Autor: Alejandro Campoy Nieves
Asignatura: Cloud Computing (Máster Profesional en Ingeniería Informática)
Universidad: Universidad de Granada (UGR)
Se puede acceder a la documentación completa y unificada en este enlace.
Cada vez es más común encontrarse videojuegos en el mercado totalmente centrados en el modo online cooperativo o competitivo con otros jugadores. Los videojuegos offline o de modo historia siguen teniendo éxito coexistiendo con los anteriormente mencionados. Es muy común encontrarse con gente que le atrae un videojuego pero simplemente no puede disfrutarlo al máximo porque no tiene con quien jugarlo y esto reduce su experiencia como jugador.
Aunque siga habiendo de todo, los juegos online y los deportes electrónicos de jugadores en este proyecto.
La idea consiste en crear una plataforma en la cual puedan registrarse los jugadores de videojuegos especificando sus datos (nombre, edad, plataforma de juego, etc). Entonces, el jugador en cuestión tendrá la posibilidad de especificar a qué videojuegos está jugando en la actualidad y con qué frecuencia. A su vez, se desarrollará un buscador de otros perfiles mediante distintos criterios de búsqueda, como un videojuego en concreto al que esté jugando. Con ello permitiremos que jugadores con gustos y objetivos similares dentro de un videojuego puedan ponerse en contacto y disfrutar de la experiencia extra que supone degustar un videojuego en compañía.
Se pretende realizar un despliegue en la nube utilizando para ello una arquitectura basada en microservicios. De esta forma tenemos la posibilidad de dar un servicio grande presentándolo como un conjunto de pequeños servicios (microservicios) que funcionan de una forma totalmente independiente (aunque luego se comuniquen y colaboren entre ellos). En función de las necesidades que se han especificado en la descripción de la solución, inicialmente, planteo el desarrollo de los siguientes microservicios:
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Gestión de usuarios (Sign up, log in, modificación del perfil de usuario...).
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Gestión de la base de datos MongoDB.
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Microservicio de búsqueda de jugadores por criterio.
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Microservicio para mostrar la información de una forma determinada.
Tal y como se ha mencionado en clase, la idea es comunicar los microservicios con un broker llamado RabbitMQ.
Las peticiones al servidor se realizarán utilizando API REST. Implementando las peticiones HTTP usuales como GET, POST, DELETE y PUT. Veremos más adelante como poder hacer esto.
El lenguaje que vamos a utilizar para implementar cada uno de los microservicios mencionados anteriormente va a ser, en principio, Python. Va a ser vinculado a una base de datos no relacional llamada MongoDB a través de Pymongo, que es una distribución de Python la cual contiene herramientas para trabajar con esta base de datos. Además, vamos a hacer uso de un framework para desarrollo web llamado Flask cuya finalidad es facilitarnos en cierta medida el trabajo de desarrollo y montaje del servicio web. Además, haremos uso de un microframework específico dentro de lo que es Flask para poder diseñar la API REST de una forma más cómoda, se llama Flask RESTful
En principio, para realizar un desarrollo basado en pruebas, haremos uso de Unittest para Python, aunque no se descarta utilizar algún marco que nos ayude a crearlos en un alto nivel como puede ser Pocha (Mocha para Python). Además, debemos tener en cuenta que queremos automatizar el proceso todo lo posible, de tal forma que cuando actualicemos el repositorio de Github se comprueben los tests realizados en Unittest y nos notifique cuando haya algún tipo de problema. Siempre intentando manterner el mayor porcentaje de cobertura posible en el software que se diseña.
Despliegue: https://pruebacc.herokuapp.com/
El despliegue del servicio web se llevará a cabo utilizando Heroku, siguiendo la filosofía de plataforma como un servicio (PaaS) en la nube. Esto nos permite tener a nuestra disposición un servidor en el que poder desplegar nuestro proyecto en la nube de forma gratuita. El ser gratuito implica que tenemos limitaciones a la hora de hacerlo, pero no nos supone un problema para realizar los primeros pasos de este proyecto.
Todos los datos que se reciben desde el servidor están en formato JSON. El enlace de despliegue que se acaba de mostrar nos permite hacer un GET (o cualquier otra orden, pero esta es la que hace un navegador web por defecto) a la raíz de nuestro servicio web con la finalidad de obtener el recurso. Más información aquí.
MV: 51.145.137.107
En este apartado hablaremos del provisionamiento automático de máquinas virtuales a través de Ansible. Entiendo a Ansible como una herramienta software de administración y manejo de máquinas virtuales. En este punto se pretende ir un paso más allá y provisionarlas de las herramientas necesarias para poder proporcionar el servicio web que se pretende en este proyecto. He decidido utilizar Ansible y no otra alternativa debido a que nuestro profesor de Cloud Computing, JJ Melero, decidió hacer un seminario sobre esta herramienta (enlace al seminario). Este seminario se realizó más o menos en un margen temporal cercano al comienzo de este hito, por lo que me ha resultado de gran utilidad. Más información aquí.
MV2: 40.89.156.39
En este apartado hablaremos sobre cómo automatizar el proceso de creación de máquinas virtuales desde la línea de órdenes. Esto se realizará también desde Azure. Esta vez, se utilizará Azure CLI para poder desarrollar el script necesario. El motivo principal por el que sigo utilizándolo es porque tengo las suscripciones de los hitos anteriores y porque Amazon aún no me ha respondido por correo a la petición que realicé.
También realizaremos el provisionamiento automático de la máquina reutilizando el trabajo realizado con Ansible en el hito anterior. Esta es una parte opcional, pero la considero conveniente ya que realizamos todo el proceso de creación y de preparación de la máquina o máquinas virtuales ejecutando un único script.
Para más información aquí.
Despliegue Vagrant: 20.188.33.240
En este hito vamos a hablar sobre la orquestación de dos máquinas virtuales para poner en funcionamiento nuestro conjunto de microservicios. Para ello, haremos uso una vez más de Azure, pero esta vez, utilizando Vagrant para este proceso de orquestación anteriormente mencionado. Hasta este momento, solo hacía uso de una máquina virtual, por lo que he tenido que ampliar el proyecto para tener la posibilidad de utilizar, al menos, dos máquinas virtuales y que este trabajo tenga sentido a nivel de infraestructura, hablaremos de esto en mayor detalle porsteriormente. También se ha realizado pruebas de orquestación a otra alumna y ella ha realizado una prueba de orquestación con mi proyecto.
Para más información aquí
Contenedor: http://13.83.23.239/ Mi Docker Hub: https://hub.docker.com/r/alejandrocn7/proyecto_cloud_computing
En este hito, vamos a hacer el despliegue de nuestro proyecto utilizando para ello "tapers" Docker. Para poder manejar las distintas imágenes que vamos a probar y ver en esta documentación, haremos buen uso de la línea de ordenes docker. De esta forma podremos crear nuestras propias imágenes o descargarlas de Internet para usarlas en nuestros posteriores tapers. Junto con muchas más funcionalidad que nos permite visualizar las imágenes almacenadas localmente, eliminarlas, crear tapers para ellas, etc.
La idea que he seguido es la de alojar la imagen producida a través de un Dockerfile propio a Docker Hub. Una vez subida ahí, es fácil poder descargarse nuestra imagen desde Internet y lo utilizamos para poder indicársela a Azure para poder desplegarla fácilmente.
Para más información aquí.
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