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thesis/source/docs/5_implementazione/dependabot.png (Stored with Git LFS) Normal file

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@ -17,7 +17,7 @@ Realizzazione del modulo backend
================================
.. default-domain:: py
Il modulo backend è stato realizzato come un package `Python` denominato ``sophon``, e poi `containerizzato <Containerizzazione del modulo backend>`, creando un'immagine `Docker` standalone.
Il modulo backend è stato realizzato come un package `Python` denominato ``sophon``, e poi `containerizzato <Containerizzazione del modulo backend>`, creando un'immagine :ref:`Docker` standalone.
Il project Django
@ -547,9 +547,6 @@ Vengono testate tutte le view dell'app tramite `.BetterAPITestCase` e tutti i vi
L'app Sophon Projects
---------------------
.. default-domain:: py
.. default-role:: obj
.. module:: sophon.projects
L'app `sophon.projects` è un app secondaria che dipende da `sophon.core` che introduce in Sophon il concetto di `progetto di ricerca <Progetti di ricerca in Sophon>`.
@ -647,7 +644,7 @@ L'app `sophon.notebooks` è un app secondaria che dipende da `sophon.projects` c
Funzionamento di un notebook
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
Internamente, un notebook non è altro che un container `Docker` accessibile ad un determinato indirizzo il cui stato è sincronizzato con un oggetto del database del `modulo backend <Modulo backend>`.
Internamente, un notebook non è altro che un container :ref:`Docker` accessibile ad un determinato indirizzo il cui stato è sincronizzato con un oggetto del database del `modulo backend <Modulo backend>`.
Modalità sviluppo
@ -790,7 +787,7 @@ Viene definito il modello rappresentante un `notebook <Notebook in Sophon>`.
.. attribute:: container_image: CharField ["ghcr.io/steffo99/sophon-jupyter"]
Campo che specifica l'immagine che il client `Docker` dovrà avviare per questo notebook.
Campo che specifica l'immagine che il client :ref:`Docker` dovrà avviare per questo notebook.
Al momento ne è supportata una sola per semplificare l'esperienza utente, ma altre possono essere aggiunte al file che definisce il modello per permettere agli utenti di scegliere tra più immagini.
@ -833,15 +830,15 @@ Viene definito il modello rappresentante un `notebook <Notebook in Sophon>`.
.. method:: sync_container(self) -> t.Optional[docker.models.containers.Container]
Sincronizza lo stato dell'oggetto nel database con lo stato del container `Docker` nel sistema.
Sincronizza lo stato dell'oggetto nel database con lo stato del container :ref:`Docker` nel sistema.
.. method:: create_container(self) -> docker.models.containers.Container
Crea e configura un container `Docker` per l'oggetto, con l'immagine specificata in `.container_image`.
Crea e configura un container :ref:`Docker` per l'oggetto, con l'immagine specificata in `.container_image`.
.. method:: start(self) -> None
Tenta di creare e avviare un container `Docker` per l'oggetto, bloccando fino a quando esso non sarà avviato con `~.docker.sleep_until_container_has_started`.
Tenta di creare e avviare un container :ref:`Docker` per l'oggetto, bloccando fino a quando esso non sarà avviato con `~.docker.sleep_until_container_has_started`.
.. method:: stop(self) -> None
@ -894,7 +891,7 @@ Come per il modulo `sophon.projects`, vengono creati due viewset per interagire
Containerizzazione del modulo backend
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Il modulo backend è incapsulato in un'immagine `Docker` basata sull'immagine ufficiale `python:3.9.7-bullseye <https://hub.docker.com/_/python>`_.
Il modulo backend è incapsulato in un'immagine :ref:`Docker` basata sull'immagine ufficiale `python:3.9.7-bullseye <https://hub.docker.com/_/python>`_.
L'immagine utilizza `Poetry` per installare le dipendenze, poi esegue il file ``docker_start.sh`` riportato sotto che effettua le migrazioni, prepara i file statici di Django e `prova a creare un superutente <Aggiunta di un nuovo comando di gestione>`, per poi avviare il progetto Django attraverso :mod:`gunicorn` sulla porta 8000.
@ -910,7 +907,7 @@ Realizzazione del modulo frontend
=================================
.. default-domain:: js
Il modulo frontend è stato realizzato come un package `Node.js` denominato ``@steffo/sophon-frontend``, e poi `containerizzato <Containerizzazione del modulo frontend>`, creando un'immagine `Docker` standalone, esattamente come per il `modulo backend <Containerizzazione del modulo backend>`.
Il modulo frontend è stato realizzato come un package `Node.js` denominato ``@steffo/sophon-frontend``, e poi `containerizzato <Containerizzazione del modulo frontend>`, creando un'immagine :ref:`Docker` standalone, esattamente come per il `modulo backend <Containerizzazione del modulo backend>`.
Struttura delle directory
@ -1289,7 +1286,7 @@ Viene salvato l'elenco di tutti i membri dell'`istanza <Istanza in Sophon>` in u
Containerizzazione del modulo frontend
--------------------------------------
Il modulo frontend è incapsulato in un'immagine `Docker` basata sull'immagine ufficiale `node:16.11.1-bullseye <https://hub.docker.com/_/node>`_.
Il modulo frontend è incapsulato in un'immagine :ref:`Docker` basata sull'immagine ufficiale `node:16.11.1-bullseye <https://hub.docker.com/_/node>`_.
L'immagine installa le dipendenze del modulo con `Yarn`, per poi eseguire il comando ``yarn run serve``, che avvia la procedura di preparazione della pagina e la rende disponibile su un webserver locale alla porta 3000.
@ -1374,7 +1371,7 @@ Tutte le regole usano il flag ``L`` di ``RewriteRule``, che porta il motore di r
Dockerizzazione del modulo proxy
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Il modulo proxy è incapsulato in un'immagine `Docker` basata sull'immagine ufficiale `httpd:2.4 <https://hub.docker.com/_/httpd>`_, che si limita ad applicare la configurazione personalizzata.
Il modulo proxy è incapsulato in un'immagine :ref:`Docker` basata sull'immagine ufficiale `httpd:2.4 <https://hub.docker.com/_/httpd>`_, che si limita ad applicare la configurazione personalizzata.
Realizzazione del modulo Jupyter
@ -1438,7 +1435,7 @@ Il ``Dockerfile`` del modulo ne crea un immagine Docker in quattro fasi:
RUN mkdir -p '.jupyter/lab/user-settings/@jupyterlab/apputils-extension/'
RUN echo '{"theme": "JupyterLab Sophon"}' > ".jupyter/lab/user-settings/@jupyterlab/apputils-extension/themes.jupyterlab-settings"
#. **Healthcheck**: Installa `curl`, uno strumento in grado di effettuare richieste :abbr:`HTTP (HyperText Transfer Protocol` da linea di comando, e configura la verifica dello `stato di salute <Controllo dello stato di salute>` dell'immagine, al fine di comunicare al `modulo backend <Modulo backend>` il risultato di una richiesta di avvio.
#. **Healthcheck**: Installa `curl <https://curl.se/>`_, uno strumento in grado di effettuare richieste :abbr:`HTTP (HyperText Transfer Protocol` da linea di comando, e configura la verifica dello `stato di salute <Controllo dello stato di salute>` dell'immagine, al fine di comunicare al `modulo backend <Modulo backend>` il risultato di una richiesta di avvio.
.. code-block:: docker
@ -1455,19 +1452,120 @@ Il ``Dockerfile`` del modulo ne crea un immagine Docker in quattro fasi:
USER ${NB_UID}
Strumenti di sviluppo
=====================
Automazione di sviluppo
=======================
.. todo:: Strumenti di sviluppo
Al fine di snellire lo sviluppo del software, è stato configurato lo strumento di automazione `GitHub Actions <https://github.com/features/actions>`_ per effettuare automaticamente alcuni compiti.
Continuous Integration
----------------------
Scansione automatica delle dipendenze
-------------------------------------
.. todo:: Continuous Integration
È stato abilitato su :ref:`GitHub` il supporto a `Dependabot <https://docs.github.com/en/code-security/supply-chain-security/managing-vulnerabilities-in-your-projects-dependencies/configuring-dependabot-security-updates>`_, un software che scansiona le dipendenze dei vari moduli e notifica gli sviluppatori qualora una o più di esse siano vulnerabili ad exploit.
.. figure:: dependabot.png
Alcune vulnerabilità rilevate da Dependabot all'interno delle dipendenze di Sophon.
Continuous Deployment
---------------------
Controllo automatico del codice
-------------------------------
.. todo:: Continuous Deployment
Sono state configurate due azioni, ``analyze-codeql-backend`` e ``analyze-codeql-frontend``, che usano `CodeQL <https://codeql.github.com/>`_ per scansionare staticamente il codice e identificare problemi o vulnerabilità.
La prima, ``analyze-codeql-backend``, viene eseguita solo quando viene inviato a GitHub nuovo codice relativo al `modulo backend <Modulo backend>`, ed effettua analisi specifiche a `Python`, mentre la seconda, ``analyze-codeql-frontend``, viene eseguita solo quando viene inviato nuovo codice del `modulo frontend <Modulo frontend>`, ed effettua analisi specifiche a JavaScript.
Si riportano due estratti relativi all'azione ``analyze-codeql-backend``.
.. code-block:: yaml
on:
push:
branches: [ main ]
paths:
- "backend/**"
.. code-block:: yaml
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v2
- name: Initialize CodeQL
uses: github/codeql-action/init@v1
with:
languages: "python"
- name: Perform CodeQL Analysis
uses: github/codeql-action/analyze@v1
Costruzione automatica delle immagini Docker
--------------------------------------------
Sono state configurate quattro azioni, ``build-docker-frontend``, ``build-docker-backend``, ``build-docker-jupyter`` e ``build-docker-proxy``, che costruiscono automaticamente l'immagine :ref:`Docker` di ciascun modulo qualora il relativo codice venga modificato.
L'immagine creata viene poi caricata sul `GitHub Container Registry <https://docs.github.com/en/packages/working-with-a-github-packages-registry/working-with-the-container-registry>`_, da cui può poi essere scaricata attraverso :ref:`Docker`.
Si riporta un estratto relativo all'azione ``build-docker-proxy``.
.. code-block:: yml
steps:
- name: "Checkout repository"
uses: actions/checkout@v2
- name: "Login to GitHub Containers"
run: echo ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} | docker login ghcr.io -u Steffo99 --password-stdin
- name: "Build the docker container `ghcr.io/steffo99/sophon-proxy:latest`"
run: docker build ./proxy --tag ghcr.io/steffo99/sophon-proxy:latest
- name: "Upload the container to GitHub Containers"
run: docker push ghcr.io/steffo99/sophon-proxy:latest
Costruzione automatica della documentazione
-------------------------------------------
Sono state configurate due azioni, ``build-sphinx-report`` e ``build-sphinx-thesis``, che compilano rispettivamente la documentazione richiesta per l'esame di Tecnologie Web e questa stessa tesi usando lo strumento `Sphinx <https://www.sphinx-doc.org/en/master/>`_.
La documentazione per l'esame viene compilata solo da `reStructuredText <https://docutils.sourceforge.io/rst.html>`_ ad HTML; la tesi, invece, viene compilata sia in HTML sia in PDF.
Si riporta un estratto relativo all'azione ``build-sphinx-thesis``.
.. code-block:: yml
latexpdf:
name: "Build PDF document"
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: "Update apt repositories"
run: sudo apt-get update -y
- name: "Checkout repository"
uses: actions/checkout@v2
with:
lfs: true
- name: "Checkout LFS objects"
run: git lfs checkout
- name: "Setup Python"
uses: actions/setup-python@v2
with:
python-version: 3.9
- name: "Setup Poetry"
uses: abatilo/actions-poetry@v2.0.0
with:
poetry-version: 1.1.11
- name: "Install LaTeX packages"
run: sudo apt-get install -y latexmk texlive-latex-recommended texlive-latex-extra texlive-fonts-recommended texlive-luatex fonts-ebgaramond fonts-ebgaramond-extra fonts-firacode xindy
- name: "Install backend dependencies"
working-directory: backend/
run: poetry install --no-interaction
- name: "Find Poetry Python environment"
working-directory: backend/
run: echo "pythonLocation=$(poetry env list --full-path | cut -f1 -d' ')/bin" >> $GITHUB_ENV
- name: "Build LaTeX document with Sphinx"
working-directory: thesis/
run: |
source $pythonLocation/activate
make latexpdf
- name: "Upload build artifact"
uses: actions/upload-artifact@v2
with:
name: "thesis.pdf"
path: "thesis/build/latex/progettazioneesviluppodisophonapplicativocloudasupportodellaricerca.pdf"