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big-data-estacio / data

Este projeto seria um sistema para gerenciamento de restaurante foi desenvolvido utilizando as tecnologias Python, Streamlit e Pandas. A aplicação permite ao usuário cadastrar, atualizar, visualizar e deletar itens do menu, além de gerar relatórios de vendas por categoria.
https://my-new-bigadata.herokuapp.com/
GNU General Public License v3.0
5 stars 1 forks source link

Deploy e Monitoramento #9

Closed estevam5s closed 1 year ago

estevam5s commented 1 year ago

Configuração do Ambiente de Produção

  1. Realizar a instalação e configuração do sistema operacional do servidor (preferencialmente Linux)
  2. Configurar as dependências necessárias para a aplicação (Python, bibliotecas, etc)
  3. Criar um ambiente virtual para a aplicação e instalar as dependências necessárias dentro do ambiente virtual
  4. Configurar as variáveis de ambiente necessárias para o funcionamento da aplicação em ambiente de produção (chaves de acesso, endereço do banco de dados, etc)

Configuração do Monitoramento

  1. Escolher e configurar a ferramenta de monitoramento a ser utilizada (por exemplo, Prometheus, Grafana, ELK Stack, etc)
  2. Configurar as métricas a serem monitoradas (por exemplo, tempo de resposta da aplicação, consumo de CPU, memória utilizada, etc)
  3. Configurar alertas para eventos de alta prioridade (por exemplo, quando a aplicação ficar fora do ar por mais de 5 minutos)
  4. Configurar notificações para a equipe responsável pelo monitoramento (por exemplo, envio de e-mails, mensagens SMS, etc)

Realização do Deploy

  1. Criar uma branch de produção no repositório do código fonte
  2. Realizar os testes automatizados da aplicação para garantir que tudo está funcionando corretamente
  3. Realizar o build da aplicação e gerar um pacote de deploy (por exemplo, um arquivo .tar.gz)
  4. Fazer o upload do pacote de deploy para o servidor de produção
  5. Descompactar o pacote de deploy no servidor de produção
  6. Reiniciar o servidor de aplicação (por exemplo, Apache, Nginx, etc)

Configuração de Logs e Métricas

  1. Configurar a aplicação para gerar logs de forma estruturada (por exemplo, utilizando o formato JSON)
  2. Configurar o envio dos logs para um serviço de coleta de logs (por exemplo, Logstash)
  3. Configurar o armazenamento dos logs em um repositório centralizado (por exemplo, Elasticsearch)
  4. Configurar a visualização dos logs em uma ferramenta de análise de logs (por exemplo, Kibana)
  5. Configurar as métricas a serem coletadas (por exemplo, número de requisições por segundo, tempo médio de resposta, etc)
  6. Configurar a visualização das métricas em uma ferramenta de análise de métricas (por exemplo, Grafana)

Com a realização dessas tarefas, o ambiente de produção estará configurado e a aplicação estará pronta para o monitoramento e detecção de falhas.

estevam5s commented 1 year ago

:white_check_mark: Task Concluída!

Foi finalizada a configuração do ambiente de produção, monitoramento, realização do deploy e configuração de logs e métricas da aplicação.

:tada: :tada: :tada:

Foram seguidos todos os passos do roadmap descrito anteriormente e as tarefas foram concluídas com sucesso.