Elmer Sosa

Generación y gestión de reportes de Pokémon con arquitectura serverless y procesamiento en la nube usando Azure Functions, FastAPI, Blob Storage y Terraform.

Descripción General

Este proyecto es una solución continuada a ul proyecto Generador de reportes, en el cual tuve que llevar a práctica los conceptos antes visto en clase sobre Queue Storage, Serverles y Blob Storage, ya que por el momento manejaba solo los conceptos a nivel teórico, era hora de llevarlo a la práctica y en este caso este sería la versión 2 del proyecto. El objetivo de esta asignación es extender y adaptar esta aplicación base, añadiendo nuevas funcionalidades y demostrar mi habilidad para modificar y mejorar un sistema existente que debe permanecer desplegado y funcional en Azure.

🏗 Arquitectura Utilizada

El proyecto sigue una arquitectura distribuida basada en eventos:

Frontend (Next.js): Interfaz para seleccionar el tipo de Pokémon y disparar el proceso.
API Backend (FastAPI): Encargada de crear registros, responder peticiones y manejar estados de los reportes.
Azure Queue Storage: Cola que dispara automáticamente una Azure Function al recibir un nuevo reporte.
Azure Function: Se conecta a la PokeAPI, enriquece los datos, genera el CSV y lo almacena.
Azure Blob Storage: Guarda el reporte CSV para descarga pública.
Azure SQL Database: Guarda el estado y la metadata de los reportes.
Terraform: Gestiona y despliega toda la infraestructura sobre Azure.

🚀 Funcionalidades Implementadas

✅ Eliminación de Reportes

Se agregó un botón de eliminar en el frontend.
El backend valida la existencia del reporte, elimina el CSV en Blob Storage y luego el registro en SQL.
Implementa control de errores para evitar inconsistencias.

✅ Enriquecimiento del Reporte

La Azure Function ahora obtiene estadísticas completas de cada Pokémon: HP, Ataque, Defensa, Velocidad, etc provenientes de la PokeAPI.
También extrae las habilidades para poder guardarlas en un CSV.

✅ Muestreo Aleatorio

El usuario puede especificar un número máximo de registros (sample_size).
Si se define, la Azure Function usa random.sample() para limitar el tamaño del reporte de forma aleatoria y eficiente.
Si no se especifica entonces trae todos los registros un tipo de pokemon.

🧩 Desafíos y Soluciones

🧱 Lograr que todos los componentes se comuniquen correctamente: Uno de los mayores retos fue conseguir que el frontend en Next.js, la API con FastAPI, la Azure Function y la base de datos trabajaran de forma fluida.
🚀 Aprender e implementar recursos nuevos como Azure Queue y Functions: Era la primera vez que usaba Azure Queue Storage y Azure Functions en conjunto. Entender cómo se disparaban los procesos en segundo plano y generar los reportes de manera que todo quedará funcional en la nube, fue uno de los mayores retos.