Automatizar los procesos de negocio.
Apache Airflow
Orquestador DAG Python autoalojado — ETL, pipelines de datos y planificación con más de 600 providers en su VPS.
En validación
La instalación automática de esta solución está lista y ahora mismo está pasando nuestras pruebas en un servidor real. El pedido se abrirá en cuanto termine la validación.
Stack técnico
Apache Airflow es el estándar de facto para orquestar pipelines de datos como grafos acíclicos dirigidos (DAG) escritos en Python. Cada DAG es un archivo .py ordinario que define tareas, sus dependencias y su planificación. El planificador recoge los archivos DAG automáticamente, ejecuta las tareas y ofrece una interfaz web completa para monitorizar ejecuciones, inspeccionar logs y gestionar conexiones.
Desplegado en un VPS de ServOrbit con LocalExecutor, Airflow funciona con tres contenedores — webserver, scheduler y PostgreSQL — sin Celery ni Redis. Esta pila más ligera consume alrededor de 1–2 GB de RAM en reposo, al alcance de un VPS de gama media, y admite cientos de tareas diarias.
Funcionalidades clave
¿Cuándo usar esta solución?
ETL y pipelines de datos
Describa sus trabajos de ingestión, transformación y exportación de datos como DAG de Python. Airflow gestiona la planificación, los reintentos, la resolución de dependencias y las alertas ante fallos.
Flujos de trabajo de ciencia de datos planificados
Ejecute notebooks de Jupyter, modelos dbt o scripts de entrenamiento de ML según un calendario. Los sensores de Airflow permiten que cada paso posterior espere a que los datos del paso anterior estén listos antes de ejecutarse.
Automatización de procesos internos
Automatice cualquier proceso repetible de varios pasos — generación de informes, mantenimiento de bases de datos, sincronizaciones de API — sin pagar por un planificador en la nube.
Desplegar Apache Airflow en su VPS
Guía optimizada para los VPS Cloud ServOrbit.
Solicitar un VPS
Mínimo 2 vCPU y 4 GB de RAM para LocalExecutor con una carga de tareas moderada. Ubuntu 24.04 con Docker es el sistema operativo recomendado.
Desplegar desde el Marketplace
Marketplace → Automatización y Workflows → Apache Airflow → Desplegar. Arrancan tres contenedores: PostgreSQL, airflow-init (ejecuta las migraciones y crea la cuenta de administrador, luego finaliza), y webserver y scheduler. El webserver escucha en el puerto 8080, enlazado a 127.0.0.1.
Iniciar sesión por primera vez
Las credenciales se muestran en su área de cliente de ServOrbit tras el despliegue. Abra un túnel SSH: ssh -L 8080:127.0.0.1:<port> root@<ip-vps> y abra http://localhost:8080 en su navegador.
Crear su primer DAG
Los archivos DAG residen en el volumen dags montado en /opt/airflow/dags. Cree un archivo .py en ese directorio: el planificador lo detecta en unos segundos y lo muestra en la interfaz web.
Monitorizar y mantener
La interfaz web muestra el historial de ejecuciones de cada DAG, las duraciones de las tareas, los logs y las causas de fallo. Configure alertas por correo o use el provider de Slack para notificar a su equipo.
Preguntas frecuentes
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