Se busca un freelancer con experiencia en desarrollo web y DevOps para resolver un problema crítico de sincronización de repositorio y despliegue a un entorno de staging. El proyecto implica limpiar un repositorio local, organizar commits, aplicar migraciones de base de datos y asegurar un despliegue exitoso sin interrupciones.
Contexto del Proyecto:
- Backend: Desarrollado en Flask/Python, utilizando SQLAlchemy y Alembic para la gestión de la base de datos.
- Frontend: Implementado con React, servido como un build estático a través de Nginx.
- Servidor: Un droplet de DigitalOcean con sistema operativo Ubuntu, Gunicorn como servidor WSGI y PostgreSQL como base de datos.
- Dominio:
staging.stockpiloterp.com.co, actualmente funcional con un login básico.
Problema Actual:
- El repositorio local contiene aproximadamente 400 archivos modificados sin commitear, mezclados con archivos no esenciales como .venv, __pycache__, .env (con secretos), logs y dumps SQL.
- Existen alrededor de 50 nuevas migraciones de Alembic en el entorno local que no han sido aplicadas en staging.
- El backend en staging está desactualizado, faltando aproximadamente 37 blueprints que están presentes localmente.
- Es crucial sincronizar el código local con el entorno de staging sin comprometer la integridad de la base de datos existente.
Tareas Requeridas:
1. Limpiar y actualizar el archivo .gitignore para excluir correctamente todos los archivos y directorios no deseados (basura, secretos, etc.).
2. Categorizar y separar los archivos modificados en el repositorio local: identificar código real, archivos basura y archivos con información sensible (secrets).
3. Organizar los cambios de código en commits lógicos y bien estructurados.
4. Realizar un push de los commits organizados a la rama 'sprint7-h22-importacion-usa' en GitHub.
5. Realizar un pull del código actualizado en el droplet de DigitalOcean.
6. Aplicar las migraciones de Alembic pendientes en el entorno de staging, una por una, asegurando la compatibilidad con la base de datos existente.
7. Reiniciar el servidor Gunicorn y verificar la funcionalidad de las páginas clave (productos, clientes, ventas, etc.), Confirmando que responden con un código de estado 200.
8. Documentar un flujo de trabajo claro y repetible para el proceso de 'edición local -> push a GitHub -> pull en droplet -> reinicio de servicios', para que el cliente pueda replicarlo de forma autónoma en el futuro.
Acceso:
- Se proporcionarán credenciales SSH para el droplet de DigitalOcean.
- Se otorgará acceso de colaborador al repositorio de GitHub.
- Se confirmará que ya se ha realizado un backup de la base de datos PostgreSQL.
Se estima que este proyecto tomará entre 1 y 2 días para completarse.
Plazo de Entrega: No definido