项目全栈实战-基于智能体、工作流、API模块化Docker集成的创业分析平台

目录

思维导图

前置知识

Docker是什么?

Docker的核心概念:

Docker在本项目中的作用

1. 环境隔离与一致性

2. 简化部署流程

3. 资源管理与扩展性

4. 服务整合与通信

5. 版本控制和回滚

6. 开发与生产环境一致性

总结

前端

1.小程序

2.web

中间层

后端

使用过程

启动组件 docker -compose up -d

1.启动NocoBase后端

2.启动Spider-Flow爬虫

3.启动Superset数据分析

查看服务日志

心得 


由于本人最近在考试周,所以先写个框架,后面再补细节

技术栈:Python、PostgreSQLRedisHTMLJSMyBricksNocoBaseSpiderFlowSupersetDifyDockerAPI集成

思维导图

前置知识

Docker是什么?

Docker是一个开源的容器化平台,它可以将应用程序及其依赖项打包到一个称为"容器"的标准化单元中。每个容器都是一个轻量级、可移植、自给自足的软件执行环境,包含了运行应用程序所需的一切:代码、运行时、系统工具、系统库和设置。

Docker的核心概念:

  1. 镜像(Image): 应用程序及其依赖的不可变模板,用于创建容器。
  2. 容器(Container): 镜像的运行实例,可以启动、停止、移动或删除。
  3. Dockerfile: 用于自动构建镜像的文本文件,包含构建镜像所需的所有命令。
  4. Docker Compose: 用于定义和运行多容器应用程序的工具。

Docker在本项目中的作用

1. 环境隔离与一致性

从您的项目结构看,这是一个典型的微服务架构,包含多个不同的服务:

  • data-integration: 数据集成服务(Python应用)
  • dify: AI应用开发平台
  • mybricks: 低代码可视化平台
  • nocobase: 低代码后台管理系统
  • spiderflow: 爬虫工作流平台
  • superset: 数据可视化和分析平台

每个服务可能有不同的依赖项和环境要求,Docker确保每个服务在其独立环境中运行

2. 简化部署流程

deployment/docker-compose.yml文件中定义了项目中各个服务如何组合运行。通过一个简单的docker-compose up命令,可以启动整个应用栈,而不必手动配置每个组件。

例如,数据集成服务在Dockerfile中定义了如何构建镜像:

FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txtCOPY . .

这个Dockerfile指定了使用Python 3.9作为基础镜像,安装了requirements.txt中列出的依赖项,并复制了服务代码到容器中。

3. 资源管理与扩展性

Docker容器使您可以更有效地管理系统资源,并且容器可以根据负载需求轻松扩展。在您的项目中,如果某个服务需要更多资源或需要扩展,可以在docker-compose.yml中调整配置。

4. 服务整合与通信

您的项目是一个集成了多个服务的全栈API应用,这些服务需要相互通信:

  • PostgreSQL数据库服务存储应用数据
  • Redis缓存服务提高性能
  • 数据集成服务连接不同数据源
  • 前端应用提供用户界面

Docker网络使这些服务能够安全地相互发现和通信,无需暴露不必要的端口到主机。

5. 版本控制和回滚

使用Docker,您可以对应用的不同版本进行标记,并在需要时轻松回滚到先前的稳定版本,这对于持续部署和维护非常重要。

6. 开发与生产环境一致性

Docker保证了您在开发环境中测试的代码在生产环境中会以相同的方式运行,减少了"在开发环境工作但在生产环境失败"的问题。

总结

在本项目中,Docker提供了一个统一的平台来开发、测试和部署您的微服务架构。它简化了复杂应用的管理过程,使您能够专注于构建功能而不是处理环境配置问题。通过docker-compose.yml文件,您可以一键启动整个应用栈,使应用的部署和运行变得简单高效。

前端

1.小程序

2.web

中间层

后端

使用过程

启动组件 docker -compose up -d

1.启动NocoBase后端

cd 后端服务/nocobase
docker-compose up -d

2.启动Spider-Flow爬虫

cd 爬虫系统/spider-flow
docker-compose up -d

3.启动Superset数据分析

cd 数据分析/superset
docker-compose up -d

查看服务日志

首先我们得查看服务日志确认具体端口,想查看Docker的所有服务日志,可以使用 docker logs 命令或 docker-compose logs 命令

如果在本项目中想具体查看某些服务

1.查看数据集成服务日志

docker-compose logs data-integration

2.查看NocoBase服务日志

docker-compose logs nocobase

3.查看实时日志(添加 -f 参数可以持续查看日志更新)

docker-compose logs -f mybricks

4.查看最近的几行日志(tail确定行数)

docker-compose logs --tail=100 mybricks

心得 

我认为,做一个项目首先要先立下一个基准的、简洁的框架,模块化拓展是后面的事情,base_model 必须要准确且简洁、效率高的,所以一般从思维导图入手

而且这样也方便根据甲方要求进行修改

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