import tensorflow as tf

class TelemetryMonitor:
    """
    Monitorea métricas en tiempo real de la predicción.
    """
    # Añadir más métricas específicas para navegación orbital
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            'position_error': tf.keras.metrics.MeanSquaredError(),
            'velocity_error': tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(),
            'collision_probability': tf.keras.metrics.Mean(),
            'prediction_latency': tf.keras.metrics.Mean(),
            'optimization_time': tf.keras.metrics.Mean()
        }
    
    # Añadir exportación a sistemas de monitoreo
    def export_to_prometheus(self, push_gateway_url):
        metrics = self.get_prometheus_metrics()
        # Código para exportar a Prometheus

    def update_metrics(self, predictions, ground_truth):
        for metric in self.metrics.values():
            metric.update_state(predictions, ground_truth)

    def get_prometheus_metrics(self):
        return {name: metric.result().numpy() for name, metric in self.metrics.items()}