🚀 Hoja de Ruta del P2P Dashboard

La hoja de ruta del P2P Dashboard describe las futuras direcciones y mejoras planificadas para el proyecto. Este documento es dinámico y se actualizará a medida que el proyecto evolucione, reflejando las prioridades y las necesidades de la comunidad. Nuestro objetivo es construir una herramienta cada vez más potente y completa para el análisis del mercado P2P.

Fases de Desarrollo Futuras

Fase 1.5: Diseño e Implementación del Worker Package (Extractor)

Esta fase se centra en la creación de los Workers externos que alimentarán la Capa de Ingesta. Aunque la Capa 1 ya está lista para recibir datos, la implementación de los Workers es crucial para automatizar la recolección.

Definición de la Estructura del Paquete Python: Diseñar una estructura modular y reutilizable para los Workers, que pueda ser fácilmente extendida para soportar múltiples exchanges.
Creación de main.py con Loop de Extracción: Implementar la lógica principal del Worker, incluyendo un bucle para la extracción periódica de datos.
Autenticación con API Key: Asegurar que el Worker se autentica correctamente con la API de Ingesta utilizando la API Key generada.
Consumo de /api/v1/binance/offers con Parámetros: Desarrollar la lógica para enviar los datos recolectados al endpoint de ingesta, incluyendo la gestión de parámetros y la serialización de los datos.
Manejo de Errores y Reintentos: Implementar estrategias robustas para manejar errores de red, errores de API y reintentos, asegurando la resiliencia del Worker.
Logging Detallado en el Worker: Configurar el logging en el Worker para registrar su actividad, errores y el volumen de datos procesados.

Fase 2.0: Expansión de la Capa de Analítica

Mejorar y expandir las capacidades de la Capa de Analítica para ofrecer insights más profundos y funcionalidades avanzadas.

Nuevos Endpoints Analíticos: Desarrollar endpoints adicionales para métricas más complejas (ej. arbitraje triangular, análisis de liquidez por método de pago, perfiles de comerciantes).
Integración de Caché Avanzada: Implementar soluciones de caché más sofisticadas (ej. Redis) para optimizar el rendimiento de las consultas analíticas.
Modelos Predictivos Básicos: Explorar la integración de modelos simples de Machine Learning para predicción de tendencias o detección de anomalías.
API Pública/Privada con Roles: Refinar el sistema de autenticación y autorización para diferenciar entre acceso público (limitado) y privado (completo) a la API de Analítica.

Fase 3.0: Desarrollo de la Capa de Visualización (Frontend)

Construir un dashboard interactivo y completo que permita a los usuarios explorar los datos y las métricas generadas por las capas de Ingesta y Analítica.

Elección del Framework Frontend: Decidir entre Streamlit, Dash, Next.js u otra tecnología, basándose en los requisitos de UX y escalabilidad.
Diseño de Interfaz de Usuario (UI/UX): Crear una interfaz intuitiva y visualmente atractiva para presentar los datos.
Visualizaciones Interactivas: Implementar gráficos, tablas y mapas de calor que permitan a los usuarios filtrar, ordenar y profundizar en los datos.
Alertas y Notificaciones: Desarrollar un sistema de alertas personalizables para notificar a los usuarios sobre cambios significativos en el mercado (ej. grandes spreads, baja liquidez).
Perfiles de Usuario y Personalización: Permitir a los usuarios guardar sus configuraciones, filtros y preferencias.

Fase 4.0: Integración con Otros Exchanges y Activos

Expandir la cobertura del P2P Dashboard para incluir datos de otras plataformas de intercambio P2P y nuevos activos.

Desarrollo de Nuevos Workers: Crear Workers específicos para extraer datos de exchanges como Bybit, OKX, KuCoin, etc.
Normalización de Datos Multi-Exchange: Asegurar que los datos de diferentes exchanges se normalicen y se integren de manera coherente en la base de datos.
Soporte para Nuevos Activos: Añadir soporte para el monitoreo de nuevos pares de criptomonedas/fiat.

Fase 5.0: Escalabilidad y Optimización de Infraestructura

Mejorar la infraestructura para soportar un mayor volumen de datos y usuarios, y optimizar los costos operativos.

Despliegue Multi-Nodo: Implementar estrategias de despliegue en múltiples nodos o regiones para mejorar la resiliencia y reducir la latencia.
Optimización de Base de Datos: Realizar ajustes finos en la base de datos (índices, particionamiento) para manejar grandes volúmenes de datos.
Contenerización y Orquestación: Utilizar Docker y Kubernetes para el despliegue y la gestión de los servicios en producción.
CI/CD (Integración Continua/Despliegue Continuo): Implementar pipelines de CI/CD para automatizar las pruebas, el despliegue y la entrega de nuevas funcionalidades.

Contribución a la Hoja de Ruta

Invitamos a la comunidad a participar en la definición de esta hoja de ruta. Si tienes ideas, sugerencias o quieres contribuir a alguna de estas fases, por favor, abre un issue o un Pull Request en el repositorio de GitHub. Tu feedback es invaluable para el crecimiento y éxito del P2P Dashboard.