$lang['tuto'] = "பயிற்சிகள்"; ?> DevContainers இல் Celery, CeleryBeat, Flower

DevContainers இல் Celery, CeleryBeat, Flower மற்றும் FastAPI ஆகியவற்றை திறம்பட நிர்வகித்தல்

Temp mail SuperHeros
DevContainers இல் Celery, CeleryBeat, Flower மற்றும் FastAPI ஆகியவற்றை திறம்பட நிர்வகித்தல்
DevContainers இல் Celery, CeleryBeat, Flower மற்றும் FastAPI ஆகியவற்றை திறம்பட நிர்வகித்தல்

டோக்கர் சுயவிவரங்களுடன் உங்கள் மேம்பாட்டு பணிப்பாய்வுகளை நெறிப்படுத்துகிறது

வளர்ச்சியின் போது பின்னணி பணிகளை நிர்வகிப்பது தந்திரமானதாக இருக்கும், குறிப்பாக நீங்கள் செலரி, செலரி பீட், மலர் மற்றும் ஃபாஸ்டாபி போன்ற பல சேவைகளை கையாளும் போது. விஷுவல் ஸ்டுடியோ குறியீட்டில் நீங்கள் ஒரு டெவ்கோன்டேனர் அமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்றால், எல்லா சேவைகளையும் ஒரே நேரத்தில் தொடங்குவது மிகப்பெரியதாக இருக்கலாம். நீங்கள் கட்டண ஏபிஐகளுடன் பணிபுரியும் போது இது மிகவும் சவாலானது, வளர்ச்சியின் போது உங்களுக்கு செயலில் தேவையில்லை.

உங்கள் செலரி தொழிலாளர்கள் ஒவ்வொரு ஐந்து நிமிடங்களுக்கும் ஒரு விலையுயர்ந்த API ஐ தானாக இணைக்கும் சூழ்நிலையை கற்பனை செய்து பாருங்கள், உங்களுக்கு எப்போதாவது மட்டுமே தேவைப்பட்டாலும் கூட. இது வளங்களை வீணாக்குவது மட்டுமல்லாமல், பிழைத்திருத்தம் மற்றும் பணிப்பாய்வு மேம்படுத்தல் ஆகியவற்றை சிக்கலாக்குகிறது. நல்ல செய்தி என்னவென்றால், டோக்கர் சுயவிவரங்கள் இந்த செயல்முறையை எளிதாக்கும்.

உங்கள் தற்போதைய பணியின் அடிப்படையில் குறிப்பிட்ட கொள்கலன்களைத் தேர்ந்தெடுத்து இயக்க டோக்கர் சுயவிவரங்கள் உங்களை அனுமதிக்கின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் ரெடிஸ் மற்றும் போஸ்ட்கிரெஸ் போன்ற அத்தியாவசிய சேவைகளை மட்டுமே தொடங்க முடியும், பின்னர் தேவைக்கேற்ப செலரி மற்றும் பூவை சுழற்றலாம். இந்த அணுகுமுறை உங்கள் மேம்பாட்டு சூழல் நெகிழ்வான மற்றும் செலவு குறைந்ததாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. .

இந்த வழிகாட்டியில், devcontainer இல் இந்த சேவைகளை நிர்வகிப்பதற்கான நடைமுறை அமைப்பைப் பார்ப்போம். பொதுவான சிக்கல்களைத் தவிர்ப்பது மற்றும் உங்கள் பணிப்பாய்வுகளை உடைக்காமல் சுமூகமான பணியைச் செயல்படுத்துவது எப்படி என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள். முடிவில், உங்களின் தனிப்பட்ட மேம்பாட்டிற்கான தேவைகளை ஆதரிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்ட அமைப்பை நீங்கள் தயார் செய்திருப்பீர்கள். உள்ளே நுழைவோம்! 🌟

ஃபாஸ்டாபி, செலரி மற்றும் தொடர்புடைய சேவைகளுக்கான டைனமிக் டோக்கர் அமைப்பு

இந்த ஸ்கிரிப்ட் ஒரு வளர்ச்சி சூழலில் டைனமிக் சேவை நிர்வாகத்தை உள்ளமைக்க டோக்கர் கம்போஸுடன் பைத்தானைப் பயன்படுத்துகிறது. சேவைகள் தேவைப்படும் போது மட்டுமே இயங்கும் வகையில் அமைக்கப்பட்டுள்ளன, வள பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது.

# Docker Compose file with profiles for selective service activation
version: '3.8'
services:
  trader:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
      - ~/.ssh:/home/user/.ssh:ro
      - ~/.gitconfig:/home/user/.gitconfig:cached
    command: sleep infinity
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - default
  celery:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
    command: celery -A src.celery worker --loglevel=debug
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - optional
  redis:
    image: redis:latest
    networks:
      - trader-network
    profiles:
      - default

பைதான் ஸ்கிரிப்ட் மூலம் செலரி தொடக்கத்தை மேம்படுத்துதல்

இந்த பைதான் ஸ்கிரிப்ட் பயனர் செயலின் அடிப்படையில் செலரி சேவைகளின் தொடக்கத்தை தானியங்குபடுத்துகிறது. இது கொள்கலன்களைக் கட்டுப்படுத்த பைத்தானுக்கு டோக்கர் எஸ்.டி.கே.

import docker
def start_optional_services():
    client = docker.from_env()
    services = ['celery', 'celerybeat', 'flower']
    for service in services:
        try:
            container = client.containers.get(service)
            if container.status != 'running':
                container.start()
                print(f"Started {service}")
            else:
                print(f"{service} is already running")
        except docker.errors.NotFound:
            print(f"Service {service} not found")
if __name__ == "__main__":
    start_optional_services()

செலரி பணிப்பாய்வுகளை சோதிக்கும் அலகு

இந்த பைதான் சோதனை ஸ்கிரிப்ட் செலரி பணி செயல்படுத்தல் சூழலை சரிபார்க்க பைட்டெஸ்டைப் பயன்படுத்துகிறது, இது மட்டுப்படுத்தலையும் சரியான தன்மையையும் உறுதி செய்கிறது.

import pytest
from celery import Celery
@pytest.fixture
def celery_app():
    return Celery('test', broker='redis://localhost:6379/0')
def test_task_execution(celery_app):
    @celery_app.task
    def add(x, y):
        return x + y
    result = add.delay(2, 3)
    assert result.get(timeout=5) == 5

தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கொள்கலன் மேலாண்மை மூலம் மேம்பாட்டை மேம்படுத்துதல்

ஒரு போன்ற திட்டத்தில் பணிபுரியும் போது FastAPI போன்ற பின்னணி பணி நிர்வாகிகளைப் பயன்படுத்தும் பயன்பாடு செலரி மற்றும் CeleryBeat, கொள்கலன் வாழ்க்கைச் சுழற்சிகளைத் தேர்ந்தெடுத்து நிர்வகிப்பது முக்கியமானது. இந்த அணுகுமுறை முக்கிய அம்சங்களில் கவனம் செலுத்தும் போது வளர்ச்சியை இலகுவாக வைத்திருக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. உதாரணமாக, மேம்பாட்டின் போது, ​​உங்களுக்கு FastAPI சேவையகம் மற்றும் தரவுத்தள கொள்கலன்கள் செயலில் இருக்கும், குறிப்பிட்ட சோதனைக் காட்சிகளுக்கு செலரி தொழிலாளர்களை முன்பதிவு செய்யும். டோக்கர் கம்போஸ் சுயவிவரங்களை மேம்படுத்துவது, "இயல்புநிலை" மற்றும் "விரும்பினால்" போன்ற வகைகளில் கன்டெய்னர்களைக் குழுவாக்க அனுமதிப்பதன் மூலம் இதை அடைய உதவுகிறது.

மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் மலர் (செலரியைக் கண்காணிக்க) போன்ற கூடுதல் சேவைகள் வெளிப்படையாக தேவைப்படும்போது மட்டுமே தொடங்குவதை உறுதி செய்கிறது. இது தேவையற்ற மேல்நிலைகளைக் குறைக்கிறது மற்றும் வழக்கமான வளர்ச்சியின் போது வெளிப்புற API களுடன் தொடர்புகொள்வது போன்ற விலையுயர்ந்த செயல்பாடுகளைத் தவிர்க்கிறது. இதைச் செயல்படுத்த, டெவலப்பர்கள் கொள்கலனின் வாழ்க்கைச் சுழற்சி கொக்கிகளுக்குள் டோக்கர் எஸ்.டி.கே ஸ்கிரிப்ட்கள் அல்லது முன் உள்ளமைக்கப்பட்ட கட்டளைகளைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த நுட்பம் செயல்பாட்டை சமரசம் செய்யாமல் திறமையான வள பயன்பாட்டை உறுதி செய்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, தோல்வியுற்ற பணியை பிழைத்திருத்துவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்: நீங்கள் செலரி தொழிலாளர்களையும் பூவையும் தற்காலிகமாக அந்த நோக்கத்திற்காக சுழற்றலாம். .

கடைசியாக, யூனிட் சோதனைகள் மூலம் முழு அமைப்பையும் சோதிப்பது, இந்த மேம்படுத்தல்கள் பின்னடைவுகளுக்கு வழிவகுக்காது என்பதை உறுதி செய்கிறது. செலரி பணிகள், ரெடிஸ் இணைப்புகள் அல்லது தரவுத்தள ஒருங்கிணைப்புகளை சரிபார்க்க தானியங்கி சோதனைகளை எழுதுவது நேரத்தையும் முயற்சியையும் மிச்சப்படுத்துகிறது. இந்தச் சோதனைகள் நிஜ உலகக் காட்சிகளை உருவகப்படுத்தலாம், அதாவது வரிசைப்படுத்தப்பட்ட பணிகள் மற்றும் அவற்றின் முடிவுகளைச் சரிபார்த்தல் போன்றவை. டோக்கர் சுயவிவரங்கள், தானியங்கு ஸ்கிரிப்டிங் மற்றும் வலுவான சோதனை ஆகியவற்றை இணைப்பதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தேவை ஏற்படும் போது திறமையாக அளவிடும் போது சுறுசுறுப்பான மற்றும் பயனுள்ள பணிப்பாய்வுகளை பராமரிக்க முடியும். 🚀

டோக்கர் மற்றும் செலரி ஒருங்கிணைப்பு பற்றி அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

  1. டோக்கர் சுயவிவரங்களை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
  2. அவை தர்க்கரீதியான வகைகளாக குழுவை அனுமதிக்கின்றன, மேலும் கொள்கலன்களின் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட தொடக்கத்தை செயல்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, "இயல்புநிலை" சுயவிவரத்தில் ஃபாஸ்டாபி போன்ற அத்தியாவசிய சேவைகள் இருக்கலாம், அதே நேரத்தில் "விரும்பினால்" சுயவிவரம் அடங்கும் Celery தொழிலாளர்கள்.
  3. விருப்ப சுயவிவரத்திலிருந்து ஒரு குறிப்பிட்ட சேவையை எவ்வாறு தொடங்குவது?
  4. கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும் docker compose --profile optional up celery "விருப்ப" சுயவிவரத்தில் உள்ள கொள்கலன்களை மட்டும் தொடங்க.
  5. கொள்கலன்களை நிர்வகிப்பதற்கு Docker SDK ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
  6. பைதான் ஸ்கிரிப்ட்கள் மூலம் குறிப்பிட்ட சேவைகளை மாறும் வகையில் தொடங்குதல் அல்லது நிறுத்துவது போன்ற கொள்கலன்களின் மீது நிரல் கட்டுப்பாட்டை டோக்கர் எஸ்.டி.கே செயல்படுத்துகிறது.
  7. நிகழ்நேரத்தில் செலரி பணிகளை எவ்வாறு கண்காணிக்க முடியும்?
  8. நீங்கள் ஃப்ளவர், இணைய அடிப்படையிலான கண்காணிப்பு கருவியைப் பயன்படுத்தலாம். அதை பயன்படுத்தி தொடங்கவும் celery -A app flower வலை இடைமுகம் வழியாக பணி முன்னேற்றம் மற்றும் பதிவுகளைப் பார்க்க.
  9. செலரி தொழிலாளர்களை இயக்குவதன் மூலம் மட்டுமே இயக்குவதன் நன்மை என்ன?
  10. இது ஆதாரங்களைச் சேமிக்கிறது மற்றும் தேவையற்ற API அழைப்புகளைத் தவிர்க்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, குறிப்பிட்ட ஒருங்கிணைப்புச் சோதனைகளுக்கு பின்னணிப் பணிச் செயலாக்கம் தேவைப்படும் வரை நீங்கள் பணியாளர்களைத் தொடங்குவதைத் தாமதப்படுத்தலாம்.

டெவலப்பர்களுக்கான திறமையான கொள்கலன் மேலாண்மை

உற்பத்தித்திறனை பராமரிப்பதற்கு மேம்பாட்டு வளங்களை திறம்பட நிர்வகிப்பது முக்கியம். செலரி மற்றும் மலர் போன்ற சேவைகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தேவையற்ற கவனச்சிதறல்கள் இல்லாமல் அம்சங்களை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்தலாம். டோக்கர் சுயவிவரங்களை உருவாக்குகிறது இந்த செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது, வளங்கள் புத்திசாலித்தனமாக பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

ஸ்கிரிப்டுகள் மற்றும் சோதனை கட்டமைப்புகள் மாறும் சேவை செயல்படுத்தல் மற்றும் சரிபார்ப்பை வழங்குவதன் மூலம் இந்த அமைப்பை மேலும் மேம்படுத்துகின்றன. ஒருங்கிணைந்த, இந்த கருவிகள் ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் வலுவான சூழலை வழங்குகின்றன, டெவலப்பர்கள் தங்கள் ஃபாஸ்டாபி பயன்பாடுகளை எளிதில் பிழைத்திருத்தவும், சோதிக்கவும் மற்றும் வரிசைப்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது. .

கன்டெய்னரைஸ்டு அப்ளிகேஷன் அமைப்பிற்கான ஆதாரங்கள் மற்றும் குறிப்புகள்
  1. தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட சேவையை செயல்படுத்துவதற்கு டோக்கர் கம்போஸ் சுயவிவரங்களைப் பயன்படுத்துவது பற்றிய நுண்ணறிவு குறிப்பிடப்பட்டது டோக்கர் ஆவணம் .
  2. செலரி மற்றும் ஃபாஸ்டாபி ஒருங்கிணைப்புக்கான நடைமுறை வழிகாட்டுதல்கள் கிடைக்கக்கூடிய பயிற்சிகளின் அடிப்படையில் அமைந்தன செலரி திட்டம் .
  3. பணிக் கண்காணிப்பிற்காக ஃப்ளவர் மூலம் மேம்பாட்டை மேம்படுத்துவதற்கான படிகள் கட்டுரைகளால் ஈர்க்கப்பட்டன மலர் ஆவணம் .
  4. டைனமிக் கொள்கலன் நிர்வாகத்திற்கான பைதான் டோக்கர் எஸ்.டி.கே பயன்படுத்துவது பற்றிய விவரங்கள் பெறப்பட்டன பைத்தானுக்கு டோக்கர் எஸ்.டி.கே. .
  5. செலரி பணிகளுக்கான சோதனை மற்றும் பிழைத்திருத்த வழிமுறைகள் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்டன பைடெஸ்ட் ஜாங்கோ கையேடு .