Uma aplicação web completa para gerenciamento de eventos de tecnologia, desenvolvida com Flask e configurada para execução em Kubernetes com observabilidade integrada via Prometheus.

O Encontros Tech é uma aplicação web moderna que permite criar, visualizar e gerenciar eventos de tecnologia. A aplicação oferece tanto uma interface web intuitiva quanto uma API REST completa, sendo ideal para comunidades tech organizarem seus meetups, conferências e workshops.

Desenvolvida com foco em observabilidade e escalabilidade, a aplicação inclui métricas Prometheus nativas, logging estruturado e está preparada para execução em ambientes de produção Kubernetes.

• Gerenciamento de Eventos: Criação, edição, visualização e listagem de eventos
• Interface Web Responsiva: Templates HTML com design moderno e funcional
• API REST Completa: Endpoints para integração com outros sistemas
• Sistema de Edição Segura: Tokens únicos para edição de eventos sem autenticação complexa
• Busca e Filtros: Funcionalidade de pesquisa por título, descrição e localização
• Métricas Prometheus: Observabilidade nativa com métricas de aplicação e negócio
• Logging Estruturado: Sistema de logs configurável com diferentes níveis
• Health Checks: Endpoints para verificação de saúde da aplicação
• Containerização: Imagem Docker otimizada para produção
• Deploy Kubernetes: Manifests prontos para produção com alta disponibilidade

Backend:

• Flask 3.0.0: Framework web principal
• SQLAlchemy 2.0.43: ORM para gerenciamento de banco de dados
• Pydantic 2.11.7: Validação e serialização de dados
• Gunicorn 21.2.0: Servidor WSGI para produção
• PostgreSQL: Banco de dados relacional via psycopg2-binary

Frontend:

• Jinja2 3.1.6: Engine de templates
• HTML5/CSS3: Interface responsiva
• JavaScript: Interatividade e validações

Observabilidade:

• prometheus-flask-exporter 0.23.0: Métricas Prometheus automáticas
• Sistema de Logging: Logging estruturado com níveis configuráveis

DevOps & Infraestrutura:

• Docker: Containerização da aplicação
• Kubernetes: Orquestração e deployment
• Prometheus: Coleta de métricas
• PostgreSQL: Banco de dados em produção

Testes:

• pytest 8.3.4: Framework de testes

src/
├── main.py                     # Ponto de entrada da aplicação Flask
├── requirements.txt            # Dependências Python
├── Dockerfile                  # Imagem Docker para produção
├── .env.example               # Exemplo de variáveis de ambiente
│
├── core/                      # Núcleo da aplicação
│   ├── database.py            # Configuração e conexão com banco de dados
│   ├── logging.py             # Sistema de logging estruturado
│   └── settings.py            # Configurações e variáveis de ambiente
│
├── models/                    # Modelos de dados SQLAlchemy
│   └── event.py               # Modelo do evento
│
├── schemas/                   # Esquemas Pydantic para validação
│   └── event.py               # Schemas de evento (Create, Update, Response)
│
├── services/                  # Lógica de negócio
│   └── event_service.py       # Serviços para operações com eventos
│
├── routers/                   # Roteadores Flask (Blueprints)
│   ├── api_router.py          # API REST endpoints
│   └── page_router.py         # Rotas para páginas web
│
├── templates/                 # Templates HTML Jinja2
│   ├── base.html              # Template base
│   └── events/                # Templates específicos de eventos
│       ├── list.html          # Listagem de eventos
│       ├── create.html        # Formulário de criação
│       ├── edit.html          # Formulário de edição
│       ├── detail.html        # Detalhes do evento
│       └── not_found.html     # Página de erro 404
│
├── static/                    # Arquivos estáticos
│   ├── css/
│   │   └── style.css          # Estilos da aplicação
│   └── js/
│       └── main.js            # JavaScript da aplicação
│
└── tests/                     # Testes automatizados
    └── services/
        └── test_event_service.py # Testes dos serviços

k8s/                           # Manifests Kubernetes
├── deployment.yaml            # Deployment e Service
└── prometheus.yaml            # Configuração Prometheus

dashboard/                     # Dashboards Grafana
└── board.json                 # Dashboard de métricas

• Python 3.11+
• PostgreSQL 13+
• Docker (opcional, para containerização)
• Kubernetes (opcional, para deploy em produção)

# Clone o repositório
git clone <repository-url>
cd maratona-com-ia

# Navegue para o diretório da aplicação
cd src/

# Crie um ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
venv\Scripts\activate     # Windows

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# Configure as variáveis de ambiente
cp .env.example .env
# Edite o arquivo .env com suas configurações

# Execute a aplicação
python main.py

A aplicação estará disponível em: http://localhost:8000

# Construa a imagem
cd src/
docker build -t encontros-tech .

# Execute o container
docker run -d \
  --name encontros-tech \
  -p 8000:8000 \
  -e DATABASE_URL="postgresql://user:pass@host:5432/db" \
  encontros-tech

# Aplique os manifests Kubernetes
kubectl apply -f k8s/

# Verifique o status do deployment
kubectl get pods -l app=encontros-tech

# Obtenha o IP externo do serviço
kubectl get service encontros-tech

A aplicação expõe métricas Prometheus automaticamente no endpoint /metrics:

• Métricas de Aplicação: Requests, latência, status codes
• Métricas de Negócio: Eventos criados, atualizados, visualizados
• Métricas de Sistema: CPU, memória, conexões de banco

• Liveness Probe: Verifica se a aplicação está respondendo
• Readiness Probe: Verifica se a aplicação está pronta para receber tráfego

Sistema de logging estruturado com:

• Logs de aplicação com níveis configuráveis
• Logs de negócio para auditoria
• Correlação de requests com IDs únicos
• Suporte a formato colorido para desenvolvimento

Dashboards pré-configurados disponíveis:

• Kubernetes Cluster Monitoring: Visão geral do cluster
• Application Metrics: Métricas específicas da aplicação
• Business Metrics: KPIs de negócio

class Event:
    id: int                    # Identificador único
    title: str                 # Título do evento
    description: Optional[str] # Descrição detalhada
    date: datetime            # Data e hora do evento
    location: str             # Local do evento
    technologies: List[str]   # Tecnologias relacionadas
    edit_token: str           # Token único para edição

1. Criação: Evento criado via formulário web ou API
2. Validação: Dados validados via esquemas Pydantic
3. Persistência: Dados salvos no PostgreSQL via SQLAlchemy
4. Token de Edição: Token único gerado para futuras edições
5. Retorno: Evento retornado com token para edição

• GET /api/events/ - Listar eventos
• POST /api/events/ - Criar evento
• GET /api/events/by-token/{token} - Buscar por token
• PUT /api/events/by-token/{token} - Atualizar evento

• GET / - Página inicial com listagem
• GET /events/new - Formulário de criação
• GET /events/edit/{token} - Formulário de edição
• GET /events/{id} - Detalhes do evento

• GET /metrics - Métricas Prometheus
• GET /health - Health check

Desenvolvido com ❤️ para a comunidade tech brasileira