🌍 Опис проекту

Проект locations складається з двох основних частин:

Додаток, в якому імплементовано роботу з геоданими:
- ➕ Додавання локацій.
- 🧭 Отримання останньої або всіх локацій.
- 🔍 Пошук ресурсів поблизу.
Автоматизація навантажувального тестування, що включає:
- 🚀 Запуск тест-плану, який виконує визначену кількість запитів протягом певного періоду часу.
- 📊 Збереження отриманих результатів.

🛠 Використані технології

🐍 Python — основна мова програмування.
⚡ FastAPI — асинхронний веб-фреймворк для створення додатка.
🗄 MongoDB — документоорієнтована NoSQL база даних, що використана для тестування.
🗂 Redis — NoSQL база типу "ключ-значення", що використана для тестування.
📈 Apache JMeter — інструмент для виконання навантажувального тестування (використовує компілятор мови Java).
🐕 Datadog — платформа для збереження результатів тестування у вигляді метрик.

📦 Розгортання проекту

🗂 Встановлення баз даних

Для роботи проекту необхідно встановити локальні сервери баз MongoDB та Redis.
Скористайтеся відповідними інструкціями для вашої операційної системи:

🐳 Альтернатива: Docker

Альтернативою є використання Docker для запуску баз даних всередині ізольованого середовища у вигляді контейнерів.

Встановіть Docker, дотримуючись інструкції.
Виконайте команду для запуску серверів баз даних у контейнерах:
```
docker compose -f databases.yaml up -d
```
Файл databases.yaml є конфігураційним файлом для запуску Docker контейнерів і знаходиться в цьому репозиторії.

☕ Встановлення Java та Apache JMeter

Для використання Apache JMeter необхідно:

Встановити компілятор мови Java за інструкцією.
Встановити Apache JMeter, дотримуючись інструкції.

🐕‍🦺 Налаштування Datadog

Зареєструйте акаунт на платформі Datadog.
Згенеруйте токени API_KEY та APP_KEY. Приклади наведено на знімках екрану:

📄 Створення файлу `.env`

Додаток та автоматизація використовують конфіденційну інформацію, яка не може бути збережена в репозиторії через її чутливість або змінюваність для кожного користувача.

Шаблон файлу .env знаходиться в репозиторії (.env.template)
У файлі .env необхідно вказати:
- Адреси хостів та порти для MongoDB і Redis.
- Шлях до встановленого виконуваного файлу JMeter.
- Згенеровані токени для Datadog.
Цей файл автоматично підвантажується в конфігурації додатка.

🚀 Запуск додатка

На цьому етапі повинні бути виконані наступні умови:

Запущені сервери баз даних.
Встановлений Apache JMeter.
Налаштований акаунт на платформі Datadog.
Заповнений файл .env.

Для запуску автоматизації:

Встановіть залежності проекту командою:
```
python3 -m pip install -r requirements.txt
```
всередині папки проекту.
Запустіть скрипт автоматизації командою:
```
python3 -m automation.main
```

Приклад результату відображений на знімку екрану:

Після виконання скрипта, результати тестування з'являться у вигляді метрик в системі Datadog. Для відображення результатів створіть нову панель та налаштуйте її. Для швидкої конфігурації панелі імпортуйте файл datadog_dashboard.json, який знаходиться в репозиторії. Приклади налаштування панелі наведені на знімках екрану:

graveetone/locations