Ten pakiet zawiera kompletny system instalacji i generowania projektów DialogChain, podzielony na modularne komponenty dla łatwiejszego zarządzania i rozwoju.
dialogchain-rust/
├── install.sh # Główny skrypt instalacyjny
├── modules/
│ ├── system_detection.sh # Wykrywanie systemu
│ ├── dependencies.sh # Instalacja zależności
│ └── cli_generator.sh # Generator CLI
├── generators/
│ └── project_generator.py # Generator projektów Python
├── scripts/
│ ├── dev-setup.sh # Konfiguracja środowiska dev
│ ├── validate-project.sh # Walidator projektów
│ ├── benchmark.sh # Testy wydajnościowe
│ └── analyze-logs.sh # Analiza logów
└── README.md # Ten plik
curl -sSL https://install.dialogchain.io | bashgit clone https://github.com/dialogchain/rust.git
cd rust
chmod +x install.sh
./install.sh- Orkiestruje cały proces instalacji
- Ładuje moduły dynamicznie
- Obsługuje różne systemy operacyjne
- Zarządza zależnościami
Kluczowe funkcje:
- Wykrywanie systemu operacyjnego i architektury
- Instalacja zależności systemowych
- Konfiguracja środowisk programistycznych
- Tworzenie struktury katalogów
- Walidacja instalacji
# Funkcje:detect_system() # Wykrywa OS, architekturę, menedżer pakietówrun_doctor_check() # Sprawdza stan systemuget_system_info() # Zwraca informacje o systemieObsługiwane systemy:
- Linux (Ubuntu, CentOS, Fedora, Arch, openSUSE)
- macOS (z Homebrew)
- Windows (WSL/Git Bash)
# Funkcje:install_system_dependencies() # Pakiety systemoweinstall_rust() # Rust toolchaininstall_go() # Go runtimeinstall_python_deps() # Środowisko Pythoninstall_node_deps() # Środowisko Node.jssetup_docker() # Konfiguracja DockerInstalowane komponenty:
- Rust: Główny runtime dla DialogChain
- Python: ML/AI processing
- Go: High-performance processors
- Node.js: API integrations
- Docker: Konteneryzacja
Tworzy główne narzędzie dialogchain z komendami:
dialogchain create <project># Nowy projekt
dialogchain init # Inicjalizacja w bieżącym katalogu
dialogchain validate <config># Walidacja konfiguracji
dialogchain dev <config># Tryb deweloperski
dialogchain templates # Lista szablonów
dialogchain examples # Przykłady konfiguracji
dialogchain doctor # Diagnostyka systemuPython module generujący kompletne projekty:
Dostępne szablony:
- basic: Prosty pipeline HTTP → plik
- security: System monitoringu AI
- iot: Przetwarzanie danych IoT
- microservices: Hub integracji mikroserwisów
Generowane komponenty:
- Konfiguracja pipeline (
pipeline.yaml) - Procesory w różnych językach
- Pliki Docker i Docker Compose
- Skrypty deweloperskie
- Dokumentacja
- Testy
Rust (Core Engine):
// Główny silnik wykonawczypubstructDialogChainEngine{pipelines:Arc<RwLock<HashMap<String,Pipeline>>>,metrics:Arc<RwLock<MetricsCollector>>,security_manager:SecurityManager,}Python (ML/AI Processing):
# Przykład procesora Pythondefprocess_data(data):
data['processed_at'] =datetime.utcnow().isoformat()
# Logika ML/AIreturndataGo (High-Performance):
// Procesor Go dla wysokiej wydajnościfunc (p*Processor) Process(inputmap[string]interface{}) ProcessorData {
// Szybkie przetwarzanie danychreturnresult
}Uproszczony format konfiguracji:
name: "my_pipeline"triggers:
- type: httpport: 8080path: /webhookprocessors:
- id: main_processortype: pythonscript: "processors/main.py"parallel: trueoutputs:
- type: filepath: "logs/output.log"- Zero-trust model: Każda operacja wymaga autoryzacji
- Process isolation: Izolacja procesorów w kontenerach
- Rate limiting: Ochrona przed przeciążeniem
- Audit logging: Pełne śledzenie operacji
./dev-setup.sh setup # Konfiguracja środowiska
./dev-setup.sh test# Uruchomienie testów
./dev-setup.sh clean # Czyszczenie artefaktów./validate-project.sh # Walidacja struktury projektuTOTAL_REQUESTS=1000 ./benchmark.sh # Test wydajności./analyze-logs.sh analyze # Analiza logów
./analyze-logs.sh tail # Podgląd na żywo
./analyze-logs.sh clean # Czyszczenie starych logówcurl -sSL https://install.dialogchain.io | bashdialogchain create my-security-system --template security
cd~/.dialogchain/projects/my-security-system./scripts/dev.sh setup# Start środowiska deweloperskiego
./scripts/dev.sh start
# Edycja konfiguracji
vim pipeline.yaml
# Test
curl -X POST http://localhost:8080/webhook -d '{"message":"test"}'# Walidacja
dialogchain validate pipeline.yaml# Build produkcyjny
./scripts/deploy.sh build
# Deploy
./scripts/deploy.sh deploy- Rozszerzenie generatora Python:
# W project_generator.py"custom_template": ProjectTemplate(
name="custom_template",
description="Mój niestandardowy szablon",
triggers=[...],
processors=[...],
outputs=[...],
dependencies={...}
)- Dodanie przykładu YAML:
# W templates/examples/custom.yamlname: "custom_pipeline"description: "Niestandardowy pipeline"# ... konfiguracjaPython Processor:
#!/usr/bin/env python3importjsonimportsysfromtypingimportDict, Anydefprocess_data(data: Dict[str, Any]) ->Dict[str, Any]:
# Twoja logika przetwarzaniadata['custom_field'] ='processed'returndatadefmain():
input_data=json.load(sys.stdin)
result=process_data(input_data)
json.dump(result, sys.stdout, indent=2)
if__name__=="__main__":
main()Go Processor:
package main
import (
"encoding/json""os"
)
typeCustomProcessorstruct {
IDstring
}
func (p*CustomProcessor) Process(inputmap[string]interface{}) map[string]interface{} {
// Twoja logika przetwarzaniainput["custom_field"] ="processed"returninput
}
funcmain() {
varinputmap[string]interface{}
json.NewDecoder(os.Stdin).Decode(&input)
processor:=&CustomProcessor{ID: "custom"}
result:=processor.Process(input)
json.NewEncoder(os.Stdout).Encode(result)
}MQTT Integration:
triggers:
- type: mqttbroker: "mqtt://broker:1883"topic: "devices/+/data"qos: 1Database Output:
outputs:
- type: databaseconnection: "postgresql://user:pass@db:5432/mydb"table: "events"batch_size: 1000WebSocket Streaming:
outputs:
- type: websocketurl: "ws://dashboard:3000/stream"batch_size: 10settings:
monitoring:
enabled: truemetrics_port: 9100metrics_path: /metricsDostępne metryki:
pipeline_executions_total- Liczba wykonań pipelineprocessor_duration_seconds- Czas wykonania procesorówpipeline_errors_total- Liczba błędówactive_connections- Aktywne połączenia
settings:
tracing:
enabled: truejaeger_endpoint: "http://jaeger:14268/api/traces"service_name: "dialogchain-pipeline"settings:
health:
enabled: trueport: 8090path: /healthchecks:
- database
- redis
- external_apissettings:
security:
tls:
enabled: truecert_file: "/certs/server.crt"key_file: "/certs/server.key"ca_file: "/certs/ca.crt"settings:
security:
auth:
type: "jwt"secret: "${JWT_SECRET}"expiry: "24h"rbac:
enabled: trueroles:
- name: "admin"permissions: ["read", "write", "deploy"]
- name: "user"permissions: ["read"]settings:
security:
rate_limiting:
enabled: truerequests_per_minute: 1000burst_size: 100whitelist:
- "192.168.1.0/24"
- "10.0.0.0/8"# Stack deployment
docker stack deploy -c docker-compose.prod.yml dialogchain
# Scaling
docker service scale dialogchain_app=3apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:
name: dialogchainspec:
replicas: 3selector:
matchLabels:
app: dialogchaintemplate:
metadata:
labels:
app: dialogchainspec:
containers:
- name: dialogchainimage: dialogchain:latestports:
- containerPort: 8080env:
- name: ENVIRONMENTvalue: "production"resources:
requests:
memory: "512Mi"cpu: "500m"limits:
memory: "1Gi"cpu: "1000m"# .github/workflows/deploy.ymlname: Deploy DialogChainon:
push:
branches: [main]jobs:
test:
runs-on: ubuntu-lateststeps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Validate projectrun: ./validate-project.sh
- name: Run testsrun: ./dev-setup.sh testbuild:
needs: testruns-on: ubuntu-lateststeps:
- name: Build Docker imagerun: docker build -t dialogchain:${{ github.sha }} .
- name: Push to registryrun: docker push registry.com/dialogchain:${{ github.sha }}deploy:
needs: buildruns-on: ubuntu-lateststeps:
- name: Deploy to productionrun: | IMAGE_TAG=${{ github.sha }} ./scripts/deploy.sh deploy1. Port już używany:
# Sprawdź co używa portu
lsof -i :8080
# Zmień port w konfiguracji
sed -i 's/port: 8080/port: 8081/' pipeline.yaml2. Procesor nie działa:
# Test procesora indywidualnieecho'{"test": "data"}'| python processors/main.py
# Sprawdź logi
./analyze-logs.sh analyze
# Sprawdź uprawnienia
chmod +x processors/*.py3. Docker problemy:
# Reset środowiska Docker
docker-compose down -v
./dev-setup.sh clean
./dev-setup.sh setup4. Wysokie zużycie pamięci:
# Ogranicz równoległośćsettings:
performance:
max_concurrent: 5buffer_size: 100# Uruchom z debugowaniem
LOG_LEVEL=DEBUG dialogchain dev pipeline.yaml
# Włącz verbose logging
dialogchain dev --verbose pipeline.yamlsettings:
performance:
# Procesor-specific tuningworker_threads: 8max_concurrent: 50buffer_size: 10000# Memory managementmemory_limit: "2Gi"gc_frequency: "30s"# Network tuningconnection_pool_size: 100keep_alive_timeout: "60s"# docker-compose.ymlservices:
dialogchain:
deploy:
replicas: 3update_config:
parallelism: 1delay: 10srestart_policy:
condition: on-failure# nginx.confupstream dialogchain {least_conn;server dialogchain1:8080;server dialogchain2:8080;server dialogchain3:8080;}server {listen 80;location / {proxy_pass http://dialogchain;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;}}-- Indeksy dla lepszej wydajnościCREATEINDEXCONCURRENTLY idx_pipeline_executions_status ON pipeline_executions(status);
CREATEINDEXCONCURRENTLY idx_processor_metrics_processor_id ON processor_metrics(processor_id, created_at);
-- Partycjonowanie tabeliCREATETABLEpipeline_executions_2024 PARTITION OF pipeline_executions FOR VALUESFROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01');- Fork repository
- Utwórz feature branch:
git checkout -b feature/my-feature - Commit changes:
git commit -am 'Add my feature' - Push branch:
git push origin feature/my-feature - Utwórz Pull Request
Użyj GitHub Issues z następującymi informacjami:
- Wersja DialogChain
- System operacyjny
- Konfiguracja pipeline
- Kroki do odtworzenia błędu
- Logi błędów
DialogChain jest dostępny na licencji MIT. Zobacz plik LICENSE dla szczegółów.
DialogChain Installer Package v1.0.0
Kompletne rozwiązanie do instalacji i zarządzania projektami DialogChain
© 2024 DialogChain Team