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- URLs images versionnées (?v=mtime) : une tuile recalculée change d'URL et force le rechargement navigateur (cache heuristique contourné), y compris en plein run via /api/tiles ; veille permanente 15 s sur la carte - simulation locale du mode deux machines (docker-compose.local-2m.yml) : worker GPU :8974 + webapp légère :8973 au cache séparé output-webapp/ - override webapp pour le Pi 5 (192.168.3.3) : volume /srv/lidar/output, rsync vers le worker, labels Traefik (proxy/websecure/myresolver) - purge 0,5 m : worker/process et politique générale passés à 0,2 m seul - intègre le travail parallèle non commité : export mosaïque multi-dalles (export.py + /api/export), sous-tuilage intégral des couches, légendes VIZ_LEGENDS, docs et tests associés (213 tests verts)
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# Simulation LOCALE du mode deux machines (cf. docs/DEPLOY_WEBAPP.md).
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#
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# Fait tourner sur une même machine les deux rôles normalement répartis sur
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# deux machines, dans des conteneurs/images indépendants :
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# - worker : machine de traitement (image complète, GPU) — API de
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# génération sur le port hôte 8974 ;
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# - webapp : interface légère (image Dockerfile.webapp, sans PDAL/GPU) —
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# carte sur le port hôte 8973, avec son PROPRE cache de tuiles
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# (./output-webapp) alimenté par rsync depuis ./output du
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# worker (monté en lecture seule dans la webapp), comme le
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# Raspberry Pi le fait par SSH vers la machine de traitement.
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#
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# Intérêt en local : mettre à jour le code de l'interface (rebuild webapp)
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# sans toucher au worker ni aux générations en cours, et réciproquement.
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#
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# docker compose -f docker-compose.local-2m.yml up -d --build
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# docker compose -f docker-compose.local-2m.yml logs -f webapp worker
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# docker compose -f docker-compose.local-2m.yml down
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# Retour au mode tout-en-un : docker compose up -d --build serve
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services:
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worker:
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build: .
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image: lidar-lidar
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container_name: lidar-worker
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init: true
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user: "1000:1000"
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gpus: all # retirer cette ligne sur une machine sans GPU
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ports:
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- "8974:8973" # API joignable en direct (debug) et par la webapp
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volumes:
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# input/ en écriture : l'API y télécharge les dalles IGN manquantes
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- ./input:/data/input
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- ./output:/data/output
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environment:
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- TZ=Europe/Paris
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- LIDAR_INPUT_DIR=/data/input
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- LIDAR_OUTPUT_DIR=/data/output
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- LIDAR_GPU=1
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- LIDAR_WORKERS=2
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command: python3 -m uvicorn lidar_pipeline.webapp:app --host 0.0.0.0 --port 8973
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restart: unless-stopped
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webapp:
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build:
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context: .
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dockerfile: Dockerfile.webapp
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image: lidar-webapp
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container_name: lidar-webapp
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init: true
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user: "1000:1000"
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ports:
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- "8973:8973"
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volumes:
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# Cache local propre à la webapp (équivalent du disque du Raspberry
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# Pi) — PAS le ./output du worker : la séparation rendu/interface
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# doit être réelle, les tuiles arrivent par le rsync ci-dessous.
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- ./output-webapp:/data/output
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# Sortie du worker, en lecture seule : source du rsync local qui
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# remplace le "rsync par SSH vers la machine de traitement".
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- ./output:/data/remote:ro
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environment:
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- TZ=Europe/Paris
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- LIDAR_OUTPUT_DIR=/data/output
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# Backend de génération = worker du même réseau compose (DNS docker)
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- LIDAR_GENERATION_URL=http://lidar-worker:8973
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# Rapatriement des tuiles : mêmes exclusions que la prod (les
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# vignettes/sous-tuiles sont régénérées localement par /api/sync)
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- LIDAR_SYNC_CMD=rsync -a --delete --exclude=*.tif --exclude=.generation* --exclude=index_thumbs --exclude=index_subtiles /data/remote/ /data/output/
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# Cache auto-entretenu : resynchronisation + vignettes toutes les
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# 2 min (plus réactif que la prod pour tester en local)
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- LIDAR_AUTO_SYNC_SECONDS=120
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restart: unless-stopped
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