To deploy sur develop :
- Commit you changes on develop
eb deploy(if not yet done:pip install awsebcli)
Check the status of the application in aws: to check that no rollback and healthcheck.
To deploy on production:
git checkout main
eb deploy
conda activate omni
pgadmin4
- dev sur le dev
- tester avec la suite de test et à la main sur localhost
- source scripts/update_gunicorn_dev
- checker le nouvel algo https://front-git-dev-omniscienceacademy.vercel.app/
- comparer pour voir si c'est mieux que sur https://front-git-staging-omniscienceacademy.vercel.app/
- Si A/B test validé : git push, source scripts/update_prod, source scripts/update_gunicorn_prod
- le new algo est alors dispo sur https://omniscience.academy !
3 branches pour le front : dev : dev front, dev back (attention à ne pas coller dans streamlit) staging : dev front, prod back main : prod front, prod back
2 repos pour le back: djrestapi_dev djrestapi
Pour faire du A/B testing sur Algo:
- dev vs staging
Pour faire valider une feature du front:
- dev > staging > prod
A/B testing back: new : https://front-git-dev-omniscienceacademy.vercel.app/ old : https://front-git-staging-omniscienceacademy.vercel.app/
A/B testing front: new : https://front-git-staging-omniscienceacademy.vercel.app/ old : https://omniscience.academy
python -m cProfile -o misc/profiling/test.pstats manage.py test api.tests.QueryTests.test_single_query
snakeviz misc/profiling/test.pstats
bandit -r . -c "pyproject.toml"