Python

Esta es la API de la página, que proporciona toda la información necesaria al cliente, en este caso, Vue. Además, se comunica con un servidor Python, con Celery, para gestionar la información de las tareas a realizar. Para el manejo de eventos en tiempo real, mediante Redis, se comunica con un servidor Socket.

El servidor está desarrollado con Flask ,lo que nos permite manejar las peticiones del cliente . Al ser una imagen de Docker, el servidor se ejecuta sobre Gunicorn.

Objetivos

Mantener una comunicación estable con diversos clientes mediante peticiones HTTP, asegurando la protección de los datos y la seguridad del usuario.

Características Clave

• Autenticación y autorización mediante JWT para asegurar el acceso.
• API RESTful para interacciones estandarizadas.
• Documentación de la API generada mediante un código propio con JSON y Jinja para visualizar los endpoints.
• Escalabilidad mediante contenedores Docker.
• Integración con Celery para la gestión de tareas asíncronas.
• Conexión a MariaDB para el almacenamiento de datos.
• Uso de Redis para la comunicación entre servicios.

Tecnologías Utilizadas

Flask, Flask-SQLAlchemy, Redis, Docker, MariaDB.

Desafíos y Soluciones

Uno de los desafíos que enfrenté fue cómo hacer que los remates comenzaran a una hora determinada. Para solucionarlo, creé otro servidor con Celery que maneja estas tareas programadas. El servidor Python envía información sobre el nombre de la tarea, el momento de inicio y datos relevantes, como el UUID del remate que debe comenzar, a través de Redis. Cuando Celery completa la tarea, notifica a Python mediante peticiones HTTP usando JWT.

Además, enfrenté el reto de mantener las sesiones seguras, asegurando que pudieran ser actualizadas y cerradas en circunstancias específicas. Para abordar esto, desarrollé mi propio manejador de sesiones. Este sistema almacena la información de las sesiones en una clase, la cual contiene un diccionario con los datos de cada sesión y otro que enlaza a un usuario con todas sus sesiones. Así, cualquier modificación se refleja en todas las sesiones correspondientes.

Al agregar múltiples "trabajadores" de Gunicorn, surgió el problema que las sesiones no eran compartidas. Para ello tome la decision de guardar las sesiones en redis y que cada trabajador acceda o las modifique, pasando por barreras de Redis para tener consistencia de datos

Próximos Pasos

Planeo agregar más funcionalidades:

• Permitir que las empresas puedan agregar empleados y sus respectivos permisos.
• Implementar un sistema de bloqueo de personas.
• Generar estadísticas de ventas y retiros de productos.
• Incorporar geolocalización de las empresas.
• Facilitar mensajería en tiempo real entre clientes y empresas.

Link del repositorio: GitHub

Link de la imagen Docker: Docker Hub

Celery

Es un servidor que utiliza Celery para el manejo de tareas del servidor Python. Este notifica al servidor Python cuándo debe realizar alguna acción, como, por ejemplo, comenzar o finalizar un remate.

Objetivos

El objetivo era reducir la carga del servidor Python. De esta manera, el servidor Celery se encarga del manejo del tiempo para tareas asíncronas, permitiendo que ambos servidores sean más escalables al mantener su estructura más sencilla.

Características Clave

• Manejo eficiente de tareas en segundo plano.
• Visualización de tareas mediante Flower.

Tecnologías Utilizadas

Flask, Celery, Redis, Docker.

Desafíos y Soluciones

Uno de los desafíos fue asegurar la comunicación entre los servicios. Para solucionar el problema de dependencia circular, al tener dos imágenes Docker en el mismo docker-compose.yml, decidí que el servidor Python enviara la información a Celery a través de Redis, y que este último se comunicara con peticiones HTTP cuando fuera necesario.

Link del repositorio: GitHub

Link de la imagen Docker: Docker Hub

Socket

Servidor que recibe información de la API Python mediante Redis y le envía dicha información a los usuarios necesarios mediante Socket.io

El servidor está desarrollado con Flask y Flask-SocketIO, lo que nos permite manejar las peticiones del cliente y gestionar eventos en tiempo real. Al ser una imagen de Docker, el servidor se ejecuta sobre Gunicorn.

Objetivos

Mantener una comunicación estable y en tiempo real con diversos clientes mediante WebSocket

Características Clave

• Soporte para WebSockets, permitiendo comunicación en tiempo real.
• Uso de Redis para la comunicación entre servicios.

Tecnologías Utilizadas

Flask, Flask-SocketIO Redis, Docker

Desafíos y Soluciones

Próximos Pasos

Planeo agregar más funcionalidades:

• Facilitar mensajería en tiempo real entre clientes y empresas.

Link del repositorio: GitHub

Link de la imagen Docker: Docker Hub

Vue

Esta es la interfaz de usuario de la aplicación, desarrollada con Vue.js. Permite a los usuarios interactuar de manera dinámica y fluida con el sistema, ofreciendo una experiencia de usuario rica y responsiva.

Objetivos

El objetivo era crear una interfaz intuitiva que facilite la navegación y el acceso a las funcionalidades del sistema, conectándose con la API y el servidor Socket para obtener y mostrar datos en tiempo real.

Características Clave

• Interfaz reactiva que actualiza automáticamente la vista en función de los cambios en los datos.
• Implementación de rutas dinámicas utilizando Vue Router para una navegación fluida.
• Gestión de estado mediante Vuex para manejar datos globales y sincronizar el estado entre componentes.
• Utiliza un CDN de Socket.io para las comunicaciones en tiempo real, facilitando la interacción instantánea con el servidor.

Tecnologías Utilizadas

Vue.js, Vue Router, Vuex, Socket.io, Docker.

Desafíos y Soluciones

Uno de los desafíos fue garantizar que las actualizaciones en tiempo real se reflejaran de manera eficiente en la interfaz. Para abordar esto, implementé un sistema de escucha de eventos utilizando Socket.io que permite recibir datos en tiempo real y actualizar la vista de forma dinámica.

Además, enfrenté problemas con socket.io-client para conectar con el servidor. Para solucionar esto, decidí utilizar un CDN de Socket.io, lo que simplificó la configuración y mejoró la estabilidad de la conexión.

Próximos Pasos

Planeo agregar más funcionalidades:

• Mejoras en la interfaz de usuario para una mejor accesibilidad.

Link del repositorio: GitHub

Link de la imagen Docker: Docker Hub