dockerComposeLogic

English README version: README.en.md

I comandi di seguito vanno eseguiti nella cartella corrente. Se il docker non ha bisogno di sudo come comando allora lo si può tralasciare (penso)

Creare una cartella chiamata AllNeededDirectories e inserirci i file:

• bicycle-osm-app
• create_geometry_spatialite
• FerraraTranslation
• tippecanoe I File possono essere ottenuti dalla repository su git (Magari in futuro li aggrego io nella cartella su github cosi si può evitare questo passaggio)

Controllare che nella cartella AllNeededDirectories/bicycle-osm-app/pbfFiles ci siano le seguenti cartelle:"CenterGeojson, LayersNames" e che siano vuote. se non si sono allora crearle.

IMPORTANTE: Eliminare dalle sottocartelle all'interno di AllNeededDirectories/tippecanoe/tippecanoe_funzionante/NewSystem i file .gitignore, altrimenti il codice non funzionerà.

0. Lanciare il comando "sudo docker volume create --name DataVolume1" per creare il volume per tenere dati utili
1. Lanciare il comando "sudo docker compose build ubuntu" per creare l'immagine contenente ubuntu e gli script necessari
2. Lanciare il comando "sudo docker run -d --name systemContainer dockercomposelogic_ubuntu" per creare il container contenente l'immagine creata
3. Lanciare il comando "sudo docker cp systemContainer:/datavolume datavolume" per copiare nella directory corrente la cartella datavolume

2) Lanciare comando "sudo docker container ls -a" per ottenere la lista dei container creati

3) Utilizzando l'id del container generato lanciare il comando "sudo docker cp &ltcontainerID&mt:/datavolume datavolume"

4. Usare il comando "sudo chmod -R o+rw datavolume" per dare i permessi alla cartella datavolume
5. Lanciare il comando "sudo docker compose build web" per creare l'immagine dell'applicazione
6. Lanciare il comando "sudo docker run -dp 8080:8080 dockercomposelogic_web" per lanciare l'applicazione
7. Navigare alla pagina localhost:8080 e visualizzare il sito.

I file che vengono salvati nel volume si troveranno poi nella cartella "/var/lib/docker/volumes/DataVolume1/_data" Siccome muoviamo i file tramite il comando a punto 3. possiamo trovare i dati salvati direttamente nella directory corrente all'interno della cartella datavolume

Per sapere come modificare i file e il funzionamento del programma visitare la repository github e leggere il readme. Alcuni script sono in ogni caso spiegati all'interno del codice stesso.

Tempo richiesto all'incirca 1600 sec + 200 sec + 60 sec + 600 sec + 100 sec(exporting image and layers...). Mezz'ora circa.