| Name | 170051277-pypi-package JSON |
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JSON |
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| author | Nicolas Mantzos |
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No requirements were recorded.
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| Travis-CI |
No Travis.
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| coveralls test coverage |
No coveralls.
|
# Trabalho individual de GCES 2022-2
Os conhecimentos de Gestão de Configuração de Software são fundamentais no ciclo de vida de um produto de software. As técnicas para a gestão vão desde o controle de versão, automação de build e de configuração de ambiente, testes automatizados, isolamento do ambiente até o deploy do sistema. Todo este ciclo nos dias de hoje são integrados em um pipeline de DevOps com as etapas de Integração Contínua (CI) e Deploy Contínuo (CD) implementadas e automatizada.
Para exercitar estes conhecimentos, neste trabalho, você deverá aplicar os conceitos estudados ao longo da disciplina no produto de software contido neste repositório.
O sistema se trata de uma biblioteca python para executar pipelines de dados de forma customizável em bancos de dados.
Para executar a aplicação em sua máquina, basta seguir o passo-a-passo descritos abaixo.
# Resumo da aplicação
A biblioteca desenvolvida auxilia desenvolvedores a explorar os dados com funções essenciais para a identificação de outliers e anomalias e uma interface que auxilia a visualizar as informações de acordo com o arquivo de configuração.
A biblioteca recebe um arquivo yaml com as configurações de cada etapa do pipeline de dados, e do endereço do banco de dados.
Após a execução do banco de dados, o banco de dados de dados é atualizado com os resultados da análise e os resultados podem ser visualizados por meio de dashboards no metabase.
# Etapas do Trabalho
## Containerização do Banco
## Containerização da aplicação + metabase
## Gestão de dependencias e pacotes python
## Integração Contínua (CI)
Raw data
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"description": "# Trabalho individual de GCES 2022-2\n\nOs conhecimentos de Gest\u00e3o de Configura\u00e7\u00e3o de Software s\u00e3o fundamentais no ciclo de vida de um produto de software. As t\u00e9cnicas para a gest\u00e3o v\u00e3o desde o controle de vers\u00e3o, automa\u00e7\u00e3o de build e de configura\u00e7\u00e3o de ambiente, testes automatizados, isolamento do ambiente at\u00e9 o deploy do sistema. Todo este ciclo nos dias de hoje s\u00e3o integrados em um pipeline de DevOps com as etapas de Integra\u00e7\u00e3o Cont\u00ednua (CI) e Deploy Cont\u00ednuo (CD) implementadas e automatizada.\n\nPara exercitar estes conhecimentos, neste trabalho, voc\u00ea dever\u00e1 aplicar os conceitos estudados ao longo da disciplina no produto de software contido neste reposit\u00f3rio.\n\nO sistema se trata de uma biblioteca python para executar pipelines de dados de forma customiz\u00e1vel em bancos de dados.\n\nPara executar a aplica\u00e7\u00e3o em sua m\u00e1quina, basta seguir o passo-a-passo descritos abaixo.\n\n# Resumo da aplica\u00e7\u00e3o \n\n A biblioteca desenvolvida auxilia desenvolvedores a explorar os dados com fun\u00e7\u00f5es essenciais para a identifica\u00e7\u00e3o de outliers e anomalias e uma interface que auxilia a visualizar as informa\u00e7\u00f5es de acordo com o arquivo de configura\u00e7\u00e3o.\n\n A biblioteca recebe um arquivo yaml com as configura\u00e7\u00f5es de cada etapa do pipeline de dados, e do endere\u00e7o do banco de dados.\n Ap\u00f3s a execu\u00e7\u00e3o do banco de dados, o banco de dados de dados \u00e9 atualizado com os resultados da an\u00e1lise e os resultados podem ser visualizados por meio de dashboards no metabase.\n\n# Etapas do Trabalho\n\n## Containeriza\u00e7\u00e3o do Banco\n\n## Containeriza\u00e7\u00e3o da aplica\u00e7\u00e3o + metabase\n\n## Gest\u00e3o de dependencias e pacotes python\n\n## Integra\u00e7\u00e3o Cont\u00ednua (CI)\n",
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