@@ -8,28 +8,29 @@ Voici un schéma reprenant les composants de l'outil NumEcoEval à installer.
Les pré-requis au niveau de l'infrastructure sont :
1.**Un accès internet**
1.**Un accès internet:**
Un accès à internet pour pouvoir télécharger les images docker utilisées pour ce déploiement.
2.**kubectl**
2.**kubectl:**
[Kubectl](https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/) est nécessaire pour interagir avec votre cluster kubernetes ou vous souhaitez déployer NumEcoEval.
3.**Docker**
3.**Docker:**
Kubernetes est un orchestrateur de container [Docker](https://www.docker.com/). Il faut donc installer ce dernier pour effectuer le déploiement.
4.**Un cluster k8s fonctionnel**
4.**Un cluster k8s fonctionnel:**
Il vous faut un cluster kubernetes local ou hébergé chez un cloud provider sur lequel vous souhaitez déployer NumEcoEval. Pour les solutions locales vous pouvez utiliser [kind](https://kind.sigs.k8s.io/) ou [minikube](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/?arch=%2Flinux%2Fx86-64%2Fstable%2Fbinary+download). N'oubliez pas de configurer kubectl pour utiliser le cluster déployé:
```
kubectl config use-context moncluster
```
2.**K9s**
Il est également **recommandé** (pas obligatoire) d'installer [K9S](https://k9scli.io/) pour faciliter le suivi du déploiement et l'administration de votre cluster.
'moncluster' étant le nom du cluster que vous avez donné à sa création.
2.**K9s:**
Il est également **recommandé** (pas obligatoire) d'installer [K9S](https://k9scli.io/) pour faciliter le suivi du déploiement et l'administration de votre cluster en temps réel.
3.**Helm**
3.**Helm:**
Ce déploiement s'effectue via l'utilisation d'une chart [Helm](https://helm.sh/docs/intro/install/).
4.**Quelques connaissances**
4.**Quelques connaissances:**
Une bonne compréhension générale de NumEcoEval couplé avec G4it et de son architecture peuvent être utile pour comprendre le déploiement. Vous pouvez vous référer à la documentation de NumEcoEval ainsi qu'au schéma d'architecture donné précédemment.
## Le temps de déploiement
...
...
@@ -40,7 +41,7 @@ Ce dernier prend en moyenne entre 5 à 10 minutes le temps que les images docker
## Le déploiement
### Configuration du déploiement
Comme indiqué précédemment, ce déploiement repose sur une chart Helm.
Le fichier [values.yaml](https://gitlab-forge.din.developpement-durable.gouv.fr/pub/numeco/m4g/g4it/-/blob/main/k8s-helm/g4it/values.yaml?ref_type=heads) sert de base de configuration pour la chart Helm qu'on installe et désinstalle à notre guise.
Pour configurer le déploiement, vous pouvez copier le fichier value.yaml et l'éditer à votre guise pour répondre à vos besoins spécifiques.
...
...
@@ -67,7 +68,7 @@ Pour que g4it x NumEcoEval fonctionne, il faut que le **frontend, le backend et
A vous de décider comment vous souhaitez faire.
Par défaut, les services sur lesquels reposent le déploiement de ces briques sont de type ClusterIP.
Par défaut, les services sur lesquels reposent le déploiement de ces briques sont de type ClusterIP. Il faut donc effectuer un port-forward de ces services pour les rendres accessibles.
Si vous avez installé k9s, vous pouvez réaliser cette opération très simplement depuis l'interface.
...
...
@@ -115,10 +116,14 @@ Une interface graphique est déployée pour accéder à la configuration de l'in
Cette interface est directement accessible en suivant les étapes suivantes:
| Etape 1 | **Get internal node IP** | kubectl get nodes -o wide |
