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La API de datos de Couchbase en la práctica con NodeRed

Couchbase Capella tiene una nueva API de datos. Si te preguntas por qué es importante, ya que ya tenemos SDK, la respuesta es tratado en nuestra documentación - pero aquí hay una comparación rápida:

  • API de datos: Independiente de HTTP, lenguaje y tiempo de ejecución; fácil integración sin dependencias; además de compensaciones en latencia, rendimiento y características de resiliencia.
  • SDK: Biblioteca nativa, funciones más completas, mejor rendimiento, más adecuada para cargas de trabajo en las que la escala y la resiliencia son importantes.

Algunos casos de uso:

  • Funciones para FaaS/sin servidor: AWS Lambda, Funciones de Google Cloud, Funciones de Azure, Funciones de Netlify
  • Integraciones SaaS: Zapier, IFTTT, Relay, Make, N8N, Flowwise, Node-RED
  • Scripting: Jenkins Pipeline o GitHub Actions
  • Herramientas internas: Panel de control, Grafana

Todos estos casos de uso se pueden implementar, pero requerirían el despliegue y la gestión de su propia API respaldada por Couchbase SDK, o bien garantizar que los SDK estuvieran disponibles donde se ejecutaba el código. - lo cual en algunos casos es imposible.

Con esto, veamos cómo funciona todo esto en la práctica con un ejemplo de caso de uso.

Node-RED Ejemplo

Node-RED permite la programación con poco código para aplicaciones basadas en eventos. Es visual, sencillo, ligero y funciona en una amplia gama de plataformas de hardware. Sin embargo, aunque admite el uso de módulos externos, algunos - especialmente aquellas que dependen de bibliotecas nativas, como nuestro SDK de Node, pueden resultar difíciles de usar. Esto supone una excusa perfecta para probar la nueva API de datos.

A continuación se muestra un caso de uso sencillo que intenta extraer datos de Luma para saber qué está pasando en París. Puede ver los resultados a continuación. Tenga en cuenta que el flujo de nivel superior es la ingesta, y el segundo es la consulta de depuración. 

Flujo de ingestión

  • Inicio: Un nodo de ingesta que activa esto cada 72 horas.
  • Consulta luma: Una solicitud HTTP a https://luma.com/paris.
  • Extraer eventos: Un analizador HTML para recuperar la lista de eventos como cadena.
  • Convertir a JSON: Un analizador JSON para convertir esta cadena en un objeto JSON.
  • Analizar_a_eventos: Una función que toma este objeto y crea uno nuevo con solo los datos necesarios.

El código tiene el siguiente aspecto:

  • forEach: Una tarea Split que divide el objeto JSON de eventos del paso anterior.
  • Crear evento en Couchbase: Se envía una solicitud HTTP al API de datos de Capella. El contenido de la carga útil del paso anterior será el cuerpo de la solicitud. Puede utilizar plantillas Mustache para el campo URL. Aquí tiene una captura de pantalla del paso real; es como ejecutar este comando curl:

  • Depuración 1: Un paso de depuración para ver los resultados de todas las solicitudes. 

Flujo de depuración

  • Inicio: Un nodo de ingesta que debe activarse manualmente.
  • Consulta SQL: Una función que devuelve un objeto JSON que representa la consulta que se va a ejecutar.

  • Consultar eventos en Couchbase: Una solicitud HTTP que ejecuta la consulta dada. Se vería como el siguiente comando curl:

Pruébelo usted mismo

Node-RED se puede ejecutar fácilmente en su máquina con docker run -it -p 1880:1880 --name mynodered nodered/node-red

Luego ve a http://127.0.0.1:1880/ y siga las instrucciones. Puede crear los nodos manualmente o importar este flujo con esta exportación JSON:

Necesitarás una instancia de Capella con la API de datos habilitada. Está disponible en nuestro nivel gratuito y es fácil de probar. Solo tienes que ir a nube.couchbase.com, abra su clúster y vaya a la pestaña Conectar. A continuación, haga clic en Habilitar API de datos. Esto puede tardar hasta 20 minutos en estar listo, así que mientras tanto puedes seguir las instrucciones sobre direcciones IP y credenciales. 

Ahora ya tiene todo lo necesario para utilizar la API de datos, concretamente el punto final URL de la API. También puede acceder a la Documentación de referencia para más información.

Esperamos que disfrutes de esta nueva función de Capella y de todos los casos de uso que ahora están a tu disposición.

 

 

 

 

 

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Autor

Publicado por Laurent Doguin

Laurent es un metalero empollón que vive en París. Principalmente escribe código en Java y texto estructurado en AsciiDoc, y a menudo habla sobre datos, programación reactiva y otras cosas de moda. También fue Developer Advocate de Clever Cloud y Nuxeo, donde dedicó su tiempo y experiencia a ayudar a esas comunidades a crecer y fortalecerse. Ahora dirige las relaciones con los desarrolladores en Couchbase.

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