Utilizar uma pré-configuração existente

[durvalcarvalho]

História de Usuário

Como Valéria Gostaria que que todo repositório a ser analisado utilizasse por default um pré-configuração existente Para observar os resultados dos cálculos antes de definir uma configuração específica para necessidade do projeto.

Critério de aceitação

• [x] Deve existir o endpoint /api/v1/organizations/1/repository/1/current-pre-config/ que retorna a pré-configuração do modelo.
• [x] A pré-configuração default deve utilizar todas as características, subcaracterísticas e medidas disponíveis no momento pelo software, sendo elas apresentanda neste json:
• [x] A pré-configuração default deve possui pesos associados com cada entidade do modelo definida;
• [x] O somatório dos pesos dos filhos de cada entidade na árvore deve sempre ser igual a 1;
• [x] A operação que salva ou modifica uma pré-configuração deve ser atômica, ou seja, ou a pré-configuração é válida ou ela não é (criada | modificada);
• [x] Uma pré-configuração deve possuir uma identificador numérico;
• [x] Uma pré-configuração deve possuir um nome;
• [x] Uma pré-configuração não deve possuir uma entidade não suportada pelo modelo, ou seja, é preciso certificar que os valores definidos no JSON estão contidos no conjunto de (medidas | métricas | subcaracterísticas | características) suportadas pelo modelo;
• [x] Os pesos devem ser equivalentes para as características, subcaracterísticas e medidas.

Observações para os desenvolvedores

Inicialmente, para a entrega R1, não haverá tela de modificação da pré-configuração e nem comando do CLI para cirar uma pré-configuração, mas mesmo assim será necessário ter uma pré-configuração, uma vez que já na entrega da R1 será possível calcular (medidas | subcaracterísticas) com base nos pesos definidos na pré-configuração.

Deste modo, o responsável por essa issue terá que implementar a estrutura básica para que o subsistema de pré-configurações possa evoluir nas próximas releases, deste modo é preciso prestar muita atenção para evitar falhas na modelagem e na definição de interfaces;

Inicialmente o usuário do sistema não irá poder criar e nem configurar uma pré-configuração. Desse modo é preciso que o sistema já possua uma pré-configuração que será utilizada por padrão. Assim é preciso criar toda o backbone da pré-configuração, de modo que essa pré-configuração seja utilizada pelo modelo.

O JSON do semestre passado possui a tolerância para somatório de pesos igual a 0.99, isso por que eles permitem que os floats que definem os pesos tenham 2 digitos de ponto flutuante, e quando há um número impar de entidades o somatório é igual a 0.99. É preciso pensar se vamos manter esta abordagem ou utilizar uma outra abordagem que o somatório dos pesos sempre será exatamente igual a 1.

[hneri]

Ajuste na escrita da US: Como Valéria, Eu gostaria que todo produto a ser analisado utilizasse por default um pré-configuração existente, Para observar os resultados dos cálculos antes de definir uma configuração específica para necessidade do projeto. @KiSobral

[hneri]

Favor adicionar o seguinte critério de aceitação: Os pesos devem ser equivalentes para as características, subcaracterísticas e medidas. @KiSobral

[durvalcarvalho]

Sugestão de roteiro de validação da US

1. Acesse o endpoint que cria novos produtos na API do measuresoftgram

Link: https://measuresoftgram-service.herokuapp.com/api/v1/organizations/7/products/

Observação: Esse link está utilizando a organização de ID=7, que criei especialmente para esse roteiro de validação

2. Crie um novo produto associado a essa organização enviando uma requisição do tipo POST com o nome e descrição do produto.

Observação: Essa ação pode ser feita diretamente pelo navegador ou pode ser feita via CURL

curl --location --request POST 'https://measuresoftgram-service.herokuapp.com/api/v1/organizations/7/products/' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "name": "Nome do Produto",
    "description": "Descrição do Produto"
}'

3. Uma vez que o produto foi criado, basta acessar o endpoint que informa a pré-configuração vigente.

Observação: Lembre-se de substituir o <ID> pelo ID do produto recem criado

curl --location --request GET 'http://localhost:9090/api/v1/organizations/7/products/<ID>/current/pre-config/'

4. Confira no código fonte o local onde a pré-configuração é associada ao produto recem criado

• Arquivos:
  • default_pre_config.py
  • models.py