{"id":23679,"date":"2022-08-31T15:28:05","date_gmt":"2022-08-31T13:28:05","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/?p=23679"},"modified":"2023-06-18T17:27:43","modified_gmt":"2023-06-18T15:27:43","slug":"jobsuche-portal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2022\/08\/31\/jobsuche-portal\/","title":{"rendered":"Jobsuche Portal"},"content":{"rendered":"\n

SS22 – Dev4Cloud Projekt – von Robin H\u00e4rle und Anton Gerdts<\/p>\n\n\n\n

  1. Ideenfindung<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    \u00a0\u00a0\u00a0 Zu Beginn der Ideenfindungsphase f\u00fcr unser Projekt sahen wir uns die verschiedenen Apis auf Bund.dev<\/em><\/a> an, um uns von der Thematik der verf\u00fcgbaren Daten inspirieren zu lassen. Wir entschieden uns ohne lange abzuw\u00e4gen daf\u00fcr ein Jobsuche-Portal mit der Jobsuche API<\/em><\/a> als Datenquelle zu kreieren, da der Inhalt unseres Projekts zweitrangig war und es uns mehr darum ging, technisch interessante Cloud-Dienste auszuprobieren. Als n\u00e4chstes erstellten wir eine entsprechende Liste von Features die wir in unserer App einbauen wollten und realistisch umgesetzt werden k\u00f6nnten: Neben der klassischen Suchfunktion f\u00fcr Jobs nach Parametern wie Ort, Besch\u00e4ftigungsart und Titel sollten sich User \u00fcber eine Single-Sign-On oder Email-Registrierung authentifizieren k\u00f6nnen. Als authentifizierter User sollte man auf der Detailansicht eines Job-Angebots eine Chat- und Bewertungsfunktion nutzen k\u00f6nnen, welche \u00fcber Websockets Echtzeit-Kommunikation mit anderen Usern auf derselben Seite erm\u00f6glichen sollten.<\/p>\n\n\n\n

    Anschlie\u00dfend entschieden wir uns, unser Projekt in der AWS Cloud umzusetzen, da uns hierf\u00fcr bereits der AWS Cloud Foundations Videokurs zum Lernen zur Verf\u00fcgung gestellt worden war und AWS im Rahmen des Free Tier sehr umfangreiche Funktionen bietet.<\/p>\n\n\n\n

    Das Backend bzw. die Cloud-Infrastruktur sollte \u00fcber Terraform deployed werden; bez\u00fcglich des Frontend-Frameworks entschieden wir uns f\u00fcr Vue, da Robin damit schon viel Erfahrung hatte. Au\u00dferdem wollten wir das Component basierte UI-Framework Naive UI<\/em><\/a> nutzen, um uns m\u00f6glichst wenig mit Design und mehr mit der Funktionalit\u00e4t und den Cloud-Diensten besch\u00e4ftigen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    1. Umsetzung<\/li><\/ol>\n\n\n\n

      Zum Start der eigentlichen Umsetzung der oben beschriebenen Webanwendung hatte Robin bereits vorab Cloud-Funktionen in der IBM Cloud implementiert, welche das Aktualisieren von Tokens zur Authentifizierung f\u00fcr die Jobsuche API <\/em>\u00fcbernahmen und somit einfache, direkte Abfragen der Job-Daten aus unserer App heraus erm\u00f6glichten.<\/p>\n\n\n\n

      Die User Authentifizierung realisierten wir \u00fcber AWS Cognito. Wegen Zeitmangel war leider keine SSO-Authentifizierung mehr umsetzbar. Das Konfigurieren eines Cognito User-Pools funktionierte ohne Probleme, allerdings war die Integration dessen im Frontend schwieriger. Die Dokumentation des AWS SDK f\u00fcr JavaScript, dessen verschiedene Versionen und unterschiedliche Verwendung dieser sowie der Hinweis, dass man f\u00fcr die Authentifizierung \u00fcber User-Pools (anstatt Identity Pools) eine dedizierte JavaScript Library verwenden soll (amazon-cognito-identity-js<\/em><\/a>) waren un\u00fcbersichtlich und sehr knapp. Zus\u00e4tzlich war die API der erw\u00e4hnten JavaScript Library umst\u00e4ndlich designed (z.B. sind User-Daten nach Authentifizierung nicht direkt zugreifbar, sondern m\u00fcssen jedes mal \u00fcber eine Methode mit Callback f\u00fcr Success und Failure abgerufen werden). Aus diesem Grund implementierten wir eine Wrapper-Klasse, die f\u00fcr unseren Usecase eine optimierte API bereitstellte.<\/p>\n\n\n\n

          Die Live-Chat Funktion realisierten wir \u00fcber ein Zusammenspiel aus zwei Dynamo-DB Tabellen, drei Lambda Funktionen und einer Websocket API-Gateway Resource. Beim Aufruf einer Job-Detailansicht wird eine Verbindung mit dem Websocket Endpoint aufgebaut. In der \u201cConnections\u201d Dynamo-DB Tabelle wird die Connection-Id der Job-Id der aufgerufenen Detailansicht zugeordnet. Au\u00dferdem werden aus der \u201cComments\u201d Tabelle alle Kommentare des aktuellen Jobs abgerufen und an den Client geschickt. Postet dieser ein neues Kommentar wird dieses in die \u201cComments\u201d Tabelle gespeichert und an alle Connections, die in der\u201cConnections\u201d Tabelle der gleichen Job-Id zugeordnet sind, gebroadcastet Wird die Job-Detailansicht geschlossen wird auch aus der \u201cConnections\u201d Tabelle der Eintrag mit der Entsprechenden Connection-Id gel\u00f6scht.<\/p>\n\n\n\n

      Hierbei stie\u00dfen wir auf zwei Probleme: Das erste bezog sich auf Terraform und zeigte, dass die Nutzung von Terraform nicht nur wie anfangs erwartet ein \u201cSegen\u201d wegen einfacherer Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Infrastruktur in Code-Form ist, sondern auch Nachteile mit sich bringt: In vielen F\u00e4llen werden beim Erstellen von Cloud Ressourcen \u00fcber die AWS Management Console Parameter automatisch passend konfiguriert, z.B. bei der Integration von Lambda-Funktionen mit einer API-Gateway Route: hier werden unter anderem \u201cInvoke-Permissions\u201d der Lambda-Funktion automatisch gesetzt, d.h. die Lambda-Funktion wird so konfiguriert, dass sie vom API-Gateway getriggert werden darf. Diese und andere Attribute muss man beim Verwenden von Terraform selbst korrekt setzen, was nicht immer einfach ist, da die Dokumentation von Terraform bez\u00fcglich solcher \u201cDetail-Attribute\u201d sehr knapp ist.<\/p>\n\n\n\n

      Das zweite Problem bestand darin, dass sich der gewohnte DevOps-Workflow nicht ohne weiteres mit der Entwicklung von Code f\u00fcr Serverless Cloud-Services wie Lambda-Funktionen vereinen l\u00e4sst.<\/p>\n\n\n\n

      Anders als das Frontend einer Webanwendung konnten wir den Code einer Lambda Funktion nicht ohne weiteres in einer lokalen Testumgebung auf unseren Rechnern testen und die Zeit sich in entsprechende Tools wie z.B. das AWS SAM CLI<\/em><\/a> einzuarbeiten fehlte uns. In unserem Fall gen\u00fcgte es den Code zwar in einem Git Repository zu versionieren, allerdings \u00fcber die AWS Management Console zu testen und zu deployen. In Zukunft w\u00e4re es ideal f\u00fcr jegliche Serverless Services Testumgebungen f\u00fcr Entwicklungsrechner und Runner der Git Testing-Pipelines zu erstellen. Damit k\u00f6nnte Anwendungscode den \u00fcblichen DevOps Lifecycle durchlaufen und m\u00fcsste nicht in der Cloud selbst getestet werden, wodurch vermieden werden k\u00f6nnte, dass Fehler bei der Entwicklung (z.B. fehlerhafte Bedienung der AWS Management Console) Cloud Ressourcen zum Absturz o.\u00e4. bringen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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