Customer Satisfaction App Challenge v .1.1
RQ Funcionales:
1.-Desarrollar una aplicacion que permita:
1.1-Crear una evaluación del servicio brindado utilizando su correo, seguido de sus nombres y una calificacion del 1 al 10. Considere que cliente puede dejar múltiples opiniones en un solo día.
1.1-Modificar una evaluación
1.1-Obtener las evaluaciones en un rango de fechas
RQ Técnicos:
2.-Basada en un back end Restfull (se evaluara el adecuado uso de los verbos http y códigos de respuesta incluyendo errores) y un front end React que consumirá datos del back end.
3.-El back end deberá estar desarrolado en Java utilizando Spring Boot y MongoDB, mientras que el front utilizará React (utilizando bootstrap)
4.-El API deberá estar documentada (se recomiendo utilizar swagger)
5.-Incluir un Dockerfile que permita iniciar la aplicación sin necesidad de tener ningún software base instalado además de docker.
6.-Las tareas de build deberán estar automatizadas (compilación , build y test) utilizando maven
7.- Deberá presentar pruebas automatizadas unitarias tanto para front end como back end (deberán ser suficientes para probar el conocimiento en ellas y la habilidad de crear pruebas adecuadas que aseguren algún ámbito del requerimiento)
8.-Deberá incluir un archivo .md con las instrucciones para ejecutar el app de manera local y mediante el archivo docker, así como sus asumpciones y la documentación que considere conveniente.
Se desarolló las 2 aplicaciones en base a lo establecido, la base de datos puede ser obtenido desde el repositorio de DockerHub.
A continuación las guías para visualizar los proyectos.
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Deploy-Local: Instrucciones para ejecutar las aplicaciones localmente.
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Deploy-Images: Instrucciones para crear las imágenes para las aplicaciones.
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Deploy-Containers: Instruciones para obtener las imagenes de las aplicaciones desde DockerHub.
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Deploy-Compose: Instrucciones para ejecutar todas las app en simultáneo.
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Public: Guía para visualizar el proyecto público.
Agradezco la posibilidad de participar en el desafío y acepto cualquier recomendación en busca de feedback.