AlertIT — Automated Weather Alert System

AlertIT es un servicio backend que monitorea condiciones climáticas en tiempo real y envía alertas automáticas por WhatsApp cuando se detectan eventos meteorológicos severos, como lluvias intensas o vientos fuertes.

El proyecto fue diseñado para simular un caso real de backend productivo, priorizando integración con servicios externos, automatización de procesos y una arquitectura mantenible.

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🧠 ¿Qué problema resuelve?

Muchas alertas climáticas requieren:

• Consultar datos externos en tiempo real
• Procesar reglas de negocio propias
• Ejecutarse de forma automática, sin intervención del usuario
• Notificar por canales confiables

AlertIT automatiza todo ese flujo:

• Consulta datos meteorológicos reales
• Evalúa condiciones severas según criterios configurables
• Genera alertas internas
• Envía notificaciones automáticas por WhatsApp

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🏗️ Decisiones técnicas destacadas

• Arquitectura hexagonal (DDD)
  Separación clara entre dominio, aplicación e infraestructura para facilitar testing y evolución del sistema.

• Integración con APIs externas
  Uso de WebClient para consumir WeatherAPI y Twilio de forma no bloqueante.

• Automatización con Spring Scheduler
  El sistema funciona de manera autónoma mediante tareas programadas (polling configurable).

• Backend orientado a eventos
  No requiere interacción directa del usuario para cumplir su función principal.

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⭐ ¿Por qué este proyecto es relevante?

AlertIT no es una API CRUD tradicional. Está pensado como un backend autónomo que:

• Consume y coordina múltiples servicios externos
• Ejecuta lógica de negocio sin intervención del usuario
• Funciona mediante tareas programadas y eventos
• Refleja escenarios reales de sistemas productivos

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⚙️ Stack tecnológico

• Java 17+
• Spring Boot
• Spring WebClient
• Spring Scheduler
• Twilio WhatsApp API
• WeatherAPI
• Springdoc OpenAPI (Swagger)
• Maven

📌 Próximamente:

• Testing automatizado (JUnit + Mockito)
• Contenerización con Docker

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🚀 Cómo ejecutar el proyecto

⭐ Requisitos

• Java 17+
• Maven 3.8+
• API Key de WeatherAPI
• Cuenta en Twilio (SID, Auth Token, número sandbox de WhatsApp)
• Conexión a Internet
• (Opcional) Docker para contenerización

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🚀 Instalación

Clonar el repositorio:

```bash
git clone https://github.com/tu-usuario/AlertIT.git
cd AlertIT

Configurar variables de entorno:

WEATHER_API_KEY=tu_api_key_de_weatherapi
TWILIO_ACCOUNT_SID=tu_sid
TWILIO_AUTH_TOKEN=tu_auth_token
TWILIO_WHATSAPP_FROM=whatsapp:+14155238886
WHATSAPP_TO=whatsapp:+54911XXXXXXXX

⚠️ El número TWILIO_WHATSAPP_FROM corresponde al sandbox de Twilio. El número WHATSAPP_TO debe estar previamente registrado en el sandbox.

Instalar dependencias:

mvn clean install

Ejecutar la aplicación:

mvn spring-boot:run

La aplicación iniciará en: http://localhost:8080

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⚙️ Funcionalidades principales

🌦️ Consumo de API meteorológica (WeatherAPI)

• Obtiene información actualizada del clima (viento, lluvia, tormenta) usando WebClient
• Trabaja con datos reales en tiempo real

🧠 Evaluación de condiciones climáticas

• Procesa los datos recibidos y determina si existen condiciones severas
• Aplica reglas de negocio configuradas para Bahía Blanca (adaptable a otras ciudades)

🔔 Generación automática de alertas

• Genera alertas internas cuando se cumplen las condiciones configuradas

💬 Envío de notificaciones por WhatsApp

• Integra Twilio para enviar mensajes automáticamente a un número configurado

⏱️ Ejecución periódica (Scheduler)

-Proceso automático configurable (actualmente cada 1 minuto; recomendado cada 6 horas)

Flujo completo:

• Consulta el clima
• Analiza los datos
• Envía notificaciones si es necesario

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📁 Estructura del proyecto

Arquitectura hexagonal (DDD):

AlertIT
│
├── application
│   ├── scheduler
│   └── services
├── domain
│   ├── enums
│   ├── models
│   ├── ports
│   │   └── outbound
│   └── services
├── infrastructure
│   ├── adapters
│   │   └── outbound
│   │       ├── notification
│   │       └── weather
│   │           └── client
│   │               └── dto
│   ├── config
└── presentation
    ├── dto
    └── rest

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🌐 Endpoints

Base path:

/api/v1/weather

Obtener clima actual

GET /current?location=Bahia+Blanca

Respuesta:

{
    "temperature": 21.3,
    "condition": "Soleado",
    "location": "Bahia Blanca",
    "region": "Buenos Aires",
    "humidity": 56,
    "windSpeed": 8.3,
    "extremeTemperature": false
}

Obtener coordenadas (Geocoding)

GET /geocoding?location=Bahía Blanca

Respuesta:

{
    "latitude": -38.72,
    "longitude": -62.28,
    "formattedAddress": "Bahia Blanca, Argentina",
    "city": "Bahia Blanca",
    "region": "Buenos Aires",
    "country": "Argentina",
    "validLocation": true
}

Procesar alerta para una ubicación

GET /alert?location=Bahía Blanca

Respuesta:

{
    "alertasActivas": [],
    "recomendaciones": [],
    "clima": {
        "temperature": 21.3,
        "condition": "Soleado",
        "location": "Bahia Blanca",
        "region": "Buenos Aires",
        "humidity": 56,
        "windSpeed": 8.3,
        "extremeTemperature": false
    },
    "nivelAlerta": "VERDE",
    "geocoding": {
        "latitude": -38.72,
        "longitude": -62.28,
        "formattedAddress": "Bahia Blanca, Argentina",
        "city": "Bahia Blanca",
        "region": "Buenos Aires",
        "country": "Argentina",
        "validLocation": true
    },
    "fuente": "Sistema de Alertas - Criterios Bahía Blanca",
    "resumen": "Sin alertas meteorológicas activas.",
    "timestamp": "2025-11-29T16:53:33.417009700"
}

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🧪 Testing (en progreso)

La arquitectura fue diseñada desde el inicio para permitir:

• Tests unitarios del dominio
• Mock de APIs externas
• Pruebas aisladas de reglas de negocio

📌 Implementación planificada con JUnit y Mockito.

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⚡ Estado del proyecto

🚧 En desarrollo activo

Próximos pasos:

• Tests automatizados
• Dockerización
• Configuración por perfiles (dev / prod)