Реализованная функциональность

• Реализация адаптеров сбора и предобработки данных из разных источников
• Агрегация данных с помощью моделей машинного обучения для комплексного анализа текущей ситуации в регионах и оценки вероятности возникновения чрезвычайных явлений
• Графическое представление результатов анализа данных: карта, цветовое ранжирование субъектов, графики, диаграммы

Особенность проекта в следующем:

• Обоснование риска ЧС по каждому субъекту;
• Определение риска для разных объектов ТЭК;
• Сбор обратной связи;

Основной стек технологий:

• HTML, CSS, JavaScript
• C#, Asp.Net Core
• Python, Flask
• Elasticsearch\Kibana
• Postgresql
• Ansible
• Docker
• Git

СРЕДА ЗАПУСКА

1. развертывание сервиса производится на debian-like linux (debian 9+);
2. требуется установленный Docker;
3. требуется установленная СУБД PostgreSQL (версия 10+);

УСТАНОВКА И ЗАПУСК

Склонировать репозиторий

Выполнить сборку docker-контейнера:

docker-compose build

Запустить собранный контейнер:

docker run -it --rm -p {порт}:80 -d --mount type=bind,src={путь к директории с данными (virtual machine)},dst={путь к директории с данными (container)} --name {название образа} {тэг}

В проектах на Python список требуемых пакетов перечислен в файлах requirements.txt

РАЗРАБОТЧИКИ

Трубицин Владислав tg: @MrVladerson

Дерегузов Кирилл tg: @kirill20123456

Маликов Виталий tg: @vitaliy_malikov

Артюшин Владимир tg: @crackpotwolf

Волосникова Инга tg: @sunny_dormouse