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- Introduced a new trading dashboard consisting of a FastAPI backend (`dashboard-api`) for data retrieval and a React frontend (`dashboard-ui`) for visualization. - Implemented a log parser to monitor and store bot logs in an SQLite database. - Configured Docker setup for both API and UI, including necessary Dockerfiles and a docker-compose configuration. - Added setup documentation for running the dashboard and accessing its features. - Enhanced the Jenkins pipeline to build and push the new dashboard images.
1.1 KiB
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Trading Dashboard
봇과 통합된 대시보드. 봇 로그를 읽기 전용으로 마운트하여 실시간 시각화합니다.
구조
dashboard/
├── SETUP.md
├── api/
│ ├── Dockerfile
│ ├── log_parser.py
│ ├── dashboard_api.py
│ └── entrypoint.sh
└── ui/
├── Dockerfile
├── nginx.conf
├── package.json
├── vite.config.js
├── index.html
└── src/
├── main.jsx
└── App.jsx
실행
루트 디렉토리에서 봇과 함께 실행:
# 전체 (봇 + 대시보드)
docker compose up -d --build
# 대시보드만
docker compose up -d --build dashboard-api dashboard-ui
접속
http://<서버IP>:8080
동작 방식
dashboard-api: 로그 파서 + FastAPI 서버 (봇 로그 → SQLite → REST API)dashboard-ui: React + Vite (빌드 후 nginx에서 서빙, API 프록시)- 봇 로그 디렉토리를
:ro(읽기 전용) 마운트 - 대시보드 DB는 Docker named volume (
dashboard-data)에 저장