feat(apps): archive vers Garage puis supprime les chunks anciens de reading

Nouveau module app.etl.reading_retention : pour chaque chunk de `reading` entièrement plus
vieux que APP_READING_RETENTION_DAYS (1095 jours), export CSV gzip reproductible vers Garage
(SSE-C, sha256 en métadonnées), relecture et comparaison, puis drop_chunks ciblé sur ce seul
chunk dans une transaction dédiée. --dry-run. Réglages APP_S3_* optionnels, jamais exigés par
l'API. DAG Airflow `retention` quotidien à 03h20. 44 tests unitaires sans réseau ni base,
tests d'intégrité du DAG, vérification --help dans l'image Airflow en CI. Docs 40-data et
20-backend.

Closes #36

etl/airflow/dags/retention.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""DAG de rétention de l'hypertable `reading` : export vers Garage puis suppression (issue #36).
+
+La nuit, parce que `drop_chunks` pose un verrou exclusif sur `reading`, `site` et `dataset`
+jusqu'au COMMIT : un chunk est supprimé dans une transaction courte, mais hors des heures où
+l'API et les DAGs horaires écrivent. À :20 pour se glisser entre `ml_score` (à l'heure pile),
+`alertes` (à :15) et `mock_api_import` (à :45), bien avant `derive` (05:30). Une reprise est sans
+risque : le module est idempotent, un objet déjà exporté avec le même sha256 n'est pas réécrit et
+un chunk déjà supprimé n'est plus éligible. La borne vient de `APP_READING_RETENTION_DAYS`
+(1095 jours), posée par le compose sur `airflow-scheduler` avec les réglages `APP_S3_*`.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
+
+# Le backend a son propre environnement uv dans l'image (ADR 0008). `--no-sync` et
+# `env -u VIRTUAL_ENV` : cf. `ml_train.py`, même raisonnement.
+COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
+
+TENTATIVES = 1
+DELAI_ENTRE_TENTATIVES = timedelta(minutes=5)
+PLAFOND = timedelta(minutes=20)
+
+with DAG(
+    dag_id="retention",
+    description=(
+        "Exporte vers Garage puis supprime les chunks de reading plus vieux que la borne de "
+        "rétention (app.etl.reading_retention)."
+    ),
+    schedule="20 3 * * *",
+    start_date=datetime(2026, 1, 1),
+    catchup=False,
+    max_active_runs=1,
+    tags=["etl", "retention"],
+) as dag:
+    BashOperator(
+        task_id="archiver",
+        bash_command=f"{COMMANDE_BACKEND} app.etl.reading_retention",
+        retries=TENTATIVES,
+        retry_delay=DELAI_ENTRE_TENTATIVES,
+        execution_timeout=PLAFOND,
+    )

etl/airflow/tests/test_dags.py

@@ -18,6 +18,7 @@ DAG_IDS = [
     "historical_import",
     "mock_api_import",
     "derive",
+    "retention",
 ]
 TACHES = [
     ("ml_train", "train"),
@@ -27,6 +28,7 @@ TACHES = [
     ("historical_import", "import_historical"),
     ("mock_api_import", "import_mock_api"),
     ("derive", "derive"),
+    ("retention", "archiver"),
 ]
 
 
@@ -228,6 +230,24 @@ def test_derive_never_retries_a_detected_drift(dagbag: DagBag) -> None:
     assert dagbag.dags["derive"].get_task("derive").retries == 0
 
 
+def test_retention_runs_nightly(dagbag: DagBag) -> None:
+    # Entre `ml_score` (:00), `alertes` (:15) et `mock_api_import` (:45) : drop_chunks verrouille
+    # reading, site et dataset jusqu'au COMMIT.
+    assert dagbag.dags["retention"].timetable.expression == "20 3 * * *"
+
+
+def test_retention_calls_the_backend_retention_module(dagbag: DagBag) -> None:
+    commande = dagbag.dags["retention"].get_task("archiver").bash_command
+
+    assert "app.etl.reading_retention" in commande
+
+
+def test_retention_runs_in_the_backend_environment(dagbag: DagBag) -> None:
+    commande = dagbag.dags["retention"].get_task("archiver").bash_command
+
+    assert "/opt/backend" in commande
+
+
 @pytest.mark.parametrize(("dag_id", "task_id"), TACHES)
 def test_tasks_never_resync_the_baked_environment(
     dagbag: DagBag, dag_id: str, task_id: str