DevOpsProject

Projet DevOps effectué lors du second semestre de master 1. Ce projet est la construction d'une librairie (similaire à Pandas sur Python), où nous pouvons lire un fichier au format .CSV et manipuler ses données.

Liste des fonctionnalités

• Créer un DataFrame vide
• Créer un DataFrame à partir d'un fichier CSV
• Récupérer la valeur maximum et minimum d'une colonne
• Trier le Dataframe à partir d'une colonne
• Sélectionner un ensemble de ligne/colonne

Fonctions possibles uniquement si la colonne contient des nombres :

• Faire la somme de la colonne
• Faire une moyenne de la colonne

Choix des outils

• Github : Choix arbitraire
• Maven : Intégration continu
• JUnit : Test unitaire
• CodeCov : Outil de couverture de code, permet de consulter les résultats en ligne et de générer le badge de couverture
• Git CI/CL : Workflow CI pour valider les tests après chaque push, Worflow Maven Package pour héberger la bibliothèque compilée sur Github Packages après un push sur la branche main
• Travis CI : Publication des résutats de couverture vers CodeCov
• Le site web est hébergé par Github Pages : https://haskaris.github.io/DevOpsProject/

Workflow git

• On a suivi le Workflow Github :

1. La branche main doit toujours être déployable
2. Utiliser le concept de feature branch pour les nouveaux développements (ex: branche MathisCode)
3. Poussez régulièrement les modications vers une branche sur le serveur
4. Créer une pull request quand vous avez besoin de feedback et avant de merger avec master
5. Ne merger avec master qu'une fois votre code relu par quelqu'un d'autre
6. Tester un déploiement avant de merger avec master

• Pull/Merge requests : Validation du code par les tests, puis validation humaine du code (revue de code)

Image Docker

• L'image Docker lance un programme (docker/ExampleDataframe.java) qui utilise les méthodes de la bibliothèque pandas générée par mvn package (Pandas/target/pandas-1.0-SNAPSHOT.jar) avec le fichier .csv contenu dans le dossier docker/ . L'image docker est générée automatiquement par le service Docker Hub automated build lors d'un push sur la branche main.
• https://hub.docker.com/r/haskaris/devops_project_panda
• docker run haskaris/devops_project_panda

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