YandexPracticumTeam

Схема сервисов:

• schemas
• в виде картинок - out/schemas

For Production:

• prod_env/docker-compose-prod
• prod_env/docker-compose-auth

For Develop (in root folder):

• docker-compose
• docker-compose-auth

For Run with Tests:

• Советуем запускать в отдельном compose, т.к. часть тестов - это очистка эластика и проверка кэша
• docker-compose-with-tests

Как запустить:

• docker-compose build
• docker-compose -f docker-compose.yml up -d

Запустить в виртуальном окружении (requirements.txt внутри папки):

• Создать базу: python db_create/create_pgdb.py
• Заполнить базу данными из sqlite: python db_create/main.py
• создать схемы в Elastic - postgres_to_es/create_etl.py
• перезапустить ETL container

Документация по Fast Api: http://localhost:8080/api/openapi

Спринт 6

docker-compose-auth - сервис авторизации (Flask + Postgres + Redis)

Документация по Flask API (мы используем spectree): http://localhost:5001/apidoc/swagger/ http://localhost:5001/apidoc/redoc/

Спринт 7

В качестве сервиса для авторизации через OAuth2 был выбран Яндекс (https://yandex.ru/dev/id/doc/dg/api-id/concepts/adoption.html)

• После регистрации своего приложения был получен CliendID, Client Secret, а также назначен Redirect URl (На этот адрес будет перенаправлен пользователь после авторизации)

• Для авторизации на FilmService необходимо в браузере перейти на эндпоинт /oauth-login (v1/auth/oauth.py), далее пользователь будет перенаправлен в Яндекс.OAuth, где ему нужно будет дать разрешение на предоставление данных в FilmService

• Далее Яндекс.OAuth выдает временный код (code) и перенаправляет пользователя на Redirect URl (code в параметрах запроса)

• В качестве Redirect URl задан тот же эндпоинт /oauth-login, но в случаи, если задан code, тогда идет запрос на Яндекс.OAuth для получения токенов доступа

• С помощью access_token у Яндекс.OAuth мы будем иметь доступ к данным пользователя

Для запуска воспользуемся командой: docker-compose -f docker-compose-auth.yml --env-file=flask_app/.env up -d

После запуска контейнеров необходимо:

1. осуществить миграции: docker exec -it auth_server alembic upgrade head
2. сгенерировать основные роли: docker exec -it auth_server python create_roles.py

Спринт 8

Для старта сервисов: docker-compose -f docker-compose-ugc.yaml --env-file .ugc.env --build up -d

Основные моменты в ETL:

• в Clickhouse пишем по 10.000 записей
• данные из Kafka храним в Redis до достижения 10.000 записей

Docker Compose файл для продакшн среды находится в ./prod_env

Спринт 9

Было решено объединить backend сервис из прошлого спринта и сервис ugc_backend (ugc_backend/)

Для старта сервисов: docker-compose -f docker-compose-ugc.yaml --env-file .ugc.env --build up -d

Сравнение производительности mongo и postgres

В проект было добавлено логгирование (docker-compose-elk.yml) для сервиса ugc_backend и nginx

Спринт 10

Сервис нотификации, функциональность:

• AdminPanel - заполнение шаблонов, создание рассылок
• API - получение сообщений из сторонних сервисов и постановка в очередь
• Очередь - RabbitMQ
• ETL - обработка сообщений из очереди и постановка в очередь на отправку
• Sender worker - отправка сообщений через SMTP сервис

Папка notification:

• rabbitmq - очередь сообщений
• etl - обработка сообщений. Получаем из очереди, рендерим (по шаблону из django) и отправка в sender
• sender - обработка отрендеренных сообщений из очереди через smtp клиент (использовали MailHog)
• django - админка (создание шаблонов для рендера + можно будет использовать для создания массовых рассылок) и DRF - API для отправки сообщений в очередь и для получения шаблонов

Team

• Андрей Укладчиков
• Андрей Гладченко
• Михаил Ботусов
• Ростислав Сулицкий