cole-rochman

Project
결핵 환자를 위한 카카오톡 챗봇 서버
(연세대학교 디지털미디어랩)

주요 기능

크게 1) API 서버와 2) 대시보드 두가지로 볼 수 있습니다.

• 환자 등록
• 복약 관리/알림 기능
• 치료 관리/알림 기능
• 내원일 알림 기능
• 결핵 관련 정보 제공
• 병원 측 관리자 대시보드

Spec

• django v2.2
• django-rest-framework v3.10
• Celery (예정)
• Redis (예정)
• Fabric3
• AWS
  • EC2(Ubuntu 18.04)
  • RDS(PostgreSQL)
• Nginx, UWSGI

Client

• Kakao i 오픈빌더 베타
  베타이므로 개발자 등록이 필요합니다.
• 오픈빌더 Document

Before Start..

보안 관련 파일이 필요합니다.

• secrets.json (민감한 정보)
• deploy.json (배포 관련 환경변수)
• cole-rochman.pem (ssh 접속)

Commit Rule

1. 최대한 작은 단위로 나눠서 커밋하도록 합니다.
2. Merge는 squash 방식을 지향합니다.
3. pyenv와 함께 virtualenv 사용을 권장합니다.
   • python version: v3.7.4
4. 아래 prefix를 붙여주세요.
   • 추가 : 기능 및 새로운 코드 추가
   • 수정 : 기존 코드 또는 로직의 수정
   • 리팩토링 : 리팩토링
   • 삭제 : 기존 코드 삭제

Start

1. pip 설치

pip install -r requirements.txt

2. django runserver 확인

./manage.py runserver

3. test

./manage.py test --keepdb

4. 배포

fab deploy

5. 코드 변경없이 서버 리프레시만 하고자 할때

fab refresh

Celery 관련 배포

• 자동화가 되어 있지 않으므로 직접 접속하여 진행합니다.

$ cd srv/cole-rochman
$ celery -A cole_rochman control shutdown   # celery 종료
$ celery -A cole_rochman worker --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler --detach -B  # celery 시작

• 자동화 완료

damonize 화 해서 celery 를 구동중 입니다.

/etc/systemd/system/celery.service /etc/systemd/system/celerybeat.service

위에 두 파일에서 확인할 수 있고

sudo systemctl status celery.service sudo systemctl status celerybeat.service

두 명령어로 celery 상태확인이 가능합니다.

한국시간 기준으로 밤 12시 마다 celery.service, celerybeat.service 리스타트 하고있습니다 sudo crontab -l명령어로 확인 가능합니다.

celery 프로그램에 대해서 자세히 이해하고 개발한게 아니여서 알람 보내는 것에 투머치한 프로그램을 쓰고 있는 기분입니다.. 개발하시다가 더 간단한 방법이 있으면 변경 부탁드려요 celery 때문에 데이터베이스 입출력이 많아서 비용이 더 많이 나온다고 들었는데 최적화 할 수 있으면 좋을꺼 같습니다

Code

• API는 boilerplate를 줄이기 위해 아래 두 모듈을 사용합니다.
  • helper
    • API 미들웨어 역할 (request parsing, user_id에 따른 patient 객체 준비 등)
  • response_builder
    • Skill과 Validation 두가지 케이스
    • 오타로 인한 에러를 줄이기 위해 이 모듈을 사용하도록 합니다.

Trouble Shooting

• uwsgi 관련 에러가 나는 경우
  • window 환경에서는 uwsgi를 설치할 수 없습니다. requirements.txt에서 uwsgi를 제거하고 진행하세요
  • uwsgi 환경은 별도로 돌아가고 있기 때문에 production에 영향을 미치지 않습니다.