Introducción a Open edX (III). Devstack

Como dijimos en el anterior post, Devstack es una instancia Vagrant diseñada para facilitar la vida a los desarrolladores de Open edX. Diferenciaremos Devstack de Fullstack en que ésta última es una instancia Vagrant diseñada para tener todos los servicios de edX en un único servidor de producción.

Además, Devstack simplifica algunas características de Fullstack para hacerlo más ligero (y simplificar así el desarrollo en local). Por ejemplo, en lugar de usar el servidor HTTP nginx y gunicorn como hace Fullstack, Devstack usa el runserver de Django, mucho más ligerito.

Devstack incluye los componentes LMS, CMS (Studio), los foros y ORA (Open ResponseAssessor). Este último componente, no obstante, no está configurado en Devstack (y requiere mucha máquina para su ejecución, por lo que no lo recomiendo en modo desarrollo).

Antes de empezar con la instalación, es necesario asegurarse de que tenemos una versión modernita de VirtualBox (4.3.10 o superior) y Vagrant (1.5.3) o superior. En Ubuntu 13.10 (donde he probado este proceso de instalación) tuve que descargar desde la web de cada herramienta la última versión (las versiones que ofrecían los repos APT no eran lo suficientemente modernas). En concreto, he hecho las pruebas con VirtualBox 4.3.12 y Vagrant 1.6.2.

Instalando Devstack

Lo primero, necesitaremos instalar soporte NFS. ¿Para qué? para que nuestra máquina local exporte las carpetas de desarrollo -donde tendremos parte del código fuente de edX- a la instancia vagrant (esto se hace con la ayuda de las VirtualBox Guest Additions, pero por ahora, olvídate de este detalle, simplemente instala el soporte NFS tal y como indico):

sudo apt-get install nfs-common nfs-kernel-server

Vamos a crear ahora un directorio donde trabajar con Devstack:

cd /opt/
mkdir devstack
cd devstack

Descargamos ahora el fichero Vagrant necesario para comenzar la instalación:

curl -L https://raw.github.com/edx/configuration/master/vagrant/release/devstack/Vagrantfile > Vagrantfile

Nota: resumiendo muy mucho, podemos ver el fichero Vagrantfile como una receta sobre cómo montar una máquina virtual desde cero: cuál es la imagen base, qué puertos abrir en dicha máquina virtual, cuánta memoria asociarle, qué carpetas compartir, etc.

Antes de lanzar vagrant, instalaremos un plugin que no va a permitir tener siempre actualizadas las VirtualBox Guest Additions (recordemos, un conjunto de herramientas de VirtualBox que entre otras cosas nos permitirán compartir carpetas entre la máquina física (host) y la máquina virtual (guest).

vagrant plugin install vagrant-vbguest

Procedemos a lanzar vagrant:

vagrant up

Ojo, la primera vez que lancemos este comando Vagrant procederá a descargar la máquina base sobre la que instalar edX. Esta máquina base ocupa 4GB… así que no lo hagas desde tu conexión móvil 😉 A partir de aquí, aunque destruyas la máquina virtual, Vagrant no tendrá que descargarse de nuevo la imagen base.
Durante la instalación, cuando vaya a compartir las carpetas vía NFS, vagrant te pedirá el password de tu usuario con permisos sudo.

vagrant@precise64: ~_098

Si te quieres ahorrar todo este proceso, puedes descargar directamente una máquina virtual edX preconfigurada con Vagrant vía Torrent.

Tras ello, podrás lanzar la máquina usando el siguiente comando:

vagrant box add box-name path-to-box-file

Conectar con Devstack vía SSH

Ok, ya está instalado Devstack. ¿Ahora qué? Lo primero será lanzar el LMS y el CMS. Para ello, nos conectaremos vía ssh con la máquina virtual que acabamos de lanzar. ¿Cómo? Usando vagrant:

vagrant ssh

¿Fácil, no? Pues sí… vagrant es una maravilla 🙂

Ahora tendremos que cargar algunas variables de entorno. El usuario edxapp las tiene configuradas en sus
ficheros de inicio de sesión, así que vamos a decirle a Devstack que queremos trabajar como si fuéramos edxapp:

sudo su edxapp

Además, este usuario tiene su HOME en /edx/app/edxapp/edx-platform (la carpeta raíz de la plataforma edX)
por lo que estaremos ahí situados al lanzar el comando anterior.

Bien, sin más dilación, hagamos una prueba rápida. Vamos a lanzar el LMS con el comando paver:

(edx-platform)$  paver devstack lms

(la primera vez, le va a costar, porque estará actualizando/descargando los requerimientos para lanzar el LMS y compilando los recursos estáticos (css, js y demás). Si ya lanzaste alguna vez el LMS y no quieres actualizar recursos/requerimientos, puedes hacer uso de la opción –fast  (paver devstack –fast lms).

¡Listo! Abrimos un navegador (en la máquina física) y tecleamos: http://localhost:8000/. Deberíamos ver el LMS tal y como indico en la imagen adjunta.

| edX - Google Chrome_099

 

 

Para lanzar el CMS (Studio), procederemos igual:

(edx-platform)$  paver devstack studio

El CMS se abre en el puerto 8001, así que, abrimos un navegador (en la máquina física) y tecleamos: http://localhost:8001/. Si todo va bien, veremos algo como lo de la figura 2.

Welcome | edX Studio - Google Chrome_100

Devstack tiene varias cuentas de usuario creadas por defecto. Para nuestras pruebas, puedes conectarte como profesor usando el login staff@example.com (pass: edx) y como alumno usando el login verified@example.com (pass:edx).

En el siguiente post veremos cómo lanzar los foros y cómo configurar edX para poder crear nuevas cuentas de usuario.

Introducción a Open edX (II)

La arquitectura de la plataforma edX cuenta con varios componentes, tal y como puede apreciarse en la figura adjunta. Iremos desgranando todos ellos en diferentes posts.

arquitectura_edx

Hoy empezaremos a tratar los dos más importantes: el LMS (Learning Management System) y el CMS (Content Management System), éste último también conocido como edX Studio. El primero (LMS) forma la aplicación web y frontend que ven y usan todos los alumnos del sistema edX. El segundo (CMS) es la aplicación web que usan los profesores para crear y organizar los contenidos que irán al LMS.

Para empezar a probar tanto el LMS como el CMS de Open-edX hay varias posibles vías de instalación: 1)  instalar desde cero, en la máquina local – o remota, pero en el sistema de archivos físico de la máquina – , descargando el código fuente y las dependencias.2) Instalar en la máquina local o remota pero, en lugar de hacerlo sobre la propia máquina física, hacerlo sobre una máquina virtual (VirtualBox) usando Vagrant para simplificar/automatizar los pasos. 3) Instalar usando una máquina AMI preparada para la nube Amazon (AWS).

De estas tres formas, la más fácil es la última, se puede hacer en 10 minutos si ya dispones de una cuenta AWS. Lógicamente, ojo con los costes. AWS es una solución muy potente, versátil y con multitud de herramientas que facilitan el despliegue de aplicaciones en esa nube (IAAS, Infrastructure As A Service) , pero también es una de las plataformas en la nube más caras. ¿Alternativa? Usar DigitalOcean. Mucho más barato… pero no dispone de tantas facilidades y servicios como AWS. Hay que hacerlo todo de forma más artesanal…

Por otra parte, la instalación de edX puede hacerse como entorno de desarrollo (pruebas) y como entorno de producción (explotación). La versión de desarrollo es recomendable instalarla en local usando Vagrant (modo 2 de los tres citados). Realmente es una versión de edX limitada, no está configurada para hacer uso del módulo ORA (Open Response Assessor), permite entre otras cosas la evaluación automática de ejercicios, así como la evaluación entre pares), por ejemplo. Pero viene muy bien para probar por primera vez la plataforma y/o para desarrollar nuevas funcionalidades.

La versión de desarrollo se recomienda instalarla sobre una máquina virtual Ubuntu. Las pruebas realizadas se han hecho sobre un PC con 4 GB de RAM y una CPU Intel Core 2 Duo CPU a 2.40GHz (aunque para  desarrollo podría valer una máquina con menos recursos, es recomendable que tenga esa  capacidad en memoria debido al alto consumo de RAM de la máquina virtual). Se recomienda disponer al menos de 20GB de espacio en disco (sólo la máquina virtual, sin configurar, requiere de 2GB).

La versión de explotación requiere de una máquina online, con sistema operativo Ubuntu, similar a una m1.large en la nube Amazon (arquitectura 64 bits, doble procesador Intel Xeon, 7.5 GB RAM, con unos 50 GB de espacio en disco). Puede instalarse directamente sobre el sistema de archivos de la máquina física o bien crear internamente una máquina virtual e instalar la versión de producción sobre dicha máquina virtual.

En el siguiente post veremos en detalle cómo instalar una versión edX de desarrollo en la máquina local usando VirtualBox y Vagrant.