Customizing-System im Container aufsetzen

Source kopieren und lokal versionieren

Es wird für jedes Image ein temporärer Container erstellt (Version auf den eigenen Stand anpassen), die entsprechenden Quellverzeichnisse extrahiert und der Container danach wieder gelöscht
Es wird empfohlen, die Verzeichnisse mit einem geeigneten Tool wie Git zu versionieren.

Customizing Image

container_id=$(docker create registry.planta.services/planta/customizing:DB25)

mkdir Customizing

docker cp $container_id:psc/src/Python/ ./Customizing/Python/
docker cp $container_id:psc/src/jython/ ./Customizing/jython/
docker cp $container_id:psc/src/config/ ./Customizing/config/
docker cp $container_id:psc/src/DefaultPicture/ ./DefaultPicture/

docker rm $container_id

Manager Image

container_id=$(docker create registry.planta.services/planta/manager:S38)

mkdir manager

docker cp $container_id:/planta/jython/ ./manager/jython/

docker rm $container_id

Worker Image

container_id=$(docker create registry.planta.services/planta/worker:S38)

mkdir worker

docker cp $container_id:/planta/py/ ./worker/Python/

docker rm $container_id

Entwicklungssystem aufsetzen

Zuerst muss ein normales docker-compose-Template mit customizing Image gestartet werden, damit das System sich mit den Standarddaten installiert
Danach muss die docker-compose angepasst werden und alle Referenzen auf das customizing Image entfernt werden.
Dann können die Source-Verzeichnisse aus dem 1. Schritt lokal gemounted werden.
Es wird angenommen, dass die Verzeichnisse im gleichen Ordner wie die docker-compose Datei liegen.

manager

volumes:  
  - ./Customizing/config:/mnt/transfer/config:rw  
  - ./Customizing/Python:/mnt/transfer/Python:rw  
  - ./Customizing/jython:/mnt/transfer/jython:rw  
  - ./Customizing/DefaultPicture:/mnt/transfer/DefaultPicture:rw  

  - ./manager/jython/server:/planta/jython/server:rw  
  - ./manager/jython/__init__.py:/planta/jython/__init__.py:rw

worker

volumes:  
  - ./Customizing/config:/mnt/transfer/config:rw  
  - ./Customizing/Python:/mnt/transfer/Python:rw  
  - ./Customizing/jython:/mnt/transfer/jython:rw  
  - ./Customizing/DefaultPicture:/mnt/transfer/DefaultPicture:rw  
  
  - ./worker/Python/py/api/ppms/server/csrpc:/planta/py/api/ppms/server/csrpc:rw  
  - ./worker/Python/py/api/ppms/server/ppms:/planta/py/api/ppms/server/ppms:rw  
  - ./worker/Python/py/api/ppms/server/tests:/planta/py/api/ppms/server/tests:rw  
  - ./worker/Python/py/api/ppms/server/__init__.py:/planta/py/api/ppms/server/__init__.py:rw  
  - ./worker/Python/py/api/ppms/server/planta.py:/planta/py/api/ppms/server/planta.py:rw  
  - ./worker/Python/py/folder_overlay_sync.py:/planta/py/folder_overlay_sync.py:rw

Eigenes Customizing Image bauen

Angepasste Customizing Python-Dateien können in einem individuellem Image hinterlegt werden. Dafür erstellt man ein neues Image auf Basis des offiziellen Customizing Images.

Kann für Deployments in Test- und/oder Produktive Umgebungen verwendet werden
Erlaubt eigene Versionierung der Artefakte und Integration in Deployment Pipelines

Dockerfile Beispiel:

Docker

FROM registry.planta.services/planta/customizing:DB25
COPY /path/to/your/customizing /path/to/equivalent/path/in/container

## example, copying new individual test.py to customer python file location
# COPY test.py src/Python/py/customer/

## example, copying edited existing ppms.py to existing location
# COPY ppms.py src/Python/py/api/ppms/customizing/venus/ppms/

Nachdem die obenstehende Vorlage angepasst wurde, kann das neue Image mit Docker gebaut und deployed werden.

Individuelle Python Dateien müssen in den Ordner src/Python/py/customer/ abgelegt werden.