DevOps CI Workshop — Hackathon 🔧

Trabajen en grupos de 2 personas. Este repositorio tiene errores. Su misión es encontrarlos y corregirlos todos.

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Reglas

1. Hacer Fork de este repositorio
2. Encontrar y corregir TODOS los errores
3. Lograr que el pipeline de GitHub Actions pase verde ✅
4. Hacer push con las correcciones
5. Enviar el link del repositorio con un archivo CORRECCIONES.md listando cada error encontrado y qué se cambió

El taller termina cuando logren pipeline verde con todos los pasos pasando. Documenten cada corrección en CORRECCIONES.md.

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La Aplicación

API REST en Python (Flask) con 3 endpoints que DEBEN funcionar:

Endpoint	Qué debería retornar
/	{"status": "ok", "service": "devops-api"}
/health	JSON con CPU, memoria, uptime y status "healthy"/"unhealthy"
/metrics	Métricas en formato Prometheus

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Archivos

├── app.py                    ← API Flask (¿todo bien?)
├── test_app.py               ← Tests unitarios (¿pasarán?)
├── requirements.txt          ← Dependencias (¿está completo?)
├── Dockerfile                ← Contenerización (¿está optimizado?)
├── docker-compose.yml        ← API + Prometheus (¿los puertos cuadran?)
├── prometheus.yml            ← Config Prometheus (¿las rutas son correctas?)
└── .github/workflows/ci.yml  ← Pipeline CI/CD (¿pasará verde?)

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Pistas

Los errores están en diferentes niveles:

• Código: Bugs en app.py y test_app.py
• Configuración: Puertos, rutas, dependencias
• Infraestructura: Dockerfile, docker-compose, Prometheus
• Pipeline: El workflow tiene pasos que van a fallar

No todos los errores son obvios. Algunos solo se ven cuando ejecutás el pipeline o levantás el contenedor.

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Cómo trabajar

Localmente (recomendado para debuggear)

# Clonar tu fork
git clone https://github.com/TU_USUARIO/devops-ci-workshop.git
cd devops-ci-workshop

# Instalar y probar
pip install -r requirements.txt
python app.py

# En otra terminal: correr tests
pytest test_app.py -v

# Probar endpoints
curl http://localhost:5000/
curl http://localhost:5000/health
curl http://localhost:5000/metrics

# Probar con Docker
docker build -t devops-api .
docker run -p 5000:5000 devops-api

# Probar con Docker Compose
docker compose up -d

En GitHub

1. Hacer correcciones
2. Commit + push a main
3. Ir a la pestaña Actions y ver si el pipeline pasa
4. Si falla: leer los logs, corregir, push nuevamente

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Entregable

Crear un archivo CORRECCIONES.md en el repositorio con este formato:

# Correcciones

**Integrantes:**
- Nombre 1
- Nombre 2

## Error 1
- **Archivo:** app.py
- **Problema:** El puerto estaba en 5001 en vez de 5000
- **Solución:** Cambié `port=5001` por `port=5000`

## Error 2
- **Archivo:** ...
- **Problema:** ...
- **Solución:** ...

Enviar: Link del repositorio + captura del pipeline verde.

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Pipeline que debe pasar

El pipeline hace:

1. ✅ Checkout del código
2. ✅ Setup Python 3.11
3. ✅ Instalar dependencias
4. ✅ Ejecutar tests con pytest
5. ✅ Build de Docker image
6. ✅ Levantar contenedor y testear endpoints
7. ✅ Generar reporte y subir como artefacto

Cuando los 7 pasos pasen verde, ganaron.

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Pistas extra (si están bloqueados)

💡 Pista 1: Endpoints

Revisá que los endpoints en app.py coincidan con los que testean test_app.py y ci.yml. ¿`/metrics` es lo mismo que `/metric`?

💡 Pista 2: Puertos

Revisá TODOS los puertos: app.py, Dockerfile, docker-compose.yml, ci.yml. Deben ser consistentes.

💡 Pista 3: Dependencias

¿pytest está en requirements.txt? ¿Y en el pipeline se puede ejecutar si no está instalado?

💡 Pista 4: Tests

Revisá las aserciones de test_app.py. ¿El endpoint `/` realmente devuelve `status: "running"`? ¿`/health` tiene campo `uptime_seconds`?

💡 Pista 5: Dockerfile

¿`python:3.11` es lo mismo que `python:3.11-slim`? Funciona, pero no es lo óptimo. Hay errores más graves primero.

💡 Pista 6: Prometheus

En docker-compose, los servicios se comunican por nombre de servicio, no por localhost. ¿El target en prometheus.yml es correcto para docker-compose?

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DevOps — Universidad Nacional de Colombia — Sede Manizales — 2026-1