import time
import json
import os

def run_retraining_pipeline():
    """
    실제 재학습 파이프라인을 시뮬레이션합니다.
    실제 환경에서는 다음 과정이 포함됩니다:
    1. 최신 데이터 수집
    2. 데이터 전처리 및 특성 공학
    3. 모델 훈련
    4. 모델 평가
    5. (선택적) 새로운 모델을 모델 레지스트리에 등록
    6. (선택적) 새로운 모델 배포
    """
    print("="*50)
    print("재학습 파이프라인을 시작합니다...")
    
    print("1. 최신 데이터 수집 중...")
    time.sleep(2) # 작업 시뮬레이션을 위한 지연
    
    print("2. 데이터 전처리 및 특성 공학 진행 중...")
    time.sleep(3)
    
    print("3. 모델 훈련 중...")
    time.sleep(5)
    
    print("4. 훈련된 모델 평가 중...")
    time.sleep(2)
    
    new_model_version = f"v{int(time.time())}"
    print(f"재학습 완료! 새로운 모델 버전: {new_model_version}")
    print("="*50)
    
    # 재학습 결과를 기록
    with open('logs/retraining_history.log', 'a') as f:
        f.write(f"[{time.ctime()}] New model generated: {new_model_version}\n")
    
    return new_model_version

def main():
    print("재학습 트리거를 확인합니다...")
    
    # 모니터링 결과를 확인하여 재학습 필요 여부 결정
    try:
        with open('logs/monitoring_latest.json', 'r') as f:
            monitoring_result = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print("모니터링 결과 파일('logs/monitoring_latest.json')을 찾을 수 없습니다. 먼저 monitor.py를 실행하세요.")
        return

    if monitoring_result.get('retrain_needed'):
        run_retraining_pipeline()
    else:
        print("모델 성능이 양호하여 재학습을 건너뜁니다.")

if __name__ == "__main__":
    main() 