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@ -0,0 +1,765 @@
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# 🚀 Guia Completo: Configure e Faça Deploy do Orquestrador
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**Tempo total: ~30 minutos**
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Este guia leva você desde a configuração no Google Cloud Console até o deploy da aplicação online.
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## 📋 Índice
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1. [Pré-requisitos](#pré-requisitos)
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2. [FASE 1: Google Cloud Console](#fase-1-google-cloud-console)
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3. [FASE 2: Configurar Ambiente Local](#fase-2-configurar-ambiente-local)
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4. [FASE 3: Testar Localmente](#fase-3-testar-localmente-opcional)
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5. [FASE 4: Deploy no Cloud Run](#fase-4-deploy-no-cloud-run)
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6. [FASE 5: Verificar e Testar](#fase-5-verificar-e-testar)
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7. [Troubleshooting](#troubleshooting)
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## ✅ Pré-requisitos
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Antes de começar, você já deve ter:
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- [ ] Google Cloud SDK instalado no seu PC
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- Windows: https://cloud.google.com/sdk/docs/install-windows
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- Verificar: Abra terminal e digite `gcloud --version`
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- [ ] Acesso a um projeto GCP fornecido pela sua empresa
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- [ ] Docker instalado (para testar localmente - opcional)
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- Download: https://www.docker.com/products/docker-desktop
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- [ ] Git instalado no seu PC
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- [ ] Python 3.11+ instalado
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**Se não tiver algum, instale antes de continuar!**
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# FASE 1: Google Cloud Console
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**⏱️ Tempo: ~10 minutos**
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Você vai configurar todos os recursos no Google Cloud Console. Siga cada passo na ordem.
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## PASSO 1: Identificar Seu Projeto
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1. Acesse: https://console.cloud.google.com/
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2. No topo esquerdo, clique no **seletor de projeto**
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3. Selecione o projeto fornecido pela sua empresa
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4. **Copie e anote o Project ID** que aparece no topo
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```
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Seu Project ID: _________________________________
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```
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## PASSO 2: Ativar APIs Necessárias
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**Local:** Menu ☰ → "APIs e Serviços" → "APIs e serviços ativados"
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Você vai ativar 6 APIs. Para cada uma:
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1. Clique **"Ativar APIs e Serviços"** (botão azul no topo)
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2. Digite o nome da API na caixa de busca
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3. Clique na API
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4. Clique **"Ativar"**
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5. Aguarde ~1-2 minutos
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6. Volte e repita para a próxima
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### APIs para Ativar:
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- [ ] **Cloud Run API**
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- [ ] **Cloud Build API**
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- [ ] **Cloud SQL Admin API**
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- [ ] **Artifact Registry API** ⚠️ (busque em inglês)
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- [ ] **Vertex AI API** (para usar LLM/Gemini)
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- [ ] **Compute Engine API**
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**✅ Confirmação:** Você deve ver todas as 6 APIs listadas em "APIs e serviços ativados"
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## PASSO 3: Criar Cloud SQL (Banco de Dados PostgreSQL)
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Seu banco de dados onde a aplicação vai armazenar dados.
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### 3.1 - Acessar Cloud SQL
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Menu ☰ → **"SQL"** (dentro de "Bancos de Dados")
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### 3.2 - Criar Nova Instância
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1. Clique **"Criar instância"**
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2. Selecione **"PostgreSQL"**
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### 3.3 - Configurar Instância
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Preencha com os seguintes valores:
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- **ID da instância**: `orquestrador-db`
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- **Senha da instância**: Escolha uma senha **SEGURA** (ex: `Abc@123xyz!`)
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- ⚠️ **Copie e guarde em local seguro!**
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- Senha raiz: `_________________________________`
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- **Versão do PostgreSQL**: `16` (ou `15`)
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- **Região**: `us-central1` (mesmo de Cloud Run depois)
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- **Disponibilidade zonal**: `Zona única` (está ok para começar)
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### 3.4 - Configurar Conectividade
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Na seção **"Conectividade"**:
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1. Clique para expandir **"Conectividade"**
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2. Marque ✓ **"IP público"**
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3. Na seção **"Conexões autorizadas de redes"**, clique **"Criar rede"**
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- Nome: `cloudsql-network` (ou deixe padrão)
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- Clique **"Criar e voltar"**
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⚠️ **Importante:** Isso permite que Cloud Run se conecte ao banco de dados.
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### 3.5 - Criar Instância
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1. Clique **"Criar"** (botão azul no final)
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2. Aguarde **5-10 minutos** (status mudará de "criando..." para verde ✓)
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## PASSO 4: Configurar Cloud SQL - Usuários e Banco de Dados
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Quando a instância estiver **verde/pronta**:
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### 4.1 - Obter Dados de Conexão
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1. Clique no nome `orquestrador-db`
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2. Copie o **Nome da conexão** (aparece parte superior):
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- Formato: `seu-projeto-id:us-central1:orquestrador-db`
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- Copie: `_________________________________`
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3. Na aba **"Visão geral"**, encontre **"IP público"** na seção **"Conectividade"**
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- Copie: `_________________________________`
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### 4.2 - Criar Usuário do Banco
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Na aba **"Usuários e bancos de dados"**:
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1. Clique **"Criar usuário"**
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2. Preencha:
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- **Nome do usuário**: `orquestrador`
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- **Senha**: Escolha uma senha (ex: `Orm@2026!`)
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- ⚠️ **Copie e guarde!**
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- Senha do usuário orquestrador: `_________________________________`
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3. Clique **"Criar"**
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### 4.3 - Criar Banco de Dados
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Na aba **"Usuários e bancos de dados"**, clique em **"Bancos de dados"**:
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1. Clique **"Criar banco de dados"**
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2. Preencha:
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- **Nome do banco de dados**: `orquestrador_db`
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- **Conjunto de caracteres**: `utf8mb4`
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3. Clique **"Criar"**
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## PASSO 5: Criar Conta de Serviço (Service Account)
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Isso permite que Cloud Run se autentique no GCP.
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### 5.1 - Ir para Credenciais
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Menu ☰ → **"APIs e Serviços"** → **"Credenciais"**
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### 5.2 - Criar Conta de Serviço
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1. Clique **"Criar credenciais"** → **"Conta de serviço"**
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2. Preencha:
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- **Nome da conta de serviço**: `orquestrador-app`
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- **ID da conta de serviço**: `orquestrador-app` (preenchido automaticamente)
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3. Clique **"Criar e continuar"**
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### 5.3 - Atribuir Permissões
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Na tela de permissões:
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1. Clique **"Selecionar uma função"**
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2. Procure e selecione cada uma das funções abaixo. **Adicione todas**:
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- `Cliente do Cloud SQL`
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- `Desenvolvedor do Cloud Run`
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- `Gravador do Registro de Artefatos`
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3. Clique **"Continuar"**
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4. Clique **"Concluído"**
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### 5.4 - Gerar Chave JSON
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1. Volte para **"Credenciais"**
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2. Clique na conta de serviço `orquestrador-app` (em "Contas de serviço")
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3. Vá para a aba **"Chaves"**
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4. Clique **"Adicionar chave"** → **"Criar nova chave"**
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5. Selecione **"JSON"**
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6. Clique **"Criar"**
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⚠️ **Um arquivo JSON será baixado automaticamente!**
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- Salve em: `D:\vitor\Pessoal\PJ\Orquestrador\service-account-key.json`
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- **Não compartilhe este arquivo com ninguém!**
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## PASSO 6: Criar Registro de Artefatos (Container Registry)
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Repository para armazenar suas imagens Docker.
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### 6.1 - Acessar Registro
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Menu ☰ → **"Registro de Artefatos"** → **"Repositórios"**
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### 6.2 - Criar Repositório
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1. Clique **"Criar repositório"**
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2. Preencha:
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- **Nome**: `orquestrador`
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- **Formato**: `Docker`
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- **Localização**: `us-central1` (mesmo do Cloud SQL)
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3. Clique **"Criar"**
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## ✅ Checklist - Fase 1 Concluída
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Você deve ter anotado:
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- [ ] Project ID: `_________________________________`
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- [ ] Cloud SQL Connection Name: `_________________________________`
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- [ ] Cloud SQL Public IP: `_________________________________`
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- [ ] Cloud SQL User: `orquestrador`
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- [ ] Cloud SQL Password: `_________________________________`
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- [ ] Cloud SQL Root Password: `_________________________________`
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- [ ] Cloud SQL Database: `orquestrador_db`
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- [ ] Service Account JSON file baixado e salvo
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- [ ] 6 APIs ativadas
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- [ ] Registro de Artefatos criado
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**Próximo: Fase 2 - Configurar Ambiente Local**
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# FASE 2: Configurar Ambiente Local
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**⏱️ Tempo: ~5 minutos**
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Agora você vai configurar seu PC para comunicar com o GCP.
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## PASSO 1: Autenticar com Google Cloud SDK
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Abra **PowerShell** e execute:
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```powershell
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# Fazer login no Google Cloud
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gcloud auth login
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# Definir projeto padrão
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gcloud config set project SEU-PROJECT-ID
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# Exemplo:
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gcloud config set project orquestrador-mvp-12345
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```
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|
|
Siga as instruções no navegador que abrir.
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## PASSO 2: Configurar Autenticação de Conta de Serviço
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Ainda no **PowerShell**:
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```powershell
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# Definir variável de ambiente para usar a conta de serviço
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$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = "D:\vitor\Pessoal\PJ\Orquestrador\service-account-key.json"
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# Verificar que funcionou
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gcloud auth list
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```
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## PASSO 3: Criar Arquivo `.env`
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Este arquivo contém suas credenciais e configurações.
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### 3.1 - Criar o Arquivo
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Na raiz do projeto (`D:\vitor\Pessoal\PJ\Orquestrador\`), crie um arquivo chamado `.env` com:
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```env
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# ============================================
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# CONFIGURAÇÕES DO GOOGLE CLOUD
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# ============================================
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PROJECT_ID=SEU-PROJECT-ID
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GCP_REGION=us-central1
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# ============================================
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# CONFIGURAÇÕES DO BANCO DE DADOS
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# ============================================
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# URL de conexão direta (para testes locais)
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DATABASE_URL=postgresql://orquestrador:SUA_SENHA@SEU_IP_PUBLICO:5432/orquestrador_db
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|
# Nome da conexão Cloud SQL (para Cloud Run)
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CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME=seu-projeto:us-central1:orquestrador-db
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# ============================================
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|
# CONFIGURAÇÕES DE API
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# ============================================
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# Se usar Generative AI (Gemini)
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# GOOGLE_API_KEY=sua-chave-api-aqui
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# Se usar Mockaroo (dados fictícios)
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# MOCKAROO_API_KEY=sua-chave-mockaroo-aqui
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# ============================================
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|
# OUTRAS CONFIGURAÇÕES
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|
|
# ============================================
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|
|
|
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|
|
ENVIRONMENT=development
|
|
|
|
|
DEBUG=true
|
|
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|
```
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### 3.2 - Preencher com Seus Dados
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Substitua os valores acima com:
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- `SEU-PROJECT-ID` → seu Project ID do GCP
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- `SUA_SENHA` → senha do usuário `orquestrador` no Cloud SQL
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- `SEU_IP_PUBLICO` → IP público do Cloud SQL
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**Exemplo completo:**
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```env
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PROJECT_ID=orquestrador-mvp-12345
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GCP_REGION=us-central1
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DATABASE_URL=postgresql://orquestrador:Orm@2026!@35.192.120.50:5432/orquestrador_db
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CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME=orquestrador-mvp-12345:us-central1:orquestrador-db
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ENVIRONMENT=development
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DEBUG=true
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```
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⚠️ **IMPORTANTE:** Nunca compartilhe este arquivo `.env`! Ele contém suas senhas!
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## PASSO 4: Instalar Dependências Python
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Abra **PowerShell** na pasta do projeto:
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```powershell
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# Ativar ambiente virtual (já deve estar ativo)
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# & .\venv\Scripts\Activate.ps1
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# Instalar dependências
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pip install -r requirements.txt
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# Verificar que funcionou
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pip list | Select-String "fastapi|psycopg2"
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```
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## ✅ Checklist - Fase 2 Concluída
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- [ ] Autenticado no Google Cloud (`gcloud auth list` mostra sua conta)
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- [ ] Project ID configurado como padrão
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- [ ] Arquivo `.env` criado e preenchido
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- [ ] `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` configurado
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- [ ] Dependências instaladas
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**Próximo: Fase 3 - Testar Localmente (opcional)**
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# FASE 3: Testar Localmente (Opcional)
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**⏱️ Tempo: ~5 minutos**
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Teste a aplicação no seu PC antes de fazer deploy.
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## PASSO 1: Testar Conexão com Banco de Dados
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```powershell
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# Instalar psql (client PostgreSQL) se não tiver
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# Windows: https://www.postgresql.org/download/windows/
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# Testar conexão
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psql -h SEU_IP_PUBLICO -U orquestrador -d orquestrador_db -c "SELECT 1"
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# Exemplo:
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psql -h 35.192.120.50 -U orquestrador -d orquestrador_db -c "SELECT 1"
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```
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|
Se aparecer `1`, conectou com sucesso! ✅
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## PASSO 2: Rodar a Aplicação Localmente
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```powershell
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# Ir para a pasta do projeto
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cd D:\vitor\Pessoal\PJ\Orquestrador
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# Rodar a aplicação FastAPI
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|
python -m uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
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```
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Seu terminal mostrará:
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```
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|
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000
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|
```
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|
Deixe rodar!
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## PASSO 3: Testar Endpoints
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|
Abra outro **PowerShell** (enquanto a aplicação está rodando):
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```powershell
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|
# Testar endpoint de saúde
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|
curl -X GET "http://localhost:8000/docs"
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|
# Ou abra no navegador: http://localhost:8000/docs
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|
```
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|
Você verá a **Swagger UI** (interface visual da API).
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---
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## PASSO 4: Testar Chat Endpoint
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|
```powershell
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|
# Fazer uma requisição POST
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|
curl -X POST "http://localhost:8000/chat" `
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|
-H "Content-Type: application/json" `
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|
-d @'{
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|
"message": "Quero um carro até 50000 reais",
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|
"user_id": "test"
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}'
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```
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Se receber resposta → Aplicação está funcionando! ✅
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## PASSO 5: Parar a Aplicação
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No PowerShell onde a aplicação está rodando:
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```powershell
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# Pressione: Ctrl + C
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```
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---
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## ✅ Checklist - Fase 3 Concluída
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- [ ] Conectou ao banco de dados com sucesso
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- [ ] Aplicação rodou localmente
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|
- [ ] Swagger UI acessível em http://localhost:8000/docs
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|
- [ ] Endpoint de chat respondeu
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**Próximo: Fase 4 - Deploy no Cloud Run**
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# FASE 4: Deploy no Cloud Run
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**⏱️ Tempo: ~10 minutos**
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|
Colocar sua aplicação online no Google Cloud!
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## PASSO 1: Usar o Script de Deploy
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Na raiz do projeto, existe um script `deploy.sh` que faz tudo automaticamente.
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### Para Windows (PowerShell):
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|
```powershell
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# Ir para a pasta do projeto
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cd D:\vitor\Pessoal\PJ\Orquestrador
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# Executar deploy
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bash deploy.sh SEU-PROJECT-ID us-central1
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|
# Exemplo:
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bash deploy.sh orquestrador-mvp-12345 us-central1
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|
```
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### O que este script faz:
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1. Faz build da imagem Docker
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2. Envia a imagem para o Registro de Artefatos
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3. Deploy automático no Cloud Run
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4. Configura variáveis de ambiente
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5. Libera acesso público
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**Aguarde ~5-10 minutos** enquanto o script roda.
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## PASSO 2: Monitorar o Deploy
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Você verá logs na tela mostrando o progresso:
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```
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|
Building Docker image...
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Building image gcr.io/seu-projeto/orquestrador:latest
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|
...
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|
Pushing image to Container Registry...
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|
...
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|
Deploying to Cloud Run...
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|
...
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|
Deployment completed!
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|
```
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## PASSO 3: Obter URL de Acesso
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|
Quando o deploy terminar, execute:
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```powershell
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|
# Obter URL do Cloud Run
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gcloud run services describe orquestrador `
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--region=us-central1 `
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|
--format='value(status.url)'
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|
```
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|
Você verá algo como:
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```
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|
https://orquestrador-xxxxx.a.run.app
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|
```
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|
**Copie esta URL!** Você usará para acessar a aplicação.
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## ✅ Checklist - Fase 4 Concluída
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- [ ] Deploy script executado sem erros
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- [ ] Imagem Docker criada
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- [ ] Imagem enviada para Registro de Artefatos
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|
- [ ] Serviço Cloud Run criado
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- [ ] URL de acesso obtida
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|
- [ ] URL de acesso: `_________________________________`
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**Próximo: Fase 5 - Verificar e Testar**
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---
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# FASE 5: Verificar e Testar
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**⏱️ Tempo: ~3 minutos**
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Validar que tudo está funcionando online.
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## PASSO 1: Testar Swagger UI Online
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No navegador, acesse:
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```
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|
https://SUA-URL-DO-CLOUD-RUN/docs
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|
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|
|
```
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|
|
|
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|
|
|
Exemplo:
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|
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|
|
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|
```
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|
|
|
https://orquestrador-xxxxx.a.run.app/docs
|
|
|
|
|
```
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|
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|
|
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|
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|
Você deve ver a interface Swagger UI com todos os endpoints.
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---
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## PASSO 2: Testar Chat Endpoint
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|
Na Swagger UI:
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|
1. Clique em **POST /chat**
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|
2. Clique **"Try it out"**
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3. No campo **"Request body"**, preencha:
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|
```json
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|
|
{
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|
|
|
|
"message": "Quero um carro até 50000 reais",
|
|
|
|
|
"user_id": "test"
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
4. Clique **"Execute"**
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|
|
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|
|
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|
|
Você deve receber uma resposta do LLM integrado! ✅
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---
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## PASSO 3: Testar via Curl (Terminal)
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|
```powershell
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|
|
|
|
# Substituir pela sua URL
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|
|
|
$URL = "https://orquestrador-xxxxx.a.run.app"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
curl -X POST "$URL/chat" `
|
|
|
|
|
-H "Content-Type: application/json" `
|
|
|
|
|
-d @'{
|
|
|
|
|
"message": "Quero um carro até 50000 reais",
|
|
|
|
|
"user_id": "test"
|
|
|
|
|
}'
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
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|
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|
## PASSO 4: Ver Logs
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|
Para debugar se algo não funcionar:
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|
|
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|
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|
|
|
|
```powershell
|
|
|
|
|
# Ver últimos 50 logs
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|
|
gcloud run logs read orquestrador --region=us-central1 --limit=50
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Ver logs em tempo real (streaming)
|
|
|
|
|
gcloud run logs read orquestrador --region=us-central1 --follow
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## ✅ Checklist - Fase 5 Concluída
|
|
|
|
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|
|
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|
- [ ] Swagger UI acessível online
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|
- [ ] Chat endpoint respondeu
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|
- [ ] Curl funcionou
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|
|
- [ ] Aplicação está ONLINE! 🎉
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|
## 🎉 Sucesso!
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|
Sua aplicação está **online e funcionando**!
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### Resumo do que você fez:
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1. ✅ Ativou 6 APIs no Google Cloud
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2. ✅ Criou Cloud SQL PostgreSQL com usuário e banco
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|
3. ✅ Criou Service Account com permissões
|
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|
4. ✅ Criou Registro de Artefatos
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|
5. ✅ Configurou arquivo `.env` localmente
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|
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|
6. ✅ Testou localmente
|
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|
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|
7. ✅ Fez deploy no Cloud Run
|
|
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|
8. ✅ Validou que funciona online
|
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|
## 📋 Referência Rápida para Próximas Vezes
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|
### Fazer novo deploy após mudanças:
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```powershell
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|
cd D:\vitor\Pessoal\PJ\Orquestrador
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|
bash deploy.sh SEU-PROJECT-ID us-central1
|
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|
|
```
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|
|
|
|
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|
### Ver status do serviço:
|
|
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|
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|
```powershell
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|
|
gcloud run services describe orquestrador --region=us-central1
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|
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|
|
```
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|
|
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|
|
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|
|
### Ver logs:
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|
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|
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|
|
```powershell
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|
gcloud run logs read orquestrador --region=us-central1 --limit=50 --follow
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|
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|
|
```
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|
### Parar o serviço:
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|
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|
|
|
```powershell
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|
|
|
|
gcloud run services delete orquestrador --region=us-central1
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
---
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|
|
# Troubleshooting
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|
## Problema: "Erro ao conectar ao banco de dados"
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**Solução:**
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1. Verifique se IP público está correto: `gcloud sql instances describe orquestrador-db --format="value(ipAddresses[0].ipAddress)"`
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2. Verifique arquivo `.env` - DATABASE_URL está correto?
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|
3. Verifique se usuário `orquestrador` foi criado
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4. Teste: `psql -h IP -U orquestrador -d orquestrador_db -c "SELECT 1"`
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## Problema: "Cloud Run não consegue conectar ao banco"
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**Solução:**
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1. Verifique se Cloud SQL Connection Name está correto no `.env`
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2. Verifique se a rede foi criada
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3. Cloud Run precisa estar na mesma região do Cloud SQL
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## Problema: "Imagem Docker não está sendo enviada"
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**Solução:**
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1. Verifique se Docker está instalado: `docker --version`
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2. Verifique se Registro de Artefatos foi criado no console
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3. Verifique autenticação: `gcloud auth login`
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## Problema: "Erro ao ativar API"
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**Solução:**
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1. Confirme que você tem permissão no projeto (pedir ao admin)
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2. Espere 1-2 minutos e tente novamente
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3. Ao comando: `gcloud services enable cloudrun.googleapis.com`
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## Problema: "404 - Endpoint não encontrado"
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**Solução:**
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1. Confirme a URL está correta: `gcloud run services describe orquestrador --region=us-central1 --format="value(status.url)"`
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2. Verifique se o deploy completou: `gcloud run services describe orquestrador --region=us-central1`
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3. Aguarde ~1 minuto após o deploy terminar
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## 📞 Próximos Passos
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- **Integrar com Banco de Dados Real**: Configurar seeders de dados
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- **CI/CD Automático**: GitHub Actions para deploy automático
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- **Monitoramento**: Configurar alertas e dashboards
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- **Escalabilidade**: Ajustar autoscaling de Cloud Run
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**Dúvidas? Refer-se a:**
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- [DEPLOY_5_PASSOS.md](DEPLOY_5_PASSOS.md) - Resumo rápido
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- [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) - Problemas específicos
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- [PROJECT_STRUCTURE.md](PROJECT_STRUCTURE.md) - Estrutura do projeto
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**Bom deployment! 🚀**
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