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? Arquitectura

Ejecutando localmente

Si desea contribuir o simplemente ejecutar el proyecto localmente para su propio uso, siga las instrucciones a continuación.

Este proyecto se construye y mantiene en Linux. Si bien no creo que sea generalmente imposible ejecutarse en Windows, pero el archivo de tareas se escribe utilizando comandos de Linux.

Dependencias de herramientas

• Golang
• Tarea
• Estibador
• gcloud

Correr

El proyecto se divide en dos servicios:

• El dataservice , responsable de obtener la lista de activos de itch.io
• El webserver , que presenta los datos almacenados con herramientas de búsqueda.

Use el archivo de tareas incluido para ejecutar estos servicios.

• task local-dataservice lanzará el dataservice con una instancia local de GCS. Envíe una solicitud GET a su punto final de activación: curl -X GET "localhost:8080/trigger-fetch" . Esto hará que el servicio raspe los datos de Itch.io, lo indexe y almacene tanto los datos como el índice en el GCS local.

• ¡! La forma de correr descrito anteriormente actualmente no funciona correctamente, estoy buscando ayuda en esto. Consulte el número 1. Mientras tanto, use task local-dataservice-temp-fix . Esto ejecuta el dataservice sin Docker.
• task local-webserver construirá y ejecutará el servidor web en un contenedor Docker junto con el GCS local en un contenedor separado. Las plantillas Templ no se copian durante la compilación, sino que se generan dentro del contenedor.
• task templ generará archivos .go desde cualquier archivo .templ . Esto no es necesario para construir/ejecutar, sino para proporcionar la finalización del código y evitar que el servidor de idiomas se queje.

Implementación en la nube

El proyecto fue creado con la intención de alojar tanto dataservice como webserver en Google Cloud Run. Los datos de activos están destinados a almacenarse en Google Cloud Store.

Google Cloud Run se puede reemplazar con cualquier plataforma sin servidor, y Google Cloud Store se puede reemplazar con cualquier almacén de objetos, pero se requerirá algún trabajo si este es su objetivo, y las siguientes instrucciones asumirán los servicios de Google Cloud.

Para implementar el proyecto en Google Cloud, siga los pasos a continuación.

Configuración de gcloud

Un par de pasos de preparación:

• Asegúrese de configurar un proyecto en su consola de Google Cloud.
• En su proyecto, cree una tienda de objetos con el nombre de itchgrep-data . (También puede usar otro nombre aquí, pero luego debe cambiar el const en el archivo internal/storage/storage.go en consecuencia)
• En su proyecto, cree una nueva cuenta de servicio y déle el papel de Cloud Run Invoker . Más tarde, adjuntaremos esta cuenta de servicio a un trabajo de programador, para activar regularmente una ejecución del servicio de datos.
• Asegúrese de haber instalado la CLI GCLOUD.
• Puede usar task gcloud-setup para configurar gcloud para usar con este proyecto. De lo contrario, asegúrese de configurar correctamente manualmente.
• Ajuste todas las instancias de las variables PROJECT_ID , REGION y LOCATION que se encuentran en el Taskfile para que se ajuste a la configuración de su proyecto de Google Cloud.

Implementar el servicio de datos y configurar un trabajo de programador

• Ejecute task deploy-dataservice para construir e implementar el servicio de datos. Al final, recibirá una URL de servicio para el servicio de datos recién implementado.
• Ahora, para crear un trabajo de programador, ejecute el siguiente comando. Observe cómo estamos pasando información crítica de seguridad como variables de entorno:

  DATASERVICE_URL=https://dataservice-ly6n5ozylq-od.a.run.app 
  SERVICE_ACCOUNT_EMAIL=[e-mail] 
  go-task create-dataservice-scheduler-job

• En este punto, debe forzar manualmente una ejecución del trabajo de servicio de datos en la consola de programador de nubes. Esto asegurará que el almacén de objetos esté poblado con datos, antes de iniciar el servidor web por primera vez. Debe esperar alrededor de 5 minutos después de hacerlo, antes de implementar el servidor web, por lo que el servicio de datos tiene tiempo para obtener y almacenar nuevos datos.

Implementando el servidor web

Ejecute task deploy-webserver . No se debe requerir más trabajo.

Pruebas

Las pruebas se pueden ejecutar utilizando el archivo de tareas incluido.

• task test : ejecuta todas las tareas de prueba a continuación.
• task test-storage : prueba el paquete storage , requiere que Docker se ejecute.

Que contribuye

• Antes de publicar una solicitud de extracción, use go fmt para formatear su código.
• Los principiantes de código abierto son bienvenidos. Si desea contribuir, pero no comprende algo, puede preguntarme usando un problema.
• Publique solicitudes de funciones como un problema por función.
• Antes de trabajar en una contribución más grande, abra un problema para preguntar si la función que desea implementar sería bienvenida.
• Para mantener un flujo de trabajo transparente, mantenga todo el discurso sobre el trabajo en este repositorio en los problemas de GitHub, no me envíe un mensaje a través de otros canales para discutir esto.