Origen

Aromas Datasheet nació de una conjunción de ideas. Por un lado quería experimentar con DeepSeek (la alternativa económica a OpenIA) por otro lado necesitaba una excusa para probar Lambda contra un DynamoDB. Además, me intrigaba saber que tan económico se podía hacer un proyecto (en cuanto a gastos mensuales).

Y justo surgió un proyecto de un producto que me resultó super interesante… “Perfumes”. Pronto descubrí que el universo de los aromas es muchísimo más complejo de lo que había imaginado, repleto de variables sorprendentes y detalles insospechados 🤯. Así se presentó la oportunidad perfecta para armar algo único y, sobre todo, barato.

Los Datos

La idea era simple: idear un script que, al ejecutarse, buscara información en la web y la almacenara en una tabla de DynamoDB. Solo quería correr algo como:

getinfo --band ARMAF --name "Odyssey Mandarin SKY"

Con la idea inicial empecé a probar el API de DeepSeek, aprendí que tenes que registrar herramienta para resolver algunas cosas, como buscar en Internet y u$s0.02 más tarde ya tenía datos de perfumes almacenados en mi tabla, fueron necesarios algunos ajuste, y seguramente en los días posteriores a la publicación de este post, estaré reviendo todo el proceso para mejorarlo. Pero ya podía seguir con el siguiente paso.

Backend

El backend es más lo mío, así que le apunté a lo conocido Python+Flask corriendo en una Lambda y los datos en una tabla DynamoDB… porque estos servicios de AWS? 

1. tiene muy poco o nulo mantenimiento
2. te cobran por uso, (si la pagina no la visita ni mi vieja, no me cuesta nada)
3. la capa gratuita de DynamoDB es de por vida (al momento de escribir esto) y es más que suficiente para este proyecto.

Debo reconocer que no le dedique mucho amor, solo configure 2 endpoint:

1. Lista de productos
2. Dato de un producto 

Y para el despliegue tire de Terraform así que después de un terraform apply, era hora del frontend

Frontend

Primero que nada ,vamos con la aclaración, no soy desarrollador frontend, por lo que no vas a encontrar cosas “chulas” en este proyecto, es solo práctico, y trate de que no quede “feo”.

Mi interés era que el proceso de despliegue sea simple y el costo mínimo. Por esto me decidí en una aplicación React alojada en Cloudflare Pages.

Cloudflare Page  te permite alojar páginas de forma gratuita y el despliegue es tan simple como hacer un git push. Además tiene la posibilidad de, por ejemplo, usar la rama main para desplegar producción y otra rama para hacer un preview… un golazo.

Conclusión

Este proyecto es, en esencia, una mezcla jugosa de tecnologías combinadas con la búsqueda de ahorrar cada centavo, mientras me adentraba en el intrigante mundo de los perfumes. Jugué DeepSeek, AWS Lambda, una base de datos DynamoDB y un frontend en React con Cloudflare Pages; además, el backend lo monté rápidamente con Python y Flask. El resultado fue un catalogo de perfumes, sin demasiados adornos pero perfectamente funcional y amigable con la billetera. Fue, en resumen, un experimento para aprender, probar nuevas herramientas y ahorrar en el camino.