일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- SecurityContextHolder
- sql 공유
- k8s
- 명령어
- kubectl명령어
- amazon ebs활용
- describe-instances
- cli ec2
- EC2
- aws cli ec2
- jenkins parameter
- linux 파일복사
- ELB
- yaml예시
- pod
- kubectl
- amazon ebs종류
- Ansible
- amazon ebs
- 서버간 파일전송
- aws cli
- nexus proxy
- Configmap
- 쿠버네티스
- docker
- React Native
- private repostiroy
- 쿠버네티스교과서
- docker myql
- statefulset
- Today
- Total
게으름을 위한 부지런한 게으름뱅리' 블로그
[Algoria] 30분만에 사용자가이드에 Algolia 적용하기(Docsearch) 본문
♬ Algolia란?
- 웹 검색을 제공하는 SaaS 서비스 제품입니다.
(자세한 내용은 algolia 홈페이지에서 확인 가능합니다.)
www.algolia.com/doc/guides/getting-started/what-is-algolia/
♬ Algolia 적용하기
- 사용하게 된 배경 : 회사의 Guide 페이지에 검색 기능이 없어 저비용으로 적용하는 방법을 고안하다 Algolia를 도입하게 되면서 사용해 봤습니다. (antora라는 asciidoc을 build 하여 html로 만들어주는 모듈을 적용 검토하다가 antora guide페이지에서 Algolia를 사용하고 있다는 걸 알게 되었고 회사 서비스에 Algolia를 적용하기로 하였습니다.)
- 선정 이유 : 다른 검색 서비스와 비교했을 때 구축 및 운영 관리가 쉽고 검색 페이지, 검색량이 적은 서비스에 Algolia가 적합하다고 판단하였습니다. 그리고 Analytics와 Monitoring메뉴를 통해 record, request개수, 검색량, 사용자수 등 통계지표도 제공해주어 여러 가지 용도로 활용할 수 있습니다.
- 비용: 10 Unit( 1 Unit = 1000 search request and index capacity )까지 무료이고 그 이상부터는 유료입니다.
<Algolia 적용 프로세스>
- 가이드 문서 배포 : Jenkins를 통해 guide문서를 guide 서버에 배포합니다.
- 가이드 문서 parsing : Docsearch를 이용하여 가이드 문서를 parsing 합니다.
- algolia service로 data 인덱싱: parsing 한 데이터는 Docsearch에 의해 자동으로 algolia service에 인덱싱 됩니다.
- 가이드 페이지에서 검색 : 검색 시 docsearch.js를 활용하여 algolia api를 호출
- api호출에 대한 response: 검색 결과를 받아 화면에 노출
간단하게 설명하면 작업한 내용은 기존에 운영하던 Guide Page를
1) Docsearch를 이용하여 Parsing 하고 Algolia service에 인덱싱하여 저장하고
2) 저장된 데이터를 Docsearch.js를 활용하여 검색, 노출하는 작업을 진행
한 게 전부입니다.
♬ 그렇다면 Docsearch는 무엇인가?
문서 웹 사이트를 크롤링하고 해당 콘텐츠를 Algolia 색인으로 푸시하며
사용자가 관련 콘텐츠를 즉시 찾을 수 있도록 드롭 다운 검색 메뉴를 제공해주는 오픈소스 입니다.
html페이지를 parsing 해서 indexing 해주기 때문에 문서 검색용 검색 서비스에 적합합니다.
(자세한 내용은 DocSearch 홈페이지에서 확인 가능합니다.)
docsearch.algolia.com/docs/what-is-docsearch
♬ Docsearch 적용하기
docsearch.algolia.com/docs/run-your-own
위에 공유한 URL에 들어가 보면 자세히 설명되어 있지만 다시 정리하여 보면 아래와 같습니다.
-
environment 설정하기
-
config.json 설정하기
-
크롤링을 위한 Docker Image 실행하기 or 코드 기반으로 크롤링 실행하기
Docker Image를 제공해주기 때문에 저는 Docker로 실행하였습니다.
- 검색이 필요한 위치에 Docserch의 Dropdown-UI 적용하기
① environment 설정하기
DocSearch를 실행할 디렉터리로 이동하여 .env 파일을 만듭니다.
APPLICATION_ID={YOUR_APP_ID}
API_KEY={YOUR_API_KEY}
- APPLICATION_ID : Algolia의 Application ID
- API_KEY : Algolia 가입 후 발급받은 API key.(Admin api key입력)
② config.json 설정하기
{
"index_name": "example",
"start_urls": [
"http://YOUR_DOC_URL"
],
"selectors": {
"lvl0": "FIXME h1",
"lvl1": "FIXME h2",
"lvl2": "FIXME h3",
"lvl3": "FIXME h4",
"lvl4": "FIXME h5",
"lvl5": "FIXME h6",
"text": "FIXME p, FIXME li"
}
}
- index_name : Algolia에 생성한 index_name
- start_urls: docSearch가 parsing 할 주소(여러 개 입력할 경우 , 로 구분하여 입력)
- selectors: html을 pasring 하기 때문에 html 파일의 selector의 정보를 입력
③ 위에 두 파일을 모두 설정하였으면 Docker Image를 실행
docker run -it --env-file=.env -e "CONFIG=$(cat /path/to/your/config.json | jq -r tostring)" algolia/docsearch-scraper
Docker Image를 실행하기 전 jq를 설치해야 합니다. jq는 command line에서 json을 컨트롤할 수 있는 도구입니다. 설치방법은 Google에게 물어보면 많은 설치 가이드가 있습니다.
Docker를 실행하고 나면 Agolia Index에 데이터가 인덱싱 되어 저장되는 걸 확인할 수 있습니다.
④ 검색이 필요한 위치에 Dropdown Search-UI 만들기
- </head> 태그 이전에 아래 코드 삽입
{{docSearchJSVersion}}에는 버전 정보를 입력(저는 현재 최신 버전 2.6.3을 적용)
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/docsearch.js@{{docSearchJSVersion}}/dist/cdn/docsearch.min.css"/>
- </body> 태그 이전에 아래 코드 삽입
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/docsearch.js@{{docSearchJSVersion}}/dist/cdn/docsearch.min.js"></script>
<script>
docsearch({
// Your apiKey and indexName will be given to you once
// we create your config
apiKey: '<API_KEY>',
indexName: '<INDEX_NAME>',
//appId: '<APP_ID>', // Should be only included if you are running DocSearch on your own.
// Replace inputSelector with a CSS selector
// matching your search input
inputSelector: '<YOUR_CSS_SELECTOR>',
// Set debug to true to inspect the dropdown
debug: false,
});
</script>
- apiKey: Aloglia Api key입력(Search-Only Api key)
- indexName: 데이터를 저장한 Index name
- inputSelector: 검색용으로 만들어 놓은 input box의 id값
위 과정이 모두 완료되면 아래처럼 검색 시 Drowdown Search-UI가 보이게 됩니다!
♬ 테스트를 해보시고 궁금한 사항이 있으면 댓글 남겨주세요! ♬
'IT > Service' 카테고리의 다른 글
[Nexus] 여러 docker proxy repository를 group화 하기 (1) | 2024.07.15 |
---|