Jorge Aguilera
Jorge Aguilera | |
@jagedn | Groovy developer |
Speaker MadridGuG, Codemotion | Tutorial Asciidoctor (Amazon) |
Qué es (y qué no es) esta charla
Buzzwords
OpenSource y OpenData
Cámaras de tráfico. De querer probar Kafka a publicar 3 Bots
Carreras populares y poyaques: canal de Telegram
BigQuery DataSet Préstamos
Spin-off: gif-generator, import-csv, social network plugin
Charla práctica poco académica
Catálogo de datos abiertos de Madrid y otros
Aplicaciones OpenSource, NO comerciales
Formatos usados
Tal vez sean "inspiradoras"
html, csv, json, xls, kml
Java y Groovy como lenguajes principales
Grails y Micronaut como frameworks
Gradle como herramienta construcción
Telegram, Gitlab, Pipeline Digital Ocean y Google AppEngine como infraestructura
Open Source: modelo de desarrollo de software basado en la colaboración abierta enfocado más a lo práctico que a lo ético (Wikipedia)
Open Data: filosofía y práctica para ofrecer determinados datos a todo el mundo sin restricciones de derechos de autor, patentes, etc (Otra vez Wikipedia)
(probando Kafka)
Xml, Jpg y Png
Catálogo de datos
Projecto M30Gif https://jorge-aguilera.gitlab.io/m30gif/
docker-compose up -d
http://localhost:8080
Estuvo desplegada en DigitalOcean un par de meses (5-10€ al mes) con SSL gracias a Let’s Encrypt |
M30Bot, el spin-off de m30gif
Bot de Telegram que recibe peticiones de calles y devuelve la última imagen (gif animado )disponible
Grails 4 corriendo en capa gratuita Google AppEngine (startup time < 3seg)
catálogo de datos
catálogo de datos
Librería Java disponible en Maven Central (https://mvnrepository.com/artifact/com.puravida.gif/gif-generator)
... ahora Eventos Madrid
Mensaje diario a un canal de Telegram con los próximos eventos (carreras y actividades de bibliotecas)
Catálogo de datos
formatos Excel, Json
Usando el scheduler pipeline de Gitlab ejecutamos diariamente un build de Gradle
Desde Gitlab enviamos un resumen a un canal de Telegram
Plugin Gradle para enviar mensajes a Telegram (más Twitter y Slack)
Incluir los libros más leídos el mes anterior
Reto: parsear CSV con 200K líneas y buscar los TOP
Solución: usar una bbdd Derby en local
Plugin Gradle para tratar CSV "pesados" y extraer información mediante SQL
Importar en BigQuery de Google todo el histórico de préstamos y crear un DataSet abierto para su consulta
Infinidad de datos ahí fuera
Oportunidad de aprender
Coste "cero" (económico porque en tiempo ….)
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