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Projeto da disciplina Microsserviços do curso de graduação em Sistemas de Informação do Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)

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IF1007/microservices-20203

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Logs, mô?

"Logs, mô?" é uma aplicação que utiliza o Tea Store com o objetivo de centralizar logs, fornecer informações sobre o funcionamento dos serviços e insights de negócio.

Arquitetura

Arquitetura do projeto, que utiliza docker e elk stack, junto aos microsserviços da aplicação TeaStore

Dependências

  1. Docker Engine| v.19.03.13 ou superior
  2. Docker Compose| v.2.5.0.1 ou superior
  3. Python| v.3.6 ou superior

Tecnologias utilizadas

  • Docker
  • Elasticsearch
  • Logstash
  • Kibana
  • Metricbeat
  • RabbitMQ

Executando o projeto

Clone o repositorio:

$ git clone https://github.com/emersonvictor/microservices-20203.git
$ cd microservice-20203

Em seguida, inicie o docker e execute o comando abaixo para iniciar a aplicação:

$ docker-compose up 

Após alguns minutos, você será capaz de acessar a aplicação via localhost. Seguindo os link abaixo:

Aplicação localhost
TeaStore http://localhost:8080/tools.descartes.teastore.webui
Kibana http://localhost:5601
RabbitMQ http://localhost:15672

Executando os testes

Inicialmente, caminhe até o diretorio de teste do projeto e instale as dependencias

$ cd microservices-20203/test/
$ pip install -r requirements.txt

Para executar os testes você pode apenas executar o seguinte comando. Executando com os valores padrões. você também pode modificar os valores de quantas execuções de stress será executada, o timeout e frequência de requisições

$ python stress.py 

Com a mudança de parâmetro

$ python stress.py -att 100 -tt "0.5" -t 5

Com essa mudança, modificamos para 100 tentativas com timeout de meio segundo e com frequência de requisição de 5 segundos

Aplicação referência

Tea Store é uma aplicação baseada em microsserviços para ser usada em benchmarks e testes.

Screencast

Link para o vídeo de exemplo da aplicação

Time

  1. Danilo Lira | drla@cin.ufpe.br
  2. Emerson Victor | evfl@cin.ufpe.br
  3. Gabriel Ramos | grro@cin.ufpe.br
  4. Victor Sena Attar | vsla@cin.ufpe.br

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