Johan LEROY
cb23895026
Un projet Compose par environnement sur la même machine : ports du proxy et origine publique en variables dans docker-compose.prod.yml, réglage mémoire des deux bases TimescaleDB et du webserver Airflow. Le workflow deploy.yml déploie dev en recette et main en production depuis un runner installé sur la VM, jamais sur pull_request. scripts/provision-host.sh prépare les deux dossiers, secrets et certificats compris, sans rien démarrer. L'image frontend quitte dhi.io/nginx, registre authentifié dont personne n'a l'accès, pour nginx:1.28-alpine : elle n'avait jamais été construite. ADR 0009, vues infra et CI/CD, README et .env.example mis à jour. Refs #21, #22
74 lines
3.4 KiB
Bash
74 lines
3.4 KiB
Bash
# Variables lues par docker-compose.yml à la racine.
|
|
# Le backend lancé hors conteneur (`make dev`) lit apps/backend/.env, pas ce fichier.
|
|
|
|
POSTGRES_USER=enervision
|
|
POSTGRES_PASSWORD=change_me
|
|
POSTGRES_DB=enervision
|
|
# 5432 est souvent déjà pris par une autre base du poste.
|
|
POSTGRES_PORT=5433
|
|
# `basic` renvoie des statistiques d'usage à Timescale.
|
|
TIMESCALEDB_TELEMETRY=off
|
|
|
|
APP_ENV=local
|
|
APP_DEBUG=false
|
|
APP_LOG_LEVEL=INFO
|
|
# L'API refuse de démarrer tant que cette valeur reste un exemple ou fait moins de
|
|
# 32 caractères. Générer la vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
|
|
APP_SECRET_KEY=change_me
|
|
APP_CORS_ORIGINS=http://localhost:4200
|
|
BACKEND_PORT=8000
|
|
FRONTEND_PORT=3000
|
|
|
|
# Mailpit capture les courriels du backend, rien ne sort vers l'extérieur.
|
|
MAILPIT_SMTP_PORT=1025
|
|
MAILPIT_UI_PORT=8025
|
|
|
|
# API Mock EnerVision
|
|
APP_MOCK_API_BASE_URL=https://api-mock.charlieandre.fr
|
|
APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
|
|
APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
|
|
APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10
|
|
|
|
# Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). Base de métadonnées dédiée `airflow` dans le
|
|
# même conteneur `db` (cf. db/init/120-airflow-database.sql), pas un conteneur de plus.
|
|
AIRFLOW_PORT=8080
|
|
# Chiffre les connexions/variables stockées par Airflow. Générer la vôtre :
|
|
# python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
|
|
AIRFLOW_FERNET_KEY=change_me
|
|
# Clé Flask du webserver Airflow (signature de session), distincte de la précédente. Générer la
|
|
# vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
|
|
AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY=change_me
|
|
AIRFLOW_ADMIN_USERNAME=admin
|
|
# Compte Airflow créé au premier démarrage (service `airflow-init`), sans rapport avec les
|
|
# comptes `app_user` d'EnerVision.
|
|
AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD=change_me
|
|
AIRFLOW_ADMIN_EMAIL=admin@enervision.fr
|
|
# `APP_SECRET_KEY` du backend, que le DAG `alertes` lance en sous-processus. Distincte de
|
|
# celle de l'API : la détection ne signe aucun jeton, et Airflow exécute du code depuis son
|
|
# interface (cf. ADR 0008). Générer la vôtre :
|
|
# python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
|
|
AIRFLOW_APP_SECRET_KEY=change_me
|
|
|
|
# Stack complète derrière le reverse proxy (docker-compose.prod.yml).
|
|
# PUBLIC_HOST alimente l'origine CORS, le lien de réinitialisation et le certificat.
|
|
PUBLIC_HOST=enervision.local
|
|
ACME_EMAIL=
|
|
|
|
# Deux environnements sur la même machine (ADR 0009) : un dossier, un `.env` et un projet Compose
|
|
# chacun. Le nom de projet préfixe volumes, réseau et conteneurs et l'emporte sur `name:`.
|
|
# Vide sur un poste de développement : le projet reste `enervision`.
|
|
COMPOSE_PROJECT_NAME=
|
|
# Origine publique, avec le port si le proxy HTTPS n'écoute pas 443. Vide : https://PUBLIC_HOST.
|
|
# Recette : PUBLIC_HOST=rec.enervision.local et PUBLIC_ORIGIN=https://rec.enervision.local:8443.
|
|
PUBLIC_ORIGIN=
|
|
# Ports publiés par le proxy. Vides : 80 et 443. Recette : PROXY_HTTPS_PORT=8443 et
|
|
# PROXY_HTTP_PORT=127.0.0.1:8081, la redirection vers 443 n'ayant pas à être joignable de
|
|
# l'extérieur. Décaler aussi POSTGRES_PORT, MAILPIT_UI_PORT et AIRFLOW_PORT (5434, 8026, 8082).
|
|
PROXY_HTTP_PORT=
|
|
PROXY_HTTPS_PORT=
|
|
# Réglages mémoire de la stack déployée. Sans eux, timescaledb-tune réserve 25 % de la RAM de la
|
|
# machine à chaque base au premier démarrage, et le webserver Airflow lance 4 workers gunicorn.
|
|
TS_TUNE_MEMORY=2GB
|
|
TS_TUNE_NUM_CPUS=2
|
|
AIRFLOW_WEBSERVER_WORKERS=2
|