Add Vue 3 dashboard frontend with nginx reverse proxy, charts and LLM analysis UI

README.md

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-# Log Analyzer Backend
+# Log Analyzer Backend + Frontend
 
-CPU-LLM-gestütztes Backend zur Auswertung von Firewall- und Proxy-Logs. Parst Dateien, aggregiert Statistiken (Top-Hits, Quellen, Ziele, Ports, URLs) und nutzt ein lokales LLM (via Ollama) für die Analyse.
+CPU-LLM-gestütztes Dashboard zur Auswertung von Firewall- und Proxy-Logs. Parst Dateien, zeigt übersichtliche Statistiken (Top-Hits, Quellen, Ziele, Ports, URLs, Zeitverlauf) und nutzt ein lokales LLM (via Ollama) für die Analyse.
 
 ## Features
 - **Log-Parsing:** Unterstützt iptables, pfSense, Cisco ASA, Squid, nginx
 - **Statistiken:** Top Quellen, Ziele, Ports, URLs, Actions, Timeline
 - **LLM-Analyse:** Zusammenfassung und Anomalie-Erkennung via lokalem Ollama-Modell
 - **REST-API:** FastAPI mit automatischer OpenAPI-Doku unter `/docs`
-- **Docker-Compose:** Schneller Start mit Backend + nginx Reverse Proxy
+- **Web-Dashboard:** Vue 3 + Chart.js SPA, erreichbar auf Port 80
+- **Docker-Compose:** Ein Befehl zum Starten von Backend + Frontend
 
 ## Architektur
 ```
 ┌──────────────┐      ┌──────────────┐      ┌──────────────────────┐
-│   Client     │──────▶│   nginx:80   │──────▶│  FastAPI Backend:8000 │
-└──────────────┘      └──────────────┘      │  - SQLite (Volumen)   │
-                                            │  - Log-Parser         │
-                                            │  - Ollama-Client      │
+│   Browser    │──────▶│  Frontend:80 │──────▶│  FastAPI Backend:8000 │
+└──────────────┘      │  (nginx +    │      │  - SQLite (Volumen)   │
+                      │   Vue SPA)   │      │  - Log-Parser         │
+                      └──────────────┘      │  - Ollama-Client      │
                                             └───────────────────────┘
                                                       │
                                                       ▼
@@ -29,7 +30,7 @@ CPU-LLM-gestütztes Backend zur Auswertung von Firewall- und Proxy-Logs. Parst D
 ## Voraussetzungen
 - Docker + Docker Compose
 - Laufende Ollama-Instanz auf dem Host (Port 11434) mit Modell `llava:7b`
-- Ports: 8080 (nginx), 11434 (Ollama auf Host)
+- Ports: 80 (Dashboard), 11434 (Ollama auf Host)
 
 ## Installation & Start
 
@@ -42,30 +43,38 @@ cd log-analyzer-backend
 docker-compose up -d --build
 ```
 
-Die API ist dann unter `http://localhost:8080/api` erreichbar.
+Das Dashboard ist dann unter `http://localhost` erreichbar. Die API-Doku unter `http://localhost/docs`.
 
 ## Nutzung
 
-### Log-Datei hochladen
+### Dashboard
+1. Browser öffnen: `http://localhost`
+2. Log-Datei über das Upload-Feld hochladen
+3. Statistiken und Charts werden automatisch geladen (alle 15 Sek. refreshed)
+4. LLM-Analyse über den Bereich unten starten
+
+### API (cURL)
+
+#### Log-Datei hochladen
 ```bash
-curl -X POST http://localhost:8080/api/upload \
+curl -X POST http://localhost/api/upload \
   -H "Content-Type: multipart/form-data" \
   -F "file=@/var/log/iptables.log"
 ```
 
-### Statistiken abrufen
+#### Statistiken abrufen
 ```bash
-curl "http://localhost:8080/api/stats?limit=20"
+curl "http://localhost/api/stats?limit=20"
 ```
 
-### LLM-Analyse starten
+#### LLM-Analyse starten
 ```bash
-curl -X POST "http://localhost:8080/api/analyze?log_type=firewall&limit=100"
+curl -X POST "http://localhost/api/analyze?log_type=firewall&limit=100"
 ```
 
-### Gesundheitscheck
+#### Gesundheitscheck
 ```bash
-curl http://localhost:8080/health
+curl http://localhost/health
 ```
 
 ## API-Endpunkte
@@ -79,6 +88,7 @@ curl http://localhost:8080/health
 | GET | `/api/stats/ports` | Top Ports |
 | POST | `/api/analyze` | LLM-Analyse der Logs |
 | GET | `/health` | Healthcheck |
+| GET | `/docs` | Swagger UI (FastAPI) |
 
 ## Umgebungsvariablen
 
@@ -103,6 +113,7 @@ curl http://localhost:8080/health
 - Das Backend erwartet Ollama auf dem **Host** (nicht im Container). Für Linux ggf. `extra_hosts: ["host.docker.internal:host-gateway"]` nutzen.
 - Große Logdateien werden in Batches von 500 Zeilen verarbeitet.
 - Die SQLite-Datenbank wird im Docker-Volumen `logdata` persistiert.
+- Das Frontend aktualisiert die Statistiken automatisch alle 15 Sekunden.
 
 ## Lizenz
 MIT