Laboratorium 14¶
Udostępnienie aplikacji SPA do predykcji popularności¶
Przypomnijmy diagram planowanego systemu:
W trakcie obecnego laboratorium zakończymy prace nad Etapem IV.
Wykorzystując język Python udostępnimy opracowany model jako aplikację SPA za pomocą GraphQL
Zadanie 14.0: Zapoznaj się z przykładowym projektem¶
Zapoznaj się z przykładowym projektem oraz jego readme (znajdują się tam potrzebne komendy). Co dzieje się w projekcie? Jak odbywa się komunikacja? Czym jest schemat GraphQL?
Zadanie 14.1: Przygotowanie definicji API (5 pkt)¶
Zaktualizuj plik schema, stwórz odpowiednie zapytanie oraz zdefiniuj odpowiednie typy dla zadania predykcji popularności.
Zadanie 14.2: Implementacja serwera oraz SPA (10 pkt)¶
Zaimplementuj resolver dla swojego zapytania (wykorzystaj klienta gRPC z poprzedniej listy), stwórz frontend do jego wywoływania.
Zadanie 14.3: Uruchomienie (5 pkt)¶
Przygotuj obraz docker oraz chart helm oraz uruchom rozwiązanie na klasterze k3s.