hft-informatik/geovisualisierung
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Update Umsetzung

Tim Herbst 2021-01-23 15:04:55 +00:00
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Projektarbeit-3/Umsetzung.md

@ -481,7 +481,7 @@ Die Toolbar ist auf Top-Level Ebene angesiedelt und wird sowohl im Dashboard als
</table> </table>
</div> </div>
Programmatisch wird über `ngIf` geprüft, ob die Route entweder das Schlagwort "dashboard" besitzt. Programmatisch wird über `ngIf` geprüft, ob die Route das Schlagwort "dashboard" besitzt.
```html ```html
<div *ngIf="!hasRoute('dashboard')"> <div *ngIf="!hasRoute('dashboard')">
@ -518,16 +518,18 @@ this.interval = setInterval(() => {
Ist der Auto-Refresh aktiv, wird alle 10 Sekunden eine Methode im Map Service aufgerufen, welche das Backend für neue Informationen anspricht und alle Layer neu generiert. Ist der Auto-Refresh aktiv, wird alle 10 Sekunden eine Methode im Map Service aufgerufen, welche das Backend für neue Informationen anspricht und alle Layer neu generiert.
### Dashboard ### Dashboard
* Aufbau der Seite in Komponenten, detaillierte Erklärung in Unterkomponenten Das Dashboard selbst ist wieder in einzelne Unterkomponenten gegliedert. Dies sieht folgendermaßen aus:
### Table
* Erläuterung der Tabelle in Zusammenhang mit der Minimap.
### Charts <div align="center">
* Erklärung der ChartOptions, sowie genaue Erläuterung bei Aktualisierung <img src="uploads/51075a24653d12ecba55222b2553ab53/image.png"/>
</div>
Das Dashboard selbst dient zum einen als Container für die ganzen Visualisierungen, als auch zum Delegieren des User-Inputs.
<div align="center">
<img src="uploads/b37b35b523bfd5671eea227b1cd23bda/image.png"/>
</div>
## Layout
* Überblick über Angular Material
* Bootstrap Layout
# 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.