feat: update submodule URL and enhance system architecture description in Tesi.tex
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2
.gitmodules vendored
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@@ -1,3 +1,3 @@
[submodule "peertube/statnerd"] [submodule "peertube/statnerd"]
path = peertube/statnerd path = peertube/statnerd
url = ssh://git@gitea.kobim.cloud:30009/kobim/peertube-collector.git url = ssh://git@ssh.kobim.cloud:50697/kobim/peertube-collector.git

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@@ -145,6 +145,14 @@
note = {[Accessed 18-03-2025]} note = {[Accessed 18-03-2025]}
} }
@misc{framagitFramasoftPeerTube,
author = {},
title = {{F}ramasoft / {P}eer{T}ube / {S}elenium stack · {G}it{L}ab --- framagit.org},
howpublished = {\url{https://framagit.org/framasoft/peertube/selenium-stack}},
year = {},
note = {[Accessed 20-03-2025]}
}
@misc{geeksforgeeksContainerizationUsing, @misc{geeksforgeeksContainerizationUsing,
author = {}, author = {},
title = {{C}ontainerization using {D}ocker - {G}eeksfor{G}eeks --- geeksforgeeks.org}, title = {{C}ontainerization using {D}ocker - {G}eeksfor{G}eeks --- geeksforgeeks.org},
@@ -161,6 +169,14 @@
note = {[Accessed 18-03-2025]} note = {[Accessed 18-03-2025]}
} }
@misc{githubGitHubHetznercloudcli,
author = {},
title = {{G}it{H}ub - hetznercloud/cli: {A} command-line interface for {H}etzner {C}loud --- github.com},
howpublished = {\url{https://github.com/hetznercloud/cli}},
year = {},
note = {[Accessed 20-03-2025]}
}
@misc{githubGitHubInfluxdatatelegraf, @misc{githubGitHubInfluxdatatelegraf,
author = {}, author = {},
title = {{G}it{H}ub - influxdata/telegraf: {A}gent for collecting, processing, aggregating, and writing metrics, logs, and other arbitrary data. --- github.com}, 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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@@ -884,17 +884,23 @@ Sulla base di quello che è stato fatto da PeerTube, abbiamo deciso di utilizzar
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. 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.
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. 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}
\section{Architettura del sistema di test} \section{Architettura del sistema di test}
Il nostro sistema di test è composto da: 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.
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.
TODO
Ecco quindi un diagramma finale dell'architettura del nostro sistema:
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Un server centrale che esegue un'istanza di PeerTube e raccoglie le metriche \item Un server centrale che esegue un'istanza di PeerTube e che raccoglie le metriche fornite da OpenTelemetry.
\item Multiple macchine virtuali distribuite geograficamente che simulano gli spettatori \item Multiple macchine virtuali distribuite geograficamente che simulano gli spettatori.
\item Un sistema di orchestrazione che coordina l'esecuzione dei test \item Una applicazione Python in esecuzione sulle singole macchine, che coordina Selenium e Telegraf per raccogliere le metriche WebRTC e di sistema.
\item Un database centralizzato per la raccolta e l'analisi dei dati \item Un database centralizzato per la raccolta e l'analisi dei dati.
\end{itemize} \end{itemize}
\subsection{Difficoltà incontrate e soluzioni} \subsection{Difficoltà incontrate e soluzioni}