` | **仅** 创建 job、查状态、历史、public-demo；**不**在 platform 里 `docker exec R` |
| `server.js` 片段 | `/api/health`, `/api/oss/sign`, `/api/upload`（若给 Copilot/云平台上传） |
| `server.js` admin | `/api/admin/users`, guest-permissions, impersonate, cache/backup 管理 UI |
| `/api/public/guest-permissions`, `/api/error-report`, `/api/pageview` | 公开/埋点 |
| `helpers/permissions.js`, `guest-permissions.js` | 模块权限 |
| `db.js` + `db-*-pg.js` + `db-p2-*` | **唯一** PG 访问层（worker 只读/写任务状态） |

### 2.2 → **r-compute + r-worker**（**Dell**，目录仍 `r-server/`）

| 组件 | 部署 | 说明 |
|------|------|------|
| **r-compute** HTTP | Dell（可选仅内网） | `/api/run`、`/api/task*` 入队、replot；验 JWT |
| **r-worker** | **每台** 跑 R 的 Dell | `claimPendingTask` + R Docker；**只连 RDS** |
| 代码 | `task-queue`, `task-store`, `r-pool`, `worker.js` | `task-store` **必须 PG** |
| 数据盘 | Dell 本地/NAS | 容器挂载路径保持现有（如 `/mnt/storage_16tb/...`） |

**不做**：auth、/api/data、Copilot、tools **提交逻辑**（提交在 platform）。

### 2.3 → **py-compute + py-worker**（**Dell**，目录 `py-server/`）

| 组件 | 部署 | 说明 |
|------|------|------|
| **py-compute** HTTP | Dell | `/api/task*`, `/api/run`, `/api/upload` |
| **py-worker** | 每台跑 Python 的 Dell | 消费 py 队列 + Python Docker |
| 任务表 | RDS | `pyserver.db` SQLite **废弃**（迁 PG） |

**不做**：用户表、Copilot；JWT 与 platform 相同 `JWT_SECRET`。

---

## 3. 代码组织（推荐目录）

```text
BioF3/
  platform-server/          # 仅部署 ECS
    server.js               # 无 R/py Docker、不 drain 队列
    routes/, api-data.js, auth.js, db*.js
  r-server/                 # 仅部署 Dell（r-compute + worker）
    server.js               # 瘦：run/task/replot
    worker.js
  py-server/                # 仅部署 Dell（py-compute + worker）

共享库（避免双份逻辑） — 二选一：

A（快）：packages/biof3-db 私有包，platform-server 与 r-compute 都 require('@biof3/db')
B（更快落地）：短期 git submodule / 同步脚本 只同步 db-pg.js, db-auth-pg.js, auth.js, config 片段

4. 分阶段实施（建议顺序）

Phase M0 — 文档与开关（1 天）

本文件评审通过
ECS 端口规划：platform:3020, r-compute:3011, py-compute:3012（与 frp 3001/3002 脱钩）
环境变量：JWT_SECRET、DATABASE_URL 三进程一致；新增 BIOF3_INTERNAL_TOKEN

Phase M1 — 拉起 platform-api（2～3 天）

新建 platform-server/，从 r-server 复制并删除 run/task/replot/r-pool/worker 挂载
registerRoutes(app) + auth + api-data 可启动
ECS：pm2 start platform-server，仅 curl localhost:3020/api/health
不切 nginx

Phase M2 — nginx 双轨 + 前端灰度（2 天）

location /api/platform/ { proxy_pass http://127.0.0.1:3020/api/; }
前端 authClient / copilotClient / scrna API base 改为 /api/platform（或统一 API_BASE 环境变量）
兼容：/api/r/auth/* → rewrite 到 platform（旧书签、旧脚本）

Phase M3 — Dell 算力 + ECS 只留 platform（3～5 天）

tasks / py 任务 → PG（§5，阻塞项）
ECS：下线跑 R 的 biof3-r-server:3011（或缩成仅 platform）；不在 ECS 装 R/Python Docker
Dell：biof3-r-compute + biof3-r-worker + 现有 R 容器；biof3-py-server + py-worker + Python 容器
nginx：/api/platform/ → ECS:3020；/api/r/、/api/py/ → frp/专线 → Dell
platform：tools 提交 tool_jobs；Dell r-worker 执行

Phase M4 — py 瘦身 + 多 Dell 预留（2～4 天）

py-compute 去掉用户/业务 CRUD；JWT 与 platform 一致
文档：新增算力节点 checklist（WORKER_ID、RDS 连通、Docker、pm2）
前端：/api/platform 登录与 CRUD；/api/r、/api/py 算力
冒烟：platform 登录 + Dell 一条 R + 一条 py

Phase M5 — 清理（1～2 天）

ECS 无「全量 r-server」；Dell 无 auth/data/ai 路由（或仅内网维护口）
RDS 白名单：ECS + 各 Dell 公网 IP（worker 连库）；或 Dell 经 VPN 进 VPC 后收紧
deploy.sh：--platform-deploy（ECS）、--compute-deploy（Dell）
更新 architecture-target.md、ops-phase-cd-roadmap.md

5. 任务队列：必须 PG（ECS 入队、Dell worker 抢同一库）

队列	今天	拆分后
tool_jobs	RDS	platform INSERT → r-compute worker UPDATE/执行
tasks（单细胞）	SQLite `biof3.db`	`migrations/pg/005_tasks.sql` + `task-store-pg.js`
py 任务	`pyserver.db` SQLite	`006_py_tasks.sql` 或统一 `tasks` 加 `engine` 列

原则：凡「HTTP 入队 + worker 消费」都走 RDS，禁止 api/worker 各一份 SQLite。

6. 部署约束

ECS（仅 platform）

项	建议
规格	2～4 vCPU、4～8GB 即可（无 Docker 算力）
进程	`biof3-platform` :3020；不要 R/Python 容器
RDS	内网 `DATABASE_URL`

Dell（算力节点，可多台）

项	建议
Docker	R + Python 容器与现网一致；大盘挂载不变
pm2	`r-compute` + `r-worker`；`py-compute` + `py-worker`（可按机只跑 R 或只跑 Py）
RDS	每台 worker 同一 `DATABASE_URL`；唯一 `BIOF3_WORKER_ID`
公网	frp/专线供 nginx 反代 `/api/r`、`/api/py`；worker 不必对公网暴露
扩容	新 Dell = 装 Docker + worker +（可选）compute HTTP + 注册 worker_id

7. nginx 示例（ECS `biof3.conf`）

# 控制面
location /api/platform/ {
    proxy_pass http://172.17.0.1:3020/api/;
    # ... 同现有 timeout / body size ...
}

# 算力 — R（反代到 Dell，frp 映射宿主机 3001 或专线）
location /api/r/ {
    proxy_pass http://172.17.0.1:3001/api/;   # frps → Dell r-compute
}

# 算力 — Python（反代到 Dell :3002）
location /api/py/ {
    proxy_pass http://172.17.0.1:3002/api/;
}

# 兼容旧客户端（过渡期 30 天）
location /api/r/auth/ {
    proxy_pass http://172.17.0.1:3020/api/auth/;
}

7. 验收清单（「迁移完成」定义）

新用户注册、登录、模块权限仅依赖 platform + RDS
单细胞：建项目 → 上传 → 提交分析 → Dell r-worker 完成 → 结果在 OSS / PG 状态正确
FigCode：提交工具 job → 完成 → 下载结果
Copilot：对话、计划、Methods（无 helpers_missing）
空间：走 py-compute，登录 token 来自 platform
Dell 重启：platform 仍可用；进行中的 R 任务可失败可重试，不 502 全站
无生产依赖 biof3.db SQLite（tasks 已进 PG）

8. 建议的「第一周」执行顺序

M1：拷贝出 platform-server，ECS 3020 跑通 health + login + GET /api/data/projects
M5 前置：tasks → PG（可与 M1 并行，优先级高）
M2：前端改 API_BASE + nginx /api/platform/
M3：瘦 r-server + Dell worker 只消费 PG tasks
M4：py JWT + 路由文档；nginx 保持 py 在 Dell 直至远程执行设计完成

9. 与已完成的阶段 A/B/C 关系

已完成	本计划
A+B 数据在 RDS	platform 独占 PG 写；worker 写 task 状态
C3 r API 在 ECS :3011	拆后 :3011 仅 compute；3020 为 platform
C5 py 未切 ECS	M4 后再切；compute 可在 Dell

文档版本：2026-06-05 · 与 docs/ops-phase-cd-roadmap.md 并列维护

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1. 目标拓扑​

1.1 谁在哪（核心）​

1.2 多台 Dell 怎么扩​

1.3 用户流量示意​

4. 分阶段实施（建议顺序）​

Phase M0 — 文档与开关（1 天）​

Phase M1 — 拉起 platform-api（2～3 天）​

Phase M2 — nginx 双轨 + 前端灰度（2 天）​

Phase M3 — Dell 算力 + ECS 只留 platform（3～5 天）​

Phase M4 — py 瘦身 + 多 Dell 预留（2～4 天）​

Phase M5 — 清理（1～2 天）​

5. 任务队列：必须 PG（ECS 入队、Dell worker 抢同一库）​

6. 部署约束​

ECS（仅 platform）​

Dell（算力节点，可多台）​

7. nginx 示例（ECS biof3.conf）​

7. 验收清单（「迁移完成」定义）​

8. 建议的「第一周」执行顺序​

9. 与已完成的阶段 A/B/C 关系​

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