🛡️ OmniNexus Ecosystem - Next-Gen RMM

O OmniNexus é uma plataforma de Monitoramento e Gerenciamento Remoto (RMM) de alta performance, projetada para escala horizontal e telemetria eficiente. O OmniNexus Backend atua como o motor de processamento central do ecossistema, utilizando o runtime Bun e o framework Fastify para entregar um processamento reativo de ultra-baixa latência.

Integrado ao OmniNexus Agent (escrito em Rust) e ao Apache Kafka, o backend é capaz de receber, validar e persistir grandes volumes de dados com isolamento multi-tenant e baixo consumo de recursos, garantindo resiliência e escalabilidade para parques tecnológicos de qualquer tamanho.

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🚀 A Dor que Resolvemos

Manter parques tecnológicos exige visibilidade proativa. O OmniNexus cura as seguintes dores:

• Falta de Visibilidade em Tempo Real: Monitoramento constante de saúde de hardware e software.
• Sobrecarga de Infraestrutura: Ingestão via Kafka para processar métricas sem travar o banco principal.
• Custo de Operação: Agente em Rust que consome < 5MB de RAM, ideal para máquinas legadas.
• Sincronização Diferencial: Separação inteligente entre Inventário e Telemetria.

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🌍 Global Infrastructure (I18n)

O backend do OmniNexus é totalmente internacionalizado utilizando i18next. Todas as respostas de erro, mensagens de sucesso e validações respeitam a localidade do usuário.

Detecção de Idioma

O sistema detecta automaticamente o idioma preferido através do header padrão HTTP:

• Header: Accept-Language
• Idiomas Suportados: pt-BR (Português), en (English - Fallback).
• Injection: O backend responde com o header Content-Language para confirmar o idioma da resposta.

Exemplo de uso:

GET / HTTP/1.1
Host: api.omninexus.com.br
Accept-Language: pt-BR

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🧪 Qualidade e Testes (CI/CD)

Garantimos a estabilidade do ecossistema através de uma pipeline de Integração Contínua (CI) robusta.

• Linting: Utilizamos o Biome para análise estática de código e formatação ultrarrápida.
• Automated Tests: Suíte de testes funcionais e integrados rodando sobre o Bun Test.
• GitHub Actions: Cada Pull Request é validado automaticamente. O merge só é permitido se o lint e os testes passarem (Green Build).

Como rodar os testes localmente:

# Rodar todos os testes uma vez
bun test

# Rodar em modo watch (desenvolvimento)
bun test --watch

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🛠️ Stack Tecnológica

• Runtime: Bun
• Framework: Fastify (Zod Type Provider)
• Segurança: Rate Limiting por IP/Token.
• Doc: Scalar (Interface moderna para OpenAPI/Swagger)
• ORM: Drizzle ORM
• Agent: Rust

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⚙️ Como Rodar o Projeto

Pré-requisitos

• Bun instalado.
• Docker e Docker Compose.

Passo a Passo

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/Stivan-Lucas/backend.git
   cd backend

2. Configure o ambiente:

   cp .env.example .env

3. Inicie a infraestrutura:

   docker-compose up -d

4. Instale e rode:

   bun install
   bun run dev

Acesse a documentação em: http://localhost:3000/docs

Nota: Utilize as credenciais definidas no seu .env (SAGGER_USER / SAGGER_PASS) para acessar.

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🗄️ Gestão de Banco de Dados (Drizzle ORM)

O OmniNexus utiliza o Drizzle ORM para garantir máxima performance e Type Safety. O gerenciamento do banco de dados (PostgreSQL) é feito através do Bun, utilizando os seguintes comandos:

Fluxo de Trabalho

Sempre que você alterar o arquivo src/database/schema.ts, utilize os comandos abaixo de acordo com a sua necessidade:

Comando	Descrição	Quando usar?
bun run db:push	Sincroniza o schema diretamente com o banco.	Durante o desenvolvimento rápido (Prototipagem).
bun run db:generate	Gera arquivos SQL de migração na pasta /drizzle.	Antes de realizar um Commit para versionar o banco.
bun run db:migrate	Aplica as migrações SQL pendentes no banco.	Em ambientes de Produção ou CI/CD.
bun run db:studio	Abre uma interface técnica para visualizar os dados.	Sempre que precisar validar registros manualmente.

Exemplo Prático:

1. Altere uma coluna em src/database/schema.ts.
2. Execute bun run db:push para testar imediatamente no Docker.
3. Após validar, execute bun run db:generate para criar o histórico de migração.
4. Faça o commit dos arquivos gerados na pasta /drizzle.

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🤝 Contribuição e Commits

Adoramos contribuições! Para manter a rastreabilidade e o histórico limpo, utilizamos Conventional Commits.

Padrão de Mensagens:

Tipo	Descrição
feat:	Nova funcionalidade.
fix:	Correção de bug.
docs:	Alterações na documentação.
refactor:	Refatoração que não altera comportamento.
test:	Adição ou correção de testes.

Exemplo: git commit -m "feat(telemetry): implementa schema de ingestão via kafka"

Como contribuir:

1. Faça um Fork.
2. Crie sua Branch (git checkout -b feature/minha-feature).
3. Abra um Pull Request.

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📄 Licença

Distribuído sob a licença Apache-2.0. Veja LICENSE para mais informações.

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Desenvolvido com ☕ por Stivan Lucas.