temperature-server-exercise

Questo è una esercitazione di raccoglimento e visualizzazione delle temperature delle aule di una scuola. Utilizza le seguenti tecnologie:

• Angular + ngx-chart + nginx per il frontend
• Rust + chrono + clap per il backend e temperature-collector
• Redis come DB
• Python + socket + argparse per fake-sensor
• Docker + Docker swarm + Docker compose per un deploy sperimentale Non è progettato per essere usato realmente. Ho preso spunto dalla seconda prova dell'esame di maturità (italiana) 2018 informatica e telecomunicazioni articolazioni telecomunicazioni (ITTL). http://www.istruzione.it/esame_di_stato/201718/Istituti%20tecnici/Ordinaria/I177_ORD18.pdf

I componenti

Il progetto è composto da quattro componenti:

• Frontend si occupa di servire la webapp.
• Backend si occupa di servire i dati delle temperature
• Redis è un database NOSQL che si occupa di salvare i dati delle temperature
• Temperature-collector si occupa di raccogliere i dati inviati dal sensore e di girarli al database
• Fake-sensor è un sensore virtuale che produce le temperature e che le invia al temperature-collector.

Come configurare

Il frontend può essere configurato modificando il file frontend/frontend/src/assets/config.json. Attualmente è possibile configurare solo il url di base del backend. Questo parametro viene configurato in automatico da docker build. Il backend può essere configurato modificato le opportune proprietà in tse-backend/tsebackend/Rocket.toml. È possibile configurando passandogli delle variabili ambienti del tipo ROCKET_nome_proprietà come ROCKET_REDIS_URL. temperature-collector può essere configurato in vari modi: passandogli determinate opzioni a linea di comando, passandogli delle variabili ambiente o modificando il file di configurazione temperature-collector/temperaturecollector/conf.toml. fake-sensor è configurabile solo con le opzioni a linea di comando.

Eseguire il progetto in locale senza docker

Requisiti

• angular-cli installato
• python3
• rust nightly + cargo. È consigliato installare cargo e rust con rustup.
• Redis in esecuzione

Istruzioni

• In tse-backend/tsebackend eseguire cargo run
• In frontend/frontend eseguire ng serve
• In temperature-collector/temperature-collector eseguire cargo run
• In fake-sensor eseguire python3 fake-sensor.py. È possibile eseguire più volte questo comando passando a ciascuna esecuzione un --sensor-id diverso per simulare la presenza di più sensori
• Adesso è possibile visualizzare il progetto con http://localhost:4200

Eseguire il progetto con docker

cd tse-backend
docker build -t tse-backend:latest .
cd ../frontend
docker build --arg enable_proxy_pass=true --arg backend_endpoint=backend:8000 -t tse-frontend:proxy_pass
cd ../temperature-collector
docker build -t tse-temperature-collector:latest .
cd ../fake-sensor
docker build -t tse-fake-sensor:latest .
cd ../
docker-compose up

PS: non ho verificato che queste istruzioni funzionino. Forse richiede la presenza di un docker swarm o la presenza di un registro.