R shiny-server 工程化的几个问题

zizhou

最近我们数据挖掘的团队在开展项目的工程化工作，已经在Linux环境下部署完成了R、Rstudio-server、shiny-server，基本的工程应用也跑起来了，但是仍然会遇到如下问题，
1.当前功能计算完成后的切换工作，关闭当前案例并重新启动；
2.根据分辨率对页面（尤其是一些图片）进行自适应调整；
3.计算功能进度条等辅助基础功能的完善；
4.多用户使用，用户管理；
5.资源抢占问题；
6.后台管理。

渴望论坛里面的大佬，推荐一些资源供学习并解决。

Cloud2016

zizhou 我猜测你是单节点部署，若有内存和资源，用 K8s 和 Docker Swarm 可以增加些容量，支持多人访问，当然，人数要是很多，那还是得加机器。

参考视频【谭显英：使用 ShinyProxy 部署 Shiny Apps | 第14届中国R会软件工具专场（一）-哔哩哔哩】 https://b23.tv/A0uksfS

Cloud2016

zizhou 资源这种东西，往往一搜一大把，最终多是躺在浏览器里或是硬盘里吃灰。楼主若是有心，整理一份中文文档，造福一方，投给咱们统计之都。

Effectively Deploying and Scaling Shiny Apps with ShinyProxy, Traefik and Docker Swarm: A tutorial for securely and effectively deploying scalable and production-grade R Shiny apps with ShinyProxy, Docker Swarm and Traefik. https://www.databentobox.com/2020/05/31/shinyproxy-with-docker-swarm/
Deploying Secure and Scalable Streamlit Apps on AWS with Docker Swarm, Traefik and Keycloak. https://www.databentobox.com/2020/10/08/python-apps-with-docker/
Production-Grade Container Scheduling and Management. https://github.com/kubernetes/kubernetes
ShinyProxy: Open Source Enterprise Deployment for Shiny https://github.com/openanalytics/shinyproxy
Docker Compose: Define and run multi-container applications with Docker https://github.com/docker/compose
在线建模分析展示平台 https://github.com/ShichenXie/dstudio
Information for the Docker for Data Science Tutorial at useR!2019 https://github.com/openanalytics/useR-2019-docker-for-data-science
谭显英, 使用 ShinyProxy 部署 Shiny Apps https://github.com/shrektan/Use-ShinyProxy-To-Deploy-ShinyApps
https://www.bilibili.com/video/BV1cU4y1T7x5/
Docker 命令手册 https://www.kancloud.cn/woshigrey/docker/934967
kubernetes 从入门到实践 https://www.kancloud.cn/huyipow/kubernetes/531982
Orchestration 编排 https://docs.docker.com/get-started/orchestration/
Deploy to Swarm https://docs.docker.com/get-started/swarm-deploy/

nan.xiao

1 - session$reload()
2 - ggplot2 responsive panels with shiny and facet_wrap()
3 - Mastering Shiny 和 awesome-shiny-extensions
4/5/6 - 采购 Posit Connect 是最容易的解决方案。

meeeeeeeeo

nan.xiao 2 - ggplot2 responsive panels with shiny and facet_wrap()

这个用法好神奇，学到了

yihui

nan.xiao ggplot2 responsive panels with shiny and facet_wrap()

我纯属小跑个题：

if (width >= 1140) p <- p + facet_wrap(vars(class), ncol = 4)
if (width >= 960 & width < 1140) p <- p + facet_wrap(vars(class), ncol = 2)
if (width < 960) p <- p + facet_wrap(vars(class), ncol = 1)

为了少重复几次代码，我一般用这种鬼都看不懂的火星写法：

i <- (width >= 960) + (width >= 1140) + 1
p <- p + facet_wrap(vars(class), ncol = c(1, 2, 4)[i])

要是断点太多的话，就上 findInterval() 了。

zizhou

nan.xiao
Hi，nanxiao
谢谢你给我的session$reload()建议，我尝试了一下，可以解决部分问题，
如reactive(code)相关的内容都可以恢复初始状态，但如果是renderDT、renderplot等输出的表格或者图形的形式无法恢复初始状态；我尝试使用rm（list=ls（））发现当前session下没有可删除的变量。
请教naoxiao，是否可以有其他方式解决？

chuxinyuan

nan.xiao 2 - ggplot2 responsive panels with shiny and facet_wrap()

这个链接打不开啊，不知道是不是我这边没有科学上网的缘故。

nan.xiao

yihui 👍️ 那我得来一个小众点评：

首先，我个人基本不用 upcasting 这种特性，因为我认为这样会让类型变得不稳定，容易让静态分析无法直接检查出问题，只能推迟到运行时暴露。

但是！我还是果断把实现更新成了你的火星版本。原因在于，这个重构体现了纯正的函数式思想，并且让代码的 cyclomatic complexity 从 4 降到了 1。这些压倒性的优点使得类型稳定的考虑显得不再那么重要。

再次更新：使用 Bootstrap 5 的容器大小定义 + findInterval()。

yihui

nan.xiao 我没听说过这些概念，学习了。我的动机纯粹是《怦然心动的人生整理魔法》，是近藤麻理惠小姐捉住我的手敲了上面的两行代码，就像看见了三双同款袜子，就把它们叠整齐了放到同一个收纳盒中，这样只需要看最上面那双袜子，就知道这一盒袜子是什么样式的。

zizhou

Cloud2016 谢谢大佬的指导，我可能需要点时间消化您给的资源，我项目顺利运转后会整理一下文档，到时候你们帮忙审核一下，再投稿。

Cloud2016

zizhou 大佬不敢当，期待你的投稿。

tctcab

plumber 开发api也可以试试（ ’ - ’ * )

CyrusYip

chuxinyuan 可以用这个网站检测。

https://mping.chinaz.com/speedtest/

fenguoerbian

chuxinyuan
gist.github.com 国内应该是需要科学一下的。

chuxinyuan

CyrusYip fenguoerbian 谢谢