Refaktorierung Calendar Sync: Event-driven Design, Fixes für mehrtägige Termine, Logging und Locking
- Refaktorierung zu event-driven Ansatz ohne PostgreSQL Hub - Fixes für mehrtägige Termine: korrekte Verwendung von datumBis, Entfernung 24h-Limit - Per-Employee Locking mit Redis - Logging via context.logger für Motia Workbench - Neue Schritte: calendar_sync_all_step.py, calendar_sync_cron_step.py - Aktualisiertes README.md mit aktueller Architektur - Workbench-Gruppierung: advoware-calendar-sync
This commit is contained in:
root
@@ -1,101 +1,26 @@
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# Advoware Calendar Sync - Hub-Based Design
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# Advoware Calendar Sync - Event-Driven Design
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# Advoware Calendar Sync - Hub-Based Design
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Dieser Abschnitt implementiert die bidirektionale Synchronisation zwischen Advoware-Terminen und Google Calendar unter Verwendung von PostgreSQL als zentralem Hub (Single Source of Truth). Das System stellt sicher, dass Termine konsistent gehalten werden, mit konfigurierbaren Konfliktauflösungsstrategien, Schreibberechtigungen und Datenschutzfeatures wie Anonymisierung. Der Sync läuft in vier strikten Phasen, um maximale Robustheit und Atomarität zu gewährleisten.
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Dieser Abschnitt implementiert die bidirektionale Synchronisation zwischen Advoware-Terminen und Google Calendar. Das System wurde zu einem einfachen, event-driven Ansatz refaktoriert, der auf direkten API-Calls basiert, mit Redis für Locking und Deduplikation. Es stellt sicher, dass Termine konsistent gehalten werden, mit Fokus auf Robustheit, Fehlerbehandlung und korrekte Handhabung von mehrtägigen Terminen.
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## Übersicht
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Das System synchronisiert Termine zwischen:
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- **Advoware**: Zentrale Terminverwaltung mit detaillierten Informationen (aber vielen API-Bugs).
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- **Advoware**: Zentrale Terminverwaltung mit detaillierten Informationen.
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- **Google Calendar**: Benutzerfreundliche Kalenderansicht für jeden Mitarbeiter.
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- **PostgreSQL Hub**: Zentraler Datenspeicher für State, Policies und Audit-Logs.
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## Architektur
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### Hub-Design
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- **Single Source of Truth**: Alle Sync-Informationen werden in PostgreSQL gespeichert.
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- **Policies**: Enums für Sync-Strategien (`source_system_wins`, `last_change_wins`) und Flags für Schreibberechtigung (`advoware_write_allowed`).
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- **Status-Tracking**: `sync_status` ('pending', 'synced', 'failed') für Monitoring und Retries.
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- **Transaktionen**: Jede DB-Operation läuft in separaten Transaktionen; Fehler beeinflussen nur den aktuellen Eintrag.
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- **Soft Deletes**: Gelöschte Termine werden markiert, nicht entfernt.
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- **Phasen-basierte Verarbeitung**: Sync in 4 Phasen, um Neue, Deletes und Updates zu trennen.
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- **Timestamp-basierte Updates**: Updates werden ausschließlich auf Basis von `last_sync` (gesetzt auf den API-Timestamp der Quelle) getriggert, nicht auf Datenvergleichen, um Race-Conditions zu vermeiden.
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- **Anonymisierung**: Optionale Anonymisierung sensibler Daten (Text, Notiz, Ort) bei Advoware → Google Sync, um Datenschutz zu wahren.
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### Event-Driven Design
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- **Direkte API-Synchronisation**: Kein zentraler Hub; Sync läuft direkt zwischen APIs.
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- **Redis Locking**: Per-Employee Locking verhindert Race-Conditions.
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- **Event Emission**: Cron → All-Step → Employee-Step für skalierbare Verarbeitung.
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- **Fehlerresistenz**: Einzelne Fehler stoppen nicht den gesamten Sync.
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- **Logging**: Alle Logs erscheinen im Motia Workbench via context.logger.
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### Sync-Phasen
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1. **Phase 1: Neue Einträge Advoware → Google** - Erstelle Google-Events für neue Advoware-Termine, dann DB-Insert.
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2. **Phase 2: Neue Einträge Google → Advoware** - Erstelle Advoware-Termine für neue Google-Events, dann DB-Insert.
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3. **Phase 3: Gelöschte Einträge identifizieren** - Handle Deletes/Recreates basierend auf Strategie.
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4. **Phase 4: Bestehende Einträge updaten** - Update bei Änderungen, basierend auf Timestamps (API-Timestamp > `last_sync`).
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### Datenbank-Schema
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```sql
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-- Haupt-Tabelle
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CREATE TABLE calendar_sync (
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sync_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
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employee_kuerzel VARCHAR(10) NOT NULL,
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advoware_frnr INTEGER,
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google_event_id VARCHAR(255),
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source_system source_system_enum NOT NULL,
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sync_strategy sync_strategy_enum NOT NULL DEFAULT 'source_system_wins',
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sync_status sync_status_enum NOT NULL DEFAULT 'synced',
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advoware_write_allowed BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
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deleted BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
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last_sync TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
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created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
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);
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-- Enums
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CREATE TYPE source_system_enum AS ENUM ('advoware', 'google');
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CREATE TYPE sync_strategy_enum AS ENUM ('source_system_wins', 'last_change_wins');
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CREATE TYPE sync_status_enum AS ENUM ('pending', 'synced', 'failed');
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-- Audit-Tabelle
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CREATE TABLE calendar_sync_audit (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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sync_id UUID NOT NULL,
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action VARCHAR(10) NOT NULL, -- INSERT, UPDATE, DELETE
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timestamp TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
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);
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-- Indizes (angepasst für Soft Deletes)
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CREATE UNIQUE INDEX idx_calendar_sync_advoware ON calendar_sync (employee_kuerzel, advoware_frnr) WHERE advoware_frnr IS NOT NULL AND deleted = FALSE;
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CREATE UNIQUE INDEX idx_calendar_sync_google ON calendar_sync (employee_kuerzel, google_event_id) WHERE google_event_id IS NOT NULL AND deleted = FALSE;
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```
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## Funktionalität
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### Automatische Kalender-Erstellung
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- Für jeden Advoware-Mitarbeiter wird ein Google Calendar mit dem Namen `AW-{Kuerzel}` erstellt.
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- Beispiel: Mitarbeiter mit Kürzel "SB" → Calendar "AW-SB".
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- Kalender wird mit dem Haupt-Google-Account (`lehmannundpartner@gmail.com`) als Owner geteilt.
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### Phasen-Details
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#### Phase 1: Neue Einträge Advoware → Google
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- Fetch Advoware-Termine.
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- Für jede frNr, die nicht in DB (deleted=FALSE) existiert: Standardisiere Daten (mit Anonymisierung falls aktiviert), erstelle Google-Event, dann INSERT in DB mit `sync_status = 'synced'`, `last_sync` auf Advoware-Timestamp.
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- Bei Fehlern: Warnung loggen, weitermachen (nicht abbrechen).
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#### Phase 2: Neue Einträge Google → Advoware
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- Fetch Google-Events.
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- Für jeden event_id, der nicht in DB existiert: Standardisiere Daten, erstelle Advoware-Termin, dann INSERT in DB mit `sync_status = 'synced'`, `last_sync` auf Google-Timestamp.
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- Bei frNr None (API-Bug): Skippen mit Warnung.
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- Bei Fehlern: Warnung loggen, weitermachen.
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#### Phase 3: Gelöschte Einträge identifizieren
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- Für jeden DB-Eintrag: Prüfe, ob Termin in API fehlt.
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- Bei beiden fehlend: Soft Delete.
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- Bei einem fehlend: Recreate oder propagate Delete basierend auf Strategie.
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- Bei Fehlern: `sync_status = 'failed'`, Warnung.
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#### Phase 4: Bestehende Einträge updaten
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- Für bestehende Einträge: Prüfe API-Timestamp > `last_sync`.
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- Bei `source_system_wins`: Update basierend auf `source_system`, setze `last_sync` auf den API-Timestamp der Quelle.
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- Bei `last_change_wins`: Vergleiche Timestamps, update das System mit dem neueren, setze `last_sync` auf den neueren Timestamp.
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- Anonymisierung: Bei Advoware → Google wird Text/Notiz/Ort anonymisiert, wenn `CALENDAR_SYNC_ANONYMIZE_GOOGLE_EVENTS = True`.
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- Bei Fehlern: `sync_status = 'failed'`, Warnung.
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1. **Cron-Step**: Tägliche Auslösung des Syncs.
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2. **All-Step**: Fetcht alle Mitarbeiter und emittiert Events pro Employee.
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3. **Employee-Step**: Synchronisiert Termine für einen einzelnen Mitarbeiter.
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### Datenmapping und Standardisierung
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Beide Systeme werden auf gemeinsames Format normalisiert (Berlin TZ):
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@@ -118,7 +43,6 @@ Beide Systeme werden auf gemeinsames Format normalisiert (Berlin TZ):
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- End: `datumBis` + `uhrzeitBis` (Fallback 10:00), oder `datum` + 1h.
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- All-Day: `dauertermin=1` oder Dauer >1 Tag.
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- Recurring: `turnus`/`turnusArt` (vereinfacht, keine RRULE).
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- Anonymisierung: Wenn `CALENDAR_SYNC_ANONYMIZE_GOOGLE_EVENTS`, setze `text='Advoware blocked'`, `notiz=''`, `ort=''`.
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#### Google → Standard
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- Start/End: `dateTime` oder `date` (All-Day).
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@@ -133,71 +57,70 @@ Beide Systeme werden auf gemeinsames Format normalisiert (Berlin TZ):
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- All-Day: `date` statt `dateTime`, end +1 Tag.
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- Recurring: RRULE aus `recurrence`.
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## API-Schwächen und Fuckups
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## Funktionalität
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### Advoware API (Buggy und Inkonsistent)
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- **Case Sensitivity in Responses**: Feldnamen variieren – manchmal `'frNr'`, manchmal `'frnr'` (z.B. POST-Response: `{'frnr': 123}`). Code prüft beide (`result.get('frNr') or result.get('frnr')`), um None zu vermeiden.
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- **Zeitformate**: `datum`/`datumBis` als `'YYYY-MM-DD'` oder `'YYYY-MM-DDTHH:MM:SS'`. `uhrzeitVon`/`uhrzeitBis` separat (z.B. `'09:00:00'`). Fehlt `uhrzeitVon`, Fallback 09:00; fehlt `uhrzeitBis`, 10:00. Parsing muss beide Formate handhaben.
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- **Defaults und Fehlende Felder**: Viele Felder optional; Code setzt Fallbacks (z.B. `uhrzeitVon='09:00:00'`).
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- **Recurring-Unterstützung**: Keine RRULE; nur `turnus` (0/1) und `turnusArt` (0-?). Mapping zu Google RRULE ist vereinfacht und unvollständig.
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- **API-Zuverlässigkeit**: Manchmal erfolgreicher POST, aber `frNr: None` (trotz gültiger Response). 500-Fehler bei Bad Requests. Keine Timestamp-Details in Responses.
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- **Zeitzonen**: Alles implizit Berlin; Code konvertiert explizit.
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- **Andere Bugs**: `zuletztGeaendertAm` für Timestamps, aber Format unzuverlässig.
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- **DELETE Responses**: DELETE-Anfragen geben manchmal einen leeren Body zurück, was zu `JSONDecodeError` führt. Code fängt dies mit try/except ab und gibt `None` zurück, um den Sync nicht zu brechen.
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- **frNr Wiederverwendung**: frNr sind sequentiell und werden nicht wiederverwendet. Getestet durch Erstellen/Löschen/Erstellen: z.B. 85861, 85862, delete 85861, nächstes Create 85863. Kein Risiko für DB-Konflikte durch ID-Reuse.
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- **Timestamp-basierte Updates**: Um Race-Conditions und redundante Syncs zu vermeiden, werden Updates in Phase 4 nur durchgeführt, wenn der API-Timestamp der Quelle > `last_sync` (gesetzt auf den API-Timestamp nach erfolgreichem Write).
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- **Soft Deletes und Partielle Unique Indexes**: Gelöschte Termine werden mit `deleted = TRUE` markiert, nicht entfernt. Partielle Unique Indexes (z.B. `WHERE deleted = FALSE`) verhindern Duplikate für aktive Einträge.
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- **Anonymisierung**: Optionale Anonymisierung sensibler Daten (Text, Notiz, Ort) bei Advoware → Google Sync, um Datenschutz zu wahren (z.B. `text='Advoware blocked'`).
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### Automatische Kalender-Erstellung
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- Für jeden Advoware-Mitarbeiter wird ein Google Calendar mit dem Namen `AW-{Kuerzel}` erstellt.
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- Beispiel: Mitarbeiter mit Kürzel "SB" → Calendar "AW-SB".
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- Kalender wird mit dem Haupt-Google-Account (`lehmannundpartner@gmail.com`) als Owner geteilt.
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### Google Calendar API (Zuverlässig)
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- **Zeitformate**: `dateTime` als ISO mit TZ (z.B. `'2025-01-01T10:00:00+01:00'`), `date` für All-Day. Code parst mit `fromisoformat` und `.rstrip('Z')`.
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- **Zeitzonen**: Explizit (z.B. `'Europe/Berlin'`); Code konvertiert zu Berlin TZ.
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- **Recurring**: RRULE in `recurrence`; vollständig unterstützt.
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- **Updates**: `updated` Timestamp für last-change.
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- **Keine bekannten Bugs**: Zuverlässig, aber Rate-Limits möglich.
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### Sync-Details
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#### Cron-Step (calendar_sync_cron_step.py)
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- Läuft täglich und emittiert "calendar_sync_all".
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#### All-Step (calendar_sync_all_step.py)
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- Fetcht alle Mitarbeiter aus Advoware.
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- Filtert Debug-Liste (falls konfiguriert).
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- Setzt Redis-Lock pro Employee.
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- Emittiert "calendar_sync_employee" pro Employee.
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#### Employee-Step (calendar_sync_event_step.py)
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- Fetcht Advoware-Termine für den Employee.
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- Fetcht Google-Events für den Employee.
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- Synchronisiert: Neue erstellen, Updates anwenden, Deletes handhaben.
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- Verwendet Locking, um parallele Syncs zu verhindern.
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### API-Step (calendar_sync_api_step.py)
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- Manueller Trigger für einzelnen Employee oder "ALL".
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- Bei "ALL": Emittiert "calendar_sync_all".
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- Bei Employee: Setzt Lock und emittiert "calendar_sync_employee".
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## API-Schwächen und Fixes
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### Advoware API
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- **Mehrtägige Termine**: `datumBis` wird korrekt für Enddatum verwendet; '00:00:00' als '23:59:59' interpretiert.
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- **Zeitformate**: Robuste Parsing mit Fallbacks.
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- **Keine 24h-Limit**: Termine können länger als 24h sein; Google Calendar unterstützt das.
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### Google Calendar API
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- **Zeitbereiche**: Akzeptiert Events >24h ohne Probleme.
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- **Rate Limits**: Backoff-Retry implementiert.
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## Step-Konfiguration
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### calendar_sync_cron_step.py
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- **Type:** cron
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- **Flows:** advoware-calendar-sync
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### calendar_sync_all_step.py
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- **Type:** event
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- **Subscribes:** calendar_sync_all
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- **Flows:** advoware-calendar-sync
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### calendar_sync_event_step.py
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- **Type:** event
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- **Subscribes:** calendar.sync.triggered
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- **Flows:** advoware
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- **Subscribes:** calendar_sync_employee
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||||
- **Flows:** advoware-calendar-sync
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**Event Data:**
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```json
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{
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"data": {
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"body": {
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// Kein employee_kuerzel erforderlich, syncronisiert alle Mitarbeiter automatisch
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}
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}
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}
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```
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### calendar_sync_api_step.py
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- **Type:** api
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- **Flows:** advoware-calendar-sync
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## Setup
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### PostgreSQL
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1. PostgreSQL 17 installieren und starten (localhost-only).
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2. Datenbank erstellen: `sudo -u postgres psql -f /tmp/create_db.sql`
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3. User und Berechtigungen setzen.
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### Google API Credentials
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1. Google Cloud Console Projekt erstellen.
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2. Google Calendar API aktivieren.
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3. Service Account erstellen.
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4. `service-account.json` im Projekt bereitstellen.
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### Advoware API Credentials
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OAuth-ähnliche Authentifizierung.
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### Umgebungsvariablen
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```env
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# PostgreSQL
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POSTGRES_HOST=localhost
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POSTGRES_USER=calendar_sync_user
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POSTGRES_PASSWORD=your_password
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POSTGRES_DB_NAME=calendar_sync_db
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# Google Calendar
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GOOGLE_CALENDAR_SERVICE_ACCOUNT_PATH=service-account.json
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@@ -220,8 +143,8 @@ REDIS_PORT=6379
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REDIS_DB_CALENDAR_SYNC=1
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REDIS_TIMEOUT_SECONDS=5
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# Anonymisierung
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CALENDAR_SYNC_ANONYMIZE_GOOGLE_EVENTS=true # Optional, default false
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# Debug
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CALENDAR_SYNC_DEBUG_EMPLOYEES=PB,AI # Optional, filter employees
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```
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## Verwendung
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@@ -230,137 +153,37 @@ CALENDAR_SYNC_ANONYMIZE_GOOGLE_EVENTS=true # Optional, default false
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```bash
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curl -X POST "http://localhost:3000/advoware/calendar/sync" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"full_content": true}'
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||||
-d '{"kuerzel": "PB"}'
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```
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### Automatischer Sync
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Cron-Step für regelmäßige Ausführung.
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Cron-Step läuft täglich.
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## Fehlerbehandlung und Logging
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- **Transaktionen**: Pro Operation separat; Rollback nur für diese.
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- **Logging**: Detailliert (Info/Debug für API, Warnung für Fehler).
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- **API-Fehler**: Retry mit Backoff für Google; robust gegen Advoware-Bugs.
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- **Datenfehler**: Fallbacks bei Parsing-Fehlern.
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||||
- **Locking**: Redis NX/EX verhindert parallele Syncs.
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||||
- **Logging**: context.logger für Workbench-Sichtbarkeit.
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||||
- **API-Fehler**: Retry mit Backoff.
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- **Parsing-Fehler**: Robuste Fallbacks.
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## Sicherheit und Datenschutz
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## Sicherheit
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- DB-User mit minimalen Berechtigungen.
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- Schreibberechtigung-Flags verhindern unbefugte Änderungen.
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- Anonymisierung: Verhindert Leakage sensibler Daten in Google Calendar.
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- Audit-Logs für Compliance.
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- Service Account für Google.
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- HMAC für Advoware.
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- Redis für Locking.
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## Bekannte Probleme
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- Recurring-Events: Begrenzte Unterstützung; Advoware hat keine RRULE.
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- Timestamps: Fehlende in Google können zu Fallback führen.
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- Performance: Bei vielen Terminen könnte Paginierung helfen.
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- **Single Events Expansion**: `singleEvents=true` in `fetch_google_events()` expandiert wiederkehrende Events in einzelne Instanzen, was zu Duplizierungsproblemen führt, wenn nicht korrekt behandelt.
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||||
- **Advoware API Time Filtering**: Die Advoware-API respektiert die `from`/`to`-Parameter möglicherweise nicht vollständig und gibt alle Termine zurück, unabhängig vom angeforderten Zeitraum. Das Audit-Script prüft dies und warnt bei Abweichungen. Als Workaround wurden die Zeiträume erweitert (Advoware: -1 bis +9 Jahre, Google: -2 bis +10 Jahre), um alle potenziellen Daten abzudecken.
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||||
- Recurring-Events: Begrenzte Unterstützung.
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- Performance: Bei vielen Terminen Paginierung prüfen.
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## Kritischer Bugfix: Duplizierung wiederkehrender Termine
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## Letzte Änderungen
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### Problemstellung
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Bei wiederkehrenden Terminen (`dauertermin=1`) wurden Termine bei jedem Sync dupliziert, weil `fetch_google_events()` mit `singleEvents=true` arbeitet:
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1. **Google Calendar erstellt Master-Event** mit RRULE und `event_id` (z.B. `"abc123"`)
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2. **`fetch_google_events()` expandiert** das Event in einzelne Instanzen mit IDs wie `"abc123_20251024"`, `"abc123_20251031"`, etc.
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3. **Jede Instanz wird als "neu" behandelt** und erstellt einen separaten Advoware-Termin
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4. **Ergebnis:** 1 wiederkehrender Advoware-Termin → N duplizierte Advoware-Termine
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### Lösung
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**RecurringEventId-basierte Erkennung** in allen Phasen:
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- **DB-Indizes:** Verwenden weiterhin die gespeicherten `event_id` (Master-ID)
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- **Phase 2:** Prüfe sowohl `event_id` als auch `recurringEventId` gegen DB-Index
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- **Phase 3:** Berücksichtige `recurringEventId` bei Existenzprüfungen
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- **Phase 4:** Verarbeite nur Master-Events einmal, nicht jede Instanz
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**Code-Änderungen:**
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```python
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# Phase 2: Prüfe Master-Event
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recurring_master_id = evt.get('recurringEventId')
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is_already_synced = event_id in db_google_index or (recurring_master_id and recurring_master_id in db_google_index)
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# Phase 4: Verarbeite nur Master-Events einmal
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||||
master_event_id = google_data.get('recurringEventId') or event_id
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if master_event_id in processed_master_events:
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continue
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```
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### Auswirkung
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- Wiederkehrende Termine werden nicht mehr dupliziert
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- Bidirektionale Sync funktioniert korrekt für alle Event-Typen
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- Performance-Verbesserung durch weniger redundante Verarbeitung
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## Korrekter Umgang mit Advoware-Timestamps
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### Problemstellung
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Advoware-Timestamps (z.B. `'zuletztGeaendertAm'`) werden in Berlin-Zeit geliefert, aber das Parsing mit `datetime.datetime.fromisoformat(...).replace(tzinfo=BERLIN_TZ)` führte zu falschen Offsets (z.B. 53 Minuten Unterschied), da `replace(tzinfo=...)` auf naive datetime nicht korrekt mit pytz-TZ-Objekten funktioniert. Dies verursachte Endlosschleifen in Phase 4, da `adv_ts` falsch hochgesetzt wurde.
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### Lösung
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Verwende `BERLIN_TZ.localize(naive_datetime)` statt `.replace(tzinfo=BERLIN_TZ)`:
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- `localize()` setzt die TZ korrekt auf pytz-TZ-Objekte.
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- Beispiel:
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```python
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naive = datetime.datetime.fromisoformat('2025-10-23T14:18:36.245')
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adv_ts = BERLIN_TZ.localize(naive) # Ergebnis: 2025-10-23 14:18:36.245+02:00
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||||
```
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||||
- Dies stellt sicher, dass Timestamps korrekt in UTC konvertiert werden (z.B. 12:18 UTC) und Vergleiche in Phase 4 funktionieren.
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||||
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### Implementierung
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||||
- In `calendar_sync_event_step.py`, Phase 4:
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||||
```python
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||||
adv_ts = BERLIN_TZ.localize(datetime.datetime.fromisoformat(adv_data['zuletztGeaendertAm']))
|
||||
```
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||||
- Für Google-Timestamps: `.astimezone(BERLIN_TZ)` bleibt korrekt.
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||||
- Alle Timestamps werden zu UTC normalisiert für DB-Speicherung und Vergleiche.
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### Vermeidung von Fehlern
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- Niemals `.replace(tzinfo=pytz_tz)` verwenden – immer `tz.localize(naive)`.
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- Teste Parsing: `BERLIN_TZ.localize(datetime.datetime.fromisoformat(ts)).astimezone(pytz.utc)` sollte korrekte UTC ergeben.
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- Bei anderen TZ: Gleiche Regel anwenden.
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## Erweiterungen
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Der Sync funktioniert jetzt perfekt für alle Mitarbeiter ohne Limit auf 'AI'. Update-Loops wurden durch korrekte `last_sync`-Setzung auf die Zeit nach dem Update behoben.
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## Kritischer Bugfix: Enddatum bei wiederholenden Terminen
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### Problemstellung
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Bei wiederholenden Terminen (`dauertermin=1`) wurde fälschlicherweise `datumBis` als Enddatum für die Event-Dauer verwendet. `datumBis` ist jedoch das **Ende der Wiederholungsserie**, nicht das Ende des einzelnen Termins!
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**Beispiel (frNr 85909):**
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- `datum`: "2025-10-24T06:00:00" (Termin-Start)
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- `datumBis`: "2025-11-24T00:00:00" (Serie-Ende: 24.11.2025)
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- `uhrzeitBis`: "06:30:00" (Termin-Ende)
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**Falsche Berechnung:**
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- Enddatum = `datumBis` = 2025-11-24
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- Event-Ende = 2025-11-24T06:30:00 (Monat später!)
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- Nach Vorbereitungs-/Fahrtzeiten: Dauer >30 Tage
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- Google Calendar Limit: Gekappt auf 24h → Event von 03:40 bis 03:40+24h
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### Lösung
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Bei wiederholenden Terminen (`dauertermin=1`) muss das Enddatum aus dem **gleichen Tag** wie `datum` kommen:
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```python
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# KORREKT: Immer datum als Basis für Enddatum verwenden
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end_date_str = data.get('datum', '') # Nicht datumBis!
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```
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**Richtige Berechnung:**
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- Enddatum = `datum` = 2025-10-24
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- Event-Ende = 2025-10-24T06:30:00
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- Nach Vorbereitungs-/Fahrtzeiten: 03:40 - 08:20 (4:40h) ✅
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### Implementierung
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- In `standardize_appointment_data()`: `end_date_str = data.get('datum', '')`
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- `datumBis` wird nur noch für RRULE-Generierung verwendet
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- Bei dauertermin=0 und dauertermin=1 gleiche Logik
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### Auswirkung
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- Events haben jetzt korrekte Dauer (keine 24h-Kappung bei kurzen Terminen)
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- Zeitaufteilung in Beschreibungen ist präzise
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- Google Calendar zeigt Events mit realistischen Zeiträumen an
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- Refaktorierung zu event-driven Design ohne PostgreSQL Hub.
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- Fixes für mehrtägige Termine: Korrekte Verwendung von `datumBis`.
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- Entfernung 24h-Limit; Google Calendar unterstützt lange Events.
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- Per-Employee Locking mit Redis.
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- Logging via context.logger für Workbench.
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- Neue Schritte: calendar_sync_all_step.py, calendar_sync_cron_step.py.
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- Workbench-Gruppierung: "advoware-calendar-sync".
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