🧬 GenoSentinel

Plataforma de análisis genómico y gestión clínica basada en microservicios

Autores:

• Juan Diego Higinio Aranzazu – CC 1054862785
• Tomás Restrepo Chica – CC 1055358329

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📌 Descripción general del proyecto

GenoSentinel es una plataforma distribuida construida bajo una arquitectura de microservicios desacoplados, enfocada en la integración de datos genómicos y clínicos para análisis oncológicos. El sistema permite consultar, procesar y exponer información biomédica mediante un API Gateway centralizado, garantizando escalabilidad, modularidad y facilidad de despliegue.

La aplicación está compuesta por 3 microservicios independientes, cada uno con su propia base de datos, siguiendo principios de:

• Domain-Driven Design (DDD)
• Separación de responsabilidades
• Despliegue independiente
• Escalabilidad horizontal

Además, todo el ecosistema está preparado para despliegues modernos en Kubernetes, utilizando Deployments, Services, Ingress, PVCs y Secrets.

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🏗️ Arquitectura del sistema

La plataforma está compuesta por tres microservicios principales, cada uno implementado en una tecnología diferente, optimizada para su dominio funcional.

                +-------------------+
                |  Client (Postman) |
                +-------------------+
                          |
                          v
                 +----------------+
                 | API Gateway    |
                 |  (Spring Boot) |
                 +----------------+
                  /             \
                 v               v
    +-------------------+   +----------------+
    | Genómica Service  |   | Clínica Service|
    |   (Django)        |   |   (NestJS)     |
    +-------------------+   +----------------+
           |                          |
           v                          v
   +-------------+             +-------------+
   | MySQL DB 1 |             | MySQL DB 2  |
   +-------------+             +-------------+

                 +--------------+
                 | MySQL DB 3   |
                 +--------------+

Cada microservicio posee su propia base de datos, respetando el patrón de Database-per-Service.

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⚙️ Microservicios

1️⃣ Microservicio Genómico (Django / Python)

Encargado de la gestión y procesamiento de datos genéticos.

Funciones principales:

• Recepción y almacenamiento de datos genómicos.
• Generación de endpoints REST usando Django REST Framework.
• Documentación generada automáticamente con drf-spectacular (OpenAPI/Swagger).

Tecnologías:

• Django 5.2.8
• Gunicorn
• MySQL
• Python-Decouple

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2️⃣ Microservicio Clínico (NestJS / Node.js)

Se encarga del manejo de datos clínicos relevantes para correlacionar información con el servicio genómico.

Funciones principales:

• Exposición de API REST modular.
• Validación de datos clínicos.
• Integración con el Gateway.

Tecnologías:

• NestJS
• Node.js 20
• MySQL

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3️⃣ API Gateway (Spring Boot / Java)

Es el punto central de acceso a la plataforma. Orquesta los microservicios internos.

Funciones principales:

• Enrutamiento centralizado.
• Comunicación entre servicios.
• Gestión de errores.
• Exposición pública mediante NGINX Ingress en Kubernetes.

Tecnologías:

• Spring Boot 3
• Maven
• MySQL

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🐳 Contenedores Docker

Cada microservicio cuenta con su propio Dockerfile optimizado:

• Dockerfile para Django con Gunicorn.
• Dockerfile para NestJS con build multietapa.
• Dockerfile para Spring Boot usando Maven + JRE.

Los contenedores están listos para ejecutarse tanto localmente como dentro de Kubernetes.

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☸️ Kubernetes

La plataforma está preparada para despliegue completo en Kubernetes siguiendo la arquitectura B (una base de datos por microservicio).

Componentes incluidos:

📁 k8s/databases/

• 3 Deployments MySQL
• 3 Services
• 3 PVC (almacenamiento persistente)
• 3 Secrets (contraseñas por DB)

📁 k8s/microservices/

• 3 Deployments (Django, Nest, Spring)
• 3 Services (ClusterIP)

📁 k8s/secrets/

• Archivo central con los secretos de cada DB

📁 k8s/ingress.yaml

• Configuración NGINX apuntando al Gateway principal

📁 deploy.sh

• Script automático para build, push y despliegue en el cluster

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🧪 Ejecución local con Minikube

Para levantar el sistema completo:

minikube start --cpus=4 --memory=8192 --driver=docker
minikube addons enable ingress

Construcción de imágenes:

./k8s/deploy.sh

Acceso vía navegador:

http://genosentinel.local

(Se debe agregar genosentinel.local al archivo /etc/hosts).

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📄 Licencia

Este proyecto es desarrollado como parte de un trabajo académico y no posee licencia restrictiva. Puede ser utilizado como base para estudios, despliegues educativos y proyectos derivados.

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🙌 Agradecimientos

A todos los profesores y compañeros que apoyaron este proyecto, especialmente en la comprensión de arquitecturas distribuidas, contenedores y despliegues modernos con Kubernetes.

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✉️ Contacto

Para soporte o consultas:

• Juan Diego Higinio Aranzazu – 1054862785
• Tomás Restrepo Chica – 1055358329

Gracias por consultar el repositorio de GenoSentinel.