Créer et déployer un tableau de bord de mesures en temps réel avec Node.js, Redis et MongoDB

Crée un tableau de bord de mesures en temps réel qui suit les clics, conserve les tendances historiques et diffuse les événements vers le navigateur via WebSockets.

La stack

Node.js avec Express et Socket.io
MongoDB pour des événements historiques
Redis pour les compteurs actifs et le pub/sub
Environnement d’exécution Adios avec un processus Node persistant

Pourquoi ce workload nécessite un processus persistant

Les applications WebSocket ont besoin d’un processus qui reste actif. Les fonctions serverless peuvent être peu adaptées aux connexions de longue durée, car elles sont conçues pour des requêtes courtes. Sur Adios, le serveur Node.js s’exécute de façon persistante, tandis que la plateforme gère le routage, TLS, les journaux et les connexions aux services gérés.

1. Créer l’application

Demandez à l’agent IA Adios :

Build an Express and Socket.io analytics dashboard. Track click events, store
them in MongoDB, publish live counts through Redis, and show a realtime chart in
the browser. Add /healthz.

2. Ajouter `adios.yaml`

name: realtime-analytics
region: de
replicas: 1
routable: true

build_cmd: npm ci
start_cmd: node server.js

runtime:
  name: node@24
  port: 3000
  health_path: /healthz
  memory_mb: 1024

env:
  MONGODB_URI: secret://MONGODB_URI
  REDIS_URL: secret://REDIS_URL

requires:
  - mongo
  - cache

Créez une ressource MongoDB nommée mongo et une ressource Redis nommée cache, ou définissez les deux URL comme secrets si vous disposez déjà de services gérés.

3. Déployer

adios up
adios logs --runtime

4. Tester

Ouvrez le tableau de bord sur un ordinateur portable et un téléphone, cliquez sur différents éléments et observez les deux clients recevoir le même flux en direct. Inspectez ensuite les journaux d’exécution et les enregistrements MongoDB pour confirmer le traitement des données en direct et historiques.

Consultez la Parcours de déploiement Node.js, le Vérifications de déploiement Redis, et le Vérifications de déploiement MongoDB avant d’adapter cette stack aux mesures en production.