Gostaria de agradecer primeiramente a oportunidade de estar participando do processo seletivo. Foi um desafio bem interessante, pude mostrar bastante do meu know-how e acredito ter chegado em uma implementação muito boa. Espero que gostem. :)

Dada a natureza do problema proposto, e a partir de algumas análises realizadas, utilizei para a solução deste problema o conceito de Arquitetura Hexagonal. O domínio da nossa aplicação ficou totalmente isolado e totalmente agnóstico à tecnologia.

A API external que foi referenciada no teste prosposto para consulta não estava funcionando. Deste modo, tomei a liberdade para criar dois servidores Mock: Uma API que retorna o acumulado de cashback e um Worker que irá processar as vendas dos revendedores (a lógica de ambos será explicada mais abaixo).

Para facilitar os testes locais, todos os sistemas podem ser executados com o Docker e Docker Compose. Desta maneira, se for pertinente testar utilizando estas tecnologias, certifique-se de tê-las instaladas em sua máquina.

Documentação do Docker e Docker Compose:

• Get Started with Docker
• Overview of Docker Compose

Guia de instalação do Docker e Docker Compose (Ubuntu):

• Install Docker
• Install Docker Compose

Para facilitar a execução de todo sistema, sugiro que siga as instruções da seção "Executando o sistema localmente", pois lá será apresentado alguns comandos no Makefile que são bastante pertinentes.

Mesmo com o fato de ter sido utilizada Arquitetura Hexagonal para resolução deste problema, ainda assim é interessante falarmos sobre as principais implementações deste sistema.

• Como linguagem de programação, foi utilizado o Python na versão 3.10+;
• Existem dois adaptadores de bancos de dados: Um "Em memória" e outro utilizando o PostgreSQL na versão 11+;
• Foi implementado um adaptador para publicar mensagens em filas do RabbitMQ na versão 3.10.7;
• Foi implementado um adaptador de autenticação que utiliza o JWT;
• Foi implementado um adaptador para enviar requisições HTTP para APIs externas;
• O sistema principal é servido a partir de uma interface RESTful que foi construída utilizando o framework Flask;
• Existem dois servidores Mock: Um para consultar o acumulado de cashback de um determinado revendedor (também com Flask) e outro para processar os status das vendas de maneira assíncrona (utilizando o framework Pika);
• Como dito anteriormente, também foram utilizados o Docker e o Docker Compose para facilitar a execução de todos os sistemas em conjunto.

Para facilitar a visualização e comunicação do sistema com os servidores Mock, além de outros fluxos, abaixo segue alguns diagramas bem representativos:

Novamente, é reforçado a utilização do Docker e do Docker Compose para a execução dos sistemas. Abaixo seguem os comandos que deverão ser executados, em sequência, para que tudo funcione corretamente.

Inicializando as dependências (PostgreSQL, Provisionamento do Banco de Dados e RabbitMQ):

make start-deps

Inicializando os servidores Mock (API RESTful e Worker)

make start-mock-servers

Inicializando a API RESTful do problema proposto:

make start-api

As dependências e os servidores Mock são executados em background. Se achar pertinente e desejar visualizar os logs dos mesmos, basta seguir o seguinte passo-a-passo:

# Busque pelo identificador do container que deseja visualizar os logs
# (que está na coluna "CONTAINER ID")
docker container ls

# Insira o identificador no seguinte comando:
docker logs <identificador_do_container> -f

# Caso você não queira ficar "acompanhando os logs", remova a opção -f

Também está disponível neste repositório as coleções com exemplos de requisições para a API RESTful do problema proposto. Ela foi exportada utilizando o Postman, para facilitar, sugiro que utilize também essa ferramenta para testar a aplicação (lembre-se de importar a coleção). Caso haja alguma dificuldade na hora da importação da coleção, esta documentação pode ajudar: Importing Data Into Postman

Para executar os testes unitários, é interessante que você crie uma virtualenv antes. Abaixo temos o passo-a-passo para criar a virtualenv, inicializá-la e instalar as bibliotecas necessárias para o funcionamento dos testes:

python -m venv env
source env/bin/activate
make install

Para executar os testes:

make tests

Caso você queira checar se há alguma vulnerabilidade:

make security

Também temos um linter para assegurar que as boas práticas no desenvolvimento com a linguagem Python estão sendo seguidas:

make lint

Novamente, agradeço a oportunidade e espero ter entregado algo digno do que era esperado para este desafio. Qualquer dúvida ou questionamento, fiquem a vontade para me contactarem. Valeu, pessoal!