Despliegue AMS 0.5

Summary

Este video presenta la arquitectura y el despliegue de la aplicación AMS 0.5, que se enfoca en motores industriales y en el procesamiento de datos en tiempo real. Utilizando Kafka para la gestión de datos, la aplicación incluye un backend en .NET, una base de datos PostgreSQL y frontends en Flask y React. Se detalla el uso de Docker Compose para la orquestación de servicios, la configuración de variables de entorno y la funcionalidad para monitorear y visualizar datos. La arquitectura está diseñada para ser flexible, permitiendo su ejecución tanto localmente como en entornos distribuidos.

Takeaways

• 😀 La aplicación AMS 0.5 se centra en la monitorización de motores industriales mediante la transmisión de datos en tiempo real.
• 🛠️ La arquitectura del sistema incluye contenedores Docker para el broker Kafka, un servicio worker y una base de datos PostgreSQL.
• 🌐 Se utiliza AWS para el despliegue en la nube, creando instancias EC2 para alojar los servicios.
• 🔧 El proceso de despliegue implica clonar repositorios con Git, incluyendo submódulos para componentes backend.
• 🔄 Los contenedores de Kafka y el worker deben configurarse adecuadamente, incluyendo la exposición de puertos necesarios para la comunicación.
• 📊 La interfaz frontend se desarrolla con Flask y React, permitiendo a los usuarios visualizar gráficos de los datos recopilados.
• 🚦 Se deben modificar los grupos de seguridad en AWS para permitir el tráfico a través de los puertos especificados.
• 📈 La transmisión de datos se realiza desde los motores hacia Kafka, donde un worker procesa la información y la almacena en PostgreSQL.
• 🔍 Para verificar el funcionamiento, se utiliza Swagger para la documentación del backend y se realizan pruebas en la interfaz de usuario.
• 🏗️ La arquitectura está diseñada para ser distribuida, permitiendo la escalabilidad y eficiencia en la monitorización de datos industriales.

Q & A

¿Cuál es el objetivo principal de la aplicación AMS 0.5?

El objetivo principal de la aplicación AMS 0.5 es gestionar y visualizar datos en tiempo real de motores industriales mediante el uso de una arquitectura basada en contenedores.

¿Qué tecnología se utiliza para el manejo de datos en la aplicación?

La aplicación utiliza Kafka para el manejo de datos en tiempo real, permitiendo la transmisión y recepción de información entre diferentes componentes.

¿Qué componentes se describen en la arquitectura de la aplicación?

La arquitectura consta de un contenedor de Kafka, un worker para procesamiento de datos, una base de datos en PostgreSQL y dos frontends implementados en Flask y React.

¿Qué servicios proporciona el contenedor de Kafka?

El contenedor de Kafka proporciona dos servicios principales: Zookeeper, que gestiona la coordinación, y el Kafka Broker, que se encarga de la transmisión de datos.

¿Cómo se asegura la comunicación entre los diferentes componentes de la aplicación?

La comunicación se asegura configurando las reglas de seguridad para los grupos, que permiten el tráfico a través de puertos específicos como el 9092 para Kafka y el 8081 para el backend.

¿Qué pasos se deben seguir para clonar y configurar el repositorio del proyecto?

Se debe clonar el repositorio usando Git y su submódulo con el comando correspondiente. Luego, se configuran las variables de entorno necesarias para la ejecución de los contenedores.

¿Qué rol juega el NGINX en esta arquitectura?

NGINX actúa como un proxy inverso que redirige las solicitudes a los diferentes servicios de frontend según las rutas definidas.

¿Qué es el 'Matrix Mode' y cómo se utiliza en la aplicación?

El 'Matrix Mode' es una funcionalidad que permite a los usuarios activar la transmisión de datos de temperatura y otras métricas en tiempo real, facilitando la visualización y el análisis de datos.

¿Cuál es la diferencia entre la ejecución local y la ejecución en la nube de la aplicación?

La ejecución local simplifica el proceso de despliegue al consolidar todos los servicios en un solo entorno, mientras que la ejecución en la nube distribuye los servicios en diferentes instancias para mayor escalabilidad.

¿Qué herramientas gratuitas se mencionan para el desarrollo y despliegue de la aplicación?

Se menciona el uso de instancias de AWS y Docker Playground como herramientas gratuitas para el desarrollo y despliegue de la aplicación.