romanovsavelij / mathdailybot Goto Github PK

This is a Telegram bot with a base of math problems with three different topics and a difficulty setting from 0 to 4 (very easy to insane). You ask the bot to send a problem by clicking the "Give task" button.

The possible commands are:

1. Give task. Before recieving a task there is an option to choose the subject of the problem (Set theory, Logic and Combinatorics)
2. Give a hint (there is one hint for each problem)
3. Give a solution

It is made sure that you don't get the same probem twice.

Система состоит из трех компонентов: PostgreSQL, бекенда бота и nginx. При переходе по адресу 127.0.0.1:1234/images/gopher.png вы увидете картинку, которую отдает nginx.

Образ с бекендом бота залит в публичный репозиторий romanovsavelij/math-bot-daily-backend.

Перед запуском надо попросить у @romanovsavelij файл key.py с ключами и добавить его в папку src/ проект. Запускать так:

docker-compose up

Запуск k8s через minikube

minikube start

Сборка контейнера бота

docker build -t math-bot-backend .

Пробросим локально собранный образ в minikube

minikube image load math-bot-backend

Создаем deployment базы с volume под нее

kubectl create -f kube/postgres.yaml

Создаем deployment бота

kubectl create -f kube/app.yaml

Открываем доступ изве через LoadBalancer

kubectl expose deployment math-bot-backend -- type=LoadBalancer ---port=8080

Пробросим порт для nginx

kubectl port-forward math-bot-backend 1234:80

Теперь можем посмотреть состояние наше кластера, все должно быть успешно запущено

minikube dashboard

По адресу http://localhost:1234/images/gopher.png видим локально гофера, значит все запустилось.

В папке ansible лежат все настройки для ansible. В inventory.hosts обьявлены хосты, куда мы будем деплоить сервис, в deploy_playbook.yml плейбук для деплоя. В server/Dockerfile лежит исходник образа, который запускается на чистой машине, где выкачиваются все нужные зависимости и поднимается сервис.

Деплоить так:

ansible-playbook ansible/deploy_playbook.yml -i ansible/inventory.hosts

По коммиту запускается jenkins pipeline, который проверяет код и делает деплой на голую продакш машину.

А запускается по коммиту, прогоняет тесты отдельном контейнере через pytest, отбрасывает результаты тестов в allure, прогоняет анализ кода в Sonar и в конце делает деплой сервиса на продакш хост.

Нужные для jenkins скрипты лежат тут.
Пайплайн можно настроить тут.
Sonar
Allure