Ce service permet aux utilisateurs d'uploader une image, laquelle est ensuite analysée par un moteur d'intelligence artificielle pour générer des labels précis et pertinents.

• Upload d'Image : Interface utilisateur conviviale pour uploader facilement des images.
• Reconnaissance IA : Utilisation d'AWS Rekognition pour une analyse d'image fiable et avancée. La flexibilité du système permet une intégration future avec d'autres API de reconnaissance d'image.
• Technologies Utilisées : Développé avec Node.js et React.js, garantissant une expérience utilisateur fluide et une intégration backend robuste.
• Enregistre vos images sur le cloud et votre analyse dans une base de données
• Offline mode

Le développement s'appuie sur des choix technologiques stratégiques visant à exploiter les avantages des outils et frameworks modernes les plus performants et populaires. Ma sélection s'aligne sur les tendances actuelles et les meilleures pratiques de l'industrie, comme le souligne l'enquête annuelle State of JS, un graphiqu est disponible ici

• React.js : J'ai opté pour React.js pour le développement du frontend en raison de sa grande popularité, de sa communauté active et de son écosystème riche. React offre une approche efficace pour construire des interfaces utilisateur dynamiques et réactives, facilitant la gestion de l'état de l'application et le rendu des composants.

• Playwright : Pour le test de notre application frontend, J'utilise Playwright. Ce choix est motivé par les capacités avancées de Playwright en matière de tests d'interface utilisateur, permettant des tests automatisés rapides, fiables et multi-navigateurs.

• Node.js : Le backend repose sur Node.js, une plateforme côté serveur puissante et flexible qui permet d'exécuter JavaScript, le langage choisi pour tout le projet. Cela favorise une cohérence et une efficacité accrues dans le développement.

• Jest : Pour les tests backend, Jest est notre outil de prédilection. Reconnu pour sa simplicité et sa rapidité, Jest fournit un cadre de test unifié qui s'adapte bien aux applications Node.js, rendant les tests plus cohérents et faciles à gérer.

Le choix de ces technologies s'aligne sur les tendances actuelles et les retours de la communauté des développeurs, comme en témoignent les résultats de l'enquête State of JS. En m'appuyant sur ces outils et frameworks, J'assure une base solide et moderne pour mon application, tout en facilitant la collaboration et l'adoption par d'autres développeurs.

Le schema du l'architecture est disponible dans le dossier docs à la racine du projet où vous trouverez le fichier architecture au format SVG.

Retrouvez la liste de tout les pré-requis pour lancer le projet.

• Base de donnée : RethinkDB rethinkdb 2.4.3 (arm64-apple-darwin22.4.0) (CLANG 14.0.3 (clang-1403.0.22.14.1)), Darwin 23.1.0 arm64
• IDE utilisé : Visual Studio Code 1.85.1
• Gestionnaire de package : npm 10.1.0
• OS supported : MacOS, Linux, Windows
• Environmment Node.js : minimum v21.0.0
• AWS-CLI : 2.0.0 (pour les tests)
• AWS Rekognition SDK V2 !
• Reactjs : 18.2.0

Récupérer le projet sur votre machine en utilisant la commande suivante :

git clone --recurse-submodules https://github.com/YannickPerret/BI1-Vision.git bi1-vision

Résultat attendu :

tchoune@yannicks-MBP js % git clone --recurse-submodules https://github.com/YannickPerret/BI1-Vision.git bi1-vision
Cloning into 'bi1-vision'...
remote: Enumerating objects: 377, done.
remote: Counting objects: 100% (51/51), done.
remote: Compressing objects: 100% (39/39), done.
remote: Total 377 (delta 27), reused 24 (delta 11), pack-reused 326
Receiving objects: 100% (377/377), 1.00 MiB | 3.90 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (183/183), done.
Submodule 'dataObject' (https://github.com/YannickPerret/Bi_dataObject.git) registered for path 'dataObject'
Submodule 'labelDetector' (https://github.com/YannickPerret/Bi_labelDetector.git) registered for path 'labelDetector'
Cloning into '/Users/tchoune/Documents/dev/js/bi1-vision/dataObject'...
remote: Enumerating objects: 68, done.        
remote: Counting objects: 100% (68/68), done.        
remote: Compressing objects: 100% (42/42), done.        
remote: Total 68 (delta 25), reused 60 (delta 18), pack-reused 0        
Receiving objects: 100% (68/68), 1.35 MiB | 9.91 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (25/25), done.
Cloning into '/Users/tchoune/Documents/dev/js/bi1-vision/labelDetector'...
remote: Enumerating objects: 98, done.        
remote: Counting objects: 100% (98/98), done.        
remote: Compressing objects: 100% (66/66), done.        
remote: Total 98 (delta 41), reused 78 (delta 24), pack-reused 0        
Receiving objects: 100% (98/98), 699.56 KiB | 7.77 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (41/41), done.
Submodule path 'dataObject': checked out '78c6a29896993cf256171dcb7bda74089e955fcd'
Submodule path 'labelDetector': checked out '5e13d50265ca67d4f9f060d99386210dc9063ca5'

1. Avec Homebrew :

   • Ouvrez un terminal.
   • Exécutez la commande suivante pour installer Homebrew si ce n'est pas déjà fait :

     /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

   • Installez RethinkDB avec Homebrew :

     brew update
     brew install rethinkdb

2. Démarrage de RethinkDB :

   • Après l'installation, accédez au dossier du projet et démarrez RethinkDB en exécutant :

     rethinkdb

   • Par défaut, le serveur RethinkDB démarre sur le port 8080. Accédez à http://localhost:8080 dans votre navigateur pour ouvrir le tableau de bord RethinkDB.

1. Téléchargement :

   • Rendez-vous sur la page de téléchargements de RethinkDB : RethinkDB Downloads.
   • Téléchargez la dernière version de RethinkDB pour Windows.

2. Installation :

   • Ouvrez le fichier .exe téléchargé et suivez les instructions d'installation.

3. Démarrage de RethinkDB :

   • Une fois installé, exécutez RethinkDB à partir de l'invite de commande.

    rethinkdb

   • Le serveur RethinkDB démarre généralement sur le port 8080. Accédez à http://localhost:8080 pour visualiser le tableau de bord.

Il faut ensuite copie le .env.example en .env et remplir les informations de connexion au SDK d'aws et pour la base de donnée RethinkDB

cp .env.example .env

⚠️ La suite de la procédure est executée pour un environnement MacOs Les commandes peuvent différer selon votre environnement.

Une fois le projet cloné et les prérequis installé, il faut installer les dépendances du projet avec la commande suivante :

npm install
git submodule foreach --recursive 'npm install'

resultat attendu :

tchoune@yannicks-MacBook-Pro Bi1 % npm install                            

added 302 packages, and audited 303 packages in 3s

103 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details

found 0 vulnerabilities
tchoune@yannicks-MacBook-Pro Bi1 % git submodule foreach --recursive 'npm install'

Entering 'dataObject'
npm WARN deprecated [email protected]: The querystring API is considered Legacy. new code should use the URLSearchParams API instead.

added 129 packages, and audited 130 packages in 898ms

26 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details

found 0 vulnerabilities
Entering 'labelDetector'
npm WARN deprecated [email protected]: The querystring API is considered Legacy. new code should use the URLSearchParams API instead.

added 105 packages, and audited 106 packages in 811ms

20 packages are looking for funding
  run `npm fund` for details

found 0 vulnerabilities

Pour lancer le projet en local, utilisez la commande raccourcis suivante :

npm run dev:all

resultat attendu :

> [email protected] dev:all
> concurrently "npm run dev:db" "npm run dev:dataObject" "npm run dev:labelDetector" "npm run dev:current"

[2] 
[2] > [email protected] dev:labelDetector
[2] > cd labelDetector && node index.js
[2] 
[3] 
[3] > [email protected] dev:current
[3] > vite
[3] 
[1] 
[1] > [email protected] dev:dataObject
[1] > cd dataObject && node index.js
[1] 
[0] 
[0] > [email protected] dev:db
[0] > cd labelDetector && rethinkdb
[0] 
[0] Running rethinkdb 2.4.3 (arm64-apple-darwin22.4.0) (CLANG 14.0.3 (clang-1403.0.22.14.1))...
[0] Running on Darwin 23.1.0 arm64
[0] Loading data from directory /Users/tchoune/Documents/dev/js/Bi1/labelDetector/rethinkdb_data
[0] Listening for intracluster connections on port 29015
[0] Listening for client driver connections on port 28015
[0] Listening for administrative HTTP connections on port 8080
[0] Listening on cluster addresses: 127.0.0.1, ::1
[0] Listening on driver addresses: 127.0.0.1, ::1
[0] Listening on http addresses: 127.0.0.1, ::1
[0] To fully expose RethinkDB on the network, bind to all addresses by running rethinkdb with the `--bind all` command line option.
[0] Server ready, "yannicks_MacBook_Pro_local_khy" a9ebc96e-e255-48e9-a70d-e5049d2e0d52
[2] (node:69486) NOTE: We are formalizing our plans to enter AWS SDK for JavaScript (v2) into maintenance mode in 2023.
[2] 
[2] Please migrate your code to use AWS SDK for JavaScript (v3).
[2] For more information, check the migration guide at https://a.co/7PzMCcy
[2] (Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
[2] {"level":30,"time":1704915981303,"pid":69486,"hostname":"yannicks-MBP.sunrise.box","msg":"Server listening at http://[::1]:28469"}
[1] {"level":30,"time":1704915981303,"pid":69487,"hostname":"yannicks-MBP.sunrise.box","msg":"Server listening at http://127.0.0.1:28468"}
[1] [DataObject] server listening on http://localhost:28468
[2] {"level":30,"time":1704915981305,"pid":69486,"hostname":"yannicks-MBP.sunrise.box","msg":"Server listening at http://127.0.0.1:28469"}
[2] [LABELDETECTOR] : server listening on 28469
[1] (node:69487) NOTE: We are formalizing our plans to enter AWS SDK for JavaScript (v2) into maintenance mode in 2023.
[1] 
[1] Please migrate your code to use AWS SDK for JavaScript (v3).
[1] For more information, check the migration guide at https://a.co/7PzMCcy
[1] (Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
[2] La base de données existe déjà
[2] La table existe déjà
[2] [LABELDETECTOR] : database bilizer and table images created
[3] 
[3]   VITE v5.0.11  ready in 271 ms
[3] 
[3]   ➜  Local:   http://localhost:5173/
[3]   ➜  Network: use --host to expose

Accédez ensuite à l'application via l'url suivante : http://localhost:5173/

Pour lancer les tests, utilisez la commande suivante :

npm run test

resultat attendu :

 FAIL  tests/interface.test.js
  ● Test suite failed to run

    Your test suite must contain at least one test.

      at onResult (../../../../../../opt/homebrew/lib/node_modules/jest/node_modules/@jest/core/build/TestScheduler.js:133:18)
          at Array.map (<anonymous>)

(node:75124) NOTE: We are formalizing our plans to enter AWS SDK for JavaScript (v2) into maintenance mode in 2023.

Please migrate your code to use AWS SDK for JavaScript (v3).
For more information, check the migration guide at https://a.co/7PzMCcy
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:75123) NOTE: We are formalizing our plans to enter AWS SDK for JavaScript (v2) into maintenance mode in 2023.

Please migrate your code to use AWS SDK for JavaScript (v3).
For more information, check the migration guide at https://a.co/7PzMCcy
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
 PASS  labelDetector/tests/LabelDetector.test.js
  ✓ Analyze_LocalFileWithDefaultValues_ImageAnalyzed (796 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithDefaultValues_ImageAnalyzed (442 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithCustomMaxLabelValue_ImageAnalyzed (325 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithCustomMinConfidenceLevelValue_ImageAnalyzed (320 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithCustomValues_ImageAnalyzed (457 ms)

 PASS  dataObject/tests/AwsDataObjectImpl.test.js
  ✓ doesBucketExist (238 ms)
  ✓ DoesExist_ExistingObject_ObjectExists (344 ms)
  ✓ DoesExist_MissingObject_ObjectNotExists (216 ms)
  ✓ Upload_BucketAndLocalFileAreAvailable_NewObjectCreatedOnBucket (540 ms)
  ✓ Download_ObjectAndLocalPathAvailable_ObjectDownloaded (450 ms)
  ✓ Download_ObjectMissing_ThrowException (318 ms)
  ✓ Publish_ObjectExists_PublicUrlCreated (391 ms)
  ✓ Publish_ObjectMissing_ThrowException (198 ms)
  ✓ Remove_ObjectPresentNoFolder_ObjectRemoved (660 ms)

Test Suites: 1 failed, 2 passed, 3 total
Tests:       14 passed, 14 total
Snapshots:   0 total
Time:        3.838 s, estimated 4 s
Ran all test suites.

Pour lancer un test spécifique, utilisez la commande suivante :

jest tests

par exemple :

jest labelDetector/tests/LabelDetector.test.js 

avec le resultat suivant :

tchoune@yannicks-MacBook-Pro bi1-vision % jest labelDetector/tests/LabelDetector.test.js 
watchman warning:  opendir(/Users/tchoune/Library/Containers/com.apple.corerecents.recentsd/Data/Library/Recents) -> Operation not permitted. Marking this portion of the tree deleted
To clear this warning, run:
`watchman watch-del '/Users/tchoune' ; watchman watch-project '/Users/tchoune'`

(node:68111) NOTE: We are formalizing our plans to enter AWS SDK for JavaScript (v2) into maintenance mode in 2023.

Please migrate your code to use AWS SDK for JavaScript (v3).
For more information, check the migration guide at https://a.co/7PzMCcy
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
 PASS  labelDetector/tests/LabelDetector.test.js
  ✓ Analyze_LocalFileWithDefaultValues_ImageAnalyzed (833 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithDefaultValues_ImageAnalyzed (608 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithCustomMaxLabelValue_ImageAnalyzed (346 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithCustomMinConfidenceLevelValue_ImageAnalyzed (318 ms)
  ✓ Analyze_RemoteImageWithCustomValues_ImageAnalyzed (319 ms)

Test Suites: 1 passed, 1 total
Tests:       5 passed, 5 total
Snapshots:   0 total
Time:        2.721 s, estimated 3 s
Ran all test suites matching /labelDetector\/tests\/LabelDetector.test.js/i.

Commençons par build l'interface web avec la commande suivante :

npm run build

resultat attendu :

tchoune@yannicks-MacBook-Pro Bi1 % npm run build     

> [email protected] build
> vite build

vite v5.0.10 building for production...
✓ 32 modules transformed.
dist/index.html                   0.45 kB │ gzip:  0.30 kB
dist/assets/index-4sK4E3Wk.css    1.39 kB │ gzip:  0.72 kB
dist/assets/index-XPzPoTB7.js   144.75 kB │ gzip: 46.60 kB
✓ built in 406ms

Chaque service peut être lancer indépendamment des autres. Pour cela, il faut se rendre dans le dossier du service et lancer la commande suivante :

npm run dev

Assurez-vous d'avoir Docker et Docker Compose installés sur votre machine. Vous pouvez vérifier si Docker est installé en exécutant :

docker --version

Et pour Docker Compose :

docker-compose --version

Si vous n'avez pas Docker, suivez les instructions d'installation sur le site officiel de Docker.

1. Copiez le fichier d'exemple des variables d'environnement et configurez-le selon vos besoins.

   cp .env.example .env.docker

   Remplissez les valeurs nécessaires dans le fichier .env pour assurer la bonne configuration des services.

Pour lancer l'application en mode production, utilisez la commande suivante :

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build

Cette commande va construire et démarrer tous les services définis dans le fichier docker-compose.production.yml.

Attention : Une issue a été ouverte concernant le lancement des tests qui ne fonctionne pas avec PlayWright, se référer à l'issue ici

Pour exécuter les tests, utilisez :

docker-compose -f docker-compose.test.yml up --build

Cette commande prépare l'environnement de test et exécute les tests comme défini dans docker-compose.test.yml.

Pour arrêter les services et nettoyer les conteneurs, vous pouvez utiliser la commande suivante :

docker-compose -f docker-compose.[environment].yml down

Remplacez [environment] par production ou test selon le fichier que vous utilisez.

L'application supporte un mode hors ligne grâce à l'implémentation d'un service worker. Une fois que vous avez visité l'application en ligne, elle sera capable de charger les ressources en cache même si vous perdez votre connexion internet. Voici comment cela fonctionne en production :

• Lors de la première visite de l'utilisateur, le service worker met en cache les ressources essentielles (par exemple, les fichiers HTML, CSS, et JavaScript).
• Lors des visites ultérieures, si l'utilisateur est hors ligne, le service worker sert les ressources à partir du cache, permettant à l'application de fonctionner sans connexion internet.
• Les nouvelles mises à jour du site seront récupérées par le service worker en arrière-plan lorsqu'une connexion est disponible, garantissant que l'utilisateur a toujours la version la plus récente.

Le sous-module dataObject est utilisé pour envoyer et récupérer des images depuis un bucket Amazon S3.

Permet de upload une image dans le bucket Amazon S3.

• Paramètres :

  • image : Fichier image à télécharger.

• Réponse :

  • Succès : { message: 'Image téléchargée avec succès.', url: [url de l'image] }
  • Erreur : { error: 'message d'erreur' }

  Le sous-module LabelDetector permet d'analyser une image et de recevoir les éléments reconnus sur l'image grâce à AWS Rekognition.

Analyse une image et renvoie les labels détectés.

• Paramètres :
  • url : URL de l'image à analyser.
  • maxLabel : Nombre maximal de labels à retourner.
  • minConfidence : Seuil minimal de confiance pour les labels.
• Réponse :
  • Succès : { message: 'Image analyzed with success', data: [données de l'analyse] }
  • Erreur : { error: 'message d'erreur' }

Télécharge un fichier SQL contenant les informations des images analysées.

• Paramètres :
  • url : URL de l'image pour laquelle les données sont requises.
• Réponse :
  • Succès : Fichier SQL pour insertion dans une base de données.
  • Erreur : { error: 'message d'erreur' }

.
├── dataObject    //nodejs Bucket AWS
│   ├── libs
│   ├── tests
│   │   ├── download
│   │   └── images
│   └── uploads
├── labelDetector //nodejs AWS Rekognition et RethinkDB
│   ├── lib
│   │   ├── database
│   │   └── providers
│   └── rethinkdb_data
│       └── tmp
│   ├── tests
│   │   ├── download
│   │   └── images
├── frontend
├── public
│   ├── src           //ReactJS
│   │   ├── assets
│   │   ├── components
│   │   └── styles
│   └── tests
│       └── images
│           └── tests

Nous suivons une convention de nommage claire pour assurer une lisibilité et une maintenabilité élevées du code. Voici quelques exemples basés sur votre code :

Classes : Noms en CamelCase avec un préfixe indiquant leur rôle, par exemple AwsDataObjectImpl pour une implémentation d'un objet de données AWS.

Fonctions : Noms en camelCase commençant par un verbe, par exemple encode(data).

Variables et Instances : Noms explicites en camelCase, comme bucketName ou fileContent.

Constantes : Utilisez des majuscules avec des underscores, par exemple AWS.

Noms de Fichiers : Pour les noms de fichiers, utilisez une lettre minuscule au début et pour les mots suivants, collez-les ensemble avec la première lettre de chaque nouveau mot en majuscule, comme awsDataObjectImpl.js.

1. main/master :

   • Protection : Cette branche est protégée. Les commits directs sont interdits.
   • Usage : Seules les pull requests (PR) approuvées et testées peuvent être fusionnées dans main/master.
   • Revue de Code : Chaque PR doit être revue et approuvée par au moins une autre personne de l'équipe.
   • Tests Automatiques : Les tests automatisés doivent passer avant la fusion.

2. Branches de Développement (dev, feature/*, bugfix/*, etc.) :

   • Protection : Protection légère ou pas de protection. Selon les besoins du projet, vous pouvez choisir d'exiger des revues de code même pour ces branches.
   • Usage :
     • dev sert de branche de développement principal.
     • feature/* pour le développement de nouvelles fonctionnalités.
     • bugfix/* pour les corrections de bugs.
   • Fusion : Ces branches peuvent être fusionnées dans main/master une fois qu'elles sont complètes, testées, et approuvées.

• Noms des commit : Utilisez des noms descriptifs pour vos branches, par exemple feature: add-image-processing ou bugfix: login-issue ou si c'est un developpement courrant "verbe + action"
• Rebase et Squash : Pour garder un historique propre, utilisez rebase pour mettre à jour votre branche avec main/master et squash vos commits avant de fusionner.
• Commits Fréquents, Petits et Significatifs : Cela facilite les revues de code et la compréhension de l'historique des changements.

Le projet est sous licence MIT

Yannick Perret - support par email exclusivement : dev[at]yannickperret.com ou via une issue sur le projet github