Imersão DevOps - Alura Google Cloud

Este projeto foi desenvolvido durante a Imersão DevOps promovida pela Alura em parceria com o Google Cloud. O objetivo foi aplicar práticas modernas de DevOps com foco em containers, integração contínua e deploy em cloud utilizando o Google Cloud Run.

API desenvolvida com FastAPI para gerenciar alunos, cursos e matrículas em uma instituição de ensino.

📦 Sobre o Projeto

A aplicação consiste em uma API RESTful simples, containerizada com Docker, automatizada com CI/CD, e implantada na nuvem via Google Cloud Run.

Durante a imersão, foram abordados:

• Docker e conceitos de containerização
• Criação de pipelines de CI/CD
• Deploy automático usando Google Cloud Run
• Monitoramento e boas práticas de DevOps

Pré-requisitos

• Python 3.10 ou superior instalado
• Git
• Docker

Passos para subir o projeto

1. Faça o download do repositório: Clique aqui para realizar o download

2. Crie um ambiente virtual:

   python3 -m venv ./venv

3. Ative o ambiente virtual:

   • No Linux/Mac:

     source venv/bin/activate

   • No Windows:

     venv\Scripts\activate

4. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

5. Execute a aplicação:

   uvicorn app:app --reload

6. Acesse a documentação interativa:

   Abra o navegador e acesse:
   http://127.0.0.1:8000/docs

   Aqui você pode testar todos os endpoints da API de forma interativa.

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Autenticando no Google Cloud

gcloud auth login
gcloud config set project PROJECT_ID
gcloud run deploy --port=8000

🔗 Documentação da API (Swagger)

A aplicação está em produção e a documentação interativa (gerada via Swagger UI) pode ser acessada abaixo:

👉 Acessar Documentação da API

Use essa interface para explorar os endpoints da API, testar requisições e entender a estrutura dos dados.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python (FastAPI)
• Docker
• GitHub Actions (CI/CD)
• Google Cloud Run
• Swagger UI (OpenAPI)
• Git

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🚀 Como Executar Localmente

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/laurofrancisco/imersao-devops-main.git
   cd imersao-devops-main
   

2. Execute com Docker:

   docker build -t imersao-api .
   docker run -p 8000:8000 imersao-api
   

3. Acesse localmente em: http://localhost:8000/docs

Estrutura do Projeto

• app.py: Arquivo principal da aplicação FastAPI.
• models.py: Modelos do banco de dados (SQLAlchemy).
• schemas.py: Schemas de validação (Pydantic).
• database.py: Configuração do banco de dados SQLite.
• routers/: Diretório com os arquivos de rotas (alunos, cursos, matrículas).
• requirements.txt: Lista de dependências do projeto.

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• O banco de dados SQLite será criado automaticamente como escola.db na primeira execução.
• Para reiniciar o banco, basta apagar o arquivo escola.db (isso apagará todos os dados).

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📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais informações.