Dieses containerisierte Tool startet alle notwendigen Abhängigkeiten von Pathling und führt ein Analyseskript aus. Dabei liest das Tool FHIR Resourcen aus einem konfigurierbaren Kafka-Topic aus und speichert alle Analyseergebnisse in csv Dateien im Ordner output/
ab.
python3 pip install -r requirements.txt
docker compose up
Die Anwendung kann über das compose.yaml
konfiguriert werden.
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVER
: KAFKA_BOOTSTRAP_SERVER (die Anwendung liest aus Apache Kafka)KAFKA_IMAGING_STUDY_TOPIC: "fhir.pacs.imagingStudy"
: Kafka Topic, aus dem die Anwendung liestPARTITION_A: "0"
PARTITION_B: "1"
: aufgrund der Größe des Kafka Topics werden nur zwei Partitionen pro Durchlauf verarbeitet. Um das gesamte Topic zu verarbeiten, diese Parameter iterativ im Bereich 0 - 11 ändern und die Anwendung mehrmals starten.