Vagou Aqui - Desenvolvimento de um sistema web de agregação de vagas de moradia voltado para a comunidade acadêmica da UFSC

Abstract

O presente trabalho documenta todas as etapas de desenvolvimento da aplicação web "VagouAqui", a qual visa ser uma solução abrangente para a desafiadora busca por moradia para aluguel em Florianópolis. Os anúncios são obtidos através de scrapers que realizam a coleta de dados de cinco fontes distintas. Os usuários podem se cadastrar na aplicação e podem usar a funcionalidade da aplicação na qual anúncios baseados nas preferências de usuário são exibidos. A aplicação foi desenvolvida com a arquitetura cliente-servidor, além de utilizar o padrão de programação MVC. O front-end, baseado em React.js, oferece uma interface amigável para os usuários. Já o back-end foi implementado em Node.js e desempenha um papel crucial na integração de dados provenientes dos scrapers, simplificando assim a obtenção de informações de várias fontes. A aplicação também oferece uma função de recomendação que proporciona sugestões personalizadas com base nas preferências individuais dos usuários. É importante ressaltar que, embora a intenção inicial fosse implantar a aplicação na nuvem AWS, esse objetivo específico não foi alcançado durante o desenvolvimento. A possibilidade de integração na AWS permanece como uma sugestão valiosa para trabalhos futuros.

This work documents all stages of development of the "VagouAqui" web application, which aims to be a comprehensive solution for the challenging search for rental housing in Florianópolis. The ads are obtained through scrapers that scrape data from five different sources. Users can register on the application and can use the functionality of the application in which advertisements based on user preferences are displayed. The application was developed with client-server architecture, in addition to using the MVC programming pattern. The front-end, based on React.js, offers a user-friendly interface. The back-end was implemented in Node.js and plays a crucial role in integrating data from scrapers, thus simplifying obtaining information from various sources. The application also offers a recommendation function that provides personalized suggestions based on individual user preferences. It is important to highlight that, although the initial intention was to deploy the application in the AWS cloud, this specific objective was not achieved during development. The possibility of integration into AWS remains a valuable suggestion for future work.