Esse projeto contém uma mini aplicação desenvolvida em Python. Nós esperamos que você complete ela fazendo algumas atividades de desenvolvimento e infraestrutura.
A aplicação consiste de uma API HTTP escrita em Flask, um REDIS sendo usado como fila de tarefas e um "worker" responsável por receber as tarefas, processa-lás e devolver o resultado.
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├── http_api
│ ├── http_api
│ │ ├── config.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── tasks.py
│ ├── Pipfile
│ ├── Pipfile.lock
│ └── wsgi.py
└── worker
├── Pipfile
├── Pipfile.lock
└── worker
├── config.py
├── __main__.py
└── tasks.py
Visão geral da aplicaçãozinha:
+------------+ +------------+ +--------+
| cliente |<---->| API HTTP |<->[ redis ]<---->| worker |
| HTTP | +------------+ \ +--------+
+------------+ \ +---------+
\->| worker |
+---------+
A API têm três endpoints que estão documentados no arquivo ./http_api/openapi.yml.
O worker é um mini-projeto Python que fica aguardando mensagens em uma lista do Redis, as processa, e retorna o resultado (ou o erro).
Você pode iteragir com a API usando o cURL (ou com qualquer outro programa que gostar).
Para enviar uma imagem para processamento:
Arquivo ./cat.png
Fonte: https://www.pexels.com/photo/orange-tabby-cat-near-window-2071873/
$ curl -H 'Content-Type: image/png' \
--data-binary @./cat.png \
http://localhost:5000/randomize
{"token":"b27f6016f9cf46a6baaddf09d2e5b221"}Para consultar o status de um processamento:
$ curl http://localhost:5000/randomize/<token>/status
{"status":"requested"}Para pegar o resultado de uma tarefa:
$ curl http://localhost:5000/randomize/<token>/result > ./out.png
Faça um fork do projeto para seu GitHub antes de começar. Se tiver qualquer tipo de dúvida sobre as atividades é só mandar uma mensagem pra gente.
Sua primeira missão é melhorar o ambiente de desenvolvimento! Adicione Dockerfile's nos componentes API HTTP e worker e um docker-compose.yml para subir o REDIS e os componentes de forma coordenada, rodando tudo dentro do Docker.
Nós presamos muito por uma pipeline de CI/CD funcionando. Sua segunda tarefa é criar um travis-ci.yaml que execute os testes da aplicação.
O desenvolvedor esqueceu de colocar algumas métricas importantes no código. Altere a aplicação para registrar o tempo de execução da tarefa no worker e o "lead-time" (tempo entre o pedido do usuário e o término do processamento). Você pode registrar nos logs e mandar o output pra gente.
Alguns problemas são maiores que outros, e a arquitetura pode precisar de algumas mudanças. Crie uma nova tarefa que receba um arquivo de texto com número aleatoŕios e retorne a soma dos números pares existentes no arquivo. A tarefa deve funcionar tanto para arquivos com 100MB quanto para arquivos maiores, com 5GB de números.
Descreva como você implantaria essa solução (de preferência na AWS). Leve em conta que vários clientes vão usar o sistema ao mesmo tempo e que, idealmente, o processamento feito por um cliente não deve interferir (muito) no tempo de processamento do outro cliente.