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Sample Electronic Payments platform running on microservices with Java, .Net Core, Python, Node.js, Oracle, and MySQL.

Sample Electronic Payments platform running on microservices with Java, .Net Core, Python, Node.js, Oracle, and MySQL.

Mas información en el canal de Slack de DataNerdsMX o en [e-mail].

Servicios

Servicio	URL	Tecnologías	Archivo principal
Frontend	http://localhost/	Python, Flask, UWSGI, Supervisord	services/frontend/source/app.py
API	http://localhost:8000/	Node.js, Express	services/api/source/app.js
Antifraude	http://localhost:8080/risk-assessment-service	Java, Tomcat, Servlet	services/antifraud/source/src/.../RiskAssessmentServlet.java
Core	http://localhost:5000/core/PaymentProcessor	.Net Core	services/core/source/Controllers/PaymentProcessorController.cs

Arquitectura

Flujo

Instalación

Requisitos:

• Una cuenta de New Relic con APM Pro
• Docker
• GNU Make

Renombrar el archivo .env.dist por .env y definir el valor de NEW_RELIC_LICENSE_KEY con una llave de licencia válida.

Arranque

Para arrancar todos los servicios es necesario ejecutar el comando make run dentro de la raíz del repositorio. Este comando ejecutará el comando make run de cada servicio dentro de su directorio correspondiente.

Los servicios se arrancarán con base en la especificación del archivo docker-compose.yml.

Se puede generar tráfico en la plataforma con el comando bash load.sh.

Casos de uso

1. Entrar al frontend http:localhost/
2. Login usando un email con terminación @menta.com.mx y password 1234
3. Hacer un pago desde la ventanilla (Crear intención de pago)

En New Relic

Custom Events

Servicio	Custom Event
API	PaymentIntent
Antifraude	AntifraudRiskAssessmentEvaluation
Core	AuthorizerResponse

Custom Attributes

Servicio	Transacción	Custom Attributes
Frontend	/	FormWasFilled, ValidLogin, BannedDomain, Email
API	/status/{transactionId}	status, transactionId
Antifraude	/risk-assessment-service/evaluate-payment-intent	transactionId, token, amount, riskScore, delay, status
Core	/core/PaymentProcessor	authorizer, status, delay

Tableros

Con los Custom Attributes y Custom Events anteriores, se puede obtener una perspectiva clara de cómo funciona la plataforma.

Consultas NRQL del tablero anterior:

SELECT count(*) FROM PaymentIntent FACET message TIMESERIES SINCE 5 minutes ago
SELECT count(*) FROM PaymentIntent FACET message
SELECT count(*) FROM PaymentIntent FACET status
SELECT count(*) FROM AntifraudRiskAssessmentEvaluation FACET status
SELECT histogram(riskScore,10,10) FROM AntifraudRiskAssessmentEvaluation FACET amount limit 30
SELECT average(delay) FROM AntifraudRiskAssessmentEvaluation  TIMESERIES
SELECT funnel(transactionId, WHERE step = 1 AS '1: Intento de pago', WHERE step = 2 AS '2: Procesado por Antifraude', WHERE step = 3 AS '3: Autorizado por Core') FROM PaymentIntent  SINCE 5 minutes ago
SELECT count(*) FROM  AuthorizerResponse FACET status
SELECT percentage(count(*), WHERE status = 'core:processed') FROM AuthorizerResponse