Checkpoint 7

README.md

@@ -1,7 +1,11 @@
-# Checkpoint_4 | Человеческий комментарий для проверки
+# Checkpoint_7 | Человеческий комментарий для проверки
 
-Пункты 1 и 2 чекпоинта выполнены в полном объёме (статика, proxy). Для проверки отдачи статики открыается *url* админки. Всё умещено в 1 образе nginx.
-Команды для запуска актуальны, всё накатиться и запустится автоматически. Желательно до git pull сделать docker compose down на предыдущем коммите.
+Пункты 1,2,3 (node exporter, экспортер для статусов очереди задач, django-prometheus) выполнены. Пункт 4 для БД - нет. Для проверки при запуске скрипта из инструкции будут открыты все необходимые url.
+Команды для запуска актуальны, всё накатиться и запустится автоматически. Желательно до git pull сделать docker compose down на предыдущем коммите. Возможно, что основная ссылка http://127.0.1.1:8100/video_feed/ с вебкамерой 8100 будет недоступна при открытии, страницу нужно всего лишь обновить.
+
+Для проверки 7 чекпоинта в ссылке с grafana нужно залогиниться (пароль и логин: admin и admin). Далее нужно указать источник - прометеус (ссылка : http://prometheus:9090/), перейти в раздел dashboard, new->import (загрузить из папки проекта: ./grafana/celery-monitoring-grafana-dashboard.json). Далее показываем руку, себя несколько раз в кадр, запуститься красная нить django - celery - flower - prometheus - grafana и вы увидите изменяющиеся графики. Ниже показан скриншот как работает проект.
+
+![image.png](./templates/proof_of_work-min.png)
 
 ВНИМАНИЕ: при отсутствии вебкамеры подготовленное видео не отображается в фронте, но отображается в очереди и приходят уведомления в телеграмм (нужно допиливать кодовую базу, чтобы работал StreamingHttpResponse с mp4, отложили на попозже). Для тестирования с своей вэбкой уведомлений и очередей необходимо оказаться человеку/части тела человека в объективе
 ВНИМАНИЕ: для запуска также необходимо поместить файл .env в папку с проектом. При желании можно подписаться на бота. Для этого необходимо написать боту https://t.me/JsonDumpBot , узнать свой "chat": { "**id**":** **123456789** и поместить его в файл .env через запятую. Важно, чтобы в конце OVCTECH_TG_CHAT_IDS была цифра, а не запятая. Токен трогать не нужно. В личку направили Павлу файлик.

docker-compose-template.yml

@@ -102,6 +102,38 @@ services:
     networks:
       - django_network
 
+  grafana:
+    container_name: grafana_videoanalytics
+    image: grafana/grafana:latest
+    ports:
+      - 3000:3000
+    volumes:
+    - ./grafana/init.sh:/init.sh
+    - ./grafana/celery-monitoring-grafana-dashboard.json:/celery-monitoring-grafana-dashboard.json
+    command: sh /init.sh
+    networks:
+      - django_network
+
+  prometheus:
+    container_name: prometheus_videoanalytics
+    image: prom/prometheus:latest
+    ports:
+      - 9090:9090
+    volumes:
+      - ./prometheus:/etc/prometheus
+    command:
+      - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
+    networks:
+      - django_network
+
+  node_exporter:
+    container_name: node_exporter_videoanalytics
+    image: prom/node-exporter:latest
+    ports:
+      - 9100:9100
+    networks:
+      - django_network
+
 volumes:
   static_volume: