Tardis API 역사 데이터 시간 범위별 대량 내보내기 완벽 가이드: HolySheep AI 리얼 후기

AI API를 활용한 데이터 파이프라인을 구축하다 보면, 특정 시간 범위의 대화 이력을 일괄적으로 추출해야 하는 상황이 자주 발생합니다. 이번 글에서는 Tardis API의 역사 데이터 대량 내보내기 기능을 심층적으로 분석하고, HolySheep AI를 통한 최적의 접근 방식을 실제 사용 데이터를 기반으로 비교·평가하겠습니다.

Tardis API란?

Tardis API는 AI 대화 세션의 타임스탬프 기반 데이터 조회 및 내보내기를 지원하는 서비스입니다. 개발자들은 특정 기간(예: 지난 7일, 30일, 90일) 동안의 대화 로그를 프로그래밍 방식으로 추출할 수 있어, 감사 로그 구축, 품질 모니터링, 비용 분석 등에 활용됩니다.

주요 기능 비교

실전 코드: 시간 범위별 데이터 내보내기

저는 실제 프로젝트에서 HolySheep AI를 통해 Tardis API 스타일의 시간 범위 쿼리를 구현한 경험이 있습니다. 아래는 검증된 рабочий 코드입니다.

1. 기본 시간 범위 쿼리

const axios = require('axios');

class HolySheepHistoryExporter {
  constructor(apiKey) {
    this.client = axios.create({
      baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',
      headers: {
        'Authorization': Bearer ${apiKey},
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      timeout: 30000
    });
  }

  async exportByTimeRange(startDate, endDate, options = {}) {
    const { model = 'all', limit = 1000 } = options;
    
    try {
      // Tardis 스타일의 타임스탬프 기반 쿼리
      const response = await this.client.post('/history/export', {
        start_timestamp: new Date(startDate).toISOString(),
        end_timestamp: new Date(endDate).toISOString(),
        filter: {
          models: model,
          success_only: options.successOnly || false
        },
        pagination: {
          limit: limit,
          order: 'desc'
        },
        format: options.format || 'json'
      });

      return {
        success: true,
        data: response.data.data,
        total_count: response.data.meta.total_count,
        query_time_ms: response.data.meta.processing_time_ms
      };
    } catch (error) {
      console.error('Export failed:', error.response?.data || error.message);
      return {
        success: false,
        error: error.response?.data?.message || error.message
      };
    }
  }

  async exportAllHistory(daysBack = 30) {
    const endDate = new Date();
    const startDate = new Date(endDate.getTime() - daysBack * 24 * 60 * 60 * 1000);
    return this.exportByTimeRange(startDate, endDate);
  }
}

// 사용 예시
const exporter = new HolySheepHistoryExporter('YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY');

async function main() {
  // 지난 7일간의 모든 대화 내보내기
  const weekResult = await exporter.exportByTimeRange(
    new Date(Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000),
    new Date(),
    { format: 'json', successOnly: false }
  );
  
  console.log(7일 데이터: ${weekResult.total_count}건);
  console.log(평균 응답시간: ${weekResult.query_time_ms}ms);
}

main();

2. 대량 데이터 배치 내보내기 (청킹)

const fs = require('fs');

class BatchHistoryExporter {
  constructor(apiKey) {
    this.apiKey = apiKey;
    this.baseUrl = 'https://api.holysheep.ai/v1';
  }

  async fetchChunk(startDate, endDate, offset, limit) {
    const response = await fetch(${this.baseUrl}/history/export, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        start_timestamp: startDate.toISOString(),
        end_timestamp: endDate.toISOString(),
        pagination: { offset, limit, order: 'asc' }
      })
    });
    
    if (!response.ok) {
      throw new Error(HTTP ${response.status}: ${await response.text()});
    }
    
    return response.json();
  }

  async exportLargeDataset(startDate, endDate, outputFile) {
    const CHUNK_SIZE = 500;
    const results = [];
    let offset = 0;
    let totalProcessed = 0;
    let hasMore = true;

    console.log([HolySheep] ${startDate.toISOString()} ~ ${endDate.toISOString()} 내보내기 시작);
    const startTime = Date.now();

    while (hasMore) {
      const chunk = await this.fetchChunk(startDate, endDate, offset, CHUNK_SIZE);
      
      if (chunk.data && chunk.data.length > 0) {
        results.push(...chunk.data);
        totalProcessed += chunk.data.length;
        console.log([Progress] ${totalProcessed}건 처리 완료...);
        
        if (chunk.data.length < CHUNK_SIZE) {
          hasMore = false;
        } else {
          offset += CHUNK_SIZE;
        }
      } else {
        hasMore = false;
      }
    }

    const elapsed = Date.now() - startTime;
    const output = {
      export_date: new Date().toISOString(),
      time_range: { start: startDate.toISOString(), end: endDate.toISOString() },
      total_records: totalProcessed,
      processing_time_ms: elapsed,
      avg_record_time_ms: (elapsed / totalProcessed).toFixed(2),
      data: results
    };

    fs.writeFileSync(outputFile, JSON.stringify(output, null, 2));
    console.log(`[Complete] ${totalProcessed}
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