Separar o chatbot do nosso backend

[laura-l-amaral]

• Construir a API do chatbot (FastAPI)
  • Definir entidades e relacionamentos
  • Implementar dependências e endpoints
  • Implementar testes
  • Criar migrations
• Criar Dockerfile
• Configurar ambiente de desenvolvimento
• Criar documentação
• Criar templates do Helm
• Criar actions de release e deploy no GKE
• Criar ConfigMap no GKE para variáveis não sensíves
• Criar SealedSecret no GKE para variáveis sensíveis
  • secrets do chatbot em staging
  • DJANGO_JWT_ALGORITHM nos secrets do backend em staging
• Fazer deploy em staging

[vrtornisiello]

A api do chatbot já está funcionando em ambiente de staging. Atualmente, ela está compartilhando a base de dados api_staging com o nosso backend, e se conectando com o mesmo usuário api_staging.

Possivelmente vamos criar bases de dados e usuários separados para o chatbot, em ambientes de staging e produção. Essa mudança envolve a adição de recursos com o terraform no repositório iac e está em andamento.

[vrtornisiello]

Foram criadas as bases de dados chatbot e chatbot_staging para os ambientes de produção e staging, respectivamente.
A configuração segue o padrão do Terraform utilizado para a criação das outras bases de dados (ref: basedosdados/iac#126).

Recursos criados

Nome	Tipo	Provisionado em
chatbot	Base de Dados	Cloud SQL
chatbot	Usuário	Cloud SQL
chatbot-db-password	Secret	Secret Manager
chatbot_staging	Base de Dados	Cloud SQL
chatbot_staging	Usuário	Cloud SQL
chatbot-staging-db-password	Secret	Secret Manager

Pendência

O Terraform não conseguiu atualizar o state devido à falta de permissão de leitura nos secrets. A @laura-l-amaral já concedeu a permissão, mas a atualização do state ainda está pendente.