martes, 19 de diciembre de 2017

Primer Chatbot - Dialogflow (Google Platform)

Al finalizar la entrada anterior del blog, comenté que iba a hacer un ejemplo usando Dialogflow (antes API.AI). Dialogflow es una plataforma Cloud de Google para desarrollar chatbots.

Me ha sorprendido la facilidad de uso de la plataforma, es bastante intuitiva y simple de usar. Previamente hay que diseñar y establecer el flujo de la conversación que deseamos implementar con el chatbot. Y una vez entendidos los conceptos que describimos en la introducción de esta serie de posts, podemos saltar a construir nuestro primer ejercicio.

La consola.


Para poder acceder al servicio, primero debemos darnos de alta. Esto se puede realizar teniendo una cuenta de correo de Google. La consola es limpia, simple y se ve de la siguiente forma una vez que hacemos login a la plataforma.


El agente.


Un agente contiene intents, entities y responses para poder interactuar con un usuario. Hablaremos con los nombres de los conceptos en inglés, que es como se encuentran en la plataforma.

Para poder crear un nuevo agente, basta con seleccionar el siguiente botón en la consola de la plataforma.

Posteriormente, veremos una pantalla que nos permitirá realizar las primeras configuraciones (programación) de nuestro agente.


Aquí basta con colocar un nombre al agente y el idioma que vamos a utilizar. La plataforma ofrece ya varias opciones: alemán, inglés, francés, español, italiano, japonés, coreano, holandés, portugués, ruso, ucraniano y varios tipos de chino. Además permite definir la zona horaria. Una vez que realizamos las primeras configuraciones, podemos presionar en el botón Create que se encuentra en la parte superior derecha.


Los intents.


Lo primero que nos ofrece la plataforma, es la configuración de los intents. Por default, existen dos intents previamente creados en nuestro agente, estos los mantendremos como originalmente configurados. El primero de ellos es para saludar (Default Welcome Intent) y el segundo es utilizado para dar una respuesta en caso de no comprender la solicitud del usuario (Default Fallback Intent).


Mi primer intent, decidí hacerlo para hablar de fútbol. El fútbol es el tema preferido de muchos, y mucho más cuando se acerca la fecha del mundial de Rusia 2018. Además de que acabamos de tener campeón regio del fútbol mexicano. Así que configuré el siguiente intent.


En el ejemplo anterior, al agregar las posibilidades de interacción con el usuario (User says), podemos observar algunas palabras resaltadas en colores: México, Rusia y 2018. Esto significa que son anotadas como parámetros que son asignados a algunas entidades del sistema como fecha y ciudad. Estos parámetros nos ayudarán a entender otras ciudades y fechas proporcionadas por el usuario y no sólo las que configuramos en el intent.

A continuación presionamos el botón Save que se encuentra arriba a la derecha para poder probar por primera vez nuestro agente. Veamos qué sucede.

Los responses.


Debido a que no tenemos configuradas las respuestas a nuestro intent (al menos no para el del fútbol), el chatbot no devolverá respuesta alguna. Sin embargo, podrá reconocer los parámetros que se colocan en el mensaje de entrada del usuario. Por ejemplo, una de las frases que colocamos en la sección User say del intent fue: "Equipo más popular en México". El intent automáticamente reconocerá México o Brasil o Rusia o cualquier otro país como un parámetro que forma parte de las entidades del sistema (sys.geo-city) y devolverá un valor "Not available" como respuesta default. Esto está bien, pues no hemos configurado respuesta alguna todavía. También notaremos que el intent ejecutado es el que configuramos "Futbol Intent"


En caso de que coloquemos una frase sin sentido, el intent que se ejecutará es el "Default Fallback Intent" y devolverá alguna de las respuestas configuradas. Intentemos eso.

Finalmente, vamos a configurar algunos responses para nuestro intent. En mi caso coloqué los siguientes. Notemos que en las respuestas asocié los parámetros recibidos en la solicitud del usuario. Entonces, el chatbot tiene manera de asociar esos parámetros de entrada, a la respuesta de salida que va a elegir de la lista.


Por lo tanto, si le pregunto cuál es el campeón del mundo actual, no podrá nunca responderme con: "El campeón del siguiente mundial en Rusia 2018 será Perú", puesto que en la entrada no estoy usando entidades del sistema como parámetros, por lo tanto el chatbot no elegirá una respuesta que sí usa esa información en alguna de las salidas posibles.

Las primeras pruebas.


Estas son las respuestas que obtenemos de este ejercicio:





Siguientes pasos.

En la siguiente entrada del blog, vamos a hacer al chatbot un poco más inteligente. Se me ocurre que puedo publicar un API que reciba algunos parámetros y devuelva estadísticas del fútbol que tanto nos gusta. Así, de acuerdo a las entradas recibidas podremos obtener las estadísticas de un API y devolver una respuesta más coherente al usuario.

lunes, 18 de diciembre de 2017

Chatbots - Intro

Hace algunos meses, mi amigo Rolando Carrasco (@borland_c) se dio a la tarea de escribir un chatbot. El proyecto se desarrolló inicialmente a manera de demo, Posteriormente se convirtió en parte de algunas presentaciones en eventos de Oracle. Ahora lo hicimos realidad como parte de la implementación de un proyecto con uno de nuestros clientes.

Si bien el core de las cosas que hacemos tienen qué ver con Oracle, también tenemos un equipo que investiga algunas otras tecnologías. Esto nos ha hecho tener mucho valor para nuestros clientes, debido a que muchas veces nos expresan algunas inquietudes acerca de otras tecnologías que se encuentran evaluando. El entendimiento agnóstico de muchos de los conceptos que se relacionan con la tecnología, nos lleva a jugar un papel importante a la hora de ser seleccionados por nuestros clientes.

El chatbot del que hablo fue escrito en python y montado en diferentes infraestructuras: una propia y en Oracle Application Container. En ambos casos nos conectamos a Facebook que fue desde donde pudimos establecer la primer interacción con el chatbot prototipo.

Conceptos básicos.


Los chats existen desde hace mucho tiempo. Recuerdo en mi época de estudiante (por ahí de finales de los 90's y principios del 2000) una variedad de sitios web que ofrecían canales de chat para todos los gustos: música, películas, regiones del mundo, idiomas, ligue, había para todos los gustos. En aquel entonces la interacción era a distancia, pero persona-persona.

Hoy en día, distintos sitios web de algunas compañías nos ofrecen servicios de chat para interactuar con su equipo de atención a clientes: bancos, aseguradoras, empresas de manufactura, empresas de tecnología, por mencionar algunos. Algunos de estos chats establecen una conversación de persona-persona; pero en algunos otros la conversación es entre una persona y un programa que simula mantener esa conversación (llamemos a este tipo de interacción: persona-máquina).

Desde luego que establecer esta conversación no es algo mágico, aunque en el medio sigue habiendo muchas personas que confían en que el mundo del software es algo que tiene qué ver con la fe, la alquimia o la magia negra. Pero esa es harina de otro costal.

Para establecer este tipo de conversación deben tomarse en cuenta distintos factores: las frases a las que va a responder el chatbot, el idioma en que se lleva a cabo la conversación, la lógica y coherencia de la conversación, el tipo de interacción (pregunta-respuesta, conversación abierta, saludos, despedidas, recomendaciones, por mencionar algunos). Nadie habla con una persona y expresa la despedida antes del saludo, o las respuestas antes de las preguntas. ¿O sí? Pues aplican las mismas reglas para las conversaciones con las máquinas. Imaginen que un humano no puede entender de lo que hablamos, ¿por qué una máquina habría de hacerlo?

Flujo de la conversación.


En una conversación de bidireccional entre personas existe un emisor y un receptor. Esos roles se intercambian de vez en vez, de acuerdo a la dirección de la conversación. Entonces, cuando hablamos con alguien más, generalmente (supongamos el siguiente escenario):

1. Saludamos
2. Solicitamos algo (se inicia el contexto de una conversación)
3. El receptor entiende lo solicitado y hace lo necesario para emitir una respuesta.
4. El receptor (ahora emisor), da una respuesta.
5. Posterior a esto, se puede continuar con la conversación sin necesidad de iniciar de nuevo un contexto, pues se asume que se está hablando del mismo tema (algunas diferencias notarán cuando hablan con una persona que habla de uno y otro tema a la vez).
6. Una vez que se terminan de atacar los temas de interés en la conversación, se finaliza con una despedida.

Invocation, Agent, Intent, Entity, Fullfilment, Response y Context.


Cuando se establece una conversación con una máquina (chatbot), generalmente se sigue este flujo:

1. Invocación: el usuario invoca al agente para iniciar una conversación. Esto lo podríamos comparar con el saludo de una persona a otra. Así, el usuario solicita hablar con el agente en la forma en que el desarrollador definió el inicio de la conversación.
2. El usuario solicita algo al agente, posterior a iniciar la invocación. Esto se realiza a través de un intent (intención, en su traducción literal al español). Un intent almacena los elementos y lógica necesarios para interpretar la información que el usuario está proporcionando, para poder responder a la solicitud.
3. Con la información proporcionada, el agente intenta interpretar la solicitud del usuario. Para que el agente pueda interpretar esta información será necesario contar con algunos ejemplos de cómo el usuario puede hacer una solicitud determinara. Por ejemplo: preguntar la hora (puede haber muchas formas para preguntar la hora). El desarrollador deberá agregar el mayor número de estas posibilidades al intent. Entre más variaciones de la misma solicitud se agreguen al intent, el agente comprenderá mejor lo que se le está solicitando.
4. El agente necesita saber cuál es la información que pudiera resultar más útil para responder a la solicitud del usuario. Esta información generalmente es conocida como entity (entidad, en español). Algunas entidades son nativas en las plataformas de chatbots (las más comunes). Sin embargo, muchas otras tendrán que ser definidas por el desarrollador, dependiendo del contexto que se quiera abarcar. Por ejemplo: en el contexto de un banco podría definirse una entidad que se llame Cuenta Bancaria. Mientras que en el contexto de una tienda departamental podría definirse una entidad que se llame Item o Producto.
5. Una vez que el agente recopila las entidades que debe devolver al usuario, se formatean en un mensaje que el usuario pueda comprender (fullfilment request). A este mensaje formateado se le conoce como response (respuesta).
6. Al igual que en una conversación persona-persona, ésta conversación se lleva a cabo en un contexto. El contexto puede ser utilizado para almacenar algunos valores de los parámetros de la conversación y utilizarlos de un intent a otro. Una forma de reestablecer una conversación que se ha roto (por ejemplo: el usuario cierra el canal de la conversación o hay un error en la plataforma), es a través del contexto. Manteniendo este tipo de valores de los parámetros de la conversación en el contexto, es posible reparar una conversación rota. Otro uso del contexto, es cuando podemos tener múltiples ramas dentro de una conversación (por ejemplo: cuando el flujo de la conversación depende de las respuestas de alguno de los participantes).

Siguientes pasos.


Una vez que hemos descrito los conceptos claves involucrados en las plataformas comunes para desarrollar chatbots, los siguientes pasos incluyen utilizar estos conceptos para desarrollar y configurar un chatbot básico.

Para lo anterior, usaremos la plataforma que Google proporciona para este propósito: api.ai (ahora Dialogflow).

En la próxima entrada del blog vamos a crear nuestro primer agente usando Dialogflow. Será un agente básico que utilizará algunas respuestas definidas por el desarrollador. Una vez que tengamos eso listo, vamos a incluir un poco de complejidad haciendo llamadas a algunas APIs existentes. Aquí es donde se me ocurre que podríamos incluir algunos servicios expuestos en tecnología Oracle. Esto para ejemplificar cómo la integración de las plataformas no tiene restricciones en cuanto a tecnología se refiere, siempre y cuando utilicemos mecanismos y protocolos de comunicación estandarizados.

lunes, 3 de julio de 2017

Automatización de despliegue de un compuesto con Maven

En esta entrada del blog vamos a dar una mirada a algunos arquetipos que tenemos disponibles para la creación de compuestos de SOA/BPM en Oracle SOA Suite 12c. También vamos a abordar las tareas necesarias para automatizar el despliegue de estos compuestos hacia la SOA-INFRA.

La versión particular que estoy utilizando es 12.2.1.0.0; sin embargo, esto se encuentra disponible en 12.1.3.0.0 y 12.2.1.2.0. Así que pueden usar cualquier release de Oracle SOA Suite 12c.

Pre-requisitos


Hay algunas tareas previas que debemos ejecutar para tener en nuestro repositorio local de Maven los elementos necesarios para desplegar aplicaciones de Oracle SOA Suite. Los pre-requisitos son los siguientes:

  1. Instalar y configurar Maven (por obvio que esto parezca, habrá quien piensa que es magia)
  2. Configurar Maven para la automatización y configuración de dependencias de proyectos de Oracle SOA Suite 12c. Esto incluye: instalar y configurar el plug-in para la sicronización de Maven, ejecutar el plug-in para la sincronización del Repositorio de Maven, poblar el repositorio de Maven. La documentación oficial de Oracle para realizar esto, la pueden encontrar aquí:
https://docs.oracle.com/middleware/1221/core/MAVEN/config_maven.htm#MAVEN8853

Una vez realizado esto, podemos continuar.

Creación de una aplicación y proyecto de Oracle SOA Suite, utilizando el arquetipo de Maven


Para nuestra comodidad, ya existe un arquetipo que podemos utilizar para crear la estructura inicial de nuestro proyecto. Basta con ejecutar el siguiente comando para crear en nuestro sistema de archivos, la estructura de carpeta de nuestro proyecto:

mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=com.oracle.soa.archetype -DarchetypeArtifactId=oracle-soa-application -DarchetypeVersion=12.2.1-1-0 -DarchetypeRepository=local

El arquetipo usado lo estoy buscando en mi repositorio local, debido a que no existe en el repositorio central de Maven. Es por esto que uno de los pasos previos es poblar el repositorio de Maven siguiendo los pasos de la documentación mencionados arriba.


El resultado de la ejecución, será la creación de las carpetas del proyecto en el sistema de archivos. En mi caso particular voy a crear una aplicación que me sirva para exponer un API para el procesamiento de órdenes de compra que usaré en un futuro para algunas demostraciones. Dentro de esa aplicación, crearé un proyecto para la primer capacidad del API, que me servirá para validar algunos datos del pago, previo al procesamiento de las órdenes de compra.

En la estructura de las carpetas podemos observar lo necesario para crear algunos elementos típicos de un compuesto SOA: Events, Schemas, Transformations, WSDLs, etcétera. Hasta aquí no hemos creado ninguna aplicación (JWS) ni proyecto (PRJ) de JDeveloper. Sólo hemos generado la estructura de nuestras carpetas.


El arquetipo nos crea dos archivos POM: uno de aplicación y otro de proyecto.

Ejecución de comandos de Maven


En este punto podemos empaquetar el proyecto que hemos creado. Esto nos generará un JAR (evidentemente vacío, pues no hemos puesto código dentro del mismo). Para empaquetar el proyecto, ejecutamos el siguiente comando debajo de la carpeta de nuestra aplicación:

mvn package

Si es la primera vez que hacemos esto, vamos a observar un warning como el siguiente. Esto es debido a que la expresión version ya está deprecada; en lugar de esto deberíamos usar project.version.


Corregir lo anterior es muy simple, únicamente debemos abrir el POM que se encuentra debajo del proyecto (generado automáticamente por el arquetipo) y ubicar la expresión en las propiedades de configuración del proyecto.


Entonces reemplazamos version por project.version y guardamos el POM del proyecto. Algo importante es que esto se encuentra en el POM del proyecto, NO en el POM de la aplicación.


Si ejecutamos de nuevo el comando para empaquetar el proyecto, observaremos que el warning ha desaparecido.


El proyecto ha compilado y el paquete se ha generado correctamente.


Para poder validar lo anterior, vamos de nuevo al sistema de archivos generado por el arquetipo. Notamos que se ha creado una carpeta adicional debajo de la carpeta del proyecto. Esta nueva carpeta se llama target. Dentro de ella tendremos el JAR (paquete) generado por Maven.


Import del proyecto en JDeveloper


Dado que el proyecto no tiene código aún, vamos a abrirlo en JDeveloper y agregar algo de funcionalidad. Para realizar esto damos un click en New > Import y veremos un asistente que nos permite importar proyectos de Maven a JDeveloper.


En el directorio raíz, vamos a seleccionar la carpeta donde creamos la aplicación. El archivo de configuración de Maven (settings.xml) se selecciona de manera automática, lo vamos a conservar así.

En la estructura de proyectos debemos elegir tanto el POM de la aplicación, como el POM del proyecto. El resultado de esto es que JDeveloper va a crear el archivo de aplicación (JWS) y el archivo del proyecto (PRJ) debajo de la misma estructura de archivos donde estamos trabajando. En caso de que deseemos colocar el código debajo de otra carpeta (por ejemplo tu propio workspace de JDeveloper), debemos seleccionar la opción: Also import source files into application (no es mi caso, yo quiero trabajar en el mismo directorio).


A continuación, JDeveloper nos pedirá algunos datos adicionales para crear la aplicación. Probablemente les salga una advertencia de sobreescritura del archivo de la aplicación (JWS), debemos aceptar sin miedo (no puede sobreescribirse un archivo que ni siquiera ha sido creado todavía).


Observamos que en nuestra estructura de archivos se ha creado el archivo de la aplicación de JDeveloper (JWS).


También se ha creado el archivo del proyecto (PRJ).


En JDeveloper, ahora podemos ver ambas cosas: aplicación y proyecto.


Implementación del compuesto


Ahora voy a agregar un poco de código al proyecto (aquí pueden implementar lo que ustedes quieran). En el caso de mi ejemplo, agregué lo siguiente:


  1. Creé un esquema para definir el modelo canónico de mi proceso de negocio.
  2. Creé un BPEL que realiza la validación de la información un pago.
  3. Dentro del BPEL coloqué una validación: si el monto de la orden es menor o igual a 1000.00, el pago es aceptado; en caso contrario, el pago es rechazado. Esto a través de XSL.
  4. Expuse el compuesto en dos interfaces: SOAP y REST (JSON/XML).

Hasta este punto, podríamos compilar y desplegar el código como lo hacemos en forma tradicional, de manera manual.


Parent POM: sar-common 


Para poder automatizar las tareas de empaquetado y despliegue del código es necesario utilizar el parent POM: sar-common. Este debería estar previamente instalado en nuestro repositorio local al momento de ejecutar los pre-requisitos.

En el POM de sar-common, debemos hacer algunas modificaciones para la conexión al servidor a donde deseamos desplegar los compuestos. Esto evitará que en cada proyecto debamos de colocar los datos del servidor, así como las credenciales de conexión.

El POM a modificar se encuentra debajo de la siguiente ruta:

.m2\repository\com\oracle\soa\sar-common\12.2.1-1-0

Aquí debemos modificar lo siguiente:


  1. Usuario y contraseña para la conexión al servidor
  2. URL del servidor
  3. Nombre del servidor
  4. Ruta del Middleware Home



Despliegue desde JDeveloper (usando Maven)


Para la automatización de empaquetado y despliegue del compuesto, vamos a utilizar el goal de Maven llamado: pre-integration-test. Este goal no se encuentra disponible por default en JDeveloper, por lo que debemos agregarlo.

Para agregar este goal damos click derecho sobre el POM del proyecto > Run Maven > Manage Goal Profiles. Esto nos abrirá la siguiente vista:


Click sobre la cruz de color verde > Add Phases > Seleccionar pre-integration-test.


Una vez realizado lo anterior, debemos tener la fase disponible en el menú contextual. Al ejecutar pre-integration-test, el compuesto será desplegado hacia la SOA-INFRA.


Despliegue desde línea de comandos (usando Maven)


Si deseamos desplegar el compuesto desde la línea de comandos, lo primero que debemos hacer es settear la variable de ambiente ORACLE_HOME hacia una instalación válida de JDeveloper. Después ejecutar el siguiente comando:

mvn pre-integration-test

El script de Maven compilará el código.


Posteriormente creará el paquete.


Finalmente realizará el despliegue al servidor.


Validación del compuesto en Enterprise Manager


Una vez desplegado el compuesto, podemos validar el despliegue en Enterprise Manager. Al navegar hacia la vista de compuestos desplegados, podemos observar que el compuesto ya se encuentra en el servidor.


Pruebas del compuesto


A continuación, podemos ejecutar algunas pruebas básicas para validar el funcionamiento del código.

La primer prueba la ejecutamos utilizando un monto total de la orden igual a 100.00. Esto deberá responder Autorizado, de acuerdo a la implementación del XSL.



Ahora ejecutamos una prueba con un monto total de la orden de 2000.00. El pago deberá ser Rechazado.



Finalmente, podemos validar que ambas instancias fueron creadas y completadas de manera exitosa.


Algunas conclusiones



  1. Es posible automatizar tareas de compilación, empaquetado y despliegue de compuestos de Oracle SOA Suite. Este puede ser un primer paso para la implementación de una estrategia de DevOps y Continuous Integration.
  2. Oracle proveé de un plug-in para configurar y poblar nuestro repositorio local de Maven con los elementos necesarios para tareas de automatización de despliegues.
  3. A través de Maven (y sus arquetipos) podemos crear la estructura inicial de un proyecto de Oracle SOA Suite.
  4. JDeveloper nos permite importar proyectos de Maven previamente creados con algún arquetipo.
  5. Es posible desplegar compuestos de Oracle SOA Suite, de manera automática, desde JDeveloper y desde la línea de comandos.
  6. El automatizar el despliegue de los proyectos de Oracle SOA Suite, no implica realizar cambios en la forma en que tradicionalmente desarrollamos. Simplemente facilita las tareas del desarrollador al automatizar algunas tareas comunes.

Referencias

En la siguiente referencia pueden encontrar un video que muestra los pasos ejecutados en ésta entrada:




jueves, 25 de mayo de 2017

Válvulas - File Adapter

Uso de válvulas en el File Adapter

Existe una funcionalidad de pre-procesamiento de archivos que podemos añadir al File Adapter de la Oracle SOA Suite. Personalmente no la conocía, pero me parece muy práctica y es por eso que decidí compartir esta entrada del blog.

El requerimiento es simple. Tal vez sea común trabajar con archivos de tipo CSV, posicionales, de texto plano, etc. En lo primero que pensamos para resolver una situación donde se involucren archivos es en el File Adapter.

Entre sus características están leer el archivo haciendo uso de streaming, utilizar un NXSD para transformar el contenido de manera nativa a XML, o simplemente no leer el contenido y transportar el archivo hacia algún sitio (file system, FTP).

En esta ocasión, la necesidad es un tanto "fuera de lo común": procesar un archivo de Excel.

Si bien el File Adapter no tiene entre sus capacidades nativas procesar un archivo de este tipo (me refiero a leer el contenido), tampoco es ciencia saber cómo resolver el problema. No existe una forma de transformar un archivo Excel mediante un NXSD.

Una de las opciones que puede pasar por nuestra cabeza es leer el archivo con el File Adapter (sin procesar el contenido) y posteriormente con una actividad Java Embedding procesar el contenido. Sin duda esta es una forma de abordar la solución.

Sin embargo, existe una manera más elegante de resolverlo: las válvulas y pipelines que se pueden crear para el File Adapter.

Flujo del File Adapter


El flujo que normalmente sigue el File Adapter para procesar un archivo de entrada, es el siguiente:

File System > (1) > File o FTP Adapter > (2) > Transformación (NXSD) > (3) > Proceso BPEL o Pipeline de OSB o Mediador

Donde:

(1) - El File Adapter lee el archivo o archivos de la ruta indicada
(2) - El contenido del archivo se traslada a un proceso de traducción donde mediante un NXSD transformamos el contenido a XML. El traductor publica el contenido hacia el SCA (tiempo de ejecución).
(3) - Finalmente, el SCA publica el contenido hacia el engine de servicio (BPEL, OSB, Mediator).

Flujo del File Adapter haciendo uso de Pipelines y Válvulas


En el caso de las válvulas y los pipelines, va a existir un paso intermedio, justo entre los pasos (1) y (2), el resto del flujo es el mismo.

De tal suerte que nuestro flujo de procesamiento quedaría como sigue:


File System >  (1) > File o FTP Adapter > (1A) > Pipeline > (1B) > Válvula > (1C) > File o FTP Adapter (2) > Transformación (NXSD) > (3) > Proceso BPEL o Pipeline de OSB o Mediador

Donde:

(1A) - El File Adapter va a trasladar el contenido hacia un Pipeline, que tiene asociadas válvulas de pre-procesamiento.
(1B) - El Pipeline va a ejecutar las válvulas de pre-procesamiento en el orden que nosotros indiquemos.
(1C) - La última válvula que se ejecute, va a devolver el control al Pipeline, y este a su vez va a devolver el contenido del archivo pre-procesado al FTP Adapter. A partir de ahí, el flujo es el mismo.

Implementación de la válvula


Implementar la válvula es relativamente simple. Vamos a necesitar dos proyectos: uno Java y un compuesto.

Proyecto Java


El proyecto Java contendrá básicamente el código fuente para la conversión de XLS a CSV. Para esto usamos, como dije antes, Apache POI.

La clase implementada es la siguiente:

package excelvalves;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;

import java.util.Date;
import java.util.Iterator;

import oracle.tip.pc.services.pipeline.AbstractValve;
import oracle.tip.pc.services.pipeline.InputStreamContext;
import oracle.tip.pc.services.pipeline.PipelineException;

import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;

public class ExcelToCsv extends AbstractValve {

    public InputStreamContext execute(InputStreamContext inputStreamContext) throws IOException, PipelineException {
        System.out.println("The valve will begin executing the inputstream");
        // Get the input stream that is passed to the Valve
        InputStream originalInputStream = inputStreamContext.getInputStream();
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        
        // Read workbook into HSSFWorkbook
        Workbook workbook = new HSSFWorkbook(originalInputStream);

        // Read worksheet into HSSFSheet
        Sheet datatypeSheet = workbook.getSheetAt(0);

        // To iterate over the rows
        Iterator<Row> iterator = datatypeSheet.iterator();

        //store the csv string
        StringBuffer data = new StringBuffer();
        
        int i = 0;

        //Loop through rows.
        while (iterator.hasNext()) {
            int j = 0;
            Row currentRow = iterator.next();
            Iterator<Cell> cellIterator = currentRow.iterator();
            while (cellIterator.hasNext()) {
                Cell currentCell = cellIterator.next();
                if (currentCell.toString().length() > 0 && i > 0) {
                    switch (currentCell.getCellType()) {
                    case Cell.CELL_TYPE_BOOLEAN:
                        data.append(currentCell.getBooleanCellValue() + ",");
                        break;

                    case Cell.CELL_TYPE_NUMERIC:
                        DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                        Date date = currentCell.getDateCellValue();
                        data.append(df.format(date) + ",");
                        break;

                    case Cell.CELL_TYPE_STRING:
                        data.append(currentCell.getStringCellValue() + ",");
                        break;

                    case Cell.CELL_TYPE_BLANK:
                        data.append("" + ",");
                        break;

                    default:
                        data.append(currentCell + ",");
                    }
                    if (j == 15) {
                        data.append('\n');
                    }
                }
                j++;
            }
            i++;
        }
        System.out.println("snippet from stream: " + data.toString());
        ByteArrayInputStream bin = new ByteArrayInputStream(data.toString().getBytes());
        inputStreamContext.setInputStream(bin);
        System.out.println("done processing the stream in the valve");
        return inputStreamContext;
    }

    @Override
    public void finalize(InputStreamContext inputStreamContext) {
        // TODO Implement this method
    }

    @Override
    public void cleanup() throws PipelineException, IOException {
        // TODO Implement this method


    }
}

Las librerías necesarias para el proyecto son las siguientes:


Lo siguiente es compilar, generar un perfil de despliegue y desplegar el proyecto en un JAR.


Proyecto SOA (compuesto)


Vamos a crear un compuesto con un File Adapter como servicio expuesto. En el asistente de configuración colocar lo siguiente:

Definir la interfaz posteriormente.


Mantener JNDI por default.


Seleccionar operación de lectura (no leer el contenido del archivo).


Leer cualquier archivo (*.*).


Frecuencia de lectura: 10 segundos.


Seleccionar el NXSD con el que convertiremos el CSV a XML.


Finalizar la configuración.


Una vez que tenemos el adaptador listo, vamos a crear el Pipeline. Para esto basta con crear un archivo XML nuevo (ExcelPipeline.xml), debajo de la carpeta SOA:



Este archivo XML va a definir el orden en que se van a ejecutar las válvulas. Aquí lo único que hay que colocar es el nombre de las clases que hemos creado en el proyecto Java (completamente calificadas): en mi caso excelvalves.ExcelToCsv, que fue el nombre que le puse a mi clase donde implementé la válvula. Aquí podemos agregar una o más, dependiendo de nuestras necesidades de implementación.


Finalmente, vamos a agregar en el archivo de configuración del adaptador (JCA), la referencia hacia el Pipeline: <property name="PipelineFile" value="ExcelPipeline.xml"/>




Después de esto, ligamos el adapter a un proceso BPEL. De tal suerte que nuestro compuesto queda de la siguiente forma:


Debajo de la carpeta SCA-INF/lib, debemos colocar el JAR generado de nuestra válvula (el que generamos en el proyecto Java).

Desplegamos el proyecto del compuesto a nuestra infraestructura y lo probamos colocando un archivo de Excel en la ruta que configuramos en nuestro File Adapter.

Deberá iniciarse una instancia y aparecer lo siguiente en nuestros logs:


En Enterprise Manager podremos ver que la instancia se ha ejecutado correctamente:


Los detalles de la traza:


En este caso el BPEL no hace otra cosa sino un assign de la entrada a una variable para posteriormente terminar:


Observamos que los datos provenientes del Excel han sido asignados de manera correcta a la variable:


Comprobamos que todo se haya realizado bien, comparando con los datos de nuestro archivo de Excel:


Resumen


  • Las válvulas pueden servir para pre y/o post procesamiento (archivos de entrada y/o de salida).
  • Las válvulas serán ejecutadas en el orden que definan dentro del pipeline.
  • El pipeline a usar se configura dentro del archivo JCA del adaptador.
  • El pipeline se define en un archivo XML.
  • Las clases de pre y/o post procesamiento se implementan en Java y reciben como entrada un InputStream.
  • Se pueden utilizar frameworks adicionales dentro de las clases Java que implementan la lógica de nuestras válvulas. En mi caso utilicé Apache POI para el procesamiento del archivo Excel (https://poi.apache.org/).
  • El JAR que contiene la implementación de las válvulas se debe incluir en el proyecto (compuesto, OSB) que lo utiliza. Para el caso de un compuesto, lo ponemos debajo de SCA-INF/lib.