Correr en local con docker

IMPORTANTE: Para correr en local solicitarme por favor la URI de la base de datos y de la caché.

Hacer clean de los jars viejos (RECOMENDADO)
```
gradle :modulolectura:clean
```
Hacer el build para crear el jar
```
gradle :modulolectura:build
```
```
 cd modulolectura 
```

sudo docker build .

sudo docker run -it --rm -p8086:8086 [iddelcontenedor]

Hacer clean de los jars viejos (RECOMENDADO)
```
 gradle :moduloescritura:clean
```
Hacer el build para crear el jar
```
gradle :moduloescritura:build
```
```
cd moduloescritura
```
```
sudo docker build .
```

 sudo docker run -it --rm -p8080:8080 [iddelcontenedor]

Correr pruebas unitarias y generar reporte de coverage

gradle :modulolectura:test
gradle :modulolectura:jacocoTestReport

gradle :moduloescritura:test
gradle :moduloescritura:jacocoTestReport

Una vez generados los reportes de ambos microservicios se puede ir dentro de cada uno a la carpeta:

build/jacocoHtml/index.html

Correr pruebas de carga

IMPORTANTE: Es recomendable correr las pruebas de carga cuando la arquitectura de nube esté prendida para poder ver en acción todo el potencial de la arquitectura planteada.

Instalar JMeter
Importar el archivo 'Plan de Pruebas.jmx'
Seleccionar el número de usuarios (hilos deseados) y dale run
Ver reporte

Conceptos aplicados

CQRS
Clean Architecture
Cache con REDIS
Pool de hilos para la base de datos (provisto por el framework)
Arquitectura de microservicios con desacoplamiento a nivel de servicio del módulo de lectura y escritura.
Escalamiento vertical a nivel de infraestructura con Azure Kubernetes
Load Balancing en Azure
Deployment en la nube de Azure
Test unitarios
Test de carga
Ahead-of-time compilation (Provisto por el framework)

Peticiones en local

Consultar las estadisticas de mutantes y humanos:


curl -i -k --location --request GET 'http://localhost:8086/mutantchecker/queries/stats' \
--data-raw ''

Verificar si un humano es mutante:


curl -i -k --location --request POST 'http://localhost:8080/mutantchecker/mutant' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{
  "dna":["AGGGGA", "CAGTGC", "TGAGGT", "GGAAGG", "CCCCTA", "TCACTT"]
  }'

Las peticiones en ambiente nube se pueden realizar una vez se cree, la infraestructura dado que de momento se tiene apagada para no perder horas máquina de la capa gratuita.

Arquitectura

Se crean dos microservicios (uno para el modelo de consultas y otro para el modelo de escritura)
Se crean varias pods de un mismo servicio para mayor disponibilidad
el acceso a los pods es através de un load balancer
Para garantizar una mayor disponibilidad se introduce una caché con redis: cuando se crea un nuevo registro se almacena en caché los contadores, y cuando se consulta se va primero a la caché y si esta tiene la información disponible se devuelve y sino se va a base de datos.
Se maneja un pool de hilos para el acceso a operaciones de bases de datos.

Mejoras futuras

Introducir un API Gateway
Utilizar DNS para que no haya que poner la IP en el request de los servicios.
Automatizar el despliegue con herramientas como jenkins o azure devops o cualquier otra
Validar que las letras de las secuencias si pertenezcan a las especificadas.
Diagrama de arquitectura
Mejor manejo de errores
Logueo
Monitoreo
Circuit Breaker hacia la base de datos y caché
Documentación de la API con swagger

sdgomez / mutantchecker