🔹 El Problema: Procesamiento Seguro de Archivos

Un cliente necesitaba un sistema donde:

1. Al subir un archivo cifrado y comprimido a un bucket de Cloud Storage, se validara su autenticidad mediante una firma compartida entre emisor y receptor.

2. Si el archivo era válido, se descomprimía y se verificaba la integridad de los archivos internos usando SHA-256.

3. Solo los archivos que pasaran todas las validaciones serían procesados.

⚡ La Solución: Automatización con Cloud Functions

1️⃣ Trigger por Eventos de Cloud Storage

Configuré una Cloud Function activada por eventos de Cloud Storage (google.storage.object.finalize), lo que permite ejecutar código cada vez que se sube un archivo.

Validación de Firma Compartida

El archivo ZIP incluía un archivo .signature con una firma generada mediante un secreto compartido. Usé HMAC-SHA256 para asegurar que el archivo no fuera alterado.

import hmac
import hashlib
def validate_signature(secret_key, file_content, received_signature):
    generated_signature = hmac.new(secret_key.encode(), file_content, hashlib.sha256).hexdigest()
    return hmac.compare_digest(generated_signature, received_signature)

3️⃣ Descompresión y Validación SHA-256

Una vez validada la firma, el sistema descomprimía el archivo y verificaba cada archivo interno contra un hash predefinido.

import zipfile
import hashlib
def check_file_hash(file_path, expected_hash):
    with open(file_path, "rb") as f:
        file_data = f.read()
        computed_hash = hashlib.sha256(file_data).hexdigest()
        return computed_hash == expected_hash

4️⃣ Notificación y Manejo de Errores

Si alguna validación fallaba, el sistema enviaba una alerta por Pub/Sub o Correo Electrónico para notificar al administrador.

📊 Resultados

✅ Procesamiento automatizado y seguro sin intervención manual o humana.
✅ Reducción de errores por archivos corruptos o no autorizados.
✅ Escalabilidad gracias a Cloud Functions (pago por uso).

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Si buscas automatizar procesos en la nube con GCP, AWS o Azure, puedo ayudarte a diseñar e implementar una solución robusta y segura.

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Hace apenas dos semanas, compartí contigo una herramienta que he estado afinando para simplificar tu flujo de trabajo. Winter CMS encapsula un entorno de desarrollo robusto y eficiente, ahorrándote horas de configuración y garantizando la consistencia en cada paso de tu proceso creativo.

¿Qué te ofrece Winter CMS?

• Un entorno consistente: Olvídate de los “funciona en mi máquina”. Winter CMS asegura que todos los miembros de tu equipo trabajen en un ambiente idéntico.
• Ahorro de tiempo invaluable: Dedica tu energía a lo que realmente importa: ¡codificar! Winter CMS viene listo para usarse.
• Flexibilidad total: Adapta Winter CMS a tus necesidades específicas. Su diseño modular te permite integrar las herramientas que realmente utilizas.
• La base de mis servicios: Winter CMS no es solo una imagen Docker, es la demostración de mi compromiso con la eficiencia y la calidad en el desarrollo. Utilizo esta misma base para ofrecerte soluciones robustas y escalables.

¿Qué Versiones de Winter CMS se han liberado?

• 1.2.7 php 8.2 fpm
• 1.2.7 php 8.2 apache
• 1.2.7 php 8.1 fpm
• 1.2.7 php 8.1 apache
• 1.2.7 php 8.0 fpm
• 1.2.7 php 8.0 apache

¿Listo para experimentar la calidez de un desarrollo sin complicaciones?

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Ya sea que necesites ayuda para optimizar tu flujo de trabajo, construir aplicaciones robustas o implementar soluciones escalables, estoy aquí para ofrecerte mi experiencia y las herramientas adecuadas.

¡No esperes más para descongelar tu potencial! Explora Winter CMS en Docker Hub: https://hub.docker.com/r/webmago/winter

He desarrollado código en diversos lenguajes y he tenido la necesidad que algún proyecto requiere de un ajuste o corrección y no cargo con una Laptop, quienes hacen senderismo me darán la razón que con el tiempo la carga puede ser agobiante y entre mas ligero transites mejor, por lo tanto, una tableta, datos móviles y la corrección puede ser realizada en cualquier lugar.

Existen en el mercado varios proveedores para editar código en línea, algunos te ofrecen cuentas básicas gratuitas con un espacio de trabajo y pueden servirte para tu projecto personal, aquí te enlisto algunos de ellos.

Estos te permiten crear espacios de trabajo

• AWS Cloud9 – $ 2.05 al mes en adelante.
• Codeanyhere – $ 2.5 al mes en adelante.
• Repl.it – Free, $7.00 (usuario), $ 35 (Team) al mes
• Code Sandbox – Free, $7.00 mes

Si solo quieres probar y aprender código:

• Online IDE
• IdeOne
• Code Chef
• Paiza
• Coding Blocks IDE

Si quieres trabajar con tu cluster Kubernetes

• Gitpod

Si cuentas con un VPS de al menos 2 Cores CPU, 1 GB RAM puedes montarte tu Visual Studio Code en tu propio servidor y tener tu IDE web en algun dominio como https://idecode.webmago.dev, puedes hacerlo siguiendo el procedimiento de instalacion o usar una imagen Docker .

La implementacion de Visual Studio Code en un VPS me tomo menos de una hora; el pasado fin de semana estando fuera de oficina tuve que corregir un estilo en un sitio web y el contar ya con un editor en linea me ayudo para hacer la correccion y enviarla al repositorio y lanzar el procedimiento de CI/CD y ver el cambio solicitado por el cliente.

En esta captura podras ver Visual Studio Code solicitandome la contraseña para acceder y empezar a trabajar.

Acceder usando contraseña

En esta otra captura podras ver la pantalla clasica de bienvenidad de Visual Studio Code.

Pantalla de Bienvenida

Si requieres de mi ayuda para montar tu propio IDE online en tu VPS contactame.

Code analysis made easy with the Codefresh’s @SonarQube integration — view the analysis report after every build ? https://t.co/lg3VW2hFZO#DevOps #codeanalysis #testing @urlichsanais pic.twitter.com/SkWJab3mKD

— Codefresh (@codefresh) December 2, 2020

Así que me dí a la tarea de integrar el escaneo de código de uno de los proyectos asignados para confirmar la integración sugerida.

El documento en inglés de Codefresh puedes encontrarlo en Continuous Code Analysis with SonarQube and Codefresh, lo revise y por supuesto que tiene algunos detalles por resolver, en este artículo describí que implemente SonarQube para escanear el código de los proyectos que me son asignados y que había implementado un Script en Bash para hacer el escaneo, algo manual por supuesto, por lo que hacer esto en el pipeline dejaría sin efecto a mi Bash Script, algo que ansiaba hacer en el corto plazo.

Por lo que describiré aquí cómo fue que lo implemente.

Creando el proyecto en SonarQube.

Si aún no has instalado SonarQube, te recuerdo que puedes hacerlo usando Docker, mas información en Install the Server.

1. Para evitar “conflictos” y evitar “mirones” genere un nuevo Grupo y le asigne permisos únicamente para que el Administrador o Usuario indicado pueda ver este proyecto.
2. Genere el proyecto siguiendo el asistente de SonarQube y le asigne un Token para que desde Codefresh pueda usarlo.

Creando Proyecto en Sonarqube

Proyecto Creado SonarQube

Integrando el Plugin al Pipeline del proyecto en Codefresh.

Este fue uno de los pasos de mayor atención, ya que mis pipelines toman las configuraciones de un repositorio adicional, por  lo que tuve que adicionar un Plugin solo para copiar el archivo sonar-project.properties en la raíz del proyecto.

Integración Plugin Pipeline Codefresh

La hora de la verdad, ejecutando el pipeline manualmente.

Aquí es donde veremos si realmente funciona la teoría, claro que la ejecución final tuvo como antecesores varias pruebas para darnos cuenta que debido a la configuración que tomamos por separado no obtenía la propiedad sonar.projectKey necesaria para identificar al proyecto en nuestro SonarQube.

En la imagen podemos ver la ejecución exitosa de nuestro pipeline, en el log del paso QUALITY podemos ver el ID de la Tarea (Task) la cual es AXY_dPYDfvCgCTUgh8X4 y debe coincidir con la tarea en el “fondo” (background) en nuestro escritorio, sección de tareas de SonarQube.

Ejecución Pipeline SonarQube Codefresh

Comprando en la cola de SonarQube la tarea de escaneo.

Como lo anticipe en mi retuit, mencionando que usaban SonarCloud y que si exponían su instalación de SonarQube se podría hacer lo mismo que se indica en el Howto.

Así que vayamos a ver el Dashboard de SonarQube, he puesto en rojo el ID de la Tarea (Task) en la imagen para su rápida identificación.

Tareas en Background SonarQube

Efectivamente podemos ver que la tarea del análisis lanzada desde Codefresh se esta ejecutando en mi instancia de SonarQube y al finalizar puedo revisar la calidad del código del proyecto.

Escritorio Proyecto SonarQube

Con esto comprobamos la integración del escaneo de código usando SonarQube lanzado desde un pipeline en Codefresh.

Si necesitas ayuda puedes contactarme en este enlace.