Added script to generate charts with mean values

Added script to trigger and measure deployment time
Added build args to Dockerfile
2025-08-06 23:22:15 +02:00 · 2025-07-20 09:54:38 +02:00 · 2025-07-20 09:54:31 +02:00 · 2025-07-03 22:47:21 +02:00 · 2025-06-12 18:42:07 +00:00 · 2025-06-11 22:15:37 +00:00
9 changed files with 175 additions and 366 deletions
@@ -1,5 +1,18 @@
-FROM python:3.11.7-slim-bookworm
+FROM python:3.11.7-alpine
+
+# Wersja i data builda jako build-arg
+ARG APP_VERSION=unknown
+ARG BUILD_DATE=unknown
+
+# Ustawiamy zmienne w ENV, by były dostępne w kontenerze
+ENV APP_VERSION=$APP_VERSION
+ENV BUILD_DATE=$BUILD_DATE
+
 WORKDIR /app
+
 COPY api .
+
+RUN apk add --no-cache curl
 RUN pip install -r requirements.txt
+
 CMD python3 app.py
@@ -1,353 +0,0 @@
-# user-microservice
-
-Mikroserwis REST do zarządzania kontami użytkowników, zbudowany w celu **porównania
-narzędzi CI/CD do automatycznego budowania i wdrażania aplikacji skonteneryzowanych**.
-Projekt powstał w ramach pracy magisterskiej.
-
-To repozytorium zawiera **kod aplikacji** oraz **potoki CI** (budowanie, testy, publikacja
-obrazu, aktualizacja repozytorium GitOps). Manifesty Kubernetes i konfiguracje narzędzi CD
-znajdują się w drugim repozytorium: **[`user-microservice-deploy`](../user-microservice-deploy)**.
-
---
-
-## Spis treści
-
- [Cel projektu](#cel-projektu)
- [Architektura rozwiązania](#architektura-rozwiązania)
- [Porównywane narzędzia (5)](#porównywane-narzędzia-5)
- [Scenariusze pomiarowe](#scenariusze-pomiarowe)
- [Mapa branchy](#mapa-branchy)
- [Aplikacja](#aplikacja)
-  - [Stos technologiczny](#stos-technologiczny)
-  - [API](#api)
-  - [Model danych](#model-danych)
-  - [Konfiguracja (zmienne środowiskowe)](#konfiguracja-zmienne-środowiskowe)
-  - [Uruchomienie lokalne](#uruchomienie-lokalne)
-  - [Testy](#testy)
- [Potoki CI](#potoki-ci)
-  - [Jenkins](#jenkins)
-  - [Woodpecker CI](#woodpecker-ci)
-  - [Argo Workflows](#argo-workflows)
-  - [Wspólny schemat potoku CI](#wspólny-schemat-potoku-ci)
- [Infrastruktura](#infrastruktura)
- [Pomiar dostarczenia zmiany](#pomiar-dostarczenia-zmiany)
- [Struktura repozytorium](#struktura-repozytorium)
-
---
-
-## Cel projektu
-
-Zaprojektowano jednolity proces CI/CD (build → test → publikacja obrazu → wdrożenie na
-Kubernetes) i zaimplementowano go w **pięciu narzędziach**, a następnie **zmierzono czas
-dostarczenia zmiany** (od commita do działającej aplikacji) dla różnych kombinacji narzędzi
-CI i CD. Celem była obiektywna, ilościowa i jakościowa charakterystyka tych narzędzi.
-
-Proces jest identyczny funkcjonalnie w każdym narzędziu:
-
-1. Uruchomienie po zdarzeniu `push` do repozytorium aplikacji.
-2. Uruchomienie testów jednostkowych (`pytest`).
-3. Zbudowanie obrazu kontenera i opublikowanie go w rejestrze (Azure Container Registry),
-   z tagiem równym SHA commita.
-4. Zaktualizowanie manifestu wdrożenia w repozytorium GitOps (`user-microservice-deploy`) —
-   podmiana taga obrazu na nowy SHA.
-5. Wdrożenie nowej wersji na klaster Kubernetes (Azure AKS) przez narzędzie CD.
-
-## Architektura rozwiązania
-
-```
-        ┌──────────────────────────┐         push          ┌───────────────────────────┐
-        │  user-microservice (Git) │ ────────────────────▶ │        Potok CI           │
-        │  kod aplikacji + potoki  │                       │  Jenkins / Woodpecker /   │
-        └──────────────────────────┘                       │      Argo Workflows       │
-                                                            └────────────┬──────────────┘
-                                                                         │
-                          ┌──────────────────────────────────┬──────────┴───────┐
-                          │ 1. pytest                         │                  │
-                          │ 2. docker build + push            ▼                  ▼
-                          │                       ┌────────────────────┐  ┌───────────────┐
-                          │                       │  Azure Container   │  │  commit taga  │
-                          │                       │  Registry (ACR)    │  │  do repo      │
-                          │                       └────────────────────┘  │  GitOps       │
-                          │                                                └───────┬───────┘
-                          ▼                                                        │
-                                                                                   ▼
-        ┌──────────────────────────┐        obserwuje / webhook       ┌───────────────────────────┐
-        │ user-microservice-deploy │ ◀──────────────────────────────▶│         Potok CD          │
-        │  manifesty K8s (GitOps)  │                                  │  kubectl / ArgoCD / Flux  │
-        └──────────────────────────┘                                  └────────────┬──────────────┘
-                                                                                    │ apply / sync
-                                                                                    ▼
-                                                                        ┌───────────────────────────┐
-                                                                        │   Azure Kubernetes (AKS)  │
-                                                                        │   namespace: user-...     │
-                                                                        └───────────────────────────┘
-```
-
-## Porównywane narzędzia (5)
-
-| Rola | Narzędzie | Model działania |
-|------|-----------|-----------------|
-| **CI** (build/test/push) | **Jenkins** | Potok deklaratywny (`Jenkinsfile`), agent w Kubernetes (pod z wieloma kontenerami) |
-| **CI** | **Woodpecker CI** | Potok YAML (`.woodpecker/build.yaml`), backend Kubernetes |
-| **CI** | **Argo Workflows** | Sterowany zdarzeniami (Argo Events: `EventSource` + `Sensor` → `Workflow`) |
-| **CD** (deploy) | **ArgoCD** | GitOps typu *pull* — synchronizuje stan klastra z repo deploymentowym |
-| **CD** | **FluxCD** | GitOps typu *pull* — `GitRepository` + `Kustomization` + `Receiver` |
-
-Dodatkowo każde narzędzie CI potrafi też pełnić rolę CD w wariancie „to samo narzędzie":
-wdrożenie realizowane jest wtedy imperatywnie przez `kubectl apply` (potok wyzwalany
-commitem do repo GitOps).
-
-## Scenariusze pomiarowe
-
-Pełna macierz to **3 narzędzia CI × 3 warianty CD = 9 scenariuszy**:
-
-| # | CI | CD |
-|---|----|----|
-| Scenariusz 1 | Jenkins | Jenkins (`kubectl apply`) |
-| Scenariusz 2 | Jenkins | ArgoCD |
-| Scenariusz 3 | Jenkins | FluxCD |
-| Scenariusz 4 | Woodpecker | Woodpecker (`kubectl apply`) |
-| Scenariusz 5 | Woodpecker | ArgoCD |
-| Scenariusz 6 | Woodpecker | FluxCD |
-| Scenariusz 7 | Argo Workflows | Argo Workflows |
-| Scenariusz 8 | Argo Workflows | ArgoCD |
-| Scenariusz 9 | Argo Workflows | FluxCD |
-
-> Scenariusze 1–3 obejmują Jenkinsa, 4–6 Woodpeckera, a 7–9 Argo Workflows — w każdej trójce
-> kolejno: to samo narzędzie do CD, ArgoCD oraz FluxCD.
-
-## Mapa branchy
-
-Każda kombinacja narzędzi ma osobny branch — w obu repozytoriach. Poniżej odwzorowanie
-scenariuszy na branche.
-
-**Repozytorium aplikacji (`user-microservice`) — definicje CI:**
-
-| Branch | Zawartość |
-|--------|-----------|
-| `main` | Kod aplikacji (bazowy), ten README, skrypty analizy |
-| `dev` | Gałąź rozwojowa aplikacji + narzędzia pomiarowe (`deployment_timer.sh`, `data_analysis.py`) |
-| `jenkins-pipeline` | CI w Jenkins (`.jenkins/Jenkinsfile`, `podTemplate.yaml`) |
-| `woodpecker` | CI w Woodpecker (`.woodpecker/build.yaml`) |
-| `argo-workflows` | CI w Argo Workflows / Argo Events (`argo-workflows/*`) |
-| `jenkins-fluxcd`, `woodpecker-argocd`, `woodpecker-fluxcd`, `argoworkflow-argocd`, `argoworkflow-fluxcd` | Warianty CI dostrojone do konkretnego narzędzia CD (np. docelowy branch repo GitOps) |
-
-**Repozytorium deploymentowe (`user-microservice-deploy`) — manifesty i CD:**
-
-| Branch | Scenariusz |
-|--------|-----------|
-| `master` | Baza manifestów |
-| `jenkins-kubernetes` | Sc 1 — Jenkins wdraża przez `kubectl` |
-| `jenkins-argocd-deploy` | Sc 2 — ArgoCD |
-| `jenkins-fluxcd-deploy` | Sc 3 — FluxCD |
-| `woodpecker-deploy` | Sc 4 — Woodpecker wdraża przez `kubectl` |
-| `woodpecker-argocd-deploy` | Sc 5 — ArgoCD |
-| `woodpecker-fluxcd-deploy` | Sc 6 — FluxCD |
-| `argo-deploy` | Sc 7 — Argo Workflows |
-| `argoworkflow-argocd` | Sc 8 — ArgoCD |
-| `argoworkflow-fluxcd` / `fluxcd` | Sc 9 — FluxCD |
-
-> Uwaga: warianty FluxCD używają układu katalogów `apps/` + `clusters/prod/` wymaganego przez
-> Flux, pozostałe warianty trzymają manifesty w katalogu głównym repo GitOps.
-
---
-
-## Aplikacja
-
-Mikroserwis udostępnia API REST do zarządzania kontami użytkowników wraz z uwierzytelnianiem
-JWT (tokeny w ciasteczkach), rolami oraz mechanizmem wylogowania (unieważnianie tokenów).
-
-### Stos technologiczny
-
- **Python 3.11**, **Flask 3**
- **Flask-JWT-Extended** — uwierzytelnianie JWT
- **Flask-SQLAlchemy / SQLAlchemy 2** — ORM
- **MySQL** (produkcyjnie), **SQLite in-memory** (testy)
- **waitress** — produkcyjny serwer WSGI
- **pytest** — testy jednostkowe
- **Docker** — konteneryzacja (obraz bazowy `python:3.11.7-slim-bookworm`)
-
-### API
-
-| Metoda | Ścieżka | Opis | Autoryzacja |
-|--------|---------|------|-------------|
-| `POST` | `/users` | Utworzenie użytkownika | brak (konto `Administrator` wymaga tokena admina) |
-| `GET` | `/users` | Lista wszystkich użytkowników | tylko `Administrator` |
-| `GET` | `/users/<id>` | Szczegóły użytkownika | właściciel lub `Administrator` |
-| `PUT`/`PATCH` | `/users/<id>` | Edycja użytkownika (`PUT` wymaga wszystkich pól) | właściciel lub `Administrator` |
-| `DELETE` | `/users/<id>` | Usunięcie użytkownika | właściciel lub `Administrator` |
-| `POST` | `/login` | Logowanie, ustawia token JWT w ciasteczku | brak |
-| `GET` | `/logout` | Wylogowanie (unieważnienie tokena) | zalogowany |
-| `GET` | `/health` | Sprawdzenie stanu aplikacji i połączenia z bazą | brak *(dostępne na branchach z potokami CI/CD)* |
-| `GET` | `/version` | Zwraca wdrożoną wersję (`APP_VERSION` = SHA commita) i czas budowy | brak *(dostępne na branchach z potokami CI/CD)* |
-
-Przy pierwszym uruchomieniu, jeśli baza jest pusta, tworzone jest domyślne konto administratora
-(zob. zmienne `ADMIN_*`).
-
-### Model danych
-
- **`User`** — `id`, `username` (unikalny), `email` (unikalny), `role` (`Administrator`/`User`),
-  `password` (hash).
- **`RevokedToken`** — `jti` unieważnionych tokenów JWT (blocklist przy wylogowaniu).
-
-### Konfiguracja (zmienne środowiskowe)
-
-| Zmienna | Opis | Domyślna |
-|---------|------|----------|
-| `SQLALCHEMY_DATABASE_URI` | Połączenie do bazy MySQL | — (wymagana poza testami) |
-| `JWT_SECRET_KEY` | Klucz podpisujący tokeny JWT | `changeme` |
-| `APP_PORT` | Port serwera | `80` |
-| `ADMIN_USERNAME` | Login domyślnego admina | `admin` |
-| `ADMIN_EMAIL` | E-mail domyślnego admina | `[email protected]` |
-| `ADMIN_PASSWORD` | Hasło domyślnego admina | `admin` |
-
-Produkcyjnie sekrety (`SQLALCHEMY_DATABASE_URI`, hasła MySQL) są dostarczane z **Azure Key
-Vault** przez sterownik CSI `secrets-store` — zob. repozytorium deploymentowe.
-
-### Uruchomienie lokalne
-
-Za pomocą Docker Compose (uruchamia API + MySQL):
-
-```bash
-# przygotuj pliki api/.env oraz db/.env ze zmiennymi środowiskowymi
-docker compose up --build
-```
-
-Bez konteneryzacji:
-
-```bash
-cd api
-python3 -m venv env && source env/bin/activate
-pip install -r requirements.txt
-python3 app.py
-```
-
-Aplikacja czeka na gotowość bazy danych przy starcie (`wait_for_db`, do 100 prób co 3 s).
-
-### Testy
-
-```bash
-cd api
-python3 -m venv env && source env/bin/activate
-pip install -r requirements.txt pytest
-python3 -m pytest
-```
-
-Testy używają bazy SQLite w pamięci (konfiguracja `testing`) i pokrywają operacje CRUD oraz
-uwierzytelnianie. Ten sam zestaw testów jest uruchamiany w każdym potoku CI.
-
-> Wcześniejsze wersje potoków korzystały dodatkowo z testów kontenera **Goss** — zostały one
-> ostatecznie usunięte z potoków (por. historia commitów), a walidację przejęły testy
-> `pytest` oraz health check po wdrożeniu.
-
---
-
-## Potoki CI
-
-Definicje potoków znajdują się na branchach poszczególnych narzędzi. Wszystkie realizują ten
-sam trzyetapowy proces: **testy → build&push → commit do GitOps**.
-
-### Jenkins
-
-Branch `jenkins-pipeline`, plik `.jenkins/Jenkinsfile`. Potok deklaratywny uruchamiany na
-**agencie w Kubernetes** — pod z osobnymi kontenerami do każdego etapu (`podTemplate.yaml`):
-
- `python` — uruchomienie `pytest` (wyniki jako JUnit XML),
- `docker` — `docker build` + logowanie do ACR (Azure managed identity) + `docker push`,
- `git` — sklonowanie repo GitOps, podmiana taga obrazu (`awk`) i commit na branch
-  `jenkins-kubernetes`.
-
-Build kontenera działa bez uprawnień roota dzięki **sysbox** (`runtimeClassName: sysbox-runc`).
-
-### Woodpecker CI
-
-Branch `woodpecker`, plik `.woodpecker/build.yaml`. Trzy kroki (`code-tests`,
-`build-and-push`, `gitops-commit`) na backendzie Kubernetes. Docker-in-Docker uruchamiany
-lokalnie (`dockerd &`) w kontenerze z sysbox. Sekrety (klucz deploy do Gitea, known hosts)
-pobierane z sekretów Woodpeckera.
-
-### Argo Workflows
-
-Branch `argo-workflows`, katalog `argo-workflows/`. Podejście **sterowane zdarzeniami** przez
-Argo Events:
-
- `source.yaml` — `EventSource` (webhook, dwa endpointy: dla repo aplikacji i deploymentowego),
- `sensor.yaml` — `Sensor` reagujący na push i tworzący `Workflow` budujący (etapy:
-  `checkout` → `tests` → `build-and-push-image` → `gitops-commit`),
- `eventbus-default.yaml` — szyna zdarzeń (NATS),
- `permissions.yaml` — `ServiceAccount` + `Role`/`RoleBinding`,
- `secret-store.yaml` — dostęp do sekretów z Key Vault.
-
-### Wspólny schemat potoku CI
-
-Wszystkie trzy narzędzia wykonują tę samą logikę, różniąc się jedynie składnią i modelem
-uruchamiania:
-
-```
-push → [pytest] → [docker build → az acr login → docker push (tag = SHA)] → [clone repo GitOps → awk: podmiana tagu → commit → push]
-```
-
-Aktualizacja manifestu w repo GitOps jest realizowana identycznym skryptem `awk`, który
-znajduje kontener `api` i podmienia w nim tag obrazu na SHA nowego commita.
-
-## Infrastruktura
-
-| Element | Zastosowanie |
-|---------|--------------|
-| **Azure Kubernetes Service (AKS)** | Klaster docelowy; działają na nim także agenci CI oraz kontrolery CD |
-| **Azure Container Registry** (`marcin00.azurecr.io`) | Rejestr obrazów |
-| **Azure Key Vault** + CSI `secrets-store` | Dostarczanie sekretów do podów |
-| **Managed Identity** | Bezhasłowe uwierzytelnianie do ACR / AKS / Key Vault |
-| **Gitea** (self-hosted, `gitea.marcin00.pl`) | Repozytoria Git + webhooki wyzwalające potoki |
-| **sysbox** (`sysbox-runc`) | Budowanie obrazów bez uprawnień roota (rootless DinD) |
-| **NGINX Ingress** | Wystawienie aplikacji (`user-microservice.marcin00.pl`) |
-
-## Pomiar dostarczenia zmiany
-
-Metryką porównawczą jest **czas dostarczenia zmiany** — od commita do momentu, w którym nowa
-wersja aplikacji faktycznie działa na klastrze. Pomiar jest w pełni zautomatyzowany, a
-narzędzia znajdują się na branchu **`dev`**:
-
- **[`deployment_timer.sh`](../../tree/dev/deployment_timer.sh)** — automatyczny pomiar
-  pojedynczego wdrożenia. Skrypt:
-  1. odczytuje aktualną wersję z endpointu `/version`,
-  2. zapisuje znacznik czasu do pliku, commituje go (`Automatyczna zmiana: <timestamp>`)
-     i wykonuje `git push` — co wyzwala cały łańcuch CI/CD,
-  3. odpytuje `/version` co sekundę, aż zwrócona wersja się zmieni,
-  4. zapisuje wynik (`start,koniec,czas,stara_wersja,nowa_wersja`) do pliku
-     `deployment_times.csv`.
-
-  Wykrycie zmiany opiera się na tym, że potok CI buduje obraz z `APP_VERSION` równym SHA
-  commita, a `/version` zwraca tę wartość. Commity `Automatyczna zmiana: <timestamp>` widoczne
-  w historii repozytorium pochodzą właśnie z kolejnych przebiegów tego skryptu.
-
- **[`data_analysis.py`](../../tree/dev/data_analysis.py)** — agreguje zebrane pomiary
-  (po 20 wdrożeń na scenariusz) i generuje wykresy słupkowe średnich czasów dostarczenia do
-  katalogu `plots/`. Tworzy 6 porównań: trzy według narzędzia CI (dla każdego CD) i trzy
-  według narzędzia CD (dla każdego CI), obejmując wszystkie [9 scenariuszy](#scenariusze-pomiarowe).
-
-  ```bash
-  pip install matplotlib
-  python3 data_analysis.py   # zapisuje plots/mean_times_0..5.png
-  ```
-
-> Pliki wynikowe pomiarów (`deployment_times.csv`, katalog `plots/`) są generowane przez
-> powyższe skrypty i nie są śledzone w repozytorium.
-
-## Struktura repozytorium
-
-```
-user-microservice/
-├── api/
-│   ├── app.py               # fabryka aplikacji Flask, konfiguracja, start serwera waitress
-│   ├── views.py             # endpointy API (użytkownicy, login/logout)
-│   ├── models.py            # modele SQLAlchemy: User, RevokedToken
-│   ├── utils.py             # autoryzacja, oczekiwanie na bazę, inicjalizacja admina
-│   ├── requirements.txt     # zależności aplikacji
-│   └── tests/               # testy pytest (conftest.py, test_users.py)
-├── Dockerfile               # obraz aplikacji
-└── docker-compose.yml       # lokalne uruchomienie API + MySQL
-```
-
-> Definicje potoków CI (`Jenkinsfile`, `.woodpecker/`, `argo-workflows/`) znajdują się na
-> odpowiednich branchach — zob. [Mapa branchy](#mapa-branchy).
@@ -4,6 +4,7 @@ from flask_jwt_extended import JWTManager
 from jwt import ExpiredSignatureError
 from models import db, RevokedToken
 import os
+from tech_views import tech_bp
 from utils import init_db, wait_for_db
 from views import user_bp
 from werkzeug.exceptions import HTTPException
@@ -26,6 +27,7 @@ def create_app(config_name="default"):

    # Blueprints registration
    app.register_blueprint(user_bp)
+    app.register_blueprint(tech_bp)

    # Database and JWT initialization
    db.init_app(app)
@@ -53,7 +55,7 @@ def create_app(config_name="default"):

    # Fill database by initial values (only if we are not testing)
    with app.app_context():
-        wait_for_db()
+        wait_for_db(max_retries=100)
        db.create_all()
        if config_name != "testing":
            init_db()
@@ -0,0 +1,20 @@
+from flask import Blueprint, jsonify
+from models import db
+from sqlalchemy import text
+from utils import db_ready
+
+# Blueprint with technical endpoints
+tech_bp = Blueprint('tech_bp', __name__)
+
+@tech_bp.route('/health', methods=['GET'])
+def health_check():
+    "Check if service works and database is functional"
+    try:
+        with db.engine.connect() as connection:
+            connection.execute(text("SELECT 1"))
+        return jsonify(status="healthy"), 200
+    except Exception:
+        if db_ready:
+            return jsonify(status="unhealthy"), 500
+        else:
+            return jsonify(status="starting"), 503
@@ -3,19 +3,21 @@ from flask_jwt_extended import get_jwt_identity
 from models import User, db
 import os
 from sqlalchemy import text
-from sqlalchemy.exc import DatabaseError
+from sqlalchemy.exc import DatabaseError, InterfaceError
 import time
 from werkzeug.security import generate_password_hash

+db_ready = False

 def admin_required(user_id, message='Access denied.'):
+    "Check if common user try to make administrative action."
    user = db.session.get(User, user_id)
    if user is None or user.role != "Administrator":
        abort(403, message)


 def validate_access(owner_id, message='Access denied.'):
-    # Check if user try to access or edit resource that does not belong to them 
+    "Check if user try to access or edit resource that does not belong to them."
    logged_user_id = int(get_jwt_identity())
    logged_user_role = db.session.get(User, logged_user_id).role
    if logged_user_role != "Administrator" and logged_user_id != owner_id:
@@ -30,20 +32,18 @@ def get_user_or_404(user_id):
    return user


-MAX_RETRIES = 100
-
-def wait_for_db():
-    for retries in range(MAX_RETRIES):
+def wait_for_db(max_retries):
+    "Try to connect with database <max_retries> times."
+    global db_ready
+    for _ in range(max_retries):
        try:
            with db.engine.connect() as connection:
                connection.execute(text("SELECT 1"))
-            print("Successfully connected with database.")
+            db_ready = True
            return
-        except DatabaseError:
-            print(f"Waiting for database... (retry {retries + 1})")
+        except DatabaseError | InterfaceError:
            time.sleep(3)
-    print("Failed to connect to database.")
-    raise Exception("Database not ready after multiple retries.")
+    raise Exception("Failed to connect to database.")


 def init_db():
@@ -2,6 +2,7 @@ from flask import Blueprint, jsonify, request, abort
 from flask_jwt_extended import create_access_token, set_access_cookies, jwt_required, \
 verify_jwt_in_request, get_jwt_identity, unset_jwt_cookies, get_jwt
 from models import db, RevokedToken, User
+import os
 from utils import admin_required, validate_access, get_user_or_404
 from werkzeug.security import check_password_hash, generate_password_hash

@@ -110,3 +111,10 @@ def user_logout():
    response = jsonify({"msg": "User logged out successfully."})
    unset_jwt_cookies(response)
    return response
+
+@user_bp.route('/version', methods=['GET'])
+def version():
+    return jsonify({
+        "version": os.getenv("APP_VERSION", "unknown"),
+        "build_time": os.getenv("BUILD_DATE", "unknown")
+    })
@@ -0,0 +1,50 @@
+import matplotlib.pyplot as plt # type: ignore
+import os
+import statistics
+
+# Dane
+data = {
+    'Jenkins + Jenkins': (165, 158, 217, 164, 136, 135, 147, 145, 138, 134, 137, 129, 136, 142, 125, 138, 133, 136, 128, 131),
+    'Jenkins + ArgoCD': (181, 111, 115, 121, 128, 105, 108, 119, 112, 109, 110, 108, 111, 106, 113, 117, 113, 120, 113, 107),
+    'Jenkins + FluxCD' : (167, 119, 113, 110, 102, 126, 111, 113, 118, 106, 111, 104, 101, 105, 104, 106, 102, 105, 107, 103),
+    'Woodpecker + Woodpecker': (340, 348, 334, 363, 350, 339, 331, 354, 357, 351, 356, 347, 354, 341, 357, 352, 368, 336, 331, 340),
+    'Woodpecker + ArgoCD': (355, 360, 354, 344, 318, 353, 328, 305, 331, 324, 328, 349, 337, 328, 349, 350, 344, 344, 344, 341),
+    'Woodpecker + FluxCD' : (326, 344, 325, 337, 343, 358, 339, 341, 335, 354, 342, 355, 345, 334, 356, 346, 338, 342, 330, 333),
+    'Argo Workflows + Argo-Workflows': (190, 190, 169, 211, 172, 198, 207, 192, 212, 181, 168, 199, 216, 213, 220, 209, 192, 210, 196, 165),
+    'Argo Workflows + ArgoCD': (145, 159, 163, 148, 169, 185, 153, 148, 139, 176, 133, 140, 161, 135, 161, 130, 139, 164, 183, 183),
+    'Argo Workflows + FluxCD': (161, 136, 181, 157, 141, 139, 157, 149, 151, 139, 139, 148, 152, 142, 136, 149, 160, 145, 173, 161)
+}
+
+# Wyliczenie średnich
+labels = list(data.keys())
+means = [statistics.mean(data[k]) for k in labels]
+
+# Grupy indeksów do porównań
+groupings = [
+    [0, 1, 2],
+    [3, 4, 5],
+    [6, 7, 8],
+    [0, 3, 6],
+    [1, 4, 7],
+    [2, 5, 8]
+]
+
+# Folder wyjściowy (opcjonalnie)
+output_folder = "plots"
+os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
+
+# Generowanie wykresów
+for i, group in enumerate(groupings):
+    group_labels = [labels[j] for j in group]
+    group_means = [means[j] for j in group]
+    
+    plt.figure()
+    plt.bar(group_labels, group_means)
+    plt.ylabel("Średni czas wdrożenia (sek)")
+    plt.title(f"Porównanie średnich czasów wdrożenia")
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig(f"{output_folder}/mean_times_{i}.png")
+    plt.close()
+
+print("Wykresy zapisane!")
@@ -0,0 +1,54 @@
+#!/bin/bash
+
+# === KONFIGURACJA ===
+APP_URL="https://user-microservice.marcin00.pl/version"
+MARKER_FILE="version_marker.txt"
+OUTPUT_FILE="deployment_times.csv"
+CHECK_INTERVAL=1  # sekundy
+
+# === POBRANIE AKTUALNEJ WERSJI APLIKACJI ===
+echo "[INFO] Pobieranie aktualnej wersji z /version..."
+OLD_VERSION=$(curl -s "$APP_URL" | jq -r '.version')
+
+if [[ -z "$OLD_VERSION" ]]; then
+  echo "[ERROR] Nie udało się pobrać aktualnej wersji aplikacji."
+  exit 1
+fi
+
+echo "[INFO] Aktualna wersja: $OLD_VERSION"
+
+# === Modyfikacja pliku, commit i push ===
+TIMESTAMP=$(date +%s)
+echo "$TIMESTAMP" > "$MARKER_FILE"
+
+git add "$MARKER_FILE"
+git commit -m "Automatyczna zmiana: $TIMESTAMP"
+START_TIME=$(date +%s)
+
+echo "[INFO] Wykonuję git push..."
+git push
+
+if [[ $? -ne 0 ]]; then
+  echo "[ERROR] Push nie powiódł się."
+  exit 1
+fi
+
+echo "[INFO] Oczekiwanie na wdrożenie nowej wersji..."
+
+# === Odpytywanie endpointa /version ===
+while true; do
+  sleep $CHECK_INTERVAL
+  NEW_VERSION=$(curl -s "$APP_URL" | jq -r '.version')
+
+  if [[ "$NEW_VERSION" != "$OLD_VERSION" ]]; then
+    END_TIME=$(date +%s)
+    DURATION=$((END_TIME - START_TIME))
+    echo "[INFO] Nowa wersja wdrożona: $NEW_VERSION"
+    echo "[INFO] Czas wdrożenia: $DURATION sekund"
+
+    echo "$START_TIME,$END_TIME,$DURATION,$OLD_VERSION,$NEW_VERSION" >> "$OUTPUT_FILE"
+    break
+  else
+    echo "[WAIT] Czekam... ($NEW_VERSION)"
+  fi
+done
@@ -7,9 +7,24 @@ services:
    build: .
    env_file:
      - api/.env
+    ports:
+      - 80:80
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost/health"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+      start_period: 15s
  db:
    container_name: db
    hostname: db
    image: mysql:latest
    env_file:
      - db/.env
+    ports:
+      - 3306:3306
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "mysqladmin", "ping", "-h", "localhost"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
Author	SHA1	Message	Date
Marcin-Ramotowski	72e38fab08	Added script to generate charts with mean values	2025-08-06 23:22:15 +02:00
Marcin-Ramotowski	e6c68f839a	Added script to trigger and measure deployment time	2025-07-20 09:54:38 +02:00
Marcin-Ramotowski	fcb93a5cf8	Added build args to Dockerfile	2025-07-20 09:54:31 +02:00
Marcin-Ramotowski	c9b1dac864	Added endpoint to fetch app version	2025-07-03 22:47:21 +02:00
Marcin-Ramotowski	cd4ab3fd27	Handled more errors during db initialization	2025-06-12 18:42:07 +00:00
Marcin-Ramotowski	301cf5922e	Changed docker image base to Alpine and added curl	2025-06-11 22:15:37 +00:00
Marcin-Ramotowski	479ec4f917	Added healthcheck	2025-06-11 22:04:35 +00:00
Marcin-Ramotowski	3f40a6126c	Added more descriptions of functions	2025-06-11 20:04:04 +00:00
Marcin-Ramotowski	dd9e9ce110	Improved function body	2025-06-11 19:57:15 +00:00