hft-informatik/geovisualisierung
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Update Umsetzung

Tim Herbst 2021-01-23 15:10:03 +00:00
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Projektarbeit-3/Umsetzung.md

@ -527,9 +527,27 @@ Das Dashboard selbst ist wieder in einzelne Unterkomponenten gegliedert. Dies si
Das Dashboard selbst dient zum einen als Container für die ganzen Visualisierungen, als auch zum Delegieren des User-Inputs. Das Dashboard selbst dient zum einen als Container für die ganzen Visualisierungen, als auch zum Delegieren des User-Inputs.
<div align="center"> <div align="center">
<img src="uploads/b37b35b523bfd5671eea227b1cd23bda/image.png"/> <img src="uploads/ee944ca6c9f2956922421b14f487cfc0/image.png"/>
</div> </div>
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.
```typescript
async onSubmit(startEndDate: StartEndDate): Promise<any> {
await this.table.onSubmit(
startEndDate.actualStartDate.toISOString().substring(0, 10),
startEndDate.actualEndDate.toISOString().substring(0, 10)
);
await this.durationChart.onSubmit(
startEndDate.actualStartDate.toISOString().substring(0, 10),
startEndDate.actualEndDate.toISOString().substring(0, 10)
);
await this.timeChart.onSubmit(
startEndDate.actualStartDate.toISOString().substring(0, 10),
startEndDate.actualEndDate.toISOString().substring(0, 10)
);
}
```
# Deployment # Deployment
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. 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.