Punto de Control 1
En la sección de hoy del punto de control 1, vamos a repasar los conceptos teóricos para poder pasar al siguiente nivel y no perderos con definiciones que no acabáis de entender. Ya sé que la teoría es un rollo, pero voy a intentar que no se os atragante con algún que otro dibujito. ¿Os parece?
En este bloque hemos aprendido a desplegar una aplicación en los servidores Cloud de Mulesoft, su nombre es CloudHub.
CloudHub es un iPaaS (Integration Platform as a Service), quiere decir que pagas una licencia y Mulesoft brinda un servicio que permite desplegar Mule Application en los Workers del Cloud de Mulesoft aprovisionada por AWS. Explicación detallada en la clase Desplegar una aplicación de Mule en CloudHub.
Desde la sección de Runtime Manager podremos gestionar las Mule Applications desplegadas en los Runtimes (Workers) de CloudHub. Os muestro una imagen de como quedaría una vez desplegada.
Al final, un Worker es como un contenedor donde se almacena o despliega nuestra Mule Application para ser servida y que cualquier usuario pueda consumirla, por lo tanto, para cada Worker habrá una Mule Application solamente. Si observáis de nuevo la imagen, podréis ver las características que tiene el Worker donde se ejecuta, hay diferentes opciones, que se tendrán que estudiar según la necesidad de recursos que requiera la Mule Application que estemos desplegando en el Worker.
Controlando nuestra Mule Application.
Por otra parte, en este bloque hemos creado una API Proxy para poder controlar nuestra Mule Application con los recursos que nos proporcionan en AnyPoint Platform y gestionándolo desde API Manager.
Para descargar, administrar políticas y generar datos analíticos, mediante las características que nos proporciona API Proxy, es necesario que nuestra Mule Application, o mejor dicho su Worker, se conecte con API Manager. Para poder realizar esta conexión existe un componente llamado API Autodiscovery, en la siguiente imagen os muestro el identificador para el API Proxy que he configurado durante las clases.
Todas estas configuraciones relacionadas con API Proxy y API Autodiscovery se encuentran dentro de API Gateway. Cuando creamos un API Proxy, realmente estamos creando una aplicación nueva con su URL de acceso, esta aplicación está desplegada en API Gateway y tiene la capacidad de conectarnos con API Manager con la característica API Autodiscovery. Por lo tanto, API Gateway es el director de toda esta integración. En la siguiente imagen os recuerdo un bonito esquema que puse en una clase anterior.
Gracias API Gateway
Gracias por dejar que apliquemos nuestras políticas, nos hagas de intermediario con nuestra Mule Application y además nos permitas administrar la aplicación desde API Manager. En definitiva, API Gateway es el que orquesta todo este movimiento. Entonces tiene sentido que al crear una API Proxy realmente estemos desplegando una nueva aplicación en un Worker, a lo grande, en el CloudHub de Mulesoft. Fíjate bien en la primera imagen del artículo, ¡las aplicaciones desplegadas no son Mule Applications son API Proxies!
Durante el resto de clases se han configurado las políticas, en este caso para limitar las solicitudes a nuestra Mule Application dependiendo el nivel que tengas, GRATUITO o PREMIUM. Para ello es necesario realizar una solicitud o como Mulesoft le llama, aplicación, para que, desde el panel de API Manager se apruebe y el usuario pueda realizar peticiones a la Mule Application.
Finalmente, nos encontramos una serie de problemas a la hora de solicitar la identificación del cliente y su contraseña para poder ejecutar la Mule Application que solventamos mediante el lenguaje de programación RAML.
Espero que os haya gustado este primer bloque y ahora, os dejo un pequeño test para que validéis vuestros conocimientos y podamos seguir dándole caña.
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Clases del curso
- 1. Desplegar una aplicación de Mule en CloudHub (10:54)
- 2. Crear una API Proxy en AnyPoint Platform (11:10)
- 3. Aplicar políticas en una API Proxy (14:46)
- 4. Solicitar accesos SLA a una API Proxy (15:51)
- 5. Solicitar identificarse a los usuarios con RAML (20:31)
- Punto de Control 1
- 6. Ver datos de un evento de Mule (11:42)
- 7. Debug de una Mule Application (10:20)
- 8. Datos Evento Mule con HTTP Request (09:27)
- 9. Manipular datos de un evento con DataWeave (09:30)
- 10. Almacenar datos de un evento en variables (12:26)
- Punto de Control 2