[{"data":1,"prerenderedAt":108},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-es-airflow":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-es-airflow",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":16,"description":17,"phase":18,"unavailableReason":19,"docsUrl":20,"logo":21,"github":22,"tagline":23,"longDescription":24,"features":25,"useCases":32,"steps":42,"faq":58,"specs":74,"compatibleOs":83,"relatedApps":84,"relatedPosts":103,"category":105},"airflow",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"automatisation","automation-workflows","الأتمتة-وسير-العمل","automatizacion","Apache Airflow","Orquestador de flujos de trabajo de datos de código abierto en Python: programe y supervise sus DAG ETL y pipelines de datos desde la interfaz web, con un planificador robusto y más de 600 providers. LocalExecutor en su VPS, sin Celery.",2,"awaiting_qa","https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Finstalar-apache-airflow-en-un-vps","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F47359","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fapache\u002Fairflow","Orquestador DAG Python autoalojado — ETL, pipelines de datos y planificación con más de 600 providers en su VPS.","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.\n\nDesplegado 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.",[26,27,28,29,30,31],"DAG en Python versionados en Git — tareas, dependencias y planificaciones en un único archivo .py","Más de 600 paquetes de providers — SQL, nube (AWS, GCP, Azure), dbt, Spark, HTTP y más","Planificador robusto — cron, dependencias entre tareas, backfill y catchup","Interfaz web completa — grafo del DAG, logs de tareas, historial de ejecuciones y gestión de variables","Modo LocalExecutor — 3 contenedores (webserver + scheduler + PostgreSQL), sin Celery\u002FRedis","Licencia Apache-2.0 — 36 k+ estrellas en GitHub, comunidad activa, sin bloqueo de proveedor",[33,36,39],{"title":34,"body":35},"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.",{"title":37,"body":38},"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.",{"title":40,"body":41},"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.",[43,46,49,52,55],{"title":44,"body":45},"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.",{"title":47,"body":48},"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.",{"title":50,"body":51},"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:\u003Cport> root@\u003Cip-vps>` y abra `http:\u002F\u002Flocalhost:8080` en su navegador.",{"title":53,"body":54},"Crear su primer DAG","Los archivos DAG residen en el volumen `dags` montado en `\u002Fopt\u002Fairflow\u002Fdags`. Cree un archivo .py en ese directorio: el planificador lo detecta en unos segundos y lo muestra en la interfaz web.",{"title":56,"body":57},"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.",[59,62,65,68,71],{"q":60,"a":61},"¿Apache Airflow requiere GPU?","No. Airflow es un orquestador de flujos de trabajo, no un motor de cómputo. Planifica y supervisa tareas Python en CPU — las propias tareas pueden llamar a APIs GPU o clústeres Spark, pero Airflow solo necesita RAM y CPU estándar.",{"q":63,"a":64},"¿Cuál es la diferencia entre LocalExecutor y CeleryExecutor en Airflow?","LocalExecutor ejecuta las tareas en paralelo como procesos locales en el mismo servidor que el planificador — ideal para cientos de tareas diarias en un solo VPS, sin Redis. CeleryExecutor distribuye las tareas entre workers remotos — necesario para miles de tareas concurrentes o varios servidores. Para un uso habitual en un VPS de ServOrbit, LocalExecutor es la recomendación.",{"q":66,"a":67},"¿Cuánta RAM necesita Apache Airflow en un VPS?","En modo LocalExecutor, cuente con 1–2 GB de RAM en reposo (webserver + scheduler + PostgreSQL). Para DAG Python que cargan pandas o archivos grandes, prevea 4 GB para dar margen a los procesos de tareas. El modo CeleryExecutor — con workers y Redis — requiere 4–8 GB según el número de workers.",{"q":69,"a":70},"¿Cómo accedo a Airflow sin nombre de dominio?","Abra un túnel SSH: `ssh -L 8080:127.0.0.1:\u003Cport> root@\u003Cip-vps>` (sustituya `\u003Cport>` por el puerto mostrado en su área de cliente), luego abra `http:\u002F\u002Flocalhost:8080`. Para una URL pública permanente, vincule un dominio en su área de cliente — nginx creará un proxy inverso hacia Airflow y provisionará un certificado TLS automáticamente.",{"q":72,"a":73},"¿Puedo añadir dependencias Python personalizadas a Airflow?","Sí. Construya una imagen Docker derivada de `apache\u002Fairflow:3.3.0` con un archivo `requirements.txt`: añada una línea `FROM apache\u002Fairflow:3.3.0` y luego `RUN pip install --no-cache-dir su-paquete`. Use esta imagen en su compose en lugar de la imagen oficial. Este es el método recomendado — instalar paquetes en tiempo de ejecución es lento y no reproducible.",{"ram":75,"cpu":76,"disk":77,"stack":78,"port":82},"4 GB","2 vCPU","20 GB",[79,80,81],"Docker","Python 3.12","PostgreSQL 16","8080",[],[85,92,98],{"name":86,"slug":86,"categorySlug":15,"categoryName":87,"categoryColor":88,"logo":89,"tagline":90,"description":91},"n8n","Automatización y flujos de trabajo","text-brand-action bg-brand-action\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Fn8n","Automatice sus procesos de negocio con 400+ integraciones — 100 % autoalojado en su VPS.","Automatice sus flujos de trabajo entre aplicaciones sin código. Más de 400 integraciones, 100 % autoalojado en su VPS.",{"name":93,"slug":94,"categorySlug":15,"categoryName":87,"categoryColor":88,"logo":95,"tagline":96,"description":97},"Kestra","kestra",null,"Orquestación declarativa YAML para pipelines de datos y ETL — auto-alojado en su VPS, Apache-2.0, 15 k+ estrellas.","Plataforma de orquestación de flujos de trabajo declarativos en YAML — pipelines de datos, ETL y automatización orientada a eventos self-hosted. Director de orquesta de sus procesos internos, desencadenados por horario, webhook o API.",{"name":99,"slug":100,"categorySlug":15,"categoryName":87,"categoryColor":88,"logo":95,"tagline":101,"description":102},"Windmill","windmill","Transforme sus scripts Python, TypeScript y Bash en workflows, API e interfaces — sin salir de su editor.","Plataforma de automatización code-first autoalojada: transforme scripts Python, TypeScript, Go o Bash en workflows, API internas e interfaces — 17 k ⭐, AGPLv3.",[104],"installer-apache-airflow-vps",{"key":12,"slug":15,"name":87,"objective":106,"icon":107,"color":88},"Automatizar los procesos de negocio.","automation",1790253331598]