This project covers the development of an API for the automated notification of tickets in support systems. The general objective was to create a system integrated with Freshdesk and Slack, allowing real-time notifications about new tickets, including detailed information such as priority and a direct link for consultation.
An incremental methodology was utilized, focusing on configuration, implementation, and testing phases. The development employed technologies such as Flask, MongoDB, and APScheduler, ensuring scalability and data persistence.
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Freshdesk Integration: Ticket retrieval via REST API.
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Slack Customization: Personalized notifications including priority-based emojis and direct ticket links.
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Logging: Record-keeping in MongoDB, including success or failure status of notifications.
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Dynamic Configuration: Operational parameters (e.g., tokens, URLs, polling frequency) managed directly within MongoDB.
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Deployment Support: Compatible with local execution or cloud environments such as AWS or Azure.
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Programming Language: Python 3.8+
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Frameworks and Libraries: Flask, APScheduler, Requests, PyMongo
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Database: MongoDB
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Complementary Tools: Slack Webhooks, Freshdesk API
Este projeto aborda o desenvolvimento de uma API para notificação automatizada de tickets em sistemas de suporte. O objetivo geral foi criar um sistema integrado ao Freshdesk e Slack, permitindo notificações em tempo real sobre novos tickets, incluindo informações detalhadas, como prioridade e link para consulta.
Utilizou-se uma metodologia incremental, com foco em etapas de configuração, implementação e testes. O desenvolvimento empregou tecnologias como Flask, MongoDB e APScheduler, garantindo escalabilidade e persistência de dados.
- Integração com o Freshdesk: Consulta de tickets via API REST.
- Personalização de notificações: Formatação para envio no Slack, incluindo emojis de prioridade e links para os tickets.
- Registro de logs: Através do MongoDB, foi sensibilizado status de sucesso ou falha das notificações.
- Configuração: Parâmetros operacionais (ex.: tokens, URLs, frequência de polling) diretamente no MongoDB.
- Suporte para execução: Ambiento local ou em ambiente de nuvem, como AWS ou Azure.
- Linguagem de Programação: Python 3.8+
- Frameworks e Bibliotecas: Flask, APScheduler, Requests, PyMongo
- Banco de Dados: MongoDB
- Ferramentas Complementares: Slack Webhooks, Freshdesk API