GDASH Weather Station Challenge

Uma solução Full Stack distribuída para monitoramento climático em tempo real, utilizando arquitetura de microsserviços orientada a eventos.

🧭 Sobre o Projeto

Este projeto foi desenvolvido como solução para um desafio técnico de engenharia de software. O objetivo principal é criar uma arquitetura robusta e poliglota, onde diferentes serviços (cada um em sua linguagem nativa) cooperam através de um message broker para processar dados de alta volumetria.

A aplicação coleta dados meteorológicos, processa em filas de alta performance, armazena em banco orientado a documentos e exibe em um dashboard reativo.

🏗️ Arquitetura e Fluxo de Dados

• Coleta (Python): um script agendado busca dados da Open-Meteo API
• Mensageria (RabbitMQ): garante desacoplamento e resiliência dos dados
• Processamento (Go): um worker consume a fila e comunica com a API
• Backend (NestJS): gerencia regras de negócio e persistência no MongoDB
• Frontend (React): interface moderna com Tailwind e shadcn/ui

🚀 Tecnologias Utilizadas

• Infraestrutura: Docker & Docker Compose
• Coletor: Python 3.10 + requests + schedule
• Fila/Broker: RabbitMQ (Management Plugin)
• Worker: Golang (AMQP Protocol)
• API: NestJS (TypeScript) + Mongoose
• Banco de Dados: MongoDB
• Frontend: React + Vite + TailwindCSS + Recharts

📦 Como Rodar (Instalação)

Graças ao Docker, não é necessário instalar Python, Go ou Node.js na sua máquina. Apenas o Docker é obrigatório.

Pré-requisitos

• Docker Desktop instalado e rodando

Passo a Passo

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/SEU-USUARIO/gdash-weather-station.git
cd gdash-weather-station

2. Suba a aplicação com um único comando:

docker compose up --build

Na primeira execução, aguarde o download das imagens e a compilação dos serviços.

3. Acesse as interfaces:

• Dashboard (Frontend): http://localhost:5173
• API (Backend): http://localhost:3000/api
• RabbitMQ Manager: http://localhost:15672 (User: admin / Pass: password123)

Variáveis de Ambiente

Use o arquivo .env.example como base para criar seu .env:

MONGO_URL=mongodb://admin:password123@mongo:27017/weatherdb?authSource=admin
RABBITMQ_URL=amqp://admin:password123@rabbitmq:5672
RABBITMQ_QUEUE=weather_data
JWT_SECRET=changeme
DEFAULT_USER_EMAIL=admin@example.com
DEFAULT_USER_PASSWORD=123456
OPEN_METEO_URL=https://api.open-meteo.com/v1/forecast
LOCATION_LAT=-23.5505
LOCATION_LON=-46.6333
COLLECTION_INTERVAL=3600
VITE_API_URL=/api

📂 Estrutura do Projeto

gdash-weather-station/
├── backend-nest/             # API Principal (Node.js/NestJS)
├── frontend-react/           # Dashboard (React/Vite)
├── weather-collector-python/ # Serviço de Coleta (Python)
├── worker-go/                # Consumidor da Fila (Golang)
└── docker-compose.yml        # Orquestração dos Containers

⚙️ Detalhes da Implementação

• Resiliência: o Worker em Go possui lógica de retry e ack/nack manual; se a API estiver fora do ar, a mensagem volta para a fila
• Tradução WMO: o Frontend implementa a tabela da Organização Meteorológica Mundial para traduzir códigos numéricos (ex.: 2) para descrições humanas ("Parcialmente Nublado ⛅")
• Networking Docker: os serviços se comunicam via rede interna do Docker (http://backend-nest:3000, amqp://rabbitmq), isolados do host

🧩 Serviços e Endpoints

• Backend (NestJS) backend-nest/
  • Porta: 3000
  • Principais rotas:
    • POST /auth/login (gera token JWT)
    • GET /weather (lista dados)
    • POST /weather (insere dado)
    • GET /weather/export (CSV)
• Frontend (React/Vite) frontend-react/
  • Porta: 5173
  • Páginas: Login (/login) e Dashboard (/)
• Coletor (Python) weather-collector-python/
  • Publica JSON na fila weather_data
• Worker (Go) worker-go/
  • Consome a fila e envia POST para a API

🔧 Rodar serviços individualmente

• Frontend: docker compose up -d frontend
• API: docker compose up -d backend
• Coletor: docker compose up -d collector
• Worker: docker compose up -d worker

🔗 URLs Principais

• Frontend: http://localhost:5173
• API: http://localhost:3000
• RabbitMQ UI: http://localhost:15672 (admin/password123)

👤 Usuário Padrão

• Email: admin@example.com
• Senha: 123456

🧪 Testes rápidos

Autenticação e listagem via PowerShell:

$body = @{ email = 'admin@example.com'; password = '123456' } | ConvertTo-Json
$login = Invoke-RestMethod -Method Post -Uri http://localhost:3000/auth/login -ContentType 'application/json' -Body $body
$token = $login.access_token
Invoke-RestMethod -Method Get -Uri http://localhost:3000/weather -Headers @{ Authorization = "Bearer $token" }

🛠️ Troubleshooting

• Se o login não avançar, limpe o token do navegador:
  • localStorage.removeItem('gdash_token') e recarregue
• Se o worker receber 401, ele reautentica automaticamente e reenvia
• Ajuste COLLECTION_INTERVAL=60 no .env para acelerar dados em desenvolvimento

📝 Autor

Desenvolvido por Fernando Henrique Silva

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/fernandohenrique-dev