# オーケストレーターを起動
go run cmd/main.go

# 別のターミナルで: UDPレシーバーを起動
go run examples/go/udp_receiver.go 5002

# config/config.jsonを編集して num_participants: 10 を設定
# カオステストを実行
go run tools/chaos-test/main.go -config config/config.json

{
  "base_url": "http://localhost:8080",
  "media_path": "public/rick-roll.mp4",
  "num_participants": 10,
  "duration_seconds": 300,
  "spikes": {
    "count": 20,
    "interval_seconds": 5,
    "types": { "rtp_packet_loss": {...}, "network_jitter": {...} }
  },
  "spike_distribution": {
    "strategy": "random",
    "min_spacing_seconds": 5,
    "jitter_percent": 15
  }
}

# オーケストレーターコンテナをビルドして起動
./scripts/start_everything.sh build

# 別のターミナルで: UDPレシーバーを起動
go run examples/go/udp_receiver.go 5002

# config/config.jsonを編集して num_participants: 100 を設定
# カオステストを実行（コンテナを対象）
go run tools/chaos-test/main.go -config config/config.json

services:
  orchestrator:
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: "14.0"
          memory: 6G  # 参加者を増やすには増やす

# Nixが提供: Go、Docker、kubectl、kind、ffmpeg
nix develop

# またはdirenvを使用して自動アクティベーション
echo "use flake" > .envrc
direnv allow

# 最適な設定で自動デプロイ（システムリソースを検出）
./scripts/start_everything.sh run -config config/config.json

# またはカスタムメディアファイルを指定
./scripts/start_everything.sh run --media=path/to/video.mp4 -config config/config.json

# 1500人の全参加者からの集約ストリームを受信
go run ./examples/go/udp_receiver.go 5002

# WebRTCを介して最大150参加者に接続
go run ./examples/go/webrtc_receiver.go http://localhost:8080 <test_id> 150

10ポッドに分散した1500参加者
  → 各ポッド: 150参加者
  → participant_id % 10 でパーティション分割
  → 全員がUDPをudp-relay:5000に送信
  → UDPリレーが集約 → TCP :5001
  → kubectl port-forward 15001:5001
  → ローカルリレーがTCPをUDP :5002に変換
  → 受信側が1500ストリームすべてを受信

# イメージのビルドとロード
docker build -t chaos-monkey-orchestrator:latest .
kind load docker-image chaos-monkey-orchestrator:latest

# デプロイ
kubectl apply -f k8s/orchestrator/orchestrator.yaml
kubectl apply -f k8s/udp-relay/udp-relay.yaml

# ポッドが準備できるまで待機
kubectl wait --for=condition=ready pod -l app=orchestrator --timeout=300s

# UDPリレーのポートフォワード
kubectl port-forward udp-relay 15001:5001 &

# ローカルTCP→UDPリレーを起動
go run tools/udp-relay/main.go &

# 別のターミナルで: レシーバーを起動
go run ./examples/go/udp_receiver.go 5002

# 別のターミナルで: カオステストを実行
go run tools/chaos-test/main.go -config config/config.json

# Kubernetesリソースを削除
./scripts/cleanup.sh

# またはクラスター全体を削除
kind delete cluster --name av-chaos-monkey

# Linux x86_64向けにビルド（最も一般的）
nix build .#packages.x86_64-linux.av-chaos-monkey

# ARM64向けにビルド（Raspberry Pi、AWS Graviton）
nix build .#packages.aarch64-linux.av-chaos-monkey

# macOS Intel向けにビルド
nix build .#packages.x86_64-darwin.av-chaos-monkey

# macOS Apple Silicon向けにビルド
nix build .#packages.aarch64-darwin.av-chaos-monkey

# バイナリの場所
./result/bin/main

# テスト作成
POST /api/v1/test/create
{
  "test_id": "optional_id",
  "num_participants": 100,
  "video": {...},
  "audio": {...},
  "duration_seconds": 600,
  "spikes": [...],
  "spike_distribution": {
    "strategy": "even",
    "min_spacing_seconds": 5,
    "jitter_percent": 15
  }
}

# テスト開始
POST /api/v1/test/{test_id}/start

# メトリクス取得
GET /api/v1/test/{test_id}/metrics

# テスト停止
POST /api/v1/test/{test_id}/stop

# SDPオファーを取得
GET /api/v1/test/{test_id}/sdp/{participant_id}

# SDPアンサーを設定
POST /api/v1/test/{test_id}/sdp/{participant_id}
{"sdp_answer": "v=0..."}

# スパイク注入
POST /api/v1/test/{test_id}/spike
{
  "spike_id": "unique_id",
  "type": "rtp_packet_loss",
  "duration_seconds": 30,
  "participant_ids": [1001, 1002],
  "params": {"loss_percentage": "15"}
}

{
  "spike_distribution": {
    "strategy": "even",
    "min_spacing_seconds": 5,
    "jitter_percent": 15,
    "respect_min_offset": true
  }
}

# RTP解析機能付きの提供レシーバー
go run examples/go/udp_receiver.go 5002

Listening for RTP packets on UDP port 0.0.0.0:5002
Packet #100 from 127.0.0.1:xxxxx:
  Participant ID: 1001
  Payload Type: 96 (H.264 video)
  Sequence: 1234
  Timestamp: 90000
  SSRC: 1001000
  Payload Size: 1200 bytes

═══════════════════════════════════════════════════════════
                    パケット統計                           
═══════════════════════════════════════════════════════════
Duration: 60s
Total Packets: 180000 (3000 pkt/s)
Total Bytes: 450 MB (60 Mbps)

Media Type Breakdown:
  Video (H.264): 120000 packets (66.7%)
  Audio (Opus):  60000 packets (33.3%)

Unique Streams (SSRCs): 1500
Unique Participants: 1500

# 単一参加者
go run ./examples/go/webrtc_receiver.go http://localhost:8080 <test_id>

# 複数参加者（最大150）
go run ./examples/go/webrtc_receiver.go http://localhost:8080 <test_id> 150

# 実際のテストIDを使用した例
go run ./examples/go/webrtc_receiver.go http://localhost:8080 chaos_test_1770831684 150

 0                   1                   2                   3
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|V=2|P|X|  CC   |M|     PT      |       sequence number         |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                           timestamp                           |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|           synchronization source (SSRC) identifier            |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|  Extension ID=1 | Length=4    |    Participant ID (uint32)    |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                         H.264/Opus Payload                    |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

// 拡張ビットが設定されているか？
if (packet[0] & 0x10) != 0 {
    offset := 12 + int(packet[0]&0x0F)*4  // CSRCをスキップ
    extID := binary.BigEndian.Uint16(packet[offset:])
    if extID == 1 {
        participantID := binary.LittleEndian.Uint32(packet[offset+4:])
    }
}

# /metrics エンドポイントで公開
av_chaos_monkey_participants_total
av_chaos_monkey_packets_sent_total
av_chaos_monkey_bytes_sent_total
av_chaos_monkey_spikes_active
av_chaos_monkey_packet_loss_percent
av_chaos_monkey_jitter_ms

# Dockerモード: 監視スタックを起動
docker-compose --profile monitoring up

# Kubernetesモード: 監視をデプロイ
kubectl apply -f k8s/monitoring/prometheus-rbac.yaml
kubectl apply -f k8s/monitoring/prometheus.yaml
kubectl apply -f k8s/monitoring/grafana.yaml

# Grafanaにアクセス
# Docker: http://localhost:3000
# Kubernetes: http://localhost:30030 (NodePort)
# デフォルト認証情報: admin/admin

# Prometheusにアクセス
# Docker: http://localhost:9091
# Kubernetes: http://localhost:30090 (NodePort)

# テストメトリクスを取得
curl http://localhost:8080/api/v1/test/{test_id}/metrics | jq

# 出力
{
  "aggregate": {
    "total_frames_sent": 45000,
    "total_packets_sent": 180000,
    "total_bitrate_kbps": 250000,
    "avg_jitter_ms": 12.5,
    "avg_packet_loss": 2.3,
    "avg_mos_score": 4.1
  }
}

# UDPターゲット設定を確認
kubectl logs orchestrator-0 | grep "UDP transmission enabled"

# UDPリレーが動作しているか確認
kubectl get pod udp-relay

# ポートフォワードを確認
ps aux | grep "kubectl port-forward"

# UDP接続をテスト
nc -u -z localhost 5002

# TURNサーバーを確認
kubectl get svc coturn-lb

# ICE候補を確認
kubectl logs orchestrator-0 | grep "ICE"

# TURN接続をテスト
turnutils_uclient -v -u webrtc -w webrtc123 <turn-server>:3478

# ポッドあたりの参加者数を確認
kubectl exec orchestrator-0 -- curl -s http://localhost:8080/api/v1/test/{test_id}/metrics | jq '.participants | length'

# 参加者を減らすかポッド数を増やす
go run tools/k8s-start/main.go -replicas 10 -participants 1000

# Dockerメモリを増やす（Docker Desktop）
# 設定 → リソース → メモリ → 16GB