AlicornIO

December 4, 2025 · View on GitHub

Plataforma inteligente de processamento de imagens com IA

📋 Sobre o projeto

AlicornIO é uma plataforma inteligente de processamento de imagens que redefine a forma como os usuários interagem com conteúdo visual. Projetada para ser rápida, escalável e fácil de usar, permite aplicar melhorias automáticas, detectar objetos e transformar imagens com efeitos artísticos utilizando modelos avançados de inteligência artificial.

✨ Principais funcionalidades

🖼️ Upload em massa de imagens para processamento automático
🤖 Modelos de IA personalizáveis para diferentes tipos de melhorias e análises
⚡ Notificações em tempo real via WebSockets sobre o status do processamento
📁 Gerenciamento de projetos com organização por pastas e categorias
🔐 Armazenamento seguro em CDN com links protegidos para compartilhamento
📈 Escalabilidade automática para suportar múltiplos usuários simultaneamente
🎨 Efeitos artísticos e detecção de objetos com IA

🎯 Público-alvo

A AlicornIO é voltada para:

Criadores de conteúdo
Designers e artistas digitais
Pesquisadores em visão computacional
Empresas que processam grandes volumes de imagens

🏗️ Arquitetura

O projeto utiliza uma arquitetura de microsserviços orientada a eventos (EDA), garantindo escalabilidade, resiliência e manutenibilidade.

AlicornIO/
├── frontend/          # Aplicação Angular
├── backend/           # API NestJS + Microsserviços
└── docker-compose.yml # Orquestração de serviços

🔧 Stack tecnológica

Frontend

Framework: Angular 19.2.5
Linguagem: TypeScript
Comunicação: WebSocket para notificações em tempo real
Estilização: CSS/SCSS

Backend

Framework: NestJS
Linguagem: TypeScript
Runtime: Node.js 18.19+
Padrões: CQRS, Event Sourcing, Outbox Pattern

Infraestrutura

Broker de Mensagens: RabbitMQ (amqplib)
Cache: Redis (ioredis)
Banco de Dados: PostgreSQL (Prisma ORM)
Armazenamento: Cloudinary
Containerização: Docker + Docker Compose
API em Tempo Real: WebSocket (Socket.io)

Documentação de APIs

REST: Swagger/OpenAPI
Eventos: AsyncAPI

🚀 Como começar

Pré-requisitos

Node.js (18.19 ou superior)
Docker e Docker Compose
Git

Clonando o repositório

git clone https://gitlab.com/jala-university1/cohort-2/CSSD-352.GA.T2.25.M2/SB/proj_grupo_03/alicornio.git
cd AlicornIO

Configuração rápida com Docker

Para executar toda a stack de uma vez:

# Iniciar todos os serviços (frontend, backend, banco de dados, cache, etc.)
docker-compose up -d

# Verificar se os containers estão rodando
docker-compose ps

# Ver logs em tempo real
docker-compose logs -f

Configuração manual

Se preferir executar os serviços individualmente:

🎨 Frontend

Para instruções detalhadas de instalação e execução do frontend:

cd frontend
npm install
npm start

O frontend estará disponível em http://localhost:4200

⚙️ Backend

Para instruções detalhadas de instalação e execução do backend:

cd backend
npm install
npm run start:dev

O backend estará disponível em http://localhost:3000

📚 Documentação adicional

Estrutura de pastas

AlicornIO/
│
├── frontend/                 # Aplicação Angular
│   ├── src/
│   │   ├── app/             # Componentes, serviços e módulos
│   │   ├── assets/          # Arquivos estáticos
│   │   └── environments/    # Configurações de ambiente
│   ├── package.json
│   └── README.md            # 📖 Documentação específica do frontend
│
├── backend/                  # API NestJS
│   ├── src/
│   │   ├── modules/         # Módulos da aplicação
│   │   ├── common/          # Utilitários e guards
│   │   ├── config/          # Configurações
│   │   └── main.ts          # Entry point
│   ├── package.json
│   └── README.md            # 📖 Documentação específica do backend
│
├── docker-compose.yml        # Orquestração de serviços
├── .env.example              # Exemplo de variáveis de ambiente
└── README.md                 # Este arquivo

Variáveis de ambiente

Copie o arquivo .env.example para .env e configure as variáveis necessárias:

cp .env.example .env

Principais variáveis:

Credenciais do banco de dados PostgreSQL
Credenciais do Redis
Credenciais do RabbitMQ
Chaves da API Cloudinary
Secrets JWT para autenticação
Configurações de CORS

🧪 Testes

Frontend

cd frontend
npm test                 # Testes unitários
npm run test:coverage    # Cobertura de testes

Backend

cd backend
npm test                 # Testes unitários
npm run test:e2e         # Testes end-to-end
npm run test:cov         # Cobertura de testes

📦 Build para produção

Frontend

cd frontend
npm run build
# Arquivos gerados em: dist/

Backend

cd backend
npm run build
# Arquivos gerados em: dist/

Docker (Produção)

# Build das imagens
docker-compose -f docker-compose.prod.yml build

# Executar em modo produção
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

🔄 Fluxo de desenvolvimento

Criar branch para sua feature e área do desenvolvimento:
```
git checkout -b feature/front/nova-feature
```

Fazer commit das mudanças:

git commit -m 'feat(front): adiciona nova feature'

Push para o repositório:

git push origin feature/front/nova-feature

Abrir Pull Request para revisão

Padrão de commits

Seguimos o padrão Conventional Commits:

feat: Nova funcionalidade
fix: Correção de bug
docs: Alterações na documentação
style: Formatação de código
refactor: Refatoração de código
test: Adição ou correção de testes
chore: Tarefas de manutenção

🛠️ Principais tecnologias e versões

Tecnologia	Versão	Descrição
Angular	19.2.5	Framework frontend
NestJS	11.0.10	Framework backend
Node.js	18.19+	Runtime JavaScript
TypeScript	~5.6.2	Linguagem de programação
PostgreSQL	16+	Banco de dados relacional
Redis	7+	Cache e sessões
RabbitMQ	3.13+	Broker de mensagens
Docker	24+	Containerização

👥 Equipe

👩🏻‍💻 Gabriela Diniz Santos;

👨🏻‍💻 Luiz Félix Nascimento;

👨🏻‍💻 Pedro Lucas Oliveira de Medeiros;

👨🏻‍💻 Yago Bezerra Wanderley.

✨ Demo

https://github.com/user-attachments/assets/803d77fa-8a60-4c4d-bd62-cbe5d967e560

Desenvolvido com ❤️ pela equipe AlicornIO