dilib_operations/docs/INSTALLATION.md

Installation (Detailreferenz)

Für die aktuelle vollständige Reihenfolge zuerst START_HERE.md verwenden. Nginx wird nicht automatisch installiert; Apache kann alternativ verwendet werden.

Installation ohne Docker

Ziel: Ubuntu 24.04 LTS, Python 3.12, PostgreSQL und Redis. Andere Python-/OS-Versionen vorher prüfen. Anforderungen: DNS-Name, TLS-Zertifikat, SMTP optional, ausgehendes HTTPS von jedem überwachten Host zum Dashboard. Agent benötigt lokalen Brokerzugriff.

1. Zentralserver vorbereiten

Projektinhalt nach /opt/dilib-dashboard kopieren. Anschließend:

cd /opt/dilib-dashboard
sudo bash scripts/install-central.sh
sudo -u postgres createuser --pwprompt dilib
sudo -u postgres createdb --owner=dilib dilib_dashboard
sudoedit /etc/dilib-dashboard/dashboard.env

Das Skript installiert Pakete und systemd-Dateien, erzeugt zufällige Secrets und startet die Anwendung noch nicht. Die Datenbankkommandos nur bei einer neuen Installation ausführen. Vorhandene Datenbanken nicht löschen.

In dashboard.env setzen:

• DATABASE_URL: tatsächlicher Datenbankbenutzer und Passwort (Sonderzeichen URL-kodieren).
• ALLOWED_HOSTS: Domain plus 127.0.0.1,localhost.
• CSRF_TRUSTED_ORIGINS: https://Ihre-Domain.
• CACHE_URL und CELERY_BROKER_URL: getrennte Redis-DBs; nicht mit produktiven Task-Queues teilen.
• EMAIL_* und ALERT_RECIPIENTS: SMTP und kommaseparierte Empfänger, falls gewünscht.
• COOKIE_SECURE=1 im TLS-Betrieb belassen.

sudo bash scripts/manage-env.sh migrate
sudo bash scripts/manage-env.sh createsuperuser
sudo bash scripts/manage-env.sh collectstatic --noinput
sudo systemctl enable --now dilib-api dilib-ui dilib-worker dilib-beat

API lauscht nur auf 127.0.0.1:8000, UI auf 127.0.0.1:8080. PostgreSQL und Redis nicht öffentlich freigeben. Genau eine Beat-Instanz betreiben.

2. HTTPS-Reverse-Proxy

Bei Nginx zuvor sudo apt-get install nginx ausführen.

Gültiges Zertifikat für die eigene Domain bereitstellen. deploy/nginx.conf nach /etc/nginx/sites-available/dilib-dashboard kopieren, Domain und Zertifikatpfade ersetzen. Die Datei gehört in den üblichen http-Include-Kontext von Nginx.

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/dilib-dashboard /etc/nginx/sites-enabled/dilib-dashboard
sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx

Firewall: 443 für Benutzer und Agenten; 80 nur für Redirect bzw. Zertifikatsvalidierung. Bestehende Nginx-Konfiguration auf Konflikte prüfen. Anmeldung über die eigene Domain. Benutzer in /admin/ anlegen: aktive Benutzer lesen, is_staff erlaubt Quittierung, Wartungsmodus, Einstellungen und KI-Analyse. Superuser verwalten Modelle.

3. Host registrieren

Auf dem Zentralserver je Host ausführen:

sudo bash scripts/manage-env.sh register_agent app-01 --segment Produktion --address 10.10.1.20

Der Befehl zeigt das Agent-Token einmal an. Privat in die Agentkonfiguration übernehmen. Für Widerruf/Rotation denselben Befehl mit --rotate ausführen und Agent aktualisieren.

4. Agent auf jedem überwachten Host

Projekt auch dort nach /opt/dilib-dashboard kopieren:

cd /opt/dilib-dashboard
sudo bash scripts/install-agent.sh
sudoedit /etc/dilib-agent/agent.env
sudo systemctl enable --now dilib-agent
sudo journalctl -u dilib-agent -n 50 --no-pager

DASHBOARD_URL=https://Ihre-Domain/api/ingest/, AGENT_TOKEN sowie lokale AGENT_HEALTH_URLS anpassen. JSON in der env-Datei unverändert als eine Zeile eintragen. Nicht vorhandene Flower-Instanzen durch leeres AGENT_FLOWER_URL= deaktivieren. Interne Zertifizierungsstelle: PEM-Dateipfad in AGENT_CA_BUNDLE für Dashboard-Uploads. Für lokale HTTPS-Gesundheitsprüfungen muss die CA im Systemvertrauen installiert sein.

Pro unabhängigem Celery-Broker genau auf einem Agenten:

AGENT_COLLECT_EVENTS=1
AGENT_BROKER_URL=redis://127.0.0.1:6379/0
AGENT_COLLECTOR_ID=dilib-monitor-production

Auf allen anderen Agenten AGENT_COLLECT_EVENTS=0. Für RabbitMQ ist eine passende amqp://-URL möglich. Zugangsdaten nur lokal speichern. Bei mehreren Brokern eigene Agentinstanzen mit separaten registrierten Namen, Spool-Dateien und Umgebungen anlegen.

In den überwachten Django/Celery-Projekten (bei Namespace CELERY) konfigurieren:

CELERY_WORKER_SEND_TASK_EVENTS = True
CELERY_TASK_SEND_SENT_EVENT = True
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True

Anschließend dortige Worker regulär neu starten. Alternativ Worker mit -E starten. Der Agent aktiviert Events nicht eigenständig per Remote-Control.

5. Flower dauerhaft speichern

Bestehendes Flower mit deploy/flowerconfig.py konfigurieren oder den mitgelieferten Dienst nutzen. Nur eine Flower-Instanz darf dieselbe Zustandsdatei schreiben.

cd /opt/dilib-dashboard
sudo .venv-agent/bin/pip install 'flower==2.2.0'
sudo install -m 640 -o root -g dilib-agent deploy/flower.env.example /etc/dilib-agent/flower.env
sudoedit /etc/dilib-agent/flower.env
sudo install -m 644 deploy/systemd/dilib-flower.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now dilib-flower

Broker und FLOWER_BASIC_AUTH setzen. Im Agenten dieselben Flower-Zugangsdaten setzen. Flower bindet auf 127.0.0.1:5555, speichert alle 10 Sekunden unter /var/lib/dilib-flower/flower und hält maximal 100.000 Tasks im lokalen Zustand. Diese Dateipersistenz ist unabhängig von der PostgreSQL-Aufbewahrung des Dashboards. Nach Änderung sudo systemctl restart dilib-agent ausführen.

6. dilibAI optional

DILIBAI_BASE_URL inklusive API-Präfix (z.B. https://ki.intern/v1), DILIBAI_API_KEY und DILIBAI_MODEL setzen; API-Dienst neu starten. Der Adapter sendet maximal 30 offene Alarmzusammenfassungen an /chat/completions. Ein proprietärer dilibAI-Endpunkt benötigt eine Anpassung von monitoring/views.py. Es werden keine Task-Argumente oder Ergebnisse übertragen. KI führt keine Aktionen aus.

Lokaler Entwicklungstest

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements-dev.txt
.venv/bin/pytest -q

Die Tests verwenden SQLite und ersetzen externe Dienste durch Mocks. Für eine manuelle lokale Demo .env.example nach .env kopieren, Secrets generieren, TEST_SQLITE=1, COOKIE_SECURE=0 und DEBUG=1 ergänzen; var anlegen. Mit .venv/bin/python manage.py migrate, createsuperuser und seed_demo vorbereiten. In zwei Terminals manage.py runserver 127.0.0.1:8000 und .venv/bin/python -m frontend.main starten. UI: http://127.0.0.1:8080. Demo-Daten nie in die produktive Datenbank laden.