feat: Pi 배포 마무리 — cloudflared replica·배포 스크립트·env 정리

.env.example

@@ -28,5 +28,8 @@ ANALYSIS_CALLBACK_SECRET=change-me
 # Slack Incoming Webhook (rally-track-back-log 채널, 비우면 알림 비활성)
 SLACK_BACK_WEBHOOK=
 
+# Cloudflare Tunnel 토큰 (rally-proxmox 터널의 replica 커넥터용)
+CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN=
+
 # 최초 배포 시에만 update로 설정해 테이블 생성 후 validate로 되돌릴 것
 DDL_AUTO=validate

README.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 | Raspberry Pi 5 (`192.168.219.156`) | MariaDB 11.4 · Spring backend(:8080) · React frontend(:8082) · MinIO(:9000, 콘솔 :9001 로컬) | `~/RallyTrack/devops` (docker compose) |
 | ml-server (`192.168.219.150`) | FastAPI AI 분석 서버(:8000) | `~/RallyTrack/aiAnalysis-server` (venv + systemd `rallytrack-ai`) |
 
-- **공개 주소: https://app.rallytrack.win** — Cloudflare Tunnel(`rally-proxmox`, 커넥터는 Proxmox 호스트)의 public hostname → `http://192.168.219.156:8082`. 포트 개방 없음, HTTPS는 Cloudflare 엣지가 처리
+- **공개 주소: https://app.rallytrack.win** — Cloudflare Tunnel(`rally-proxmox`)의 public hostname → `http://192.168.219.156:8082`. 포트 개방 없음, HTTPS는 Cloudflare 엣지가 처리. **커넥터 2개(이중화)**: Proxmox 호스트(pve) + Pi의 `rally-cloudflared` 컨테이너 → 한쪽이 꺼져도 웹 접속 유지
 - LAN 직결 주소: `http://192.168.219.156:8082` (큰 영상 업로드는 이쪽으로 — Cloudflare 무료 플랜은 **요청 본문 100MB 제한**이라 100MB 초과 업로드는 도메인 경유 시 실패)
 - presigned URL은 `S3_PUBLIC_ENDPOINT`(현재 `https://app.rallytrack.win`)로 서명되고, frontend nginx가 `/rallytrack-videos/` → MinIO로 프록시 (`pi/nginx-rallytrack.conf`는 호스트 nginx 대안, 현재 미사용)
 - DB에는 스토리지 URL 대신 **object key만 저장** → MinIO↔S3 전환 시 DB 불변

docker-compose.pi.yml

@@ -102,6 +102,19 @@ services:
     mem_limit: 128m
     restart: unless-stopped
 
+  # Cloudflare Tunnel replica — Proxmox 호스트의 커넥터가 꺼져도
+  # app.rallytrack.win 웹 접속을 Pi 단독으로 유지 (동일 터널, 동일 토큰)
+  cloudflared:
+    image: cloudflare/cloudflared:latest
+    container_name: rally-cloudflared
+    command: tunnel --no-autoupdate run
+    environment:
+      TUNNEL_TOKEN: ${CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN}
+    networks:
+      - rallytrack-net
+    mem_limit: 128m
+    restart: unless-stopped
+
 volumes:
   db_data:
   minio_data:

ml-server/deploy-ai.sh

@@ -0,0 +1,17 @@
+#!/bin/bash
+# RallyTrack AI 서버 배포 스크립트 — GitHub에서 pull 후 서비스 재시작
+# 사용: ~/RallyTrack/aiAnalysis-server 클론 후 이 스크립트 실행 (ml-server에서)
+set -e
+
+ROOT="$HOME/RallyTrack/aiAnalysis-server"
+
+echo "=== git pull ==="
+git -C "$ROOT" pull --ff-only
+
+echo "=== 의존성 갱신 ==="
+"$ROOT/.venv/bin/pip" install -q -r "$ROOT/requirements.txt"
+
+echo "=== 서비스 재시작 ==="
+sudo systemctl restart rallytrack-ai
+sleep 3
+systemctl is-active rallytrack-ai && curl -s http://localhost:8000/health && echo

pi/deploy.sh

@@ -0,0 +1,18 @@
+#!/bin/bash
+# RallyTrack Pi 배포 스크립트 — GitHub에서 pull 후 재빌드/재기동
+# 사용: ~/RallyTrack/devops/pi/deploy.sh   (Pi에서 실행)
+set -e
+
+ROOT="$HOME/RallyTrack"
+
+echo "=== git pull ==="
+git -C "$ROOT/backend"  pull --ff-only
+git -C "$ROOT/frontend" pull --ff-only
+git -C "$ROOT/devops"   pull --ff-only
+
+echo "=== docker compose up ==="
+cd "$ROOT/devops"
+docker compose -f docker-compose.pi.yml --env-file .env up -d --build
+
+echo "=== 상태 ==="
+docker compose -f docker-compose.pi.yml ps