Desplegar Shiny App

Ya vimos que en nuestra instancia EC2 tenemos instalado Shiny Server y ahí se encuentra una app que viene por defecto.

Debemos encontrar dónde se encuentra alojada ese archivo app.R que se está ejecutando para poder modificarlo.

Iniciar instancia

Ingresamos a la consola de AWS y seleccionamos la instancia:

Figura 1: Inicio de instancia.

Esperamos unos segundos y:

Figura 2: Inicio exitoso.

Con nuestro servidor corriendo ahora podemos

Explorar el servidor

Para encontrar el archivo app.R

Abrimos una terminal y nos conectamos por SSH:

Output

Welcome to Ubuntu 24.04.1 LTS (GNU/Linux 6.8.0-1021-aws x86_64)

 * Documentation:  https://help.ubuntu.com
 * Management:     https://landscape.canonical.com
 * Support:        https://ubuntu.com/pro

 System information as of Wed Jan 29 00:09:30 UTC 2025

  System load:  0.06              Processes:             107
  Usage of /:   69.9% of 6.71GB   Users logged in:       0
  Memory usage: 24%               IPv4 address for enX0: 172.31.5.157
  Swap usage:   0%

 * Ubuntu Pro delivers the most comprehensive open source security and
   compliance features.

   https://ubuntu.com/aws/pro

Expanded Security Maintenance for Applications is not enabled.

0 updates can be applied immediately.

Enable ESM Apps to receive additional future security updates.
See https://ubuntu.com/esm or run: sudo pro status

Conectados, ejecutamos el siguiente comando para entrar a la carpeta que contiene los archivos de la app por defecto

Bash

~$ cd /srv/shiny-server/
/srv/shiny-server$ ls

Resulta: un archivo .html y una carpeta sample-apps:

Output

index.html  sample-apps

Veamos qué contiene la carpeta:

Bash

/srv/shiny-server$ ls sample-apps

Output

hello  rmd

Ingresemos a ver en hello:

Bash

/srv/shiny-server$ cd sample-apps/hello
/srv/shiny-server/sample-apps/hello$ ls

Output

server.R  ui.R

Entonces aquí es de donde Shiny Server toma los archivos. Aquí estan el ui y el server, las bases de cualquier app de Shiny.

Descargar la app desde Github

Nos devolvemos al home

Bash

cd

Vamos a Github para copiar el link https:

Figura 3: Copiar HTTPS

Clonamos el repositorio en nuestro servidor:

Bash

git clone https://github.com/cchiquitovalencia/dev_shiny_mtto_app.git

Output

Cloning into 'dev_shiny_mtto_app'...
remote: Enumerating objects: 8, done.
remote: Counting objects: 100% (8/8), done.
remote: Compressing objects: 100% (7/7), done.
Receiving objects: 100% (8/8), 4.10 KiB | 840.00 KiB/s, done.
remote: Total 8 (delta 0), reused 8 (delta 0), pack-reused 0 (from 0)

Creamos un atajo en /srv/shiny-server/

Bash

cd /srv/shiny-server
/srv/shiny-server$ sudo ln -s ~/dev_shiny_mtto_app

Recuerda que puedes ir a https://explainshell.com/ para entender el código:

Figura 4: Explicación de código.

Confirmamos que nos queda:

Output

dev_shiny_mtto_app  index.html  sample-apps

Eliminamos el resto con:

Bash

/srv/shiny-server$ sudo rm index.html
/srv/shiny-server$ sudo rm -R sample-apps

Podemos mover los archivos

Si con las instrucciones del atajo anterior tienes problema, puedes ejecutar:

Bash

cd /srv/shiny-server # para pararte en la carpeta destino
sudo mv ~/dev_shiny_mtto_app . # mover todo

Ahora que tenemos nuestro archivo app.R en la carpeta donde debe estar podemos ir al explorador e ingresar <IP:3838> (recuerda que la IP de la instancia cambia cada que la reiniciamos en caso de no haber establecido una Elastic IP)

Justo ahora la IP que AWS me asigna es: 3.141.200.204.

Figura 5: Conexión a la app.

Esperaba ver nuestra app funcionando de inmediato, pero bueno. Si das clic:

Figura 6: Error ejecutar la app.

Parece que debemos

Configurar Shiny Server

El archivo que debemos revisar se encuentra en /etc/shiny-server/shiny-server.conf. Lo abrimos con:

Bash

sudo nano /etc/shiny-server/shiny-server.conf

Output

# Instruct Shiny Server to run applications as the user "shiny"
run_as shiny;

# Define a server that listens on port 3838
server {
  listen 3838;

  # Define a location at the base URL
  location / {

    # Host the directory of Shiny Apps stored in this directory
    site_dir /srv/shiny-server;

    # Log all Shiny output to files in this directory
    log_dir /var/log/shiny-server;

    # When a user visits the base URL rather than a particular application,
    # an index of the applications available in this directory will be shown.
    directory_index on;
  }

1. run_as shiny indica el usuario detrás del Shiny Server. Cuando iniciaste sesión a través de ssh, actuaste como usuario ubuntu, el predeterminado. Pero cuando instalamos Shiny Server, creamos un nuevo usuario llamado shiny, y ese es el que ejecuta el Shiny Server.

2. listen 3838. Ese es el puerto. Por eso añadimos :3838 al final de la URL.

3. site_dir /srv/shiny-server te dice dónde tienes que poner los archivos de la aplicación. Efectivamente, ahí es donde hemos creado el acceso directo.

4. log_dir /var/log/shiny-server muestra dónde se almacenan los registros. Eso es súper útil en caso de que algo esté fallando.

5. directory_index on, permite al servidor mostrar los directorios cuando no hay index.html. Eso es lo que vimos cuando entramos directamente en 3.141.200.204:3838. Para desactivarlo: directory_index off. La razón: no quiero que todo el mundo sepa todas las aplicaciones que tengo.

Modificamos un poco para garantizar siempre los registros (logs). Agregamos al inicio preserve_logs true; y sanitize_errors false; y volvemos a cargar el servidor:

Bash

sudo systemctl reload shiny-server

Preservar logs para obligar a guardar todo comportamiento del servidor (parece que no siempre ocurre), y “estilizar” (on) implica no mostrar al usuario el print de los logs cuando hay errores.

Depurar Shiny app con logs

Para ver los logs:

Bash

~$ cd /var/log/shiny-server
/var/log/shiny-server$ ls

Output

dev_shiny_mtto_app-shiny-20250129-003756-35481.log
dev_shiny_mtto_app-shiny-20250129-012205-43913.log

Miremos uno de ellos:

Bash

sudo tail dev_shiny_mtto_app-shiny-20250129-012205-43913.log

Output

su: ignoring --preserve-environment, it's mutually exclusive with --login
-bash: line 1: cd: /srv/shiny-server/dev_shiny_mtto_app: Permission denied

Con este mensaje pasé varias horas revisando internet para depurar cuál había sido el error. Ya ves que el mensaje no dice mucho, pero refiere a permisos.

Vamos a repasar nuestro proceso para desplegar la app:

• Estamos accediendo al servidor a través de ssh con el archivo .pem que tengo alojado en mi computador. En este momento mi usuario es ubuntu.

• El archivo .config del Shiny Server me dice que el usuario es shiny.

Podría modificar el .config para asignar run_as ubuntu;, pero cómo podría diferenciar cuando la app se ejecuta bajo mi nombre y que yo (usuario ubuntu) la ejecute?

Voy a crear un usuario cchv para no ingresar como root y nos cambiamos al nuevo usuario:

Bash

adduser cchv
gpasswd -a cchv sudo
su - cchv

Creo un grupo de usuarios llamado shiny-apps y añado los usuarios cchv y shiny. Vamos a hacer que toda la carpeta /srv/shiny-server tenga permisos de lectura+escritura para este grupo:

Bash

sudo groupadd shiny-apps
sudo usermod -aG shiny-apps cchv
sudo usermod -aG shiny-apps shiny
cd /srv/shiny-server
sudo chown -R cchv:shiny-apps .
sudo chmod g+w .
sudo chmod g+s .

Los pasos que seguí los encontré aquí.

Ingresamos a nuestra app con <IP:3838> y:

Figura 7: No se encuentran librerías.

Debemos instalar librerías, y debemos hacerlo con el usuario shiny, que es el que tiene configurado el Shiny Server en el .config.

Nos cambiamos de usario, abrimos R e instalamos lo que necesitamos:

Bash

sudo su - shiny
R

install.packages("pak") # esta librería nos ayuda con dplyr
install.packages("ompr")
install.packages("ompr.roi")
install.packages("ROI.plugin.glpk") 
install.packages("ggplot2")
pak::pkg_install("tidyverse/dplyr")

Ten presente que hay un paso adicional que debe ejecutarse antes de la instalacion de ROI.plugin.glpk para que la app funcione.

Figura 8: Requerimiento adicional para solver.

Por otro lado, aquí estabamos usando la librería tidyverse, pero los recursos de nuestra instancia son los mínimos (free tier), y no son suficientes para instalarla. Afortunadamente, nuestro código solo requiere funciones de dplyr, y se se logra instalar con ayuda de pak.

Ahora, con todas las librerías al día, ejecutamos nuevamente, y…:

Ejecutar Shiny app

Figura 9: Aplicación funcionando en la web.

Finalmente tenemos nuestra Shiny app en línea, accesible y funcionando. El resultado de nuestro modelo se puede ver en:

Figura 10: Resultado modelo.

En el lado izquierdo tienes la planeación de la ejecución de mantenimiento. En el lado derecho tienes el tiempo de operación. En cada fila se registra el vehículo correspondiente.

De esta forma tenemos que en el periodo #2, el vehículo #2 tiene mantenimiento (no opera en ese periodo). Además, el vehículo #1 opera 30 horas en el periodo #5 (no tiene mantenimiento).

Consideraciones finales

Podrías estar pensando que es muy básica la aplicación, y seguro te surgen algunas de las siguientes dudas:

Qué se puede incluir en la aplicación?

• Se puede lograr una distribución “uniforme” del tiempo de operación de cada vehiculo. Piensa en esto: el periodo #1 cuenta con \(90 + 90 = 180\) horas de operación, pero en el siguiente periodo ninguno de los 2 vehículos se encuentra planeado para operar.

• Se pueden inlcuir restricciones de recursos de mantenimiento, cuánta capacidad tengo para atender, en simultáneo, las rutinas de mantenimiento?

• Cada vehículo puede tener unas variables específicas? Por decir algo: el vehículo #1 podría no requerir mínimo 3 periodos entre mantenimiento sino 6 por ser nuevo.

• Cuánto es la duración de cada mantenimiento? Será necesario apartar más de un periodo para ejecutar las rutinas?

• Qué pasa si la demanda de tiempo de operación es diferente para cada uno de los periodos en el horizonte de tiempo planeado? Tu operación puede ser diferente en fines de semana, o en cada mes del año.

• Puedo determinar “manualmente” cuándo hacer el mantenimiento? Algunos compromisos se deben cumplir, puede ser con agentes externos o clientes internos, que exijan disponibilidad del vehículo en taller en un periodo en particular.

• Qué pasa si algunas piezas requieren mantenimiento más seguidas que otras? Consideraríamos “tipos de rutinas” diferentes en este caso.

Si estás interesado en conocer más acerca del modelo y las posibilidades, no dudes en contactarme por correo electrónico, agendamos un espacio y hablamos del desarrollo de la solución.

Tener solo un plan maestro y/o una programación maestra no garantiza el éxito. Al igual que con todos los procesos y herramientas, el plan maestro y/o la programación maestra deben ser administrados. El fracaso a la hora de gestionar el plan maestro y/o la programación maestra conduce a la mala asignación de los recursos de manufactura y abastecimiento de la empresa. Esto, a su vez, puede significar que la empresa no sea capaz de responder a las necesidades de los clientes o sea ineficiente en el uso de sus recursos. En última instancia, la empresa corre el riesgo de perder su posición competitiva.

Además, si el plan maestro y/o la programación maestra no se gestiona correctamente, muchos de los beneficios del proceso de planeación empresarial integrada o planeación de ventas y operaciones se perderán.