# Como criar um pipeline Os pipelines são criados no ambiente do Canvas. Siga os passos abaixo para aprender a criar, configurar e construir seu pipeline. ## **Criando o pipeline** Siga estes passos para criar um pipeline: 1. Na página Build, clique na aba **Pipeline**. 2. Clique em **Criar novo** no canto superior direito. 3. Selecione a opção **Pipeline**. O pipeline é criado automaticamente no seu **projeto padrão**. Para criar um pipeline em um projeto específico, selecione o projeto desejado antes de clicar em **Criar**.
## **Configurando o pipeline** 1. Clique no ícone de engrenagem no canto superior direito da tela (ao lado do botão **Salvar**) para acessar as configurações do pipeline.
2. Um painel de configuração será aberto no lado direito da tela. Preencha os campos conforme descrito abaixo: * **Descrição:** Insira uma breve descrição do pipeline. * **É multi-instância?:** Ative essa opção se o pipeline deve ser executado como multi-instância. Para mais informações, consulte a documentação sobre [Multi-Instância](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/platform-administration/settings/multi-instance). * **Campo sensível:** Defina os campos de dados que devem ser ofuscados nos logs do pipeline, que aparecerão como `***`. O caractere hífen (`-`) é permitido no nome do campo, mas outros caracteres especiais, acentos e a letra *ç* não são suportados. {% hint style="info" %} Os campos sensíveis definidos nessa configuração se aplicam apenas a este pipeline específico. Se precisar aplicar campos sensíveis a todos os pipelines do seu realm, consulte a [Política de Campos Sensíveis](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/platform-administration/governance/policies/security/sensitive-fields). {% endhint %} * **InSpec e OutSpec (opcional):** Use essas configurações para definir regras de validação estrutural para a entrada e a saída do pipeline em formato JSON. #### **InSpec e OutSpec: Validando a estrutura do pipeline** As configurações **InSpec** e **OutSpec** permitem validar a estrutura dos dados de entrada e saída em **formato JSON**. Elas garantem que o pipeline processe apenas payloads que atendam ao esquema esperado. * **InSpec:** Valida a estrutura do payload de entrada do pipeline. * **OutSpec:** Valida a estrutura do payload de saída final. Essas configurações utilizam validadores JSON (semelhantes ao JSON Schema) para definir o formato esperado dos dados. **Benefícios** * Evita falhas de execução causadas por estruturas de dados inesperadas. * Reduz retrabalho devido a incompatibilidades entre sistemas. * Melhora a segurança e a previsibilidade do fluxo de dados. * Simplifica o debug por meio da validação automática de schemas. * Documenta claramente os contratos de entrada e saída. **Como funciona** * Tanto **InSpec** quanto **OutSpec** contêm um esquema de **validação JSON**. * Se o payload violar a estrutura definida durante a execução, o pipeline é **interrompido**. **Exemplo: InSpec** ```json { "type": "object", "required": ["id", "name", "email"], "properties": { "id": { "type": "string" }, "name": { "type": "string" }, "email": { "type": "string", "format": "email" } } } ``` Esse exemplo garante que o payload de entrada inclua `id`, `name` e `email`, com um formato de email válido. **Observações importantes** * Esses campos são **opcionais**. Os pipelines funcionam normalmente sem InSpec e OutSpec. * Eles são recomendados para pipelines de alta criticidade, fluxos com múltiplos consumidores, integrações B2B e contratos internos entre equipes. * Eles ajudam a melhorar a confiabilidade das integrações e a consistência dos dados. ## **Construindo o fluxo no pipeline** Siga os passos abaixo para criar um fluxo em um pipeline: 1. Mova o ponteiro do mouse sobre o trigger já disponível no Canvas e clique no botão **Configuração** (representado por um ícone de engrenagem). 2. Selecione um [trigger](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/triggers/overview) das opções disponíveis. O gatilho inicia a execução do pipeline, como um [evento](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/triggers/messaging-and-events/event) ou um [email](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/triggers/web-protocols/email). 3. Configure o gatilho selecionado e clique em **Confirmar** para salvar suas alterações. 4. Após configurar o trigger, clique no botão **+** para começar a criar seu fluxo. Consulte a [documentação sobre o Smart Connector User Experience](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/build-overview/canvas/smart-connector-user-experience) para mais detalhes sobre as opções de conexão disponíveis. 5. Enquanto constrói seu fluxo, use o [**Painel de Execução**](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/build-overview/canvas/execution-panel) para testes e o [**Modo Debug**](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/build-overview/canvas/design-and-inspect-mode) para resolução de problemas. {% hint style="warning" %} Os pipelines não são salvos automaticamente. Você precisa clicar no botão **Salvar** sempre que quiser salvar suas alterações. Na primeira vez que salvar, forneça o **Nome**, **Descrição** e **Projeto** ao qual o pipeline pertence. {% endhint %} O Canvas, o ambiente onde os pipelines são construídos, oferece várias opções de navegação. Para saber mais, leia a [documentação do Canvas](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/build-overview/canvas). ### Restrição de tamanho do pipeline Cada pipeline tem um limite máximo de tamanho de 1 MB, incluindo todos os seus componentes: [conectores](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/overview), [triggers](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/triggers/overview), [contas](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/platform-administration/settings/accounts), [globals](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/platform-administration/settings/globals) e outros. Se o tamanho total ultrapassar esse limite, a implantação não será possível. Antes de implantá-lo, certifique-se de que o tamanho do pipeline está dentro do limite permitido. #### Como identificar o tamanho do seu pipeline? **Passo 1:** Copie todos os conectores do pipeline usando um dos seguintes métodos: * Pressione **Ctrl/Cmd + A** e depois **Ctrl/Cmd + C**. Ou * Mantenha pressionado **Ctrl/Cmd**, clique em cada conector e, em seguida, pressione **Ctrl/Cmd + C**. **Passo 2:** Cole os conectores no [JSON Size Analyzer](https://www.debugbear.com/json-size-analyzer) pressionando **Ctrl/Cmd + V** e execute uma consulta para verificar o tamanho aproximado do pipeline. Se o pipeline for menor que 1 MB, ele poderá ser implantado. Caso ultrapasse esse limite, reduza seu tamanho antes da implantação.