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Multitenancy - Same ExApp Runtime environment for several Nextcloud instances

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
docker, python

Línea de trabajo

No se nombran archivos ni pruebas. Empieza reproduciendo la configuración de dos instancias de Nextcloud con un contenedor Docker de translate2 y direcciones de enlace HaRP separadas, y luego rastrea por qué falla la inferencia para la segunda instancia. Se considera terminado establecer si se admiten runtimes de ExApp compartidos y definir el comportamiento requerido o el alcance de la implementación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

Hello,

For resources efficient consumption and simplified operations it would be desirable to have an ExApp runtime environment that can be used for more than one Nextcloud instances. Mainly thinking here about AI ExApps where the CPU, GPU and memory needs can be quite high.

So I did several attempts to make it work, and of course there are many aspects to discuss / take into account but the question is whether from a software point of view if this is supported? This is what happens also for example Talk HPB and Recording Server.

So I'd like to have instance1.cloud.example and instance2.cloud.example using the same, say, translate2 docker container. With some port tweaking and assigning each HaRP a different bind address, I'm able to test the HaRP connection successfully in both instances, but inference fails on the second instance.

I can provide more details if needed. Thanks!

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
56
Forks
10
Merge medio
13 h 38 min
PR fusionados (30 d)
29

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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