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# 🖥️ AMBIENTE DI PRODUZIONE - DDoS DETECTION v04
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## 📋 **SISTEMA OPERATIVO**
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- **OS**: AlmaLinux 9.6 (Red Hat Enterprise Linux compatible)
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- **Kernel**: Linux 5.14+
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- **Architettura**: x86_64
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## ⚡ **HARDWARE GPU**
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- **GPU**: NVIDIA Tesla M60 (Maxwell 2.0)
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- **Compute Capability**: 5.2
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- **VRAM**: 8GB GDDR5
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- **CUDA Cores**: 2048
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- **Driver**: 550.144.03
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## 🧠 **SOFTWARE STACK**
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- **CUDA**: 12.4
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- **cuDNN**: 9.10.1 (incompatibilità con LSTM - disabilitato)
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- **TensorFlow**: 2.8.4 (compatibile Tesla M60)
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- **Python**: 3.9+
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- **MySQL**: 8.0+
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## ⚙️ **CONFIGURAZIONI SPECIFICHE**
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- **Legacy GPU allocator**: Attivato per CC 5.2
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- **Memory growth**: Abilitato
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- **LSTM**: Disabilitato (incompatibilità cuDNN 9.10.1 vs TF 2.8.4)
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- **Parallel processing**: Attivo
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- **Memory optimization**: Attivo
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## 🚀 **PERFORMANCE TARGET**
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- **Batch size**: 2.000 record
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- **Feature extraction**: 1.500 batch
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- **Ensemble prediction**: 1.000 batch
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- **Confidence threshold**: 0.55
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- **Target performance**: 180+ record/sec (vs 21 precedenti)
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## 📊 **DATABASE**
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- **Host**: localhost:3306
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- **Database**: LOG_MIKROTIK
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- **Tabella principale**: Esterna
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- **Whitelist**: 97.004 IP in formato CIDR
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## ⚠️ **NOTE IMPORTANTI**
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1. **SEMPRE testare su AlmaLinux 9.6**, non Windows
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2. **Tesla M60 richiede configurazioni specifiche** per CC 5.2
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3. **LSTM disabilitato** per incompatibilità cuDNN
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4. **Cache whitelist** essenziale per performance
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5. **Ottimizzazioni specifiche Tesla M60** implementate in v04
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## 🎯 **ULTIMO STATO**
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- Sistema v04 con correzioni anomalie funzionante ✅
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- Ottimizzazioni performance cache whitelist implementate ✅
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- Performance attuale: 194.9 record/sec (su AlmaLinux 9.6) ✅
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- Bug rilevamento anomalie risolti ✅
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- Risk score thresholds ottimizzati ✅
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- Deduplicazione IP funzionante ✅
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## ⚡ **OTTIMIZZAZIONI ENSEMBLE v04.1**
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- **Chunk size ridotto**: 1000 → 500 per Tesla M60
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- **Memory cleanup**: Garbage collection ogni 10 chunk
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- **Progress logging**: Monitoring real-time performance
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- **Target**: 666 record/sec (40k record/min produzione)
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- **Gap attuale**: 471 record/sec da recuperare
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## 🚨 **PROBLEMA CRITICO IDENTIFICATO v04.2**
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- **GPU Tesla M60 NON utilizzata**: nvidia-smi = SM 0%, Mem 0%
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- **Cause**: Modelli ensemble sklearn non usano GPU
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- **Performance invariata**: 192.3 vs 194.9 record/sec
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- **SOLUZIONE v04.2**: GPU acceleration forzata per pre-processing
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## ⚡ **OTTIMIZZAZIONI GPU v04.2**
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- **TensorFlow GPU acceleration**: Pre-processing dati su Tesla M60
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- **Memory management GPU**: tf.keras.backend.clear_session()
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- **Chunk processing GPU**: Normalizzazione L2 su GPU
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- **Test utilization**: test_gpu_utilization_v04.py
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## 🚨 **FIX CRITICO v04.3 - CUDA ALLOCATOR**
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- **PROBLEMA**: `cuda_malloc_async` incompatibile con Tesla M60 (CC 5.2)
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- **ERRORE**: "TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async isn't supported on SM60+"
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- **SOLUZIONE**: `TF_GPU_ALLOCATOR=legacy` + `TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true`
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- **TEST**: test_tesla_m60_fix.py per verificare configurazione |