Base de Datos

La persistencia será almacenada en una base de datos relacional. Se hará uso de PostgreSQL para su despliegue y su objetivo principal es dotar de robustez al sistema ante posibles caídas así como almacenar información útil de logs y procesos.

La siguiente ilustración es la implementación del esquema actual de la base de datos de PostgreSQL.

Atributo	Tipo	Descripción
Log
id	int	Identificador del log.
id_schedule	int	Identificador de la planificación de ejecución.
id_process	int	Identificador del proceso (extraer convocatoria, base reguladora...).
id_robot	int	Identificador del robot que ha creado el log.
log_file_path	string	ruta donde se encuentra el fichero del log.
data	string	Información que se extrae del proceso realizado.
start_time	timestamp	Cuando empezó la ejecución.
end_time	timestmap	Cuando terminó la ejecución.
state	string	Estado de la ejecución (OK, ERROR...).
finished	boolean	Ha finalizado la ejecución (True o False).
completed	int	0-100, numero para la monitorización del proceso.

Atributo	Tipo	Descripción
Process
id	int	Identificador del proceso.
class	string	Nombre de la clase del proceso, para poder ser invocado.
name	string	Nombre del proceso.
requirements	string	Librerías necesarias para la ejecución.
description	string	Descripción del proceso.

Atributo	Tipo	Descripción
Schedule
id	int	Identificador de la planificación de ejecución.
id_robot	int	Robot que ha realizado o realizará esa ejecución.
schedule_json	string	JSON con la estructura de lanzamiento ().
active	boolean	La planificación de ejecución sigue activa (true, false) para procesos que queramos planificar cada día.
next_run	timestamp	Timestamp de la siguiente ejecución.

Atributo	Tipo	Descripción
Robot
id	int	Identificador del robot.
name	string	Nombre del robot.
ip_address	string	Dirección IP del robot.
address	string	Donde se encuentra el robot.
mac	string	Dirección MAC del robot.
python_version	string	Versión de Python del robot.
os	string	Sistema operativo del robot.
features	string	Librerías instaladas del robot.
connected	boolean	Conectado (True o false).
last_seen	timestamp	Última vez visto.
created	timestamp	Timestamp de cuando se creó ese robot.

A continuación, se muestra un ejemplo de información que estaría almacenada en la base de datos.

Tabla Process

{
   "process":[
      {
         "id":1,
         "class":"ProcessBoletines",
         "name":"Proceso Boletines",
         "requirements":"",
         "description":"Proceso que Segmenta y Crea boletines para la ayuda a la transferencia de investigación"
      }
   ]
}

Tabla Log

{
   "log":[
      {
         "id":1,
         "id_schedule":1,
         "id_process":1,
         "id_robot":"robot1",
         "log_file_path":"08-09-2021-13:28:37ProcessBoletines.log",
         "data":"Información sobre la ejecución del proceso""start_time":"2021-12-08T11:28:38.727Z",
         "end_time":"2021-12-08T11:28:48.862Z",
         "state":"OK",
         "finished":true,
         "completed":100
      }
   ]
}

Tabla Schedule

{
   "schedule":[
      {
         "id":1,
         "id_robot":" robot1",
         "schedule_json":"Parametros del proceso a ejecutar",
         "active":false,
         "created":"2021-12-08T11:28:38.727Z",
         "next_run":null
      }
   ]
}

Tabla Robot

{
   "robot":[
      {
         "id":"robotWindows",
         "name":"Robot Windows",
         "ip_address":"10.208.3.112",
         "address":"Universidad de Murcia",
         "registrations":"ATICA",
         "mac":"8d:a0:4f:4d:d1:8e",
         "python_version":"3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14) \n[GCC 7.3.0]",
         "os":"Linux",
         "features":"aiormq,aio-pika,absl-py",
         "connected":"2021-11-09T12:43:36.471Z",
         "last_seen":"2021-11-09T12:47:40.679Z",
         "created":"2021-10-14T11:27:30.418Z"
      }
   ]
}

Toda la información contenida en la persistencia podrá ser consultada mediante una API.

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