feat: update submodule URL and enhance system architecture description in Tesi.tex
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Build LaTeX Document / build_latex (push) Successful in 3m7s
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This commit is contained in:
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.gitmodules
vendored
2
.gitmodules
vendored
@@ -1,3 +1,3 @@
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[submodule "peertube/statnerd"]
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[submodule "peertube/statnerd"]
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path = peertube/statnerd
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path = peertube/statnerd
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url = ssh://git@gitea.kobim.cloud:30009/kobim/peertube-collector.git
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url = ssh://git@ssh.kobim.cloud:50697/kobim/peertube-collector.git
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16
Biblio.bib
16
Biblio.bib
@@ -145,6 +145,14 @@
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note = {[Accessed 18-03-2025]}
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note = {[Accessed 18-03-2025]}
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}
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@misc{framagitFramasoftPeerTube,
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author = {},
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title = {{F}ramasoft / {P}eer{T}ube / {S}elenium stack · {G}it{L}ab --- framagit.org},
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howpublished = {\url{https://framagit.org/framasoft/peertube/selenium-stack}},
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year = {},
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note = {[Accessed 20-03-2025]}
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}
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@misc{geeksforgeeksContainerizationUsing,
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@misc{geeksforgeeksContainerizationUsing,
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author = {},
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author = {},
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title = {{C}ontainerization using {D}ocker - {G}eeksfor{G}eeks --- geeksforgeeks.org},
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title = {{C}ontainerization using {D}ocker - {G}eeksfor{G}eeks --- geeksforgeeks.org},
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@@ -161,6 +169,14 @@
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note = {[Accessed 18-03-2025]}
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note = {[Accessed 18-03-2025]}
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}
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}
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@misc{githubGitHubHetznercloudcli,
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author = {},
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title = {{G}it{H}ub - hetznercloud/cli: {A} command-line interface for {H}etzner {C}loud --- github.com},
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howpublished = {\url{https://github.com/hetznercloud/cli}},
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year = {},
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note = {[Accessed 20-03-2025]}
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}
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@misc{githubGitHubInfluxdatatelegraf,
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@misc{githubGitHubInfluxdatatelegraf,
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author = {},
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author = {},
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title = {{G}it{H}ub - influxdata/telegraf: {A}gent for collecting, processing, aggregating, and writing metrics, logs, and other arbitrary data. --- github.com},
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title = {{G}it{H}ub - influxdata/telegraf: {A}gent for collecting, processing, aggregating, and writing metrics, logs, and other arbitrary data. --- github.com},
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Tesi.tex
18
Tesi.tex
@@ -884,17 +884,23 @@ Sulla base di quello che è stato fatto da PeerTube, abbiamo deciso di utilizzar
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Gli script fanno utilizzo della CLI, `Command-line interface', di Hetzner Cloud, che consente di gestire le risorse cloud direttamente dalla riga di comando, e sono formati da 2 parti principali: uno script per la creazione delle macchine virtuali e uno script per l'avvio dei test.
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Gli script fanno utilizzo della CLI, `Command-line interface', di Hetzner Cloud, che consente di gestire le risorse cloud direttamente dalla riga di comando, e sono formati da 2 parti principali: uno script per la creazione delle macchine virtuali e uno script per l'avvio dei test.
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Rispetto a quelli originali, li abbiamo modificati per far utilizzo delle varibili d'ambiente per la configurazione del nostro sistema di test, e per sostituire Selenium Grid, con l'immagine Docker monolitica standalone che abbiamo creato.
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Rispetto a quelli originali, li abbiamo modificati per far utilizzo delle varibili d'ambiente per la configurazione del nostro sistema di test, e per sostituire Selenium Grid, con l'immagine Docker monolitica standalone che abbiamo creato.\cite{githubGitHubHetznercloudcli} \cite{framagitFramasoftPeerTube}
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\section{Architettura del sistema di test}
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\section{Architettura del sistema di test}
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Il nostro sistema di test è composto da:
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Finora abbiamo descritto le tecnologie utilizzate alla base per creare il nostro sistema di test, senza però piegare effettivamente come queste vengono integrate e utilizzate insieme per creare un sistema di test automatizzato.
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Introduciamo quindi l'ultimo pezzo necessario per far funzionare il tutto, ovvero il \textbf{`collector'}, un'applicazione Python che si occupa di fare scraping delle metriche di PeerTube, di raccogliere le metriche WebRTC tramite l'estensione Chromium, e di inviare il tutto a Telegraf per l'elaborazione e l'invio al database.
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TODO
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Ecco quindi un diagramma finale dell'architettura del nostro sistema:
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\item Un server centrale che esegue un'istanza di PeerTube e raccoglie le metriche
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\item Un server centrale che esegue un'istanza di PeerTube e che raccoglie le metriche fornite da OpenTelemetry.
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\item Multiple macchine virtuali distribuite geograficamente che simulano gli spettatori
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\item Multiple macchine virtuali distribuite geograficamente che simulano gli spettatori.
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\item Un sistema di orchestrazione che coordina l'esecuzione dei test
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\item Una applicazione Python in esecuzione sulle singole macchine, che coordina Selenium e Telegraf per raccogliere le metriche WebRTC e di sistema.
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\item Un database centralizzato per la raccolta e l'analisi dei dati
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\item Un database centralizzato per la raccolta e l'analisi dei dati.
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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\subsection{Difficoltà incontrate e soluzioni}
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\subsection{Difficoltà incontrate e soluzioni}
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Reference in New Issue
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