basketball-player-recommender

Aplicación para recomendar pares de jugadores NBA complementarios

Proyectos:

• Base de datos: Mongo DB 5.0
• Back end: NodeJS
• Front end: App web Angular

Pasos para arrancar el proyecto en local:

• Back end:
  • Requisitos: NodeJS y npm
  • Ejecutar los siguientes comandos para levantar la aplicación en localhost:3000.
    • npm install
    • npm run start:dev
• Front end:
  • Requisitos: NodeJs y npm
  • Ejecutar los siguientes comandos para levantar la aplicación en localhost:4200.
    • npm install
    • ng serve --o

Pasos para desplegar el proyecto (modo demo, sin BD ni API, con ficheros JSON estáticos en el frontend):

• Front end:
  • Requisitos: NodeJs y npm
  • La variable apiRootUrl del fichero environment.prod.ts debe tener el valor null
  • Ahora podríamos desplegar la versión que ya existe compilada en el directorio docs/, o generar una compilación nueva si fuese necesario:

    • Despliegue en GitHub Pages (https://edconde.github.io/basketball-player-recommender/):

      • Desde la ruta /app-recomendador, Ejecutar los comandos 'npm install' y 'npm run deploy-github-pages'.
      • Habilitar GitHub Pages para el repositorio en GitHub, configurando el despliegue desde la carpeta '/docs' de la rama 'main':

    • Despliegue en un servidor:

      • Desde la ruta /app-recomendador, Ejecutar los comandos 'npm install' y 'ng build --prod'.
      • Subir los ficheros que se han generado en el directorio /dist/app-recomendador al servidor web de turno (por ejemplo, Apache).

Pasos para desplegar el proyecto (producción, con BD y API):

• Back end:

  • Requisitos: NodeJS, npm y Docker
  • Generar imagen de Docker:
    • docker build -t recomendador-api-image .
  • Modificar el fichero api-recomendador/docker-compose-yml asignando los valores deseados a las siguientes variables de entorno
    • MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME
    • MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD
    • MONGODB_CONNECTION_STRING
    • SSL-CERT-PATH
    • SSL_CERT_CHAIN_PATH
    • SSL-CERT-PRIVATE-KEY-PATH
  • Si no se usa SSL, deshabilitarlo en el fichero api-recomendador/src/server/app.ts => método listen()
  • Crear y ejecutar los contenedores con la aplicación NodeJS y la base de datos MongoDB mediante el comando:
    • docker-compose up -d --no-build
  • Importar los siguientes ficheros en MongoDB para poblar la base de datos 'test':
    • db_backups/players.json (en colección 'players')
    • db_backups/pairs_plus_minus.json (en colección 'pairs_plus_minus')

• Front end:

  • Requisitos: NodeJs y npm

  • Despliegue en GitHub Pages (https://edconde.github.io/basketball-player-recommender/):

    • Desde la ruta /app-recomendador, Ejecutar los comandos 'npm install' y 'npm run deploy-github-pages'.
    • Habilitar GitHub Pages para el repositorio en GitHub, configurando el despliegue desde la carpeta '/docs' de la rama 'main':

  • Despliegue en un servidor:

    • Desde la ruta /app-recomendador, Ejecutar los comandos 'npm install' y 'ng build --prod'.
    • Subir los ficheros que se han generado en el directorio /dist/app-recomendador al servidor web de turno (por ejemplo, Apache).

Otros comandos útiles:

• Copiar una imagen docker local a un servidor:
  • 'docker save recomendador-api-image | ssh -C username@host docker load'
• Crear un contenedor a partir de la imagen sin usar docker-compose:
  • 'docker container create --name recomendador-api-container -p 3000:3000 recomendador-api-image'