# Simulation LOCALE du mode deux machines (cf. docs/DEPLOY_WEBAPP.md).
#
# Fait tourner sur une même machine les deux rôles normalement répartis sur
# deux machines, dans des conteneurs/images indépendants :
#   - worker  : machine de traitement (image complète, GPU) — API de
#               génération sur le port hôte 8974 ;
#   - webapp  : interface légère (image Dockerfile.webapp, sans PDAL/GPU) —
#               carte sur le port hôte 8973, avec son PROPRE cache de tuiles
#               (./output-webapp) peuplé à la demande depuis le worker,
#               comme le fait le Raspberry Pi.
#
# Intérêt en local : mettre à jour le code de l'interface (rebuild webapp)
# sans toucher au worker ni aux générations en cours, et réciproquement.
#
#   docker compose -f docker-compose.local-2m.yml up -d --build
#   docker compose -f docker-compose.local-2m.yml logs -f webapp worker
#   docker compose -f docker-compose.local-2m.yml down
# Retour au mode tout-en-un : docker compose up -d --build serve
services:
  worker:
    build: .
    image: lidar-lidar
    container_name: lidar-worker
    init: true
    user: "1000:1000"
    gpus: all            # retirer cette ligne sur une machine sans GPU
    ports:
      - "8974:8973"      # API joignable en direct (debug) et par la webapp
    volumes:
      # input/ en écriture : l'API y télécharge les dalles IGN manquantes
      - ./input:/data/input
      - ./output:/data/output
    environment:
      - TZ=Europe/Paris
      - LIDAR_INPUT_DIR=/data/input
      - LIDAR_OUTPUT_DIR=/data/output
      - LIDAR_GPU=1
      - LIDAR_WORKERS=2
    command: python3 -m uvicorn lidar_pipeline.webapp:app --host 0.0.0.0 --port 8973
    restart: unless-stopped

  webapp:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.webapp
    image: lidar-webapp
    container_name: lidar-webapp
    init: true
    user: "1000:1000"
    ports:
      - "8973:8973"
    volumes:
      # Cache local propre à la webapp (équivalent du disque du Raspberry
      # Pi) — PAS le ./output du worker : la séparation rendu/interface doit
      # être réelle, les tuiles arrivent à la demande depuis le worker.
      - ./output-webapp:/data/output
    environment:
      - TZ=Europe/Paris
      - LIDAR_OUTPUT_DIR=/data/output
      # Backend de génération = worker du même réseau compose (DNS docker) ;
      # les tuiles sont servies à la demande depuis le worker (cache peuplé
      # au fil des consultations, vignettes régénérées localement par /api/sync)
      - LIDAR_GENERATION_URL=http://lidar-worker:8973
    restart: unless-stopped