DIVERSIFY-project/graphhopper-client

Installation :

• sur la machine des clients, le programme graphhopper-client (https://github.com/DIVERSIFY-project/graphhopper-client.git) et un IDE genre IDEA pour plus de facilité
• sur les machines des serveurs, docker et smartgh-cloudml (https://github.com/DIVERSIFY-project/smartgh-cloudml.git)
• sur la machine du dashboard, node.js, socket.io et GHDemoDashBoard (https://github.com/DIVERSIFY-project/GHDemoDashBoard.git)

Pour démarrer la démo :

• tuer tous les dockers sur les serveurs hôtes (obligatoirement Linux) : sudo docker ps -a -q | xargs sudo docker rm -f

• créer un fichier hosts contenant les adresses IP des machines serveurs, une par ligne (login@address)

• lancer le script init_platform.sh sous graphhopper-client/script (qui lance les dockers des serveurs et crée un fichier script/host_ip_list recensant les adresses de ces dockers) avec comme paramètres :

  • le fichier hosts
  • le nombre de serveurs à lancer par machine de serveurs e.g. : ./init_platform.sh hosts 25

• créer les faux clients en exécutant le main de la classe DummyClientGenerator de graphhopper-client avec comme paramètres :

• le fichier script/host_ip_list

• le fichier services.json (qui contient la description des services)

• le nombre minimum de serveurs auquel peut se connecter un client

• le nombre maximum de serveurs auquel peut se connecter un client

• le nombre de clients à créer

• le répertoire dans lequel les créer e.g. : java -cp <chemin_du_jar> graphhopper.client.demo.DummyClientGenerator script/host_ip_list services.json 2 8 75 dummies

• attendre quelques instants que les serveurs soient initialisés

• lancer les clients avec le main de la classe Main de graphhopper-client avec comme paramètres :

  • le répertoire contenant les fichiers client
  • le port WebSocket
  • pour le monkey : le fichier host_ip_list e.g. : java -cp <chemin_du_jar> graphhopper.client.demo.Main -c dummies/ -p 8099 -m -l script/host_ip_list

• lancer un monkey par machine de serveurs : dans smartgh-cloudml/monkey, exécuter : sudo python docker_monkey_nometa.py -i tick_websocket -a <adresse_IP_de_la_machine_clients> confzoo/weibull-age.yaml

• lancer le serveur de données pour le dashboard sur la machine dashboard : node GHDemoDashBoard/node-server/plugin_node_sample_server.js

• démarrer la page GHDemoDashBoard/index.html dans un navigateur sur la machine dashboard et charger GHDemoDashBoard/savedBoards/board.json