Generador de Reportes V2

Detalles del Proyecto

Proyecto:
Esta versión V2 del Generador de Reportes consistió en mejorar y enriquecer la aplicación web existente para obtener informes más detallados de Pokémon. Para ello, se integró la PokeAPI y se añadieron nuevas funcionalidades como el muestreo aleatorio de registros y la eliminación completa de reportes, tanto en la base de datos como en el almacenamiento CSV en Azure.
Toda la solución fue desplegada en Microsoft Azure utilizando una arquitectura robusta y procesamiento asíncrono para optimizar el flujo de trabajo.

• Link Frontend (UI): https://ui-pokequeue-dev-ex.azurewebsites.net
• Link Backend (API): https://api-pokequeue-dev-ex.azurewebsites.net

Mi rol:

Desempeñé el rol de desarrollador full-stack, encargándome de implementar nuevas funciones y mejorar el sistema existente:

• Eliminación completa de reportes:
  Desarrollé la funcionalidad para eliminar registros tanto en la base de datos como en el Azure Blob Storage, asegurando una limpieza total de los reportes.

• Enriquecimiento de reportes:
  Añadí más datos en los reportes CSV, como estadísticas y características relevantes de los Pokémon, realizando integraciones directas con la PokeAPI.

• Muestreo aleatorio de datos:
  Implementé la posibilidad de crear reportes definiendo cuántos Pokémon incluir, seleccionándolos aleatoriamente, dando mayor flexibilidad al usuario.

• Interfaz de usuario (Frontend en Next.js):
  Añadí nuevos componentes reutilizables como modales de confirmación y labels estéticos que mejoran la usabilidad y apariencia general del sitio.

• API backend (FastAPI en Python):
  Desarrollé nuevos endpoints respetando la estructura original del proyecto, mejorando así la comunicación entre frontend y base de datos.

• Procesamiento asíncrono (Azure Function App):
  Mejoré la Function App existente añadiendo la funcionalidad de enriquecimiento de datos y muestreo aleatorio, haciendo el procesamiento más rápido y eficiente.

Resultados:

Con la implementación de la versión V2, logramos:

• Reportes más completos y personalizados gracias al uso de la PokeAPI.
• Control total sobre los reportes: creación, enriquecimiento, muestreo aleatorio y eliminación de registros/archivos.
• Una arquitectura desplegada en Azure capaz de escalar y procesar solicitudes de forma asíncrona para un flujo de trabajo más fluido y eficiente.

Este proyecto representó un avance importante en nuestro conocimiento sobre el mantenimiento y optimización de aplicaciones existentes, el uso avanzado de servicios en la nube de Azure, y el trabajo efectivo con arquitecturas serverless modernas.

Desafíos encontrados y cómo los resolví:

Durante el desarrollo de este proyecto me enfrenté a varios retos técnicos que requirieron investigación y esfuerzo para superarlos:

• Instalación de pyenv y creación de entornos virtuales:
  Tuve problemas al intentar instalar pyenv en mi entorno, lo cual impedía manejar versiones específicas de Python. Pude resolverlo consultando la documentación oficial y adaptando los pasos a mi sistema operativo.

• Creación y despliegue de Function App en Windows:
  Configurar correctamente la Azure Function App desde un entorno Windows fue un reto, ya que varias herramientas tenían problemas de compatibilidad. Seguí paso a paso la documentación de Microsoft para Function Apps y logré desplegar correctamente la aplicación.

• Requisitos y compatibilidades del sistema:
  Al integrar nuevas funciones y tecnologías, fue necesario investigar a fondo sobre dependencias, compatibilidad entre librerías y arquitectura de Azure, lo que amplió significativamente mi comprensión del entorno en la nube y su potencial para aplicaciones escalables y eficientes.