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README.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# Cloud Conversion
+
+Cloud Conversion es un proyecto Python para apoyar evaluaciones de migracion cloud. Descarga y transforma catalogos de precios de AWS y OCI, compara inventarios de servidores contra shapes cloud, genera archivos `MATCH-*` con recomendaciones y costos, y ofrece una interfaz grafica local en Streamlit para operar el pipeline sin depender de comandos manuales.
+
+La ruta recomendada para arquitectos es la interfaz grafica. Los scripts CLI siguen disponibles para automatizacion, troubleshooting o ejecuciones controladas.
+
+## Quick Start
+
+1. Crear y activar ambiente virtual:
+
+```bash
+python3.12 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+2. Configurar variables opcionales:
+
+```bash
+cp .env.example .env
+```
+
+3. Abrir la interfaz grafica:
+
+```bash
+streamlit run cloud_conversion_ui/Home.py
+```
+
+4. En la GUI:
+
+- Selecciona o sube un inventario en `Inventario`.
+- Actualiza catalogos en `Catalogos` si necesitas precios recientes.
+- Ejecuta `AWS Match` y `OCI Match` en `Ejecucion`.
+- Revisa costos y cobertura en `Dashboard`.
+- Descarga CSVs, EDA y logs en `Logs y Artefactos`.
+
+## Flujo Operativo
+
+### Interfaz grafica
+
+La aplicacion Streamlit vive en `cloud_conversion_ui/` y usa `cloud_conversion_ui/Home.py` como entrada. Es el camino recomendado para uso diario porque agrupa inventarios, catalogos, ejecucion, resultados y descargas en una sola consola local.
+
+Al ejecutar matching desde la GUI, los inventarios no se archivan automaticamente. Internamente la GUI llama los pipelines con `move_to_done=False`; si quieres archivar un inventario, hazlo desde la pagina `Inventario`.
+
+### Scripts CLI
+
+Los scripts estan en `scripts/`. El pipeline AWS tipico es:
+
+```bash
+python scripts/aws_fetch_offer.py
+python scripts/aws_eda.py
+python scripts/aws_match.py --inventory input/inventario.xlsx --skip-llm
+```
+
+El pipeline OCI tipico es:
+
+```bash
+python scripts/oci_fetch_offer.py
+python scripts/oci_match.py --inventory input/inventario.xlsx --skip-llm
+```
+
+## Documentacion
+
+- [Despliegue Local/VM](docs/DEPLOYMENT.md)
+- [Guia de la Interfaz Grafica](docs/UI_GUIDE.md)
+- [Scripts y Comandos](docs/SCRIPTS.md)
+- [Diccionario de Datos](docs/DATA_DICTIONARY.md)
+- [Estructura de Directorios](docs/DIRECTORY_STRUCTURE.md)
+
+## Comandos Utiles
+
+| Comando | Uso |
+| --- | --- |
+| `streamlit run cloud_conversion_ui/Home.py` | Inicia la GUI local. |
+| `python scripts/aws_match.py --help` | Muestra parametros de AWS Match. |
+| `python scripts/oci_match.py --help` | Muestra parametros de OCI Match. |
+| `python scripts/cloud-chat.py --ask "Cuanto cuesta m7a.xlarge en virginia?"` | Consulta el catalogo AWS desde CLI. |
+| `python scripts/whatsapp_chatbot.py` | Inicia webhook Flask para WhatsApp Cloud Chat. |
+| `python -m pytest -q` | Ejecuta la suite de pruebas. |
+
+## Datos y Seguridad
+
+- `.env` contiene secretos locales y no debe subirse.
+- `.env.example` es la plantilla segura para compartir.
+- Los datos actuales se conservan para uso interno, pero antes de publicar el repo se debe revisar sensibilidad de inventarios, clientes, precios y logs.
+- `data/` puede ser grande; en este workspace pesa aproximadamente 8 GB.
+- `logs/`, `.venv/`, caches y archivos temporales estan ignorados por Git.
+
+## Validacion antes de Compartir
+
+Ejecuta:
+
+```bash
+python -m pytest -q
+python scripts/aws_match.py --help
+python scripts/oci_match.py --help
+python scripts/aws_eda.py --help
+python scripts/cloud-chat.py --help
+python scripts/whatsapp_send.py --help
+streamlit run cloud_conversion_ui/Home.py
+```
+
+Para validar Streamlit en una VM, confirma que el navegador abre la pagina inicial y que el sidebar muestra `Inventario`, `Catalogos`, `Ejecucion`, `Dashboard` y `Logs y Artefactos`.
+

requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+pandas==2.2.3
+openpyxl==3.1.5
+pydantic==2.10.6
+requests==2.32.3
+langchain-ollama==1.1.0
+flask==3.1.3
+twilio==9.10.9
+python-dotenv==1.2.2
+streamlit==1.57.0

send.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from twilio.rest import Client
+
+load_dotenv()
+account_sid = os.environ["TWILIO_ACCOUNT_SID"]
+auth_token = os.environ["TWILIO_AUTH_TOKEN"]
+from_whatsapp = os.environ["TWILIO_WHATSAPP_FROM"]
+to_whatsapp = os.environ["MY_WHATSAPP_TO"]
+
+client = Client(account_sid, auth_token)
+message = client.messages.create(
+    from_=from_whatsapp,
+    to=to_whatsapp,
+    body="Hola mundo desde Python usando Twilio WhatsApp."
+)
+
+print("Mensaje enviado correctamente.")
+print("SID:", message.sid)
+print("Estado:", message.status)

server.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import os
+from flask import Flask, request, abort, Response
+from dotenv import load_dotenv
+from twilio.request_validator import RequestValidator
+from twilio.twiml.messaging_response import MessagingResponse
+
+load_dotenv()
+
+app = Flask(__name__)
+
+twilio_auth_token = os.environ["TWILIO_AUTH_TOKEN"]
+public_webhook_url = os.environ["PUBLIC_WEBHOOK_URL"]
+
+validator = RequestValidator(twilio_auth_token)
+
+
+@app.post("/whatsapp")
+def whatsapp_webhook():
+    signature = request.headers.get("X-Twilio-Signature", "")
+
+    is_valid = validator.validate(
+        public_webhook_url,
+        request.form.to_dict(),
+        signature
+    )
+
+    if not is_valid:
+        print("Firma inválida. Request rechazado.")
+        abort(403)
+
+    incoming_message = request.form.get("Body", "")
+    sender = request.form.get("From", "")
+
+    print("Mensaje recibido desde WhatsApp")
+    print("De:", sender)
+    print("Texto:", incoming_message)
+
+    response = MessagingResponse()
+    response.message(f"Hola. Recibí tu mensaje: {incoming_message}")
+
+    return Response(str(response), mimetype="text/xml")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run(port=3000, debug=True)