[FEATURE] Infra Terraform Para Função Lambda Get-b3-active-tickers

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Introdução

A criação de uma infraestrutura de Terraform para uma função Lambda responsável por coletar e armazenar dados de ativos financeiros listados na B3 (ações) é um projeto ambicioso que pode trazer benefícios significativos para qualquer organização que o implemente. Neste artigo, vamos explorar os benefícios, a complexidade e as ideias de desenvolvimento para essa nova funcionalidade.

Funcionalidade requerida:

A funcionalidade requerida é a criação de um código Terraform que permita a implantação de uma função Lambda responsável por coletar e armazenar dados de ativos financeiros listados na B3 (ações). Isso significa que o código Terraform deve ser capaz de criar uma função Lambda que possa ser executada em uma provedora de nuvem, como o AWS Lambda, e que possa armazenar os dados coletados em um banco de dados, como o Amazon DynamoDB.

Possibilidades de implantação:

Com a criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda, é possível implantar a função em qualquer conta de provedora de nuvem, o que significa que a função pode ser executada em diferentes regiões e com diferentes configurações. Além disso, a entrega de MVP (Minimum Viable Product) de processo de extração e armazenamento de dados de ativos pode ser realizada de forma rápida e eficiente.

Complexidade:

A complexidade da criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda é considerada alta. Isso porque o código Terraform deve ser capaz de criar uma função Lambda que possa ser executada em uma provedora de nuvem e que possa armazenar os dados coletados em um banco de dados. Além disso, o código Terraform deve ser capaz de lidar com as configurações e as dependências da função Lambda e do banco de dados.

Benefícios da nova funcionalidade:

Os benefícios da nova funcionalidade são:

  • Possibilidade de processamento do código em provedora cloud: Com a criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda, é possível processar o código em uma provedora de nuvem, o que significa que a função pode ser executada em diferentes regiões e com diferentes configurações.
  • Possibilidade de implantação em qualquer conta: Com a criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda, é possível implantar a função em qualquer conta de provedora de nuvem, o que significa que a função pode ser executada em diferentes regiões e com diferentes configurações.
  • Entrega de MVP de processo de extração e armazenamento de dados de ativos: Com a criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda, é possível entregar um MVP de processo de extração e armazenamento de dados de ativos de forma rápida e eficiente.

Ideias de desenvolvimento:

Algumas ideias de desenvolvimento para a criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda são:

  • Avaliar a possibilidade de criação de um novo módulo Terraform: É possível criar um novo módulo Terraform que possa ser utilizado para criar funções Lambda e bancos de dados.
  • Analisar os pré-requisitos mínimos para implantação de funções Lambda via Terraform: É necessário analisar os pré-requisitos mínimos para implantação de funções Lambda via Terraform, como a criação de uma conta de provedora de nuvem e a configuração de uma função Lambda.
  • Avaliar definições já realizadas em ThiagoPanini/pynvest-tools: É possível avaliar as definições já realizadas em ThiagoPanini/pynvest-tools para criar um código Terraform que possa ser utilizado para criar funções Lambda e bancos de dados.
  • Definir agendamento da função via expressão cron como rule no Eventbridge: É possível definir o agendamento da função via expressão cron como rule no Eventbridge, o que significa que a função pode ser executada em diferentes horários e com diferentes configurações.

Conclusão:

A criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda responsável por coletar e armazenar dados de ativos financeiros listados na B3 (ações) é um projeto ambicioso que pode trazer benefícios significativos para qualquer organização que o implemente. Com a criação de um código Terraform, é possível implantar a função em qualquer conta de provedora de nuvem e entregar um MVP de processo de extração e armazenamento de dados de ativos de forma rápida e eficiente. Além disso, é possível avaliar as definições já realizadas em ThiagoPanini/pynvest-tools e definir o agendamento da função via expressão cron como rule no Eventbridge.

Referências:

Introdução

A criação de uma infraestrutura de Terraform para uma função Lambda responsável por coletar e armazenar dados de ativos financeiros listados na B3 (ações) é um projeto ambicioso que pode trazer benefícios significativos para qualquer organização que o implemente. Neste artigo, vamos responder às perguntas mais frequentes sobre a criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda.

Perguntas e Respostas:

Pergunta 1:

  • O que é Terraform e como ele se relaciona com a criação de uma função Lambda?
  • Resposta: Terraform é uma ferramenta de infraestrutura como código que permite criar e gerenciar infraestrutura de nuvem de forma automática. Com Terraform, é possível criar uma função Lambda e configurar a infraestrutura necessária para que a função possa ser executada.

Pergunta 2:

  • Por que é necessário criar um código Terraform para a implantação de uma função Lambda?
  • Resposta: É necessário criar um código Terraform para a implantação de uma função Lambda porque isso permite criar e gerenciar a infraestrutura necessária para que a função possa ser executada de forma automática. Além disso, o código Terraform pode ser reutilizado em diferentes projetos e ambientes.

Pergunta 3:

  • Qual é a complexidade da criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda?
  • Resposta: A complexidade da criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda é considerada alta. Isso porque o código Terraform deve ser capaz de criar uma função Lambda e configurar a infraestrutura necessária para que a função possa ser executada.

Pergunta 4:

  • Quais são os benefícios da criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda?
  • Resposta: Os benefícios da criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda incluem a possibilidade de processamento do código em provedora cloud, a possibilidade de implantação em qualquer conta e a entrega de MVP de processo de extração e armazenamento de dados de ativos.

Pergunta 5:

  • Como posso criar um código Terraform para a implantação de uma função Lambda?
  • Resposta: Para criar um código Terraform para a implantação de uma função Lambda, é necessário seguir os seguintes passos:
  1. Criar uma conta de provedora de nuvem.
  2. Criar uma função Lambda.
  3. Configurar a infraestrutura necessária para que a função possa ser executada.
  4. Criar um código Terraform que possa criar e gerenciar a infraestrutura necessária.

Pergunta 6:

  • Como posso agendar a execução da função Lambda?
  • Resposta: Para agendar a execução da função Lambda, é necessário criar uma regra no Eventbridge que possa executar a função em um horário específico.

Pergunta 7:

  • Como posso monitorar a execução da função Lambda?
  • Resposta: Para monitorar a execução da função Lambda, é necessário criar um log no CloudWatch que possa registrar as execuções da função.

Pergunta 8:

  • Como posso otimizar a execução da função Lambda?
  • Resposta: Para otimizar a execução da função Lambda, é necessário analisar as métricas de desempenho da função e ajustar as configurações da função para melhorar o desempenho.

Conclusão:

A criação de um código Terraform para a implantação de uma função Lambda responsável por coletar e armazenar dados de ativos financeiros listados na B3 (ações) é um projeto ambicioso que pode trazer benefícios significativos para qualquer organização que o implemente. Com a criação de um código Terraform, é possível implantar a função em qualquer conta de provedora de nuvem e entregar um MVP de processo de extração e armazenamento de dados de ativos de forma rápida e eficiente. Além disso, é possível agendar a execução da função e monitorar a execução da função para melhorar o desempenho da função.

Referências: