np-dms/lcbp3
0
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
7edbb8aeac3cd86203c249af1a7a7bf0f4ae114e
lcbp3/specs/08-infrastructure/09_app_deployment.md
admin 7edbb8aeac
Some checks failed
Build and Deploy / deploy (push) Has been cancelled
Details
260216:1043 4rd Deploy (Prepare CI/CD: Prepare 09_app_deployment.nd)
2026-02-16 10:43:35 +07:00

11 KiB
Raw Blame History

การ Deploy Application (Backend + Frontend) บน QNAP

📍 Version: v1.7.0 🖥️ Server: QNAP TS-473A (Container Station) 🔗 Docker Compose Path: /share/np-dms/app/docker-compose.yml

📋 Prerequisites

ก่อน deploy ต้องมี services เหล่านี้รันอยู่แล้ว:

Service Container Name Docker Compose Status
MariaDB mariadb lcbp3-db (MariaDB_setting.md) ✅
Redis cache services (04_Service_setting.md) ✅
Elasticsearch search services (04_Service_setting.md) ✅
NPM npm lcbp3-npm (NPM_setting.md) ✅
Docker Network lcbp3 docker network create lcbp3 ✅

1. Build Docker Images

Option A: Build บน Dev Machine (Windows) แล้ว Transfer

# อยู่ที่ workspace root (nap-dms.lcbp3/)

# Build Backend
docker build -f backend/Dockerfile -t lcbp3-backend:latest .

# Build Frontend (NEXT_PUBLIC_API_URL bake เข้าไปตอน build)
docker build -f frontend/Dockerfile `
  --build-arg NEXT_PUBLIC_API_URL=https://backend.np-dms.work/api `
  -t lcbp3-frontend:latest .

# Export เป็น .tar เพื่อ Transfer
docker save lcbp3-backend:latest -o lcbp3-backend.tar
docker save lcbp3-frontend:latest -o lcbp3-frontend.tar

# Transfer ไปยัง QNAP (ผ่าน SMB Shared Folder)
# Copy lcbp3-backend.tar และ lcbp3-frontend.tar ไปที่ \\192.168.10.8\np-dms\app\

Option B: Build บน QNAP โดยตรง (SSH)

# SSH เข้า QNAP
ssh admin@192.168.10.8

# Clone หรือ Pull code จาก Gitea
cd /share/np-dms/app/source
git pull origin main

# Build images
docker build -f backend/Dockerfile -t lcbp3-backend:latest .
docker build -f frontend/Dockerfile \
  --build-arg NEXT_PUBLIC_API_URL=https://backend.np-dms.work/api \
  -t lcbp3-frontend:latest .

2. Load Images บน QNAP (เฉพาะ Option A)

# SSH เข้า QNAP
ssh admin@192.168.10.8

# Load images
docker load < /share/np-dms/app/lcbp3-backend.tar
docker load < /share/np-dms/app/lcbp3-frontend.tar

# ตรวจสอบ
docker images | grep lcbp3

3. สร้าง Directories และกำหนดสิทธิ์

# สร้าง directories สำหรับ volumes
mkdir -p /share/np-dms/data/uploads/temp
mkdir -p /share/np-dms/data/uploads/permanent
mkdir -p /share/np-dms/data/logs/backend
mkdir -p /share/np-dms/app

# กำหนดสิทธิ์ให้ non-root user ใน container (UID 1001)
chown -R 1001:1001 /share/np-dms/data/uploads
chown -R 1001:1001 /share/np-dms/data/logs/backend
chmod -R 750 /share/np-dms/data/uploads

4. Deploy ผ่าน Container Station

4.1 Copy docker-compose.yml

คัดลอกไฟล์ specs/08-infrastructure/docker-compose-app.yml ไปยัง QNAP:

# วางไฟล์ที่ path
/share/np-dms/app/docker-compose.yml

4.2 สร้าง Application ใน Container Station

  1. เปิด Container Station บน QNAP Web UI
  2. ไปที่ Applications → Create
  3. เลือก Create Application
  4. ตั้งชื่อ Application: lcbp3-app
  5. วาง (Paste) เนื้อหาจาก docker-compose-app.yml
  6. แก้ไข Environment Variables ตามต้องการ (โดยเฉพาะ Secrets)
  7. กด Create เพื่อ deploy

⚠️ สำคัญ: ตรวจสอบ environment variables ก่อน deploy:

  • DB_PASSWORD — Password ของ MariaDB
  • REDIS_PASSWORD — Password ของ Redis
  • JWT_SECRET — Secret key สำหรับ JWT Tokens
  • AUTH_SECRET — Secret key สำหรับ NextAuth

4.3 ตรวจสอบ Container Status

ใน Container Station → Applications → lcbp3-app:

  • ✅ backend — Status: Running (healthy)
  • ✅ frontend — Status: Running (healthy)

5. Verify Deployment

ตรวจสอบ Health

# Backend health (จากภายใน Docker network)
docker exec frontend wget -qO- http://backend:3000/health

# Frontend (ผ่าน NPM)
curl -I https://lcbp3.np-dms.work

# Backend API (ผ่าน NPM)
curl -I https://backend.np-dms.work/api

ตรวจสอบ Logs

# ดู logs ใน Container Station UI
# หรือผ่าน CLI:
docker logs -f backend
docker logs -f frontend

6. Update / Re-deploy

เมื่อต้องการ deploy version ใหม่:

# 1. Build images ใหม่ (บน Dev Machine - PowerShell)
docker build -f backend/Dockerfile -t lcbp3-backend:latest .
docker build -f frontend/Dockerfile `
  --build-arg NEXT_PUBLIC_API_URL=https://backend.np-dms.work/api `
  -t lcbp3-frontend:latest .

# 2. Export & Transfer
docker save lcbp3-backend:latest -o lcbp3-backend.tar
docker save lcbp3-frontend:latest -o lcbp3-frontend.tar
# Copy ไปที่ \\192.168.10.8\np-dms\app\ ผ่าน SMB Shared Folder

# 3. Load บน QNAP (SSH)
ssh admin@192.168.10.8
docker load < /share/np-dms/app/lcbp3-backend.tar
docker load < /share/np-dms/app/lcbp3-frontend.tar

# 4. Restart ใน Container Station
#    Applications → lcbp3-app → Restart

7. Automated Deployment via Gitea (CI/CD)

ระบบใช้ Gitea Actions เพื่อทำ CI/CD โดยจะทำงานอัตโนมัติเมื่อมีการ push เข้าสู่สาขา main หรือเรียกใช้งานแบบ manual

7.1 การตั้งค่า Gitea Secrets

เพื่อให้ Pipeline สามารถเชื่อมต่อกับ QNAP ผ่าน SSH ได้อย่างปลอดภัย ต้องตั้งค่า Secrets ที่ Gitea Web UI:

  1. เข้าไปที่ Repository: np-dms/lcbp3
  2. ไปที่ Settings → Actions → Secrets
  3. กด Add New Secret สำหรับค่าต่อไปนี้:
Secret Name Value Example Description
HOST 192.168.10.8 IP ภายในของ QNAP (VLAN 10)
PORT 22 SSH Port ของ QNAP
USERNAME admin User ที่มีสิทธิ์รัน Docker
PASSWORD ******** รหัสผ่าน SSH (แนะนำให้ใช้ SSH Key แทนในอนาคต)

7.2 โครงสร้าง Pipeline (deploy.yaml)

ไฟล์ตั้งค่าอยู่ที่ .gitea/workflows/deploy.yaml โดยมีขั้นตอนหลักดังนี้:

graph TD
    A[Push to main] --> B[Gitea Runner Pick up Task]
    B --> C[SSH to QNAP]
    C --> D[git pull latest code]
    D --> E[Build Backend Image]
    E --> F[Build Frontend Image]
    F --> G[docker-compose up -d]
    G --> H[Cleanup Unused Images]
    H --> I[Finish Deploy]

7.3 วิธีการรันแบบ Manual (Manual Trigger)

หากต้องการ Re-deploy โดยไม่ต้องแก้โค้ด:

  1. ไปที่เมนู Actions ใน Gitea
  2. เลือก Workflow "Build and Deploy" ทางซ้ายมือ
  3. กดปุ่ม Run workflow -> เลือก Branch main -> กด Run workflow

7.4 การตรวจสอบและแก้ไขปัญหา (Troubleshooting)

  • ตรวจสอบ Runner: หาก Action ค้างที่สถานะ "Waiting" ให้ตรวจสอบว่า Gitea Runner ใน ASUSTOR (หรือเครื่องที่ติดตั้ง) ทำงานอยู่หรือไม่
  • SSH Timeout: ตรวจสอบว่า QNAP เปิด SSH Service และ Firewall (ACL) อนุญาตให้เครื่องที่เป็น Runner เชื่อมต่อมายัง Port 22 ได้
  • Disk Full: หาก Build ไม่ผ่านบ่อยๆ อาจเกิดจาก Disk เต็ม ให้รัน docker image prune -a บน QNAP เพื่อล้าง Image ทั้งหมดที่ไม่ถูกใช้งาน
  • Build Failure: หากติด Error ตอน Build Frontend ให้ตรวจสอบว่า NEXT_PUBLIC_API_URL ใน deploy.yaml ถูกต้องตาม DNS ล่าสุดหรือไม่

7.5 การตรวจสอบ Gitea Runner (Critical Component)

Pipeline จะรันได้ต้องมี act_runner รันอยู่ในระบบ (ปกติจะติดตั้งบน ASUSTOR หรือ QNAP):

  1. เข้าไปที่เมนู Site Administration (ต้องใช้สิทธิ์ Admin) -> Actions -> Runners
  2. ตรวจสอบว่ามี Runner ที่มีสถานะเป็น "Idle" (สีเขียว) หรือไม่
  3. หากไม่มี Runner ให้ติดต่อ Admin เพื่อติดตั้งและ Register Runner ด้วย Token ที่ได้จากหน้าแอดมิน

7.6 ขั้นตอนการตรวจสอบผลการ Deploy

เมื่อมีการ Push โค้ดหรือรัน Manual แล้ว สามารถดูสถานะการ Deploy ได้ที่:

  1. แท็บ Actions ในหน้าโปรเจกต์ Gitea
  2. คลิกที่หัวข้อ Commit หรือ Workflow ล่าสุด
  3. จะเห็นรายละเอียดของแต่ละขั้นตอน (Build Backend, Build Frontend, etc.) หากผ่านจะเป็นสีเขียว หากติดปัญหาจะเป็นสีแดงพร้อม Log รายละเอียด

📦 Resource Summary

Service Image CPU Limit Memory Limit Port
backend lcbp3-backend:latest 2.0 1.5 GB 3000
frontend lcbp3-frontend:latest 2.0 2 GB 3000

📖 NPM Proxy Hosts ตั้งค่าเรียบร้อยแล้ว:

  • lcbp3.np-dms.work → frontend:3000
  • backend.np-dms.work → backend:3000
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink