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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.
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# Trading Dashboard
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봇과 통합된 대시보드. 봇 로그를 읽기 전용으로 마운트하여 실시간 시각화합니다.
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## 구조
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```
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dashboard/
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├── SETUP.md
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├── api/
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│ ├── Dockerfile
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│ ├── log_parser.py
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│ ├── dashboard_api.py
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│ └── entrypoint.sh
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└── ui/
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├── Dockerfile
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├── nginx.conf
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├── package.json
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├── vite.config.js
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├── index.html
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└── src/
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├── main.jsx
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└── App.jsx
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```
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## 실행
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루트 디렉토리에서 봇과 함께 실행:
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```bash
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# 전체 (봇 + 대시보드)
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docker compose up -d --build
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# 대시보드만
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docker compose up -d --build dashboard-api dashboard-ui
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```
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## 접속
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`http://<서버IP>:8080`
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## 동작 방식
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- `dashboard-api`: 로그 파서 + FastAPI 서버 (봇 로그 → SQLite → REST API)
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- `dashboard-ui`: React + Vite (빌드 후 nginx에서 서빙, API 프록시)
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- 봇 로그 디렉토리를 `:ro` (읽기 전용) 마운트
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- 대시보드 DB는 Docker named volume (`dashboard-data`)에 저장
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