Microsserviços em Go para estudo da linguagem
Trata-se de uma aplicação para análises de dados espectrais, oriundos da tecnologia NIRS, utilizando aprendizado de máquina para classificaçao dos espectros.
Pelo frontend, construído em React, é possível se cadastrar e enviar espectros (por meio de uma arquivo .csv)
O espectro é então enviando para um microserviço (spectra) que armazena este espectro em um banco de dados (MongoDB) e publica uma mensagem no RabbitMQ com o id do espectro.
Um microserviço construído para realizar as predições (spectra-prediction) consome a mensagem publicada na fila do RabbitMQ. Nesta mensagem há o id do espectro enviado e com ele este microserviço solicita o espectro para o microserviço que armazena os espectros (spectra). Depois de buscar as informações do espectro, este microserviço realiza alguns preprocessamentos nos dados para que então seja de fato utilizado como input para que o modelo realize a predição. Neste projeto, foi utilizado RandomForest como método de aprendizado.
Depois de realizar a predição, o modelo faz uma requisição para o microserviço spectra enviando os dados da predição. O microserviço recebe estes dados e armazena no banco de dados, para que possa ser consumido para frontend.
- Docker (versão >= 20.19.9)
- docker-compose (versão >= 1.29.2)
- git (versão >= 2.33.0)
Para executar o projeto, faça o download do projeto executando git clone https://github.com/dijsilva/spectra-microservices.git
Entre na pasta do projeto que contém os scripts cd spectra-microservices/scripts
Faça com que o script possa ser executado utilizando chmod +x init_app.sh
Execute o script que irá executar o projeto ./init_app.sh