docs(etl): documente l'orchestration de l'import historique
This commit is contained in:
Meryemel-gham
@@ -21,7 +21,7 @@ Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.m
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| Backend | FastAPI, Python 3.14 | `apps/backend` | Initialise |
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| Frontend | Angular 22, Node 24 LTS | `apps/frontend` | Tableau de bord |
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| Base | PostgreSQL 17 + TimescaleDB | `db` | Initialise |
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| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | Trois DAGs |
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| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | Quatre DAGs |
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| Infra | Terraform (k3s single-node) | `infra/terraform` | Initialise |
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| Reverse proxy | Nginx, TLS | `infra/proxy` | En place |
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| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | Backend en place |
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@@ -48,7 +48,7 @@ L'etat detaille de chaque brique et les vues d'architecture sont dans
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│ ├── migrations/ Migrations SQL versionnees
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│ └── seeds/ Jeux de donnees de reference
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├── etl/airflow/
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│ ├── dags/ DAGs d'orchestration (pipeline ML, alertes)
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│ ├── dags/ DAGs d'orchestration (pipeline ML, alertes, import historique)
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│ ├── plugins/ Operateurs et hooks maison
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│ ├── include/ Requetes SQL et ressources des DAGs
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│ └── tests/ Tests d'integrite des DAGs
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@@ -70,10 +70,11 @@ Le lien `front -.-> api` reste en pointillé : le frontend appelle bien une API,
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intercepteur répond à sa place tant que les endpoints n'existent pas. Voir
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[30-frontend.md](30-frontend.md).
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Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : trois DAGs tournent, deux pour
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Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : quatre DAGs tournent, deux pour
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l'entraînement et le scoring du modèle ML (issue #115), un pour la détection d'alertes et la
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génération des recommandations (issue #116), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le
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reste du périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
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génération des recommandations (issue #116), et `historical_import` pour l'ingestion du dataset
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historique (issue #119). L'orchestration de l'import API Mock et la réconciliation globale des
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deux sources restent à compléter dans l'issue #15.
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Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
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collecteur ne vient le lire.
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@@ -88,7 +89,7 @@ collecteur ne vient le lire.
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| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../ML-START.md). Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construite |
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| Infra | Docker Compose, Nginx, Terraform, k3s single-node | `infra`, `docker-compose.prod.yml` | `En cours` | Reverse proxy et overlay de déploiement écrits et validés, jamais lancés sur le serveur ([ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)). Module d'installation k3s jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
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| Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
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| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Trois DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train` manuel et `ml_score` `@hourly` pour le pipeline ML (issue #115), `alertes` à `15 * * * *` pour la détection et les recommandations (issue #116, [ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
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| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Quatre DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train`, `ml_score`, `alertes` et `historical_import`. Le DAG historique orchestre `app.etl.historical_import` et charge `dataset`, `site` et `reading`. L'orchestration API Mock reste à compléter dans #15 |
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| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 5 workflows, 16 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md). **Aucun job de déploiement** (#21) |
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## Flux bout en bout
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+312
-64
@@ -51,86 +51,334 @@ Trois pièges sont documentés en tête du `docker-compose.yml`, ils ne se devin
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- `LocalExecutor` exécute les tâches comme sous-processus du **scheduler**, jamais du webserver :
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c'est le scheduler qui a besoin du volume `airflow_ml_state` (modèle, magasin MLflow).
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### Airflow (issues #115 et #116)
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### Airflow (issues #115, #116 et #119)
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Trois services, `docker compose profiles` non utilisés (démarrage explicite via `make
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airflow-up`, pas dans `make dev`) :
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Trois services Airflow sont définis dans `docker-compose.yml`. Les `docker compose profiles` ne
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sont pas utilisés : le démarrage reste explicite via `make airflow-up` et Airflow ne fait pas
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partie de la boucle `make dev`.
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| Service | Rôle | Points notables |
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|---|---|---|
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| `airflow-init` | Migre la base de métadonnées, crée le compte admin | Conteneur jetable (`restart: "no"`), ne redémarre jamais. `webserver`/`scheduler` attendent qu'il se termine avec succès |
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| `airflow-webserver` | UI, port `8080` | `LocalExecutor` : n'exécute aucune tâche lui-même |
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| `airflow-scheduler` | Planifie et **exécute** les tâches (`LocalExecutor`) | Les DAGs y tournent en sous-processus (`uv run --no-sync python -m ...`), c'est lui qui a besoin du volume `airflow_ml_state` |
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| `airflow-init` | Migre la base de métadonnées et crée le compte admin | Conteneur jetable (`restart: "no"`). `webserver` et `scheduler` attendent qu'il se termine avec succès |
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| `airflow-webserver` | Interface Airflow sur le port `8080` | Avec `LocalExecutor`, il n'exécute aucune tâche lui-même |
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| `airflow-scheduler` | Planifie et exécute les tâches | Les DAGs tournent en sous-processus avec `LocalExecutor` |
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Construits depuis `etl/airflow/Dockerfile`, contexte `.` (racine du repo, pas `etl/airflow/`) :
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l'image doit pouvoir `COPY` les sources de `ml/` **et** de `apps/backend/` pour se synchroniser
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deux environnements Python **3.14** (`/opt/ml/.venv` et `/opt/backend/.venv`, `uv sync --locked` à
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la construction), distincts du Python 3.12 qui fait tourner Airflow lui-même. Les DAGs shellent
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vers ces venvs plutôt que d'importer LightGBM, MLflow ou SQLAlchemy dans le process Airflow.
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Le choix et ses contreparties sont dans
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l'[ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md).
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`LocalExecutor` exécute les tâches dans le scheduler et non dans le webserver.
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| DAG | Planification | Ce qu'il lance, et où |
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Les services sont construits depuis :
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```text
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etl/airflow/Dockerfile
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```
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avec la racine du dépôt comme contexte Docker.
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Airflow 2.10.4 fonctionne avec Python 3.12, tandis que le pipeline ML et le backend utilisent des
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dépendances Python 3.14.
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L'image Airflow embarque donc deux environnements distincts :
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```text
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/opt/ml/.venv
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/opt/backend/.venv
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```
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Le premier contient le pipeline Machine Learning.
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Le second contient le backend EnerVision utilisé par les DAGs `alertes` et
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`historical_import`.
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Cette séparation évite d'installer directement LightGBM, MLflow ou les dépendances SQLAlchemy du
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backend dans l'environnement Python utilisé par Airflow.
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Le choix est décrit dans
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[l'ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md).
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Les DAGs actuellement présents sont :
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| DAG | Planification | Ce qu'il exécute |
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|---|---|---|
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| `ml_train` | manuelle | `enervision_ml.train`, dans `/opt/ml/.venv` |
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| `ml_score` | `0 * * * *` | `enervision_ml.score`, dans `/opt/ml/.venv` |
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| `alertes` | `15 * * * *` | `app.detection.internal_alerts` puis `app.cli generate-recommendations`, dans `/opt/backend/.venv` |
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| `ml_train` | manuelle | `enervision_ml.train` dans `/opt/ml/.venv` |
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| `ml_score` | `0 * * * *` | `enervision_ml.score` dans `/opt/ml/.venv` |
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| `alertes` | `15 * * * *` | `app.detection.internal_alerts` puis `app.cli generate-recommendations` dans `/opt/backend/.venv` |
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| `historical_import` | manuelle | `app.etl.historical_import` dans `/opt/backend/.venv` |
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**Pourquoi `alertes` tourne à la quinzième minute.** Sa règle `anomaly` compare une lecture à la
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||||
`prediction` du même instant, que `ml_score` écrit à l'heure pile. Le décalage laisse le scoring
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||||
finir. Aucune dépendance n'est déclarée entre les deux DAGs pour autant, ni `ExternalTaskSensor` ni
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||||
tâche greffée : quatre règles de détection sur cinq ne touchent pas au modèle, et un modèle jamais
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||||
entraîné ne doit pas priver le parc de ses alertes. Le décalage est donc une convention et non une
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||||
garantie : le plafond de `ml_score` est de 30 minutes, et un scoring qui déborde de `:15` prive
|
||||
`anomaly` de la `prediction` de l'heure, qu'elle ne retrouvera au passage suivant que si sa fenêtre
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||||
la couvre encore. Les quatre autres règles ne s'en aperçoivent pas.
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#### Import historique
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Ses deux tâches s'enchaînent en revanche (`recommendation.alert_id` est une clé étrangère `NOT
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NULL`), et toutes deux sont rejouables sans risque : l'idempotence est portée par la base,
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||||
`uq_alert_source_reference` et `uq_recommendation_alert_rule`. Chacune a 2 tentatives, 2 minutes
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||||
d'attente entre elles et un plafond de 5 minutes **par tentative** : au pire, reprises comprises,
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||||
l'enchaînement occupe 38 minutes, ce qui le garde sous le pas horaire qu'un `max_active_runs=1`
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||||
rend contraignant.
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Le DAG :
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||||
`airflow-init` s'appuie sur l'entrypoint de l'image (`_AIRFLOW_DB_MIGRATE`,
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||||
`_AIRFLOW_WWW_USER_*`) plutôt que sur un script maison : l'entrypoint porte le code de sortie, une
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||||
migration ratée (typiquement la base `airflow` absente, cf. ci-dessous) fait échouer le service et
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||||
`webserver`/`scheduler` ne démarrent pas sur une base non migrée. Le mot de passe du compte admin
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||||
passe par l'environnement, jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
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```text
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historical_import
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```
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||||
Les variables `AIRFLOW_*` ne sont volontairement pas en `${VAR:?}` : Compose interpole le fichier
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||||
entier avant de filtrer les services, une variable requise manquante casserait `make db-up`,
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||||
`make dev`... pour tout poste dont le `.env` est antérieur. Elles valent `${VAR:-}` et c'est
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||||
`airflow-init` qui refuse de démarrer (clé Fernet, clé Flask, mot de passe ou
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||||
`AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` vides).
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||||
est défini dans :
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||||
Le conteneur reçoit deux variables du backend en plus de `ML_DATABASE_URL` : `DATABASE_URL`, en
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||||
dialecte asyncpg, et `APP_SECRET_KEY`, alimentée par `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY`. Cette dernière est
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||||
**délibérément différente** de celle de l'API. La configuration du backend refuse de se construire
|
||||
sans clé, mais la détection ne signe ni ne vérifie aucun jeton : un Airflow compromis, qui permet
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||||
déjà d'exécuter du code depuis son interface, ne doit pas livrer par-dessus la clé de signature
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||||
des JWT.
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||||
```text
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||||
etl/airflow/dags/historical_import.py
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```
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||||
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||||
**Pourquoi `ml_train` est manuel.** Réentraîner est coûteux et sa cadence n'est pas une décision
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||||
prise. Surtout, `train.py` écrase le modèle sans comparer ses métriques à celles de l'ancien : un
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||||
cron déploierait silencieusement un modèle dégradé. Tant que ce garde-fou n'existe pas, le
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||||
déclenchement reste humain. `ml_score`, lui, est planifié à l'heure, avec `max_active_runs=1`
|
||||
(pas deux scorings simultanés dans `prediction`), 2 tentatives et un plafond de 30 minutes.
|
||||
Il ne contient aucune logique d'import propre.
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||||
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||||
CI : `.github/workflows/airflow.yml` (Python 3.12 via `etl/airflow/.python-version`) lance lint et
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||||
tests d'intégrité des DAGs, et construit l'image (elle `COPY` `ml/` et `apps/backend/`, une
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||||
modification de l'un ou de l'autre peut donc la casser, d'où leurs chemins dans les déclencheurs)
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||||
avant de vérifier que les deux environnements s'y importent sans réseau.
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||||
Il utilise un `BashOperator` pour exécuter le module backend existant :
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Piège à connaître : sur un volume `pgdata` déjà peuplé (poste de dev existant plutôt que premier
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||||
`make db-up`), `db/init/120-airflow-database.sql` ne se rejoue pas (PostgreSQL n'exécute
|
||||
`docker-entrypoint-initdb.d/` que sur un volume vide). Créer la base `airflow` à la main une fois :
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||||
`docker compose exec db psql -U $POSTGRES_USER -d $POSTGRES_DB -c "CREATE DATABASE airflow;"`.
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```text
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||||
app.etl.historical_import
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```
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||||
`libgomp1` est installé explicitement dans l'image (`apt-get`, en root) : l'image Airflow de base
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est minimale et n'embarque pas la runtime OpenMP dont LightGBM a besoin, sans quoi l'erreur
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||||
(`OSError: libgomp.so.1`) n'apparaît qu'à la première tâche réellement exécutée, pas à la
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||||
construction de l'image.
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||||
dans l'environnement :
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```text
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||||
/opt/backend/.venv
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```
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||||
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||||
Le flux est donc :
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```text
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Airflow scheduler
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v
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historical_import
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||||
v
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||||
BashOperator
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||||
v
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app.etl.historical_import
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||||
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||||
v
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||||
PostgreSQL / TimescaleDB
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||||
```
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||||
Les fichiers historiques locaux sont montés en lecture seule dans les services Airflow :
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```text
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||||
./data/raw:/opt/data/raw:ro
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```
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||||
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||||
Les chemins utilisés depuis le conteneur sont :
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||||
```text
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||||
/opt/data/raw/all_sites_combined.csv
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||||
/opt/data/raw/dataset_metadata.json
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||||
```
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||||
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||||
Le montage en lecture seule empêche les traitements Airflow de modifier les fichiers sources.
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||||
Le dataset historique sert uniquement à initialiser les données de l'environnement.
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||||
Le DAG utilise donc :
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```text
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||||
schedule = None
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||||
catchup = False
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||||
max_active_runs = 1
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```
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||||
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||||
Il est déclenché manuellement.
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||||
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||||
`max_active_runs = 1` empêche deux imports du même dataset de s'exécuter simultanément.
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||||
La tâche possède également :
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||||
```text
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||||
retries = 1
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||||
retry_delay = 2 minutes
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||||
execution_timeout = 30 minutes
|
||||
```
|
||||
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||||
Le traitement historique étant idempotent, une reprise après une erreur transitoire ne doit pas
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||||
créer de doublons.
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||||
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||||
Deux exécutions manuelles successives ont été validées avec succès.
|
||||
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||||
Après les deux exécutions, PostgreSQL/TimescaleDB contenait toujours :
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||||
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||||
```text
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||||
122647
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||||
```
|
||||
|
||||
lectures avec :
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||||
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||||
```text
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||||
source = "csv"
|
||||
```
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||||
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||||
La deuxième exécution n'a donc pas dupliqué les lectures historiques.
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||||
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#### DAG alertes
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Le DAG `alertes` est planifié à la quinzième minute de chaque heure.
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||||
La règle `anomaly` compare une lecture à la `prediction` du même instant, que `ml_score` écrit à
|
||||
l'heure pile. Le décalage laisse donc du temps au scoring pour terminer.
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||||
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||||
Aucune dépendance Airflow explicite n'est cependant déclarée entre `ml_score` et `alertes`.
|
||||
Quatre règles de détection sur cinq ne dépendent pas du modèle, et l'absence d'un modèle entraîné
|
||||
ne doit pas empêcher les autres alertes d'être produites.
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||||
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||||
Les deux tâches du DAG `alertes` s'enchaînent :
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||||
|
||||
```text
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||||
detection
|
||||
|
|
||||
v
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||||
recommandations
|
||||
```
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||||
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||||
`recommendation.alert_id` étant une clé étrangère `NOT NULL`, la génération des recommandations
|
||||
est exécutée après la détection.
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||||
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||||
Les traitements sont idempotents en base grâce aux contraintes :
|
||||
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```text
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||||
uq_alert_source_reference
|
||||
uq_recommendation_alert_rule
|
||||
```
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||||
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||||
Chaque tâche possède deux tentatives, deux minutes d'attente entre les tentatives et un plafond
|
||||
de cinq minutes par tentative.
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||||
#### DAGs ML
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||||
`ml_train` reste manuel.
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||||
Réentraîner le modèle est coûteux et `train.py` remplace actuellement le modèle existant sans
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||||
comparer automatiquement les métriques du nouveau modèle avec celles du précédent.
|
||||
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||||
Tant que ce mécanisme de sélection n'existe pas, le réentraînement reste déclenché humainement.
|
||||
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||||
`ml_score` est planifié toutes les heures et réutilise le modèle produit par `ml_train`.
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||||
|
||||
Il utilise :
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||||
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```text
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||||
max_active_runs = 1
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||||
retries = 2
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||||
execution_timeout = 30 minutes
|
||||
```
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||||
Deux scorings ne peuvent donc pas s'exécuter simultanément sur les mêmes données.
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||||
#### Configuration Airflow
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||||
`airflow-init` s'appuie sur l'entrypoint de l'image Airflow avec :
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```text
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_AIRFLOW_DB_MIGRATE
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||||
_AIRFLOW_WWW_USER_*
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```
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||||
Une migration de la base Airflow qui échoue fait échouer `airflow-init`.
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||||
Le `webserver` et le `scheduler` dépendent du succès de ce service et ne démarrent donc pas sur
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||||
une base de métadonnées non initialisée.
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||||
Les variables Airflow sont fournies depuis le fichier `.env`.
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Les secrets ne sont pas passés dans les arguments des processus.
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||||
Les variables `AIRFLOW_*` ne sont volontairement pas déclarées avec `${VAR:?}` dans le bloc
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||||
commun de Docker Compose : Compose interpole le fichier complet même lorsqu'un seul service est
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démarré.
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||||
La validation des secrets nécessaires est réalisée par `airflow-init`.
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||||
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Le scheduler reçoit également les variables nécessaires aux traitements backend :
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```text
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||||
DATABASE_URL
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||||
APP_SECRET_KEY
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||||
```
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||||
|
||||
`APP_SECRET_KEY` est alimentée par :
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||||
```text
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||||
AIRFLOW_APP_SECRET_KEY
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||||
```
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Cette clé est distincte de celle utilisée par l'API EnerVision.
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||||
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||||
#### Base de métadonnées Airflow
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||||
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||||
Airflow utilise une base PostgreSQL dédiée :
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||||
```text
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||||
airflow
|
||||
```
|
||||
|
||||
Elle est créée lors de l'initialisation de PostgreSQL par :
|
||||
|
||||
```text
|
||||
db/init/120-airflow-database.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
Sur un volume `pgdata` déjà existant, les scripts de `docker-entrypoint-initdb.d` ne sont pas
|
||||
rejoués automatiquement.
|
||||
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||||
Dans ce cas, la base peut être créée manuellement une fois :
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
docker compose exec db psql -U enervision -d enervision -c "CREATE DATABASE airflow;"
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### CI Airflow
|
||||
|
||||
Le workflow :
|
||||
|
||||
```text
|
||||
.github/workflows/airflow.yml
|
||||
```
|
||||
|
||||
utilise Python 3.12 via :
|
||||
|
||||
```text
|
||||
etl/airflow/.python-version
|
||||
```
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||||
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||||
Il vérifie :
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```text
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formatage Ruff
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analyse statique Ruff
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tests d'intégrité des DAGs
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construction de l'image Airflow
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```
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La construction de l'image embarque :
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```text
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ml/
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apps/backend/
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```
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Une modification de ces composants peut donc casser l'image Airflow.
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La CI vérifie également sans accès réseau que les commandes utilisées par les DAGs sont
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importables depuis leurs environnements respectifs.
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Pour l'import historique, elle exécute notamment :
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```text
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python -m app.etl.historical_import --help
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```
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depuis `/opt/backend`.
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Cette vérification permet de détecter une dépendance backend manquante ou un environnement Docker
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incomplet sans avoir besoin de démarrer PostgreSQL.
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#### Dépendance système LightGBM
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`libgomp1` est installé explicitement dans l'image Airflow.
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LightGBM dépend de cette bibliothèque OpenMP.
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Sans elle, l'image Docker pourrait être construite correctement mais l'import de LightGBM
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échouerait au moment de l'exécution avec une erreur liée à :
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```text
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libgomp.so.1
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```
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## Machine cible, exécution Docker
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+187
-5
@@ -639,7 +639,7 @@ La suite backend complète a également été validée avec une couverture supé
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## Suite du pipeline Data
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Deux sources de données sont maintenant prises en charge :
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Deux sources de données sont prises en charge par la logique ETL du backend :
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```text
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Dataset CSV/JSON
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@@ -661,10 +661,192 @@ mock_api_import.py
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API Mock
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```
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La logique d'extraction, de transformation et de chargement est donc disponible pour les deux sources de données du MVP.
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La logique d'extraction, de validation, de transformation et de chargement est disponible pour
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les deux sources de données du MVP.
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Airflow tourne désormais réellement (`etl/airflow/`, `make airflow-up`) et orchestre le pipeline ML (`ml_train`/`ml_score`, issue #115) ainsi que la détection d'alertes et la génération des recommandations (`alertes`, issue #116). Il n'orchestre pas encore ces deux imports : `historical_import.py` et `mock_api_import.py` (normalisation et chargement micro-batch, issues #15/#16) restent à faire.
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Airflow tourne réellement dans `etl/airflow/` et orchestre désormais quatre DAGs :
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Airflow permet de planifier les traitements, gérer leur ordre d'exécution, suivre leur état et remonter les erreurs. Il ne remplace pas la logique ETL Python existante : les scripts actuels restent responsables de l'extraction, de la validation, de la transformation et du chargement. `etl/airflow/dags/ml_train.py`, `ml_score.py` et `alertes.py` montrent le patron retenu (des `BashOperator` qui invoquent le script tel quel, dans l'environnement `uv` que l'image embarque pour lui).
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```text
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ml_train
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ml_score
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alertes
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historical_import
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```
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Le pipeline Data servira ensuite à préparer les données nécessaires au modèle de Machine Learning.
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Les DAGs `ml_train` et `ml_score` orchestrent le pipeline Machine Learning (issue #115).
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Le DAG `alertes` orchestre la détection des alertes et la génération des recommandations
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(issue #116).
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Le DAG `historical_import` orchestre l'import du dataset historique CSV/JSON (issue #119).
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### Orchestration de l'import historique
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Le DAG historique est défini dans :
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```text
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etl/airflow/dags/historical_import.py
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```
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Il ne réimplémente aucune logique ETL. Il déclenche directement le module existant :
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```text
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app.etl.historical_import
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```
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Le flux d'exécution est le suivant :
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```text
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data/raw/
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├── all_sites_combined.csv
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└── dataset_metadata.json
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v
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Airflow
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v
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DAG historical_import
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v
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||||
BashOperator
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v
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||||
app.etl.historical_import
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||||
v
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PostgreSQL / TimescaleDB
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+--> dataset
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+--> site
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+--> reading
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```
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Les fichiers historiques locaux sont montés dans les conteneurs Airflow en lecture seule :
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```text
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./data/raw:/opt/data/raw:ro
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```
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Le DAG utilise les chemins suivants :
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```text
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/opt/data/raw/all_sites_combined.csv
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/opt/data/raw/dataset_metadata.json
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```
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Le montage en lecture seule évite qu'un traitement Airflow puisse modifier les fichiers sources.
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Le backend est déjà embarqué dans l'image Airflow dans son propre environnement Python :
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```text
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/opt/backend/.venv
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```
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Le DAG utilise un `BashOperator` avec le même principe que le DAG `alertes` :
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```text
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cd /opt/backend
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env -u VIRTUAL_ENV
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uv run --no-sync python -m app.etl.historical_import
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```
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Airflow reste ainsi responsable de l'orchestration tandis que le backend reste responsable de
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l'extraction, de la validation, de la transformation et du chargement.
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### Planification
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Le dataset historique sert à initialiser l'environnement et n'est pas une source périodique.
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Le DAG est donc configuré avec :
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```text
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schedule = None
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catchup = False
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max_active_runs = 1
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```
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Le déclenchement est manuel depuis l'interface Airflow ou avec la CLI.
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`max_active_runs = 1` empêche deux imports historiques de s'exécuter simultanément.
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||||
La tâche `import_historical` définit également :
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```text
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retries = 1
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retry_delay = 2 minutes
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execution_timeout = 30 minutes
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```
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Le retry permet de reprendre le traitement après une erreur transitoire, notamment une
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indisponibilité temporaire de PostgreSQL.
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Le pipeline historique étant idempotent, une nouvelle exécution ne doit pas dupliquer les mesures
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déjà présentes.
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### Déclenchement et suivi
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Le DAG peut être déclenché avec :
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```powershell
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docker compose exec airflow-scheduler airflow dags trigger historical_import
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```
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Les exécutions peuvent être consultées avec :
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```powershell
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docker compose exec airflow-scheduler airflow dags list-runs -d historical_import
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```
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### Validation de l'orchestration
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L'orchestration a été validée localement avec Docker Compose et le `LocalExecutor` Airflow.
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Le scheduler détecte les quatre DAGs :
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```text
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alertes
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historical_import
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ml_score
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ml_train
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```
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Deux exécutions manuelles successives du DAG `historical_import` ont été réalisées.
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Les deux exécutions se sont terminées avec :
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```text
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state = success
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```
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Les exécutions ont été traitées séquentiellement.
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Après les deux exécutions, PostgreSQL/TimescaleDB contenait toujours :
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```text
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||||
122647
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```
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lectures historiques avec :
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```text
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source = "csv"
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```
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Le nombre de lectures n'a donc pas doublé après la seconde exécution.
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Cette validation confirme que l'orchestration Airflow réutilise correctement
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`app.etl.historical_import` et conserve l'idempotence du pipeline historique.
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### Suite
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L'import de l'API Mock est déjà disponible côté backend avec :
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```text
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app.etl.mock_api_import
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```
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Son orchestration Airflow ainsi que la réconciliation globale entre les sources historique et
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API Mock restent à compléter dans l'issue #15.
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Airflow ne remplace pas les pipelines Python existants : il orchestre leur exécution, leur
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planification, les reprises sur erreur et leur suivi.
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Reference in New Issue
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