Proyecto Final — System Health Pipeline

1. Arquitectura

El sistema es un pipeline lineal de tres fases, donde la salida de cada fase es la entrada de la siguiente:

Fase 1 — Recolección (Bash, 01_recoleccion.sh): recolecta las métricas del sistema (CPU, RAM y disco) y las escribe en un archivo CSV clave/valor (metrics_raw.csv).
Fase 2 — Procesamiento (PowerShell, 02_procesamiento.ps1): toma ese CSV, limpia y normaliza los datos, evalúa cada métrica contra sus umbrales y produce un reporte estructurado en formato JSON (report.json).
Fase 3 — Notificación (Python, 03_notificacion.py): lee el JSON y, según la criticidad detectada, envía una alerta al canal de Discord.

En resumen, el flujo de datos es: 01_recoleccion.sh → metrics_raw.csv → 02_procesamiento.ps1 → report.json → 03_notificacion.py → Discord.

Fase	Tecnología	Función	Entrada	Salida
1. Recolección	Bash	Extrae métricas (CPU, RAM, disco)	—	`data/metrics_raw.csv`
2. Procesamiento	PowerShell (`pwsh`)	Limpia datos y evalúa umbrales	`metrics_raw.csv`	`data/report.json`
3. Notificación	Python 3	Envía alerta según criticidad	`report.json`	Mensaje en Discord

2. Estructura de archivos

Proyecto_scripting/
├── 01_recoleccion.sh      # Fase 1 — recolección (Bash)
├── 02_procesamiento.ps1   # Fase 2 — análisis y umbrales (PowerShell)
├── 03_notificacion.py     # Fase 3 — notificación a Discord (Python)
├── run_pipeline.sh        # Orquestador: corre las 3 fases en orden
├── config.env             # Webhook de Discord + umbrales
├── README.md              # Este documento
└── data/
    ├── metrics_raw.csv     # Salida de la Fase 1 (ejemplo incluido)
    └── report.json         # Salida de la Fase 2 (ejemplo incluido)

3. Contrato de datos entre fases

Fase 1 → Fase 2: `data/metrics_raw.csv`

CSV en bruto, una fila por métrica:

metric,value,unit,timestamp,host
cpu_usage,12.5,percent,2026-07-05T21:40:00-06:00,Debian
mem_used_pct,36.4,percent,2026-07-05T21:40:00-06:00,Debian
disk_used_pct,42,percent,2026-07-05T21:40:00-06:00,Debian
...

Fase 2 → Fase 3: `data/report.json`

Reporte estructurado con el estado de cada métrica y el estado general:

{
  "hostname": "Debian",
  "collected_at": "2026-07-05T21:40:00-06:00",
  "generated_at": "2026-07-05T21:40:01.123",
  "overall_status": "OK",
  "metrics": [
    {
      "name": "disk",
      "label": "Disk Usage (/)",
      "value": 42,
      "unit": "percent",
      "status": "OK",
      "threshold_warning": 80,
      "threshold_critical": 90,
      "message": "Disk Usage (/): 42percent -> OK"
    }
  ],
  "raw": { "...": "valores crudos de todas las métricas" }
}

4. Umbrales definidos

Se configuran en config.env (porcentaje de uso). Regla: valor ≥ CRIT → CRITICAL; valor ≥ WARN → WARNING; en otro caso OK. El overall_status es el peor estado entre las tres métricas.

Métrica	WARNING (≥)	CRITICAL (≥)
CPU	75 %	90 %
Memoria	80 %	90 %
Disco	80 %	90 %

5. Requisitos

Debian con Bash, PowerShell (pwsh) y Python 3 instalados.
curl (para instalar/usar) — el envío a Discord usa la librería estándar de Python (urllib), sin dependencias pip.
Un webhook de Discord configurado en config.env.

6. Configuración del webhook de Discord

En Discord, abrir el canal donde se desean recibir las métricas.
Editar canal → Integraciones → Webhooks → Nuevo webhook.

Pega la URL en config.env:

DISCORD_WEBHOOK_URL="https://discord.com/api/webhooks/XXXX/YYYY"

7. Ejecución

Pipeline completo

./run_pipeline.sh

Prueba sin enviar a Discord (dry-run)

Ejecuta las fases 1 y 2 reales y muestra el mensaje que se enviaría, sin mandarlo:

./run_pipeline.sh --dry-run

Fase por fase (manual)

bash 01_recoleccion.sh                    # genera data/metrics_raw.csv
pwsh -NoProfile -File 02_procesamiento.ps1 # genera data/report.json
python3 03_notificacion.py                 # envía la alerta a Discord
python3 03_notificacion.py --dry-run       # muestra el payload sin enviar

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README.md

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