https://github.com/razecmarketing/data_bridge_bank
DataBridge Bank: Plataforma avançada de integração financeira e processamento de dados para instituições bancárias. Esta solução empresarial oferece uma API RESTful robusta para automação do processamento de dados financeiros, integração entre sistemas legados e modernos, e visualização em tempo real através de dashboards interativos.
https://github.com/razecmarketing/data_bridge_bank
api api-rest aws-ec2 graphql postgresql python-3
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DataBridge Bank: Plataforma avançada de integração financeira e processamento de dados para instituições bancárias. Esta solução empresarial oferece uma API RESTful robusta para automação do processamento de dados financeiros, integração entre sistemas legados e modernos, e visualização em tempo real através de dashboards interativos.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/razecmarketing/data_bridge_bank
- Owner: razecmarketing
- Created: 2025-05-06T09:26:50.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-05-06T09:35:53.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-05-06T10:44:43.258Z (about 1 year ago)
- Topics: api, api-rest, aws-ec2, graphql, postgresql, python-3
- Language: Python
- Homepage: https://databridgebank.netlify.app/?#api-status
- Size: 85.9 KB
- Stars: 1
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- Forks: 0
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# DataBridge Bank: Plataforma de Integração e Processamento de Dados Financeiros
## Visão Geral
O DataBridge Bank é uma solução robusta e escalável projetada para atender às complexas necessidades de integração e processamento de dados no setor financeiro. A plataforma oferece uma API RESTful segura e de alto desempenho, permitindo que instituições financeiras modernizem seus fluxos de trabalho, otimizem a interoperabilidade entre sistemas legados e novas tecnologias, e garantam a conformidade regulatória através de um processamento de dados eficiente e rastreável.
Esta solução foi concebida para lidar com diversos formatos de dados financeiros, automatizar processos de validação, transformação e carregamento (ETL), e fornecer insights valiosos através de um dashboard intuitivo e painéis de monitoramento em tempo real.
## Proposta de Valor para Instituições Financeiras
O DataBridge Bank visa capacitar instituições financeiras a:
* **Modernizar a Infraestrutura de TI:** Facilitar a transição de sistemas monolíticos para arquiteturas baseadas em microsserviços e APIs, aumentando a agilidade e a capacidade de inovação.
* **Otimizar a Eficiência Operacional:** Automatizar o processamento de grandes volumes de arquivos e transações financeiras, reduzindo custos operacionais e minimizando a ocorrência de erros manuais.
* **Melhorar a Tomada de Decisões:** Centralizar dados de diversas fontes e fornecer ferramentas para análise e visualização, permitindo uma tomada de decisão mais informada e estratégica.
* **Garantir Conformidade e Rastreabilidade:** Oferecer mecanismos de logging detalhado, versionamento de dados e trilhas de auditoria para atender aos rigorosos requisitos regulatórios do setor financeiro.
* **Aumentar a Interoperabilidade:** Permitir a integração fluida entre diferentes sistemas internos e externos, incluindo plataformas de core banking, sistemas de gestão de risco, gateways de pagamento e APIs de terceiros.
* **Escalabilidade e Confiabilidade:** Construído sobre tecnologias modernas, o DataBridge Bank é projetado para escalar horizontalmente e garantir alta disponibilidade, suportando o crescimento das operações.
## Arquitetura da Solução
A espinha dorsal do DataBridge Bank é sua **API RESTful**, desenvolvida com **FastAPI (Python)**, que garante alto desempenho, validação de dados automática e documentação interativa (via Swagger UI e ReDoc).
Principais componentes e tecnologias:
* **Backend:**
* **Framework:** FastAPI (Python 3.10+)
* **Banco de Dados Relacional:** PostgreSQL (para dados estruturados e transacionais, gerenciado via SQLAlchemy e Alembic para migrações)
* **Banco de Dados NoSQL:** MongoDB (para logs, dados de arquivos não estruturados e flexibilidade de esquema)
* **Mensageria Assíncrona:** Apache Kafka (para processamento desacoplado e resiliente de arquivos e eventos) - *Configuração opcional para cenários de alta vazão.*
* **Cache:** Redis (para otimização de performance em consultas frequentes)
* **Autenticação e Autorização:** JWT (JSON Web Tokens) para segurança de endpoints.
* **Frontend:**
* **Tecnologias:** HTML5, CSS3, JavaScript (Vanilla JS ou framework como React/Vue/Angular, conforme implementação)
* **Comunicação:** Consumo da API REST do DataBridge Bank.
* **Visualização de Dados:** Chart.js ou similar para dashboards.
* **Processamento de Arquivos:** Suporte a diversos formatos (CSV, JSON, XML, FIX) com mecanismos de parsing, validação e transformação customizáveis.
## Funcionalidades Principais
* **Upload e Gerenciamento de Arquivos:** Interface para upload seguro de arquivos financeiros, com rastreamento de status (pendente, processado, erro).
* **Processamento de Dados:** Pipelines configuráveis para validação de schema, transformação de dados e enriquecimento.
* **Dashboard Analítico:** Visualização de métricas chave, como volume de arquivos processados, taxas de sucesso/erro e performance do sistema.
* **Monitoramento de API e Serviços:** Painel de status para verificar a saúde dos componentes da API, bancos de dados e serviços de mensageria.
* **Gestão de Transações:** Consulta e visualização de transações processadas.
* **Segurança:** Autenticação baseada em tokens, controle de acesso e práticas de desenvolvimento seguro.
* **Configurações do Sistema:** Interface para ajustes de parâmetros operacionais.
## Primeiros Passos
Siga as instruções abaixo para configurar e executar o DataBridge Bank em seu ambiente local.
### Pré-requisitos
* Python 3.10 ou superior
* Pip (gerenciador de pacotes Python)
* Git
* Docker e Docker Compose (recomendado para gerenciar serviços como PostgreSQL, MongoDB, Kafka e Redis)
* Acesso à internet para baixar dependências.
### 1. Obtendo o Projeto
Clone o repositório para sua máquina local:
```bash
git clone https://github.com/SEU_USUARIO/Data-Bridge-Bank.git
cd Data-Bridge-Bank
```
*Substitua `SEU_USUARIO` pelo nome de usuário/organização correto do GitHub.*
### 2. Configuração do Ambiente
Recomenda-se o uso de um ambiente virtual Python:
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # No Windows: venv\Scripts\activate
```
Instale as dependências do backend:
```bash
pip install -r databridge/requirements.txt
```
### 3. Configuração dos Serviços de Apoio (Banco de Dados, Mensageria)
A maneira mais fácil de configurar os serviços necessários (PostgreSQL, MongoDB, Redis, Kafka) é utilizando o Docker Compose. Um arquivo `docker-compose.yml` é fornecido na raiz do projeto ou dentro da pasta `databridge/`.
Na pasta onde o `docker-compose.yml` principal está localizado, execute:
```bash
docker-compose up -d
```
Isso iniciará os contêineres necessários em background.
**Configuração de Variáveis de Ambiente:**
O backend requer variáveis de ambiente para se conectar aos bancos de dados e outros serviços. Crie um arquivo `.env` na pasta `databridge/app/` (ou conforme a lógica de carregamento em `databridge/app/core/config.py`) com base no arquivo de exemplo `.env.example` (se fornecido) ou com as seguintes variáveis:
```env
# Exemplo de variáveis para .env
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:password@localhost:5432/databridge_db
MONGO_DETAILS=mongodb://user:password@localhost:27017
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=localhost:9092
SECRET_KEY=sua_chave_secreta_super_segura
ALGORITHM=HS256
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=30
```
Ajuste os usuários, senhas, portas e nomes de banco de dados conforme sua configuração do Docker Compose ou instâncias locais.
**Migrações do Banco de Dados (PostgreSQL):**
Se o projeto utiliza Alembic para migrações do PostgreSQL, execute os comandos de migração (geralmente a partir da pasta `databridge/`):
```bash
# Exemplo de comando Alembic (verifique a configuração específica do projeto)
# alembic upgrade head
```
Consulte a documentação do Alembic e a estrutura do projeto para os comandos exatos.
### 4. Executando a Aplicação
**Backend (API FastAPI):**
Para iniciar o servidor da API (a partir da pasta raiz do projeto ou `databridge/`):
```bash
# Verifique os scripts de inicialização fornecidos, como:
# python databridge/run_api.py
# ou
# uvicorn databridge.app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```
A API estará acessível em `http://localhost:8000` (ou a porta configurada). A documentação interativa da API estará disponível em `http://localhost:8000/docs` e `http://localhost:8000/redoc`.
**Frontend:**
O frontend é uma aplicação separada que consome a API.
1. Navegue até a pasta do frontend: `cd databridge/frontend/`
2. Certifique-se de que o arquivo `api-config.js` (ou similar) está configurado para apontar para a URL correta do backend (ex: `baseUrl: 'http://localhost:8000/api/v1'`).
3. Abra o arquivo `index.html` em um navegador web. Para uma melhor experiência, sirva os arquivos através de um servidor web local simples:
```bash
# Se tiver Python instalado, dentro da pasta databridge/frontend/:
python -m http.server 5500
```
Acesse o frontend em `http://localhost:5500`.
### 5. Executando os Testes
Para garantir a integridade e o correto funcionamento da aplicação, execute a suíte de testes (geralmente a partir da pasta `databridge/`):
```bash
# Verifique os scripts de teste fornecidos, como:
# python databridge/run_tests.py
# ou
# pytest databridge/tests/
```
Certifique-se de que os bancos de dados de teste estejam configurados e acessíveis, conforme definido nas configurações de teste do projeto.
## Estrutura do Projeto (Simplificada)
```
Data-Bridge-Bank/
├── databridge/
│ ├── app/ # Código principal da aplicação FastAPI
│ │ ├── api/ # Módulos da API (REST, GraphQL)
│ │ ├── core/ # Configurações centrais, segurança
│ │ ├── models/ # Modelos de dados, esquemas, conexão com BD
│ │ ├── services/ # Lógica de negócios, processadores
│ │ └── main.py # Ponto de entrada da aplicação FastAPI
│ ├── frontend/ # Arquivos da interface do usuário
│ ├── logs/ # Logs da aplicação (se configurado para arquivos)
│ ├── scripts/ # Scripts utilitários e de manutenção
│ ├── tests/ # Testes automatizados (unitários, integração)
│ ├── uploads/ # Diretório para arquivos carregados (temporário ou persistente)
│ ├── requirements.txt # Dependências Python do backend
│ └── Dockerfile # Instruções para construir a imagem Docker do backend
│ └── docker-compose.yml # Configuração para orquestrar serviços com Docker
├── .env.example # Exemplo de arquivo de variáveis de ambiente
├── vercel.json # Configuração de deploy para Vercel (backend)
├── netlify.toml # Configuração de deploy para Netlify (frontend)
└── README.md # Este arquivo
```
## Contribuição
Contribuições são bem-vindas. Para contribuir:
1. Faça um fork do projeto.
2. Crie uma branch para sua feature (`git checkout -b feature/nova-feature`).
3. Faça commit de suas alterações (`git commit -am 'Adiciona nova feature'`).
4. Faça push para a branch (`git push origin feature/nova-feature`).
5. Abra um Pull Request.
Por favor, certifique-se de que seus commits seguem as convenções do projeto e que todos os testes passam antes de submeter um Pull Request.
## Licença
Este projeto é licenciado sob a Licença [Nome da Licença, ex: MIT, Apache 2.0]. Consulte o arquivo `LICENSE` para mais detalhes (se aplicável).
---
*Este README fornece um guia de alto nível. Detalhes específicos de configuração e execução podem variar ligeiramente com base na evolução do projeto. Consulte sempre os scripts e arquivos de configuração mais recentes no repositório.*