Update Umsetzung
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3fe4852d23
commit
54c60ae5a1
@ -527,9 +527,27 @@ Das Dashboard selbst ist wieder in einzelne Unterkomponenten gegliedert. Dies si
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Das Dashboard selbst dient zum einen als Container für die ganzen Visualisierungen, als auch zum Delegieren des User-Inputs.
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Das Dashboard selbst dient zum einen als Container für die ganzen Visualisierungen, als auch zum Delegieren des User-Inputs.
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<div align="center">
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<div align="center">
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<img src="uploads/b37b35b523bfd5671eea227b1cd23bda/image.png"/>
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<img src="uploads/ee944ca6c9f2956922421b14f487cfc0/image.png"/>
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</div>
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</div>
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Besonderheit unserer Codierung ist, dass wir alle Visualisierungen aufbauend auf den gewählten Start- & End-Datum implementiert haben. Wird also eine neue Zeitspanne vom User gewählt, so wird den einzelnen Komponenten die Daten weitergereicht und diese machen dann die notwendigen Aufrufe auf das Backend.
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```typescript
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async onSubmit(startEndDate: StartEndDate): Promise<any> {
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await this.table.onSubmit(
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startEndDate.actualStartDate.toISOString().substring(0, 10),
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startEndDate.actualEndDate.toISOString().substring(0, 10)
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);
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await this.durationChart.onSubmit(
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startEndDate.actualStartDate.toISOString().substring(0, 10),
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startEndDate.actualEndDate.toISOString().substring(0, 10)
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);
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await this.timeChart.onSubmit(
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startEndDate.actualStartDate.toISOString().substring(0, 10),
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startEndDate.actualEndDate.toISOString().substring(0, 10)
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);
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}
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```
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# Deployment
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# Deployment
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Da es sich um ein Web-Projekt handelt, lag die Idee nahe, es auf einem Server in der Cloud zu deployen. Wir haben uns hierbei für den Anbieter [Hetzner](https://hetzner.cloud) entschieden. Dort läuft ein Ubuntu 20.04 Server mit zwei CPU Kernen und 2 Gigabyte Arbeitsspeicher. Dies ist vollkommen ausreichend für dieses Projekt. In der Serverkonsole kann man CPU, Festplatte und Netzwerk beobachten.
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Da es sich um ein Web-Projekt handelt, lag die Idee nahe, es auf einem Server in der Cloud zu deployen. Wir haben uns hierbei für den Anbieter [Hetzner](https://hetzner.cloud) entschieden. Dort läuft ein Ubuntu 20.04 Server mit zwei CPU Kernen und 2 Gigabyte Arbeitsspeicher. Dies ist vollkommen ausreichend für dieses Projekt. In der Serverkonsole kann man CPU, Festplatte und Netzwerk beobachten.
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