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Operations

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Roberto Nascimento edited this page Jul 27, 2026 · 4 revisions

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🚀 Operações

📦 Setup Local

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
docker compose up -d
.venv/bin/python labtelemetry/manage.py migrate

Nota sobre o banco: sem DATABASE_URL definida, o projeto cai em SQLite — útil para inspeção rápida, mas o CI e o Compose rodam em PostgreSQL 16. Para apontar ao Postgres local:

export DATABASE_URL="postgres://labtelemetry:labtelemetry_dev@localhost:5432/labtelemetry"

▶️ Executar a Aplicação

.venv/bin/python labtelemetry/manage.py runserver 127.0.0.1:8000
Serviço Endereço
Dashboard http://127.0.0.1:8000/
Admin http://127.0.0.1:8000/admin/
Jaeger http://127.0.0.1:16686

📡 Gerar Telemetria

Simulador (reproduzível):

.venv/bin/python labtelemetry/manage.py ingest_telemetry --source simulator --once --sim-count 3
.venv/bin/python labtelemetry/manage.py ingest_telemetry --source simulator --interval 5

Modbus TCP (fonte real):

.venv/bin/python labtelemetry/manage.py ingest_telemetry --source modbus \
  --modbus-host 192.168.0.10 --modbus-port 502 --modbus-unit 1 \
  --modbus-register "0:1:0.01" \
  --modbus-register "4:2:0.1"

Formato do --modbus-register: ADDRESS:SENSOR_ID[:SCALE], repetível, um por registrador. A escala existe porque holding register é uint16 — o CLP publica 740 e o pH real é 7.40. Omitida, vale 1.0. Sem ao menos um mapeamento o comando recusa iniciar.

OPC-UA (fonte real):

.venv/bin/python labtelemetry/manage.py ingest_telemetry --source opcua \
  --opcua-url opc.tcp://plc.local:4840 \
  --opcua-node "ns=2;i=101:1" \
  --opcua-node "ns=2;i=103:5"

Formato do --opcua-node: NODE_ID:SENSOR_ID, repetível, um por node. O split acontece no último : — node ids contêm = e ; (ns=2;i=101), então isso não colide. Sem ao menos um mapeamento, o comando recusa iniciar: índice posicional de node não é chave primária de sensor.

Cenário sintético com anomalias:

.venv/bin/python labtelemetry/manage.py simulate_telemetry --seed 42 --iterations 50 --anomaly-rate 0.3

Diferença entre os dois comandos: ingest_telemetry é o runner de produção — lê de uma fonte real via adapter. simulate_telemetry gera cenário direto no banco, para exercitar as regras de qualidade sem depender de fonte externa.

Sobre reexecução: rodar ingest_telemetry duas vezes sobre a mesma janela é no-op; rodar simulate_telemetry duas vezes gera linhas novas. O porquê está em Idempotencia-e-Replay.

🖥️ O Que a Interface Mostra

  • cards de resumo
  • saúde das fontes
  • leituras recentes
  • alertas ativos
  • lista de sensores

Todos atualizados por HTMX em fragmentos parciais independentes.

✅ Checagens de Sanidade

.venv/bin/python labtelemetry/manage.py check
.venv/bin/python labtelemetry/manage.py makemigrations --check --dry-run
.venv/bin/python labtelemetry/manage.py test telemetry
.venv/bin/ruff check labtelemetry/

As mesmas quatro checagens rodam no CI a cada push e pull request. Para o fluxo completo em terminais paralelos, ver Validation-Guide.

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