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(django_pod3) pod@pod-transcodage:/usr/local/django_projects/podv3$ celery -A pod.video_encode_transcript.transcripting_tasks worker -l INFO -Q transcripting --concurrency 1 -n transcript |
3.2 Microservice xAPI
| Astuce |
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Nous appellerons dans la suite de cette documentation, serveur Pod backend le serveur où la partie web serveur est installée et serveur Pod xAPI le serveur où est effectué le traitement xAPI |
Pré-requis :
- Il faut que votre répertoire "
podv3" du serveur backend soit partagé entre vos serveurs (montage NFS par exemple)
Configuration sur le serveur Pod backend :
Dans le fichier settings_local.py
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(django_pod3) pod@pod:/usr/local/django_projects/podv3$ vim pod/custom/settings_local.py |
| Bloc de code |
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USE_XAPI = True
XAPI_ANONYMIZE_ACTOR = False
XAPI_LRS_LOGIN = "XXXX"
XAPI_LRS_PWD = "XXXXX"
XAPI_LRS_URL = "http://xapi.univ.fr/xAPI/statements/"
USE_XAPI_VIDEO = True
XAPI_CELERY_BROKER_URL = "redis://redis:6379/6" |
Installation sur le serveur de traitement xAPI:
Installation des lib python (dans un environnement virtuel) et oui, c'est le même requirement que pour l'encodage
| Bloc de code |
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(django_pod3) pod@pod-transcodage:/usr/local/django_projects/podv3$ pip3 install --no-cache-dir -r requirements-encode.txt |
Il suffit ensuite de lancer Celery via la commande suivante (vous pouvez également créer un fichier init.d pour lancer cette commande ou ajouter --detach pour lancer en mode démon)
| Bloc de code |
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(django_pod3) pod@pod-transcodage:/usr/local/django_projects/podv3$ celery -A pod.xapi.xapi_tasks worker -l INFO -Q xapi --concurrency 1 -n xapi |